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“你们能这么想说明你们心里已经把公司当成自己未来的一部分了！这样非常好！不过对你们的投资再多我都会出的，而且你们也不是没有对公司做出贡献，有些事情可不是光用金钱就能海量的！
像公司目前的安保系统，各种生产线的无人操作系统等等不全部都是你们负责开发出来的，这些东西用钱是买不来的，就算是买的到我也不放心用，所以你们超级计算机部门对公司的贡献大家也都是看得到的！
不过既然你们想要为公司带来更大的利益，我还是非常感谢的！帮警方开发他们的人工智能系统确实是一件一举多得的好事，可以让你们从更多的角度来看待人工智能应该如何进步，对‘起源’的升级也有非常重要的促进作用！
所以这次能不能拿下警方的合同就看你们了！既然要做，就要做到最好，需要什么资源就直接说，要多少钱也都没有问题，需要招多少人也是你们自己决定！”雷天唐笑着说道。
“老板你就放心吧！我们的‘起源’现在可不是刚诞生时候那样功能简单的人工智能了，它现在的智能学习系统已经进化的非常完善了，不会像那些警方正在使用的所谓人工智能只能集中在视频图像领域了！
它现在已经可以进行自我智能标注了！现在它的数据库每天都在以一个非常快的速度在增长！我们超级计算机部门如果需要帮警方研发专属人工智能的话，确实还需要老板继续投资！
‘起源’的运算能力还需要进一步的提升，它的存储空间也需要进一步的扩大，而且继续招聘那些计算机高手也需要投资！”吴文悦笑着回答道。
对于吴文悦的说法，雷天唐也是知道的，警方目前使用的人工智能应用确实只集中在视频图像领域！这是社会发展来决定的。
随着机器深度学习算法的发展，人工智能在机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，语音识别，语义分析等方面发展迅速，并得到广泛应用。
人工智能技术平台在应用层面主要聚焦于计算机视觉、语音识别和语言技术处理领域，比如：智能翻译、智能教育等人机交互，无人车、无人机等自动驾驶，精准推送、精准搜索等智能应用。
上述智能应用都是机器深度学习技术的应用结果，机器深度学习分为监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习四种方式。
这些学习的背后往往都离不开对用于训练机器深度学习的相关数据进行标注：多边形标注、点标注、线标注、2d框标注等图像标注，还有语音标注、视频标注、文本标注等。
有人说：有多少人工，才有多少智能，这些训练数据的标注，都有赖于大量的人工对数据进行清洗和标注，然后再用于机器学习和训练。
有需求就有市场，随着机器学习的需求越来越旺盛，相关数据标注也越来越多，催生了不少数据标注公司。
而这些数据标注公司的业务主要集中再语音标注、图像标注、视频标注等方面。因而，相关应用也是在这几个方向发展最快。
若要在公安情报分析或者是追捕嫌疑人的过程中引入人工智能的应用，也必然涉及相关训练数据的清洗和标注，比如案件分类、人员分类、报警分类等等。
这类数据若是交由普通数据公司进行标注，一是涉及保密问题，二是涉及标注准确性的问题，所以较普通数据标注就有较多困难。
因此，研发警方使用的专属人工智能的基础工作不仅仅是收集数据，还要加上对数据的标准化处理，为后续机器深度学习打下坚实基础。
要实现人工智能的情报研判，必然离不开标准化的人工情报研判标注，警用的人工智能接报警和处警系统需要将自动将语音报警转换成文字，提取关键词。
然后自动分类标注报警，并同时将其和同样利用人工智能进行了结构化处理的视频、图像及其他数据进行关联比对，在极短时间内发现可疑人员并产生预警提示。
人工智能在视频内容的特征提取、内容理解方面有着天然的优势。前端摄像机内置人工智能芯片，可实时分析视频内容，检测运动对象，识别人、车属性信息，并通过网络传递到后端人工智能的中心数据库进行存储。
利用强大的计算能力及智能分析能力，人工智能可对嫌疑人的信息进行实时分析，给出最可能的线索建议，将犯罪嫌疑人的轨迹锁定由原来的几天，缩短到几分钟，为案件的侦破节约宝贵的时间。
其强大的交互能力，还能与办案警察进行自然语言方式的沟通，真正成为办案人员的专家助手。
而警方如果想要自己来研发的话，光是这些资料的标注工作就能让他们崩溃的，因为这个工作量简直就是天文数字一般，要知道犯罪分子能使用的犯罪手段可多了去了，想要让人工智能能够准确的判断出犯罪分子的轨迹所需要的标注可能每次都不同的。
要是依靠人工来对这些资料进行标注的话，那可能需要几千人工作好几年的时间，但是无限引力集团的人工智能‘起源’现在已经成长到了可以自己学习标注资料的地步了，这些繁琐的工作超级计算机部门的人只要设定好初始条件，‘起源’就可以自己学习警方提供的资料了！
有这样的优势，也难怪吴文悦会有信心拿下警方的订单，光是研发速度上就能爆竞争对手几条街！所以对他提出的资金要求，雷天唐当然满口答应了下来！
“我再一次性给你们批10亿美金的资金，这些钱应该足够让‘起源’的性能再翻一倍了！下次它再要扩张性能的时候，相信我们公司的cpu芯片就能研发出来了，到时候换上我们公司自己的cpu芯片，你想把‘起源’的性能堆到什么程度都行！”雷天唐笑着说道。
像公司目前的安保系统，各种生产线的无人操作系统等等不全部都是你们负责开发出来的，这些东西用钱是买不来的，就算是买的到我也不放心用，所以你们超级计算机部门对公司的贡献大家也都是看得到的！
不过既然你们想要为公司带来更大的利益，我还是非常感谢的！帮警方开发他们的人工智能系统确实是一件一举多得的好事，可以让你们从更多的角度来看待人工智能应该如何进步，对‘起源’的升级也有非常重要的促进作用！
所以这次能不能拿下警方的合同就看你们了！既然要做，就要做到最好，需要什么资源就直接说，要多少钱也都没有问题，需要招多少人也是你们自己决定！”雷天唐笑着说道。
“老板你就放心吧！我们的‘起源’现在可不是刚诞生时候那样功能简单的人工智能了，它现在的智能学习系统已经进化的非常完善了，不会像那些警方正在使用的所谓人工智能只能集中在视频图像领域了！
它现在已经可以进行自我智能标注了！现在它的数据库每天都在以一个非常快的速度在增长！我们超级计算机部门如果需要帮警方研发专属人工智能的话，确实还需要老板继续投资！
‘起源’的运算能力还需要进一步的提升，它的存储空间也需要进一步的扩大，而且继续招聘那些计算机高手也需要投资！”吴文悦笑着回答道。
对于吴文悦的说法，雷天唐也是知道的，警方目前使用的人工智能应用确实只集中在视频图像领域！这是社会发展来决定的。
随着机器深度学习算法的发展，人工智能在机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，语音识别，语义分析等方面发展迅速，并得到广泛应用。
人工智能技术平台在应用层面主要聚焦于计算机视觉、语音识别和语言技术处理领域，比如：智能翻译、智能教育等人机交互，无人车、无人机等自动驾驶，精准推送、精准搜索等智能应用。
上述智能应用都是机器深度学习技术的应用结果，机器深度学习分为监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习四种方式。
这些学习的背后往往都离不开对用于训练机器深度学习的相关数据进行标注：多边形标注、点标注、线标注、2d框标注等图像标注，还有语音标注、视频标注、文本标注等。
有人说：有多少人工，才有多少智能，这些训练数据的标注，都有赖于大量的人工对数据进行清洗和标注，然后再用于机器学习和训练。
有需求就有市场，随着机器学习的需求越来越旺盛，相关数据标注也越来越多，催生了不少数据标注公司。
而这些数据标注公司的业务主要集中再语音标注、图像标注、视频标注等方面。因而，相关应用也是在这几个方向发展最快。
若要在公安情报分析或者是追捕嫌疑人的过程中引入人工智能的应用，也必然涉及相关训练数据的清洗和标注，比如案件分类、人员分类、报警分类等等。
这类数据若是交由普通数据公司进行标注，一是涉及保密问题，二是涉及标注准确性的问题，所以较普通数据标注就有较多困难。
因此，研发警方使用的专属人工智能的基础工作不仅仅是收集数据，还要加上对数据的标准化处理，为后续机器深度学习打下坚实基础。
要实现人工智能的情报研判，必然离不开标准化的人工情报研判标注，警用的人工智能接报警和处警系统需要将自动将语音报警转换成文字，提取关键词。
然后自动分类标注报警，并同时将其和同样利用人工智能进行了结构化处理的视频、图像及其他数据进行关联比对，在极短时间内发现可疑人员并产生预警提示。
人工智能在视频内容的特征提取、内容理解方面有着天然的优势。前端摄像机内置人工智能芯片，可实时分析视频内容，检测运动对象，识别人、车属性信息，并通过网络传递到后端人工智能的中心数据库进行存储。
利用强大的计算能力及智能分析能力，人工智能可对嫌疑人的信息进行实时分析，给出最可能的线索建议，将犯罪嫌疑人的轨迹锁定由原来的几天，缩短到几分钟，为案件的侦破节约宝贵的时间。
其强大的交互能力，还能与办案警察进行自然语言方式的沟通，真正成为办案人员的专家助手。
而警方如果想要自己来研发的话，光是这些资料的标注工作就能让他们崩溃的，因为这个工作量简直就是天文数字一般，要知道犯罪分子能使用的犯罪手段可多了去了，想要让人工智能能够准确的判断出犯罪分子的轨迹所需要的标注可能每次都不同的。
要是依靠人工来对这些资料进行标注的话，那可能需要几千人工作好几年的时间，但是无限引力集团的人工智能‘起源’现在已经成长到了可以自己学习标注资料的地步了，这些繁琐的工作超级计算机部门的人只要设定好初始条件，‘起源’就可以自己学习警方提供的资料了！
有这样的优势，也难怪吴文悦会有信心拿下警方的订单，光是研发速度上就能爆竞争对手几条街！所以对他提出的资金要求，雷天唐当然满口答应了下来！
“我再一次性给你们批10亿美金的资金，这些钱应该足够让‘起源’的性能再翻一倍了！下次它再要扩张性能的时候，相信我们公司的cpu芯片就能研发出来了，到时候换上我们公司自己的cpu芯片，你想把‘起源’的性能堆到什么程度都行！”雷天唐笑着说道。
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