0
  • 聊天消息
  • 系统消息
  • 评论与回复
登录后你可以
  • 下载海量资料
  • 学习在线课程
  • 观看技术视频
  • 写文章/发帖/加入社区
会员中心
创作中心

完善资料让更多小伙伴认识你,还能领取20积分哦,立即完善>

3天内不再提示

百度正在加速AI的布局,从UNIT到人脸识别到图像识别

JsPm_robot_1hjq 来源:未知 作者:李倩 2018-05-14 09:44 次阅读

百度AI开发者实战营(深圳站)现场

5月11日,百度AI开发者实战营(深圳站)在深圳科兴科学园国际会议中心举行,百度正在加速AI的布局,从UNIT到人脸识别到图像识别,百度已经积累大量的核心技术,如今这些技术对外永久免费开放,对机器人企业而言,结合百度的技术,让机器人制造变得简单。

百度AI技术生态部总经理喻友平说:“百度AI开放平台近7个月以来有了很大的进展,百度UNIT与去年相比,现在技术对外开放超过100项,合作伙伴可以调用百度的语义库做定制化的场景应用开发。”

而且,为了加快AI产业发展,喻友平说:“现在百度免费对外提供100多集AI中文视频教材,目前百度AI开放平台已积累了50万以上的开发者和合作伙伴,覆盖20多个行业。”

百度UNIT技术负责人孙珂说:“百度UNIT语义识别准确率已经达到97%以上,但是在训练模型的搭建上是很繁琐的。”

如百度地图,现在用户使用百度地图很方便,直接呼叫“小度、小度”,就可以唤醒小度机器人,然后询问小度去XXX地方,小度就能够分析路况,以及道路是否拥堵,然后推荐最佳的导航路线。用户在与小度的交互中也可以随意打断,进行多轮复杂的对话。

孙珂说:“百度地图的语义识别率达到97%以上,但是这是百度UNIT技术团队花1年多的时间进行开发,撰写的代码达到10万行,以及需要上亿条语义进行支撑。”

在一个垂直行业搭建专业的语义库是很繁琐的,对机器人企业而言,百度UNIT已经搭建好了模型,那基本上已经完成了大部分的技术工作,那在百度UNIT语义库的基础上再搭建自己的专属语义库就相对会容易很多。

对机器人开发者而言,没有对话数据库和词典怎么办?如果靠创业团队预想词槽是非常有限的。

其实反过来站在百度的立场也是一样,就算拥有庞大的数据库,但是针对特定的领域进行定制化场景开发,百度也是很无奈,因此,百度也是希望能有更多的企业进入到百度AI开放平台,从而提供更多的专业数据库信息

对机器人企业而言,百度的优势在于已经有了非常完善的语义架构,机器人企业在自己的领域提供专业的数据库,结合百度UNIT算法就能够得到高准确率解析。

从目前百度公开的数据显示,UNIT在汽车领域的智能问答,已经能完成80%左右的常见问题解答,如轮胎问题等,代表性APP如汽车大师。

还有在呼叫中心,UNIT实时为销售推荐话术,国内少部分银行信用卡销售已经采用机器人打电话销售等等。

致远互联高级副总裁杨祉雄说:“致远依托百度UNIT打造智能工作助手小致机器人,以后企业管理层的个人事务、分派任务、工作汇报、业务处理等都可以有小致机器人来辅助完成。”

百度除了永久免费开放UNIT技术之外,也永久对外免费开放人脸识别技术和EasyDL。

现在百度园区内部工作人员上班打卡都是采用刷人脸替代打卡,甚至在园区吃饭、购买文具等都是采用人脸识别支付。

但是在推进人脸识别技术落地的过程中,依然还会存在一些问题点,百度AI技术生态部高级产品经理吴延宇说:“人脸数据不能从公网传输,以及无网络的情况下,人脸识别体验是有所下降的。”

EasyDL是百度的图像识别技术,百度已经做了非常完善的技术构架,大大提高了训练机器人识别图片的时间。

百度AI技术生态部高级产品经理李景秋说:“让机器人识别物体,需要通过大量的图片来训练机器人,现在通过百度EasyDL可以让训练机器人的时间从几十小时缩短至几分钟。”

目前百度EasyDL成功案例有家图网,采用EasyDL后,家图网图片利用率从30%提升到80%;还有蝶鱼科技,通过让机器识别键盘,大幅改善了键盘生产过程中的键盘劣品率,但蝶鱼科技只用3000多张图片做机器训练;另外就是东北虎的识别,在EasyDL提交了150张东北虎的图片,机器识别东北虎的准确率达到85%。

从百度UNIT到人脸识别到EasyDL,百度已经积累了大量的核心技术,在机器人领域,现在百度已经走在最前面,自己承担了大部分研发成本,对机器人企业而言,这是好事,百度大幅降低了机器人研发的技术成本,从而让机器人制造变得简单。

声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
  • 机器人
    +关注

    关注

    211

    文章

    28390

    浏览量

    206950
  • 百度
    +关注

    关注

    9

    文章

    2268

    浏览量

    90364
  • 人脸识别
    +关注

    关注

    76

    文章

    4011

    浏览量

    81866

原文标题:百度加快人工智能布局,让机器人制造变得简单

文章出处:【微信号:robot-1hjqr,微信公众号:1号机器人网】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

收藏 人收藏

    评论

    相关推荐

    AI图像识别摄像机

    随着科技的迅猛发展,人工智能(AI)在各个领域的应用越来越广泛,其中图像识别技术尤为引人注目。AI图像识别摄像机作为这一技术的重要应用之一,正在
    的头像 发表于 11-08 10:38 233次阅读
    <b class='flag-5'>AI</b><b class='flag-5'>图像识别</b>摄像机

    AI大模型在图像识别中的优势

    AI大模型在图像识别中展现出了显著的优势,这些优势主要源于其强大的计算能力、深度学习算法以及大规模的数据处理能力。以下是对AI大模型在图像识别中优势的介绍: 一、高效性与准确性 处理速
    的头像 发表于 10-23 15:01 617次阅读

    【飞凌嵌入式OK3576-C开发板体验】RKNPU图像识别测试

    ,包括但不限于以下几个方面: 计算机视觉 :用于图像识别、目标检测、人脸识别等任务,在安防监控、自动驾驶、医疗影像分析等领域有着广泛的应用。 自然语言处理 :加速文本分类、情感分析、机
    发表于 10-10 09:27

    图像检测和图像识别的原理、方法及应用场景

    图像检测和图像识别是计算机视觉领域的两个重要概念,它们在许多应用场景中发挥着关键作用。 1. 定义 1.1 图像检测 图像检测(Object Detection)是指在
    的头像 发表于 07-16 11:19 3992次阅读

    图像识别算法都有哪些方法

    图像识别算法是计算机视觉领域的核心任务之一,它涉及图像中提取特征并进行分类、识别和分析的过程。随着深度学习技术的不断发展,
    的头像 发表于 07-16 11:14 5518次阅读

    图像识别算法的提升有哪些

    引言 图像识别是计算机视觉领域的核心任务之一,旨在使计算机能够自动地识别和理解图像中的内容。随着计算机硬件的发展和深度学习技术的突破,图像识别算法的性能得到了显著提升。本文将介绍
    的头像 发表于 07-16 11:12 641次阅读

    图像识别算法的优缺点有哪些

    图像识别算法是一种利用计算机视觉技术对图像进行分析和理解的方法,它在许多领域都有广泛的应用,如自动驾驶、医疗诊断、安全监控等。然而,图像识别算法也存在一些优缺点。 一、图像识别算法的优
    的头像 发表于 07-16 11:09 1557次阅读

    图像识别算法的核心技术是什么

    图像识别算法是计算机视觉领域的一个重要研究方向,其目标是使计算机能够像人类一样理解和识别图像中的内容。图像识别算法的核心技术包括以下几个方面: 特征提取 特征提取是
    的头像 发表于 07-16 11:02 628次阅读

    图像识别技术包括自然语言处理吗

    图像识别技术与自然语言处理是人工智能领域的两个重要分支,它们在很多方面有着密切的联系,但也存在一些区别。 一、图像识别技术与自然语言处理的关系 1.1 图像识别技术的定义 图像识别技术
    的头像 发表于 07-16 10:54 738次阅读

    图像识别技术在医疗领域的应用

    一、引言 图像识别技术是一种利用计算机视觉技术对图像进行分析和处理的技术。随着计算机技术、人工智能技术、大数据技术等的发展,图像识别技术在各个领域的应用越来越广泛。在医疗领域,图像识别
    的头像 发表于 07-16 10:48 852次阅读

    图像识别技术的原理是什么

    图像识别技术是一种利用计算机视觉和机器学习技术对图像进行分析和理解的技术。它可以帮助计算机识别和理解图像中的对象、场景和活动。 图像预处理
    的头像 发表于 07-16 10:46 916次阅读

    图像识别属于人工智能吗

    属于。图像识别是人工智能(Artificial Intelligence, AI)领域的一个重要分支。 一、图像识别概述 1.1 定义 图像识别是指利用计算机技术对
    的头像 发表于 07-16 10:44 1083次阅读

    如何利用CNN实现图像识别

    卷积神经网络(CNN)是深度学习领域中一种特别适用于图像识别任务的神经网络结构。它通过模拟人类视觉系统的处理方式,利用卷积、池化等操作,自动提取图像中的特征,进而实现高效的图像识别。本文将从CNN的基本原理、构建过程、训练策略以
    的头像 发表于 07-03 16:16 1322次阅读

    图像识别技术原理 图像识别技术的应用领域

    图像识别技术是一种通过计算机对图像进行分析和理解的技术。它借助计算机视觉、模式识别、人工智能等相关技术,通过对图像进行特征提取和匹配,找出图像
    的头像 发表于 02-02 11:01 2416次阅读

    如何使用Python进行图像识别的自动学习自动训练?

    如何使用Python进行图像识别的自动学习自动训练? 使用Python进行图像识别的自动学习和自动训练需要掌握一些重要的概念和技术。在本文中,我们将介绍如何使用Python中的一些常用库和算法来实现
    的头像 发表于 01-12 16:06 578次阅读