2021上半年人工智能行业八大事件盘点

2021年,新一代人工智能技术快速向前狂奔,人工智能领域硕果丰收,人工智能应用场景加速落地。

时光荏苒,值此半年度之际,我们选择了八大行业代表事件,它们或者代表着当下人工智能发展的落地方向或技术成果,也充当着未来技术向上发展的基石。

1、百度百度文心ERNIE四大预训练模型开源

依托飞桨核心框架,百度文心ERNIE最新开源四大预训练模型:多粒度语言知识增强模型ERNIE-Gram、长文本理解模型ERNIE-Doc、融合场景图知识的跨模态理解模型ERNIE-ViL、语言与视觉一体的模型ERNIE-UNIMO。

针对传统预训练技术现存的难点痛点,此次文心ERNIE开源的四大预训练模型不仅在文本语义理解、长文本建模和跨模态理解三大领域取得突破,效果上超越谷歌、微软等业界模型,还拥有广泛的应用场景和前景,进一步助力产业智能化升级。

2、国内科学家团队发布超大规模AI预训练模型

近年来人工智能的发展,已经从“大炼模型”逐步迈向了“炼大模型”的阶段,通过设计先进的算法,整合尽可能多的数据,汇聚大量算力,集约化地训练大模型,供大量企业使用。

北京智源人工智能研究院发布四个超大规模人工智能预训练模型,统称为“悟道1.0”,涵盖中文语言、多模态、认知、蛋白质预测四个领域,是帮助国内企业、机构开发人工智能应用的大型基础设施。

3、99.99%准确率!AI数据训练工具No.1来自中国

AI训练数据头部服务商云测数据发布“云测数据标注平台4.0”为企业提供处理大规模感知AI训练数据的能力。可助力企业实现AI数据训练过程综合效率提升200%、降低企业服务成本60%、标注精度最高可达99.99%。

“云测数据标注平台4.0”具备全类型数据标注支持、多种工具组件灵活配置、标注逻辑简单易懂,保证标注高效率;完整的标注管理流程,标审分离,风险管控机制完善,保证数据安全性;多重审核和质检流程,保证标注数据高质量;支持私有化部署,确保数据安全。能够一站式轻松解决人工智能数据训练需求。

4、借助阿里达摩院技术,首批20万页中国海外古籍数字化回归

由四川大学、阿里巴巴集团公益基金会、美国加州大学伯克利分校联合发起的“汉典重光”海外古籍数字化回归与研究整理平台在北京发布。本次首批回归了原藏于伯克利的20万页古籍善本,包含40余种珍贵宋元刻本、写本,明清至民国时期著名学者钱谦益、翁方纲、王韬的抄本、稿本,以及著名藏书楼嘉业堂、密韵楼的抄本,还有清文澜阁《四库全书》零本等。

5、涂鸦智能在美国纽交所成功上市

全球领先的IoT云平台涂鸦智能(股票代码:TUYA)正式登陆纽约证券交易所,宣告“全球IoT云平台第一股”成功挂牌上市。

涂鸦智能的IPO,是全球IoT市场的重要事件,也是IoT PasS领域的第一股。作为一个IoT云平台公司,涂鸦目前拥有超过5000个客户,其中不乏Calex、飞利浦和施耐德电气等跨国品牌。截止2020年底,涂鸦已经驱动了超过2亿台智能设备。

6、寒武纪首颗AI训练芯片面市,算力提升四倍,已规模化出货

根据应用场景,人工智能芯片可分为云端、边缘端和终端人工智能芯片。云端人工智能芯片主要应用于数据中心、云计算等场景;边缘端人工智能芯片主要应用于智能制造、智能零售、智能交通等场景;终端人工智能芯片主要应用于智能手机、机器视觉等场景。

今年1月,寒武纪思元 290 智能芯片及加速卡、玄思 1000 智能加速器在官网低调亮相,寒武纪表示该系列产品已实现规模化出货。去年,寒武纪招股书曾简单披露了一款训练芯片的 “彩蛋”,此后,寒武纪思元 290 芯片就一直被业界广泛关注并引发行业诸多猜想。如今,随着新一代训练产品线集中亮相,寒武纪略显“神秘” 的训练芯片及相应的业务布局逐渐清晰。

寒武纪训练产品线采用自适应精度训练方案,面向互联网、金融、交通、能源、电力和制造等领域的复杂 AI 应用场景提供充裕算力,推动人工智能赋能产业升级。

7、第四范式完成D轮7亿美元融资

人工智能平台与技术服务提供商第四范式宣布完成D轮融资,融资金额7亿美元。本轮融资由博裕资本、春华资本、厚朴投资领投,并引入国家制造业转型基金、国开、国新、中国建投、中信建投、海通证券等战略股东,红杉中国、中信产业基金、高盛、金镒资本和方源资本等财务投资机构。

第四范式该轮7 亿美金融资也为 2020 年至今,AI 领域已披露的最大单笔融资。本轮融资后,第四范式计划将资金用于进一步加速重点产业布局,构建基于AI的企业级生态体系,培养AI产业人才。

8、小马智行L4无人车量产下线

在PonyAI小马智官宣1亿美元的C+轮融资之后,其首批搭载其最新一代系统的自动驾驶汽车,从标准化产线正式下线,即将在广州、北京、上海开启全天候的自动驾驶公开道路测试,并加入公司Robotaxi车队投入规模化运营。小马智行与丰田等合作伙伴紧密合作,实现L4级自动驾驶汽车批量下线,再次在空白领域实现从零到一的突破,接下来将推进全自动驾驶汽车的前装量产。

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