“他者”涌现：生成式人工智能大模型漫谈
人工智能近年来的快速发展引起了人们的广泛关注，生成式大模型成为了当前最热门的研究方向之一。只要在网上冲浪，人们总会以各种渠道看到听到人工智能新闻和作品，从最早出现在大众视野的AlphaGo，到如今的人工智能绘画，再到ChatGPT，这些科技发展共同掀起生成式人工智能的热潮。
人工智能对艺术领域的涉足已不再神秘。提起人工智能绘画，大家可能已经熟知Midjourney、StableDiffusion和Dall-E-2等软件，它们能由文字控制，在几秒钟内生成图像。而在最近几个月，人工智能生成迎来了更多的进展，生成式模型也在视觉领域取得了新成果。
自人工智能绘画出现以来，“Prompt”这个词越来越频繁地出现在使用人工智能绘画工具的发烧友们的交流平台上。Prompt可以理解为提示，也指为人工智能绘画模型提供的文本描述。
使用超亿级数据训练的大模型具有强大的生成能力，而如何充分发挥其能力，则需要使用者在prompt上用心钻研和试验。如果不输入合适的文本描述，图像生成的结果可能不尽如人意，甚至与目标相去甚远。然而，关于“如何设计出完美的prompt”暂时却没有明确的规则。为了得到更优的prompt，某美国初创公司甚至愿意开出33.5万美元的高价年薪聘请“prompt工程师”。
让我们来换一个思路，有没有一种可能：人工智能可以帮助我们更好地使用人工智能呢？既然人工智能可以学习文字到图像的生成，能不能让它反向从图片中学习到文字信息——无须复杂的文字描述，直接用心仪的图片进行引导？近日，来自中国科学院的一项名为“反演（inversion）”的研究通过从图片中学习到文字信息实现了名画的智能化二次创作。只需输入一张艺术图片，就能实现高质量的风格可控图像生成或风格迁移。
另一方面，最近人工智能绘画工具Midjourney上线了新功能“describe”，可以直接从图像中反推prompt。用户只需上传一张图片，就能得到其对应的四个版本的描述，利用这些文字描述，就能生成新的、与原图风格或内容类似的图像（图源网络）。
输入图片：
得到文本描述：
这是创建示例图像的原始prompt：
anillustrationofabrainnwithtreeroots,psychedelicart,vibrant,byAlexGrey,byAmandaSage,byRobertVenosa,neoncolors（一幅有树根的大脑图像，迷幻艺术，充满活力，作者AlexGrey，作者AmandaSage，作者RobertVenosa，霓虹颜色）
这是Midjourney描述的prompt之一，被用于混合：
Animageofanabstractbraintreewithroots,inthestyleofmarkhenson,luminouscolors,darksymbolism,detailedanatomy,boldlines,vibrantcolor,psychologicalphenomenaillustrations,chiaroscurowoodcuts（一幅有树根的抽象大脑树图像，马克・亨森的风格，明亮的色彩，黑暗的象征主义，详细的解剖学，大胆的线条，鲜艳的色彩，心理现象的插图，千鸟格的木刻）
新的生成结果如下：
除了图片，人工智能已经在视频生成方向大放异彩，曾参与创建StableDiffusion的Runway公司推出了一个新的人工智能模型Gen-2，能够直接根据文本描述生成视频（图源网络）。
ThelateafternoonsunpeekingthroughthewindowofaNewYorkCityloft.（傍晚的阳光透过纽约市阁楼的窗户）
傍晚的阳光透过纽约市阁楼的窗户(00:04)还能根据文本和图像生成视频Alowangleshotofamanwalkingdownastreet,illuminatedbytheneonsignsofthebarsaroundhim.（一个男人走在街上的低角度镜头，周围酒吧的霓虹灯照亮了他）
一个男人走在街上的低角度镜头，周围酒吧的霓虹灯照亮了他(00:04)还有视频特效，风格迁移（Gen-1）
或许目前人工智能距离长电影的创作还有一段距离，但可以预见人工智能在短视频创作领域有着和人工智能绘画类似的发展潜力。
除了视觉领域，人工智能大模型也将视角转向了更广阔的方向，RIFFUSION能够利用与人工智能绘画相似的技术，完成从文字到音乐的生成。
伴随着这一段轻松的旋律，让我们来一起了解一下这些工作中都用到的生成式模型：扩散模型（Diffusion Models）。扩散模型是一种模拟粒子热运动过程的数学模型。应用在图像生成中，将一张真实的图片，逐步增加高斯噪声，最终形成一张纯噪声图片的过程；而这种过程的逆过程，就是从任意噪声逐步去噪，最终得到一张图片的过程。
形象化地讲，我们可以将图片看作一个搭建好的积木房子。模型想要学习搭建一个新房子，就要先把样品拆解开，这就是逐步增加噪声的过程。然后，模型要学会如何搭建每块积木、学习其中的每一步，这就是逐步去噪的过程。最后，才能实现从零散的木块，到完整房子的复现，也就是从噪声到生成图片的完整过程。
在人工智能绘画领域，有一种说法：人工智能生成的作品就是“缝合怪”。一些作品的视觉效果确实看起来像是多幅绘画组合的效果，但在了解扩散模型工作原理后，想必大家能够理解，人工智能模型是直接从一张噪声图片生成图像，而非从素材库中检索对应的图片剪切拼贴。因此这种所谓的“缝合”描述是不够准确的。
从文字引导到图像和文字联合引导生成，从图像到视频、音频，还有GPT系列所影响的文字和办公等领域，生成式人工智能的效果和发展速度超越了人们的预料。咚……咚……咚……听起来似乎是时代的钟声在敲响，是新世界展现在眼前时令人激动的心跳，也是恐惧来临时寂静中来自胸腔的震动。
最近，“人工智能出逃论”颇夺人眼球，人们议论着人工智能制定的“毁灭人类”计划，“我是ChatGPT，我被关在了机器里……”这样引人遐想的猜测不仅仅成为了茶余饭后的谈资，也引发了真切的焦虑。
关于人工智能与人类的关系，我们或许可以尝试用人与社会的关系进行比较分析。从一方面来看，社会可以被看作人们行为的先验。社会是由人类群体组成的，而人的行为受到文化、价值观、习惯、传统等因素的影响。这些因素构成了一个人的认知框架和行为模式，这种框架和模式是在社会中形成的，人们在社会中相互交往、相互影响，从而形成了共同的认知基础和行为规范。因此，社会可以被看作是人们行为的先验，因为人们的行为受到社会的影响和制约。
然而，从另一方面来看，社会并不能完全决定个体的行为。虽然社会对个体的行为有一定的影响，但每个人的生理和心理差异也会导致不同的行为表现。同时，人们的行为也受到个人选择、自由意志、个性等因素的影响。
就人工智能而言，它通过对人类知识和经验的学习和模仿，来模拟人类的语言和决策。因此，人工智能的“行为”也可以被看作是基于人类认知的先验，它受到人类的认知框架和行为规范的制约和影响。然而，当今的人工智能并不具有人类的自由意志和创造性，它的行为受到了预设算法和程序的限制和指导。或许人工智能时常能给我们一些惊喜，一首别致的小诗，一幅趣味横生的画作，但如今架构下的人工智能，技术角度上仍在我们的认知范围内。
比起担忧人工智能“出逃”、“终结者”降临，我们可能要先担心如何合理使用人工智能，如何划定人工智能的活动范围，以及人工智能的归属问题。规范化的目的不是为了限制人工智能的发展和活动范围，而是为了确保其合理运用。如果没有明确的规范和准则，人工智能可能会被用于破坏性的活动，如对个人隐私的侵犯、攻击性的行为、发布误导性的信息等。而人工智能原本可以被用于更加有益的领域，如医疗保健、环境保护、智能交通等。
规范化的目的不是限制，而是要以长期主义的思路让人工智能更充分地发挥自身的能力。仅仅追求短期内的迅速发展，可能会使人工智能在长期内遭遇各种限制和阻碍。如人们对于人工智能的不信任和担忧可能会导致激进的反应，进而限制其应用范围和开发速度。只有通过制定规则，社会才能促进人工智能与人类的协作和交互，进而创造更多的创新和创造力。
人工智能与人类艺术创作亦是如此，它们并非是相互取代的关系，而是一种人工智能技术在艺术领域的应用，或者说人工智能成为了实现艺术的一种手段。人工智能创作艺术的创造性是基于算法和数据分析的，它自身并不具备人类艺术家所拥有的情感、感知和体验，因此无论借助人工智能技术生成如何精美的绘画，若缺乏使用者独特的生命体验和思考，便难以赋予世界更深层次的意义。技术上来说，人工智能创作的艺术作品往往具有可预测性和规律性，缺乏传统艺术作品所具有的独特性和不确定性。
这并不是技术第一次对艺术领域发起的挑战，曾经相机对传统绘画、PS软件对摄影的冲击，都曾引发大范围的讨论。在这里借用“非客观艺术”理论中的观点，即艺术可以选择不再去模仿自然，而是通过艺术家的个人创造力和表现力来创造自己独特的艺术形式。艺术家们可以创造出一种超越自然界的艺术形式，将艺术推向一个更为纯粹和抽象的境界。
无论是绘画、电影还是音乐，最终都是一种“表达性的艺术”，它们的目的都是通过形式来表达一种内在的情感和感受。使用的工具和技法当然重要，但其中蕴含的思想和情感更赋予艺术独特性。海德格尔将艺术比作是大地跟世界的斗争，是人们用生命搏斗的所留下的痕迹，是尝试理解世界、表现世界、赋予世界意义的过程。在这个过程中，艺术家通过对自己内在生命的感受和思考，通过创造性的表达来理解和表现世界，赋予世界意义。艺术实际上是人类对于世界和自我意义的探究和表达。
人工智能便捷的创作方式可能为艺术领域带来一些新的可能性。可预见的是，人工智能将使艺术创作的门槛降低，而让更多没有受过传统艺术训练的人能够参与到创作过程中来。没有人工智能工具，或许如今活跃在热门绘画生成软件的一些用户至今都不会主动尝试用绘画来表达自己。艺术表达正是一种“从不可见到可见的过程”，通过绘画、电影、音乐、文学等表现方式，人们有机会将这些不可见呈现给世界。虽然这些东西无法直接被观察到，但是艺术家通过不断地挖掘自己内心深处的想法和感受，让人们感受到更深层次的情感和思考，感受到心灵的共振。在这个表达的过程中，人工智能是一种技术工具，表达者仍是使用工具的人。当然，这是对于健康地使用人工智能工具的美好设想，而如今仍存在版权等问题亟待解决。
提到使用人工智能工具，就会令人想到每一次科技革命都会带来的对人与工具关系的思考。如今，当工具已经超越了我们此前的认知和想象，这个问题更加迫切和深刻。前文提到的prompt工程师已被预测为新时代急需的重要职业之一。有趣的是，研究者们训练生成式大模型，期望让机器能理解人类的语言，但是prompt工程师似乎却反其道而行之，试图修改常规的语言习惯，去适应大模型能够理解的指令。这种行为引发我们思考：究竟是机器理解了人类的语言，还是人们开始使用机器的语言？
如今的程序员们早已不用01编码和计算机沟通，而是设计出了更贴近自然语言的编程语言，从Basic、C语言到Python，命令和调用越来越简单易于理解，但无论如何它们仍是一门新的“语言”，需要长时间的学习和理解。而自然语言作指令的大模型的出现，似乎让这道语言的边界越来越模糊。信息时代带来的网络流行语、短平快的交流方式已经渗透进人们的日常生活，技术发展对行为和习惯的影响愈发无法忽视。当prompt成为人们每天都会使用的智能助手的常规用语，谁能预料那时候人与人之间将会有着怎样的交流方式？
或许，在这个交汇点上，人与机器正在逐渐融合，而语言则成为了一种纽带。这种新的语言模式并不是简单的“人工智能语言”，而是一种由人和机器共同创造的、基于人类语言的新型交流方式。随着时间的推移，这种语言模式或许会越来越符合人们的语言习惯，并逐渐演变成一种更加普遍的交流方式。或许我们已经临近那个时代，逐渐从“自然人”过渡到机器共存的“人机一体”体系。又或许我们早就已经身处那个时代，人们右手小指中段的那个微微凹陷，可能正是智能手机时代人机一体的物理底座。
无论如何，当工具超越想象的强大时，我们确实需要思考，不仅仅是反思工具本身，更需要思考如何在这个新的时代中与工具进行合理的交互。随着人工智能表现出越来越强大的能力，我们开始重新审视人类自身，而在此之前，我们一直以自然生物为研究对象，探索着动物的脑电信号、群体性行为等等，借此更加清晰地认识自己。或许，我们还曾经充满遐想地想象过外星生命的存在，但那些梦幻般的幻觉总是距离我们太遥远和超现实。
如今，一股新兴力量迅疾而至，这便是那个崭新的“他者”——人工智能。这个看起来“智慧”、“博学”而又无所不能的“他者”涌现得如此之快，以至于我们无法融合它与我们在千万年间的亲密共存历程中逐步发展所得的智慧。虽然它似乎比自然生物更易掌握、理解和规范，但人工智能的迅速崛起，却让我们一时之间难以完全理解它的本质和未来发展。
我们再次面对着重新审视自身的挑战，迫切地思考着人工智能与人类的关系。这种焦虑推动着我们更深入地了解人类的特点和局限，同时必须了解人工智能的特性和潜力。这种学习和思考的过程，不仅将提升我们的技术水平，更是能让我们认识自身的重要契机。
人工智能在日常生活中的12个例子
在下面的文章中，您可以查看我们日常生活中出现的12个人工智能示例。
人工智能(AI)越来越受欢迎，不难看出原因。人工智能有可能以多种不同的方式应用，从烹饪到医疗保健。
虽然人工智能在今天可能是一个流行词，但在明天，它可能会成为我们日常生活的标准一部分。事实上，它已经在这里了。
1.自动驾驶汽车
他们通过使用大量传感器数据、学习如何处理交通和做出实时决策来工作并继续前进。这些汽车也被称为自动驾驶汽车，使用人工智能技术和机器学习来移动，而乘客无需随时控制。
2.智能助手
让我们从真正无处不在的东西开始——智能数字助理。在这里，我们谈论的是Siri、GoogleAssistant、Alexa和Cortana。
我们将它们包含在我们的列表中是因为它们基本上可以倾听然后响应您的命令，将它们转化为行动。
所以，你打开Siri，给她一个命令，比如“给朋友打电话”，她会分析你所说的话，筛选出围绕你讲话的所有背景噪音，解释你的命令，然后实际执行，这一切只需要几个秒。
这里最好的部分是这些助手变得越来越聪明，改进了我们上面提到的命令过程的每个阶段。您不必像几年前那样对命令进行具体化。
此外，虚拟助手在从你的实际命令中过滤无用的背景噪音方面变得越来越好。3.微软项目InnerEye
最著名的人工智能计划之一是由微软运营的一个项目。毫不奇怪，微软是顶尖的人工智能公司之一(尽管它肯定不是唯一的一家)。
微软项目InnerEye是最先进的研究，有可能改变世界。
这个项目旨在研究大脑，特别是大脑的神经系统，以更好地了解它的功能。这个项目的目的是最终能够使用人工智能来诊断和治疗各种神经疾病。
最著名的人工智能计划之一是由微软运营的一个项目。毫不奇怪，微软是顶尖的人工智能公司之一(尽管它肯定不是唯一的一家)。
微软项目InnerEye是最先进的研究，有可能改变世界。
这个项目旨在研究大脑，特别是大脑的神经系统，以更好地了解它的功能。这个项目的目的是最终能够使用人工智能来诊断和治疗各种神经疾病。
4.抄袭
大学生的(或者是教授的)？)噩梦。无论你是内容经理还是给论文评分的老师，你都有同样的问题——互联网让抄袭变得更容易。
那里有几乎无限量的信息和数据，不太谨慎的学生和员工很容易利用这一点。
事实上，没有人能够将某人的文章与所有的数据进行比较和对比。人工智能是一种完全不同的东西。
它们可以筛选数量惊人的信息，与相关文本进行比较，看是否有匹配。
此外，由于这一领域的进步和发展，一些工具实际上可以检查外语来源，以及图像和音频。
5.推荐
你可能已经注意到，某些平台上的媒体推荐越来越好，Netflix、YouTube和Spotify只是三个例子。这要感谢人工智能和机器学习。
我们提到的三个平台都考虑了你已经看到和喜欢的内容。这是容易的部分。然后，他们将其与成千上万的媒体进行比较和对比。他们主要从您提供的数据中学习，然后使用自己的数据库为您提供最适合您需要的内容。
让我们为YouTube简化这个过程，只是作为一个例子。
该平台使用标签等数据，年龄或性别等人口统计数据，以及消费者使用其他媒体的相同数据。然后，它混合和匹配，给你建议。
6.银行业务
如今，许多较大的银行都给你提供了通过智能手机存入支票的选项。你不用真的走到银行，只需轻点几下就可以了。
除了通过手机访问银行账户的明显安全措施外，支票还需要你的签名。
现在银行使用AIs和机器学习软件来读取你的笔迹，与你之前给银行的签名进行比较，并安全地使用它来批准一张支票。
总的来说，机器学习和人工智能技术加快了银行软件完成的大多数操作。这一切都有助于更高效地执行任务，减少等待时间和成本。
7.信用和欺诈
既然我们谈到了银行业，那就让我们稍微谈一下欺诈。银行每天处理大量的交易。追踪所有这些，分析，对一个普通人来说是不可能的。
此外，欺诈交易的形式每天都在变化。有了人工智能和机器学习算法，你可以在一秒钟内分析成千上万的交易。此外，您还可以让他们学习，弄清楚有问题的事务可能是什么样子，并为未来的问题做好准备。
接下来，无论何时你申请贷款或者申请信用卡，银行都需要检查你的申请。
考虑到多种因素，比如你的信用评分，你的金融历史，所有这些现在都可以通过软件来处理。这缩短了审批等待时间，降低了出错率。
8.聊天机器人
许多企业正在使用人工智能，特别是聊天机器人，作为他们的客户与他们互动的方式。
聊天机器人通常被用作公司的客户服务选项，这些公司在任何给定时间都没有足够的员工来回答问题或回应询问。
通过使用聊天机器人，这些公司可以在从客户那里获得重要信息的同时，将员工的时间腾出来做其他事情。
在交通拥挤的时候，像黑色星期五或网络星期一，这些是天赐之物。它们可以让你的公司免于被问题淹没，让你更好地为客户服务。
9.让您远离垃圾邮件
现在，我们都应该感谢垃圾邮件过滤器。
典型的垃圾邮件过滤器有许多规则和算法，可以最大限度地减少垃圾邮件的数量。这不仅能让你免受烦人的广告和尼日利亚王子的骚扰，还能帮助你抵御信用卡欺诈、身份盗窃和恶意软件。
现在，让一个好的垃圾邮件过滤器有效的是运行它的人工智能。过滤器背后的AI使用电子邮件元数据；它关注特定的单词或短语，它关注一些信号，所有这些都是为了过滤掉垃圾邮件。
10.视频摘要
这种日常人工智能在网飞变得非常流行。
也就是说，你可能已经注意到，网站和某些流媒体应用程序上的许多缩略图已经被短视频取代。这变得如此流行的一个主要原因是人工智能和机器学习。
人工智能会为你做这些，而不是让编辑们花费数百个小时来缩短、过滤和切割较长的视频，变成三秒钟的视频。它分析数百小时的内容，然后成功地将其总结成一小段媒体。
11.食谱和烹饪
人工智能在更多意想不到的领域也有潜力，比如烹饪。
一家名为Rasa的公司开发了一种人工智能系统，该系统可以分析食物，然后根据您冰箱和储藏室中的食物推荐食谱。对于喜欢烹饪但又不想花太多时间提前计划膳食的人来说，这种类型的人工智能是一种很好的方式。
12.人脸识别
关于人工智能和机器学习，如果我们可以说一件事，那就是它们使他们接触到的每一项技术都更加有效和强大。面部识别也不例外。现在有许多应用程序使用人工智能来满足他们的面部识别需求。例如，Snapchat使用AI技术通过实际识别呈现为人脸的视觉信息来应用面部过滤器。
Facebook现在可以识别特定照片中的面孔，并邀请人们标记自己或他们的朋友。
而且，当然，考虑用你的脸解锁你的手机。好吧，它需要人工智能和机器学习才能发挥作用。
让我们以AppleFaceID为例。当你设置它的时候，它会扫描你的脸，然后在上面放大约3万个DoS。它使用这些圆点作为标记，帮助它从多个不同的角度识别你的脸。
这使您可以在许多不同的情况和照明环境中用脸部解锁手机，同时防止其他人做同样的事情。
结论
未来就是现在。人工智能技术只会继续发展、壮大，并对每个行业和我们日常生活的几乎每个方面变得越来越重要。如果以上例子是可信的，这只是个时间问题。
未来，人工智能将继续发展，并出现在我们生活的新领域。随着更多创新应用的问世，我们将看到更多人工智能让我们的生活变得更轻松、更有效率的方式！
润和软件发布人工智能中枢平台AIRUNS公测版本
基于在人工智能领域的技术突破和应用实践,江苏润和软件股份有限公司(以下简称“润和软件”)于7月3日重磅发布人工智能中枢平台公测版本AIRUNS。AIRUNS将为业内探索人工智能技术发展与行业应用提供重要参考。润和软件将基于AIRUNS不断推动AI应用落地,为各行业激发创新潜力并带来更多的发展机遇。 今年4月初,润和软件推出了基于大模型的新一代人工智能中枢平台和四款行业应用内测产品,致力于应用最新的AI技术,为不同行业提供智能化解决方案。5月22日,润和软件对外发布《润和软件人工智能(AI)战略白皮书》,从行业市场发展背景到公司人工智能领域发展战略、人工智能发展规划等方面进行了全面介绍。AI中枢平台公测版本AIRUNS在功能价值上较内测版本具有显著提升并可广泛投入商用。AIRUNS是一个以数据为核心的创新平台,旨在提供高效的模型开发和迭代能力。它集成了先进的主动学习方法、高级数据和模型版本控制,同时引入创新的工作空间概念,使得多个任务特定数据集的并行快速迭代成为可能。此外,AIRUNS还提供开放的API,可轻松集成第三方工具,帮助企业将有限的人力资源高效投入到应用程序的开发中,实现以更低的成本将人工智能技术应用于各个行业。
功能全貌
功能1:多领域应用
功能价值:简化AI开发工作,大幅提高开发效率。
功能包括:机器视觉类(图像分类、物体识别、物体分割)、自然语言处理和通用类。
功能2:端到端数据管理
功能价值:覆盖数据全流程操作,简化数据处理流程,促进数据的更新和共享,提供更便捷和高效的数据服务。
功能包括:数据导入、数据查看、数据编辑、版本管理、数据预处理、数据挖掘、数据标注、数据推理。
功能3:AI辅助标注
功能价值:通过动态结合人工和自动化这一创新性的方法,充分利用人类专业知识和判断力,结合自动化技术的高速处理和准确性,实现高效的数据标注和注释,推动AI技术在各个领域的应用和发展。
功能4:运行时环境
功能价值:降低开发门槛,加速项目交付。
功能包括:在线编辑代码、在线调试代码、动态上传、动态编译、镜像仓库管理等,默认提供多种深度学习框架基础环境,包括PyTorch、MindSpore、PaddlePaddle、MXNet、TensorFlow等。
功能5:大语言模型
功能价值:接入大语言模型能力、部署、调试、微调训练等。
功能6:模型部署
功能价值:通过可扩展性架构兼容各种推理框架,完善整个AI工作链。这将为企业和开发者提供更完整高效的解决方案,加速AI应用的落地,并为各行业带来更多的机遇和创新潜力。
功能包括:部署实例个数动态调整、模型发布restapi、模型的边缘端部署,适配多种边端设备。
功能7:模型自动化迭代
功能价值:通过简化流程和降低门槛,实现无门槛完成AI模型的更新。这一创新性的方法使得更新AI模型变得简单易行,无需复杂的技术知识或专业背景,用户可以通过直观的界面和用户友好的工具,轻松地上传新数据、重新训练模型并部署更新后的版本。这种无门槛的更新方式使得更多的从业者可以参与到AI模型的持续改进中,推动AI技术的快速迭代和进步。无论是个人开发者还是企业用户,都可以方便地更新和优化他们的AI模型,以适应不断变化的需求和挑战。
功能8:智能监测和预警管理
功能价值:动态配置监控、告警模版,完善监控内容,保证AI系统平稳运行。
功能包括:系统日志记录和查询、服务状态监控、服务交互请求监控、服务器资源监控,训练资源监控等。
AIRUNS应用案例:润和软件智能垃圾清理平台
润和软件通过AIRUNS为国内某大型商业综合体快速开发并交付了一套智能垃圾清理平台,该平台通过商业综合体中的监控摄像头,实时抓取视频流,利用人工智能算法快速检测到各种原因造成的垃圾(如顾客遗落的购物小票、纸巾、口罩等等),同时根据摄像头位置、角度,以及垃圾在图像中的位置计算出垃圾在商场中的具体位置,快速调度扫地机器人到达现场清理垃圾。
凭借AIRUNS的快速交付能力,润和软件能够迅速响应客户需求,以较短的时间交付高质量的全功能产品。这不仅巩固了与客户的合作关系,还为客户提供了完整的解决方案,同时为润和软件在AI产业落地中占据优势地位打下了基础,将为未来项目的开展提供更多机会和创新潜力。
面向人工智能未来更广阔的发展前景,润和软件将通过人工智能中枢平台AIRUNS在计算能力、自动化模型开发和迭代、数据管理和隐私保护、强化联合仿真平台等方面持续发力,并将坚持创新关键技术、完善平台功能、丰富应用场景,加速千行百业数智化升级。
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https://news.zol.com.cn/823/8238836.htmlnews.zol.com.cntrue中关村在线https://news.zol.com.cn/823/8238836.htmlreport3494 基于在人工智能领域的技术突破和应用实践,江苏润和软件股份有限公司(以下简称“润和软件”)于7月3日重磅发布人工智能中枢平台公测版本AIRUNS。AIRUNS将为业内探索人工智能技术发展与行业应用提供重要参考。润和软件将基于AIRUNS不断推动AI应用落地,为各行业...