阿里云ai（阿里云ai智能摄像机app）
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阿里云AI平台：数据智能,AI,人工智能,解决方案
阿里云AI依托阿里顶尖的算法技术，结合阿里云可靠和灵活的云计算基础设施和平台服务，帮助企业简化IT框架、实现商业价值、加速数智化转型。阿里云数十项AI能力，稳定、易用、能力突出，是AI技术应用、开发的不二之选。
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基于语音识别、语音合成等技术，为企业在多种实际应用场景下，赋予产品‘能听、会说、懂你’式的智能人机交互体验。
1、语音识别
国内独创的字级LC-BLSTM/DFSMN-CTC建模，大幅提高了语音识别的精度。
a.一句话识别
针对时长较短（一分钟以内）的语音进行识别。
b.一句话识别
对不限时长的音频流做实时识别，达到“边说边出文字”的效果。
2、语音合成
合成音真实饱满、抑扬顿挫、富有表现力，MOS评分达到业内顶级水准。
a.录音文件识别
针对已经录制完成的录音文件，进行语音识别的服务。
b.语言模型自学习工具
一键式自主优化方案，满足了各类用户对定制化场景的需求。
3、语音分析
构建语音交互场景下的口语理解和对话系统，提供给开发者自纠错能力及对话定制能力。
构建以图像视频为媒介的产品和应用，提升商业效率或创造商业新机会，广泛应用于新零售、新媒体、新制造等领域。
1、文字识别
将图片、照片上的文字内容识别出来，直接转换为可编辑文本的功能。
a.通用卡证
包含身份证正反面识别、护照识别、银行卡识别、名片识别、户口页识别。
b.通用文档
高精度识别各行业文档和表单表格，通用于各行业的通用文字识别。
2、图像识别
可精准识别图像中的视觉内容，包括上千种物体标签、数十种常见场景等。
a.票据识别
可结构化输出行业所需的各类票据关键字段内容。
b.手写识别
支持汉字、英文、数字、标点符号四类的手写体识别。
3、人脸识别
提供人脸检测定位、人脸属性识别和人脸比对等独立服务模块。
4、视频能力
通过对视频的多维理解，视频进行智能分析、主体识别、封面生成、内容检索等高效的服务。
致力于实现人与机器之间用自然语言进行有效沟通的各种理论和方法，在客服、资讯、司法、医疗等场景有广泛的应用。
1、自然语言处理
阿里云先进的自然语义处理技术广泛应用在电商、金融、物流等行业中。
a.智能短信解析
在手机端实现智能化、富媒体的短信展现形式，增强用户体验。
b.商品评价解析
高效甄别正负面评价，当前已支持24个行业类别。
2、语义理解
为客户提供文本相似度和机器阅读理解等优质算法技术。
a.地址标准化
为企业，政府机关提供地址数据清洗，地址标准化能力。
b.NLP基础服务
为各类企业及开发者提供的用于文本分析及挖掘的核心工具。
3、机器翻译
以解决全场景语言障碍为目标，覆盖全球214种语言。
a.NLP自学习平台
无需算法背景，即可通过平台快速创建算法模型并使用。
4、内容安全
帮助用户降低色情、暴恐、涉政等违规风险，大幅度降低人工审核成本。
1、智能客服
随着人工智能技术不断发展，越来越多企业开始引入阿里云语音技术来搭建自己的智能客服系统。
2、信息审核
借助AI能力，有效改变了过去仅依靠人工内容审核的低效模式,极大提升内容审核的效率和准确度。
3、智能会议
随着云视频会议的快速崛起，结合语音、视觉等AI技术能力，为企业带来全新的会议体验。
4、智慧法庭
以信息化为核心的智慧法院建设,将引领司法领域的又一次技术革新,为行业带来更多价值。
5、智慧课堂
随着AI能力的引入，更好地赋能教学，有效提升教学效率，节省大量人力成本。
6、智慧医疗
帮助用户个性化定制导诊场景，避免患者盲目就医，有效提升就医体验。
7、图片搜索
结合不同行业应用和业务场景， 帮助用户在自建图库中实现相同或相似图片搜索的以图搜图服务。
8、智慧媒体
结合阿里云AI的能力，打造从内容采集、内容制作到内容展示一体化媒体解决方案。
1、金融AI
AI是普惠金融的核心驱动力之—,A可以赋能金融企业节省大量人力成本提高效率，从而改善用户体验和减少信息不对称,助力金融客户实现智能化升级。
传统行业痛点：
√金融行业往往需要投入大星的人力，不仅使成本居高不下之外,繁复核验猃更容易使客户不满、甚至失去客户;
√传统金融机构积累的大量纸质化信息的价值尚未被完全发掘，浪费大量数据资源;
阿里云AI带来的价值：
Al将成为银行沟通客户、发现客户金融需求的重要手段。人工智能技术在前端可以用于服务客户，借助自然语言理解、语音识别等技术打造的客服系统,广泛应用于各类金融机构，提供24小时不间断的问答和营销服务;依托计算机视觉技术主要集中在支付和金融账户登录等场景,从而助力金融客户实现智能化升级。
2、教育Al
随着AI技术的引入,教育行业正在脱离单教育辅助的角色,为受教育者提供科技赋能、内容完善、效果优良的课程,结合海量优质资源覆盖终身学习场景,实现高质量教育的可持续发展目标。
传统行业痛点：
√传统教育行业无法满足每一位终端用户的个性化学习;
√批改系统、教学课堂存在大量资源浪费，并且准确性存在偏差;
阿里云Al带来的价值：
以学习者为中心，借助阿里云AI能力，如语音、视觉、语义分析等AI技术，更好地赋能教学、管理、学习、考试四个重点场景，有效提升教学效率，节省大量人力成本。
3、交通Al
A智慧赋能交通行业,可助力交通信息广泛应用与服务,提升交通系统运行效率和管理水平,打造实时、准确、高效的城市交通智能体。
传统行业痛点：
√普遍存在的车辆干扰、遮挡标识等违法行为，对此需要大量人力成本去甄别辨识;
√城市交通高峰期缺乏有效预测,造成大面积拥堵;
阿里云AIl带来的价值：
通过借助AI的合理性、高效性,采集各种道路交通及服务信息，将深度学习、图像检测、机器视觉等技术应用在交通安全、文明出行、城市交通治理等场景中，可极大减少人工投入，大大提升工作效率，助力城市智能交通体系完善。
4、新零售AI
阿里云A技术渗透新零售领域,构建数据打通、场景贯通、深度触达的AlI+零售"体系，利用人工智能、算法等关键技术将人与货、人与场实时结合、真正打穿，全面提升运昔效率提升消费者体验,助力零售业数字化升级。
传统行业痛点：
√零售业是典型的劳动力密集型行业，在其运营、供应等环节需要大量的人力资源,通过AI辅助收银、客服、门店等场景提高效率;
√随着人口红利消失，如何降低线下获客成本成为每一个零售企业必须要面对的问题;
阿里云AI带来的价值：
阿里云AI航能新零售行业各环节，基于计算机视觉、语音语义及机器学习技术,赋翁能线上及线下零售商，在精准营销、商品识别分析、消费者识别分析、无人零售、智能客服等领域中广泛应用,有效降低人力成本，提升利润空间。
5、政务Al
以阿里云AI技术为基石,把人工智能技术属性和社会属性的高度融合,辅助政府在经济、治理、民生等领域的管理变得更加精细化、智慧化,整合并高效利用政务资源,助力政务数智化转型。
传统行业痛点：
√在有限的人力资源下，需要面对大量公众需求和提供完善便捷的办事服务;
√海量政务信息数据，人力处理成本高、精准度低;
阿里云Al带来的价值：
将人工智能技术广泛应用到政府工作中，利用文字识别、身份认证、人脸识别、智能客服等技术，加强政务信息整合和公共需求精准预测,有效提高工作效率，为政府服务工作的不断改善提供可靠保障。
6、司法Al
阿里云A正在利用大数据和人工智能推进着—场数字化、智能化革命升级，集中AI能力服务于中国司法行业,能有效提高司法效率、保证司法公开公正、提升司法公信力等作用和价值,为行业带来更多值得期待的创新。
传统行业痛点：
√存在大量繁琐的事务使法律服务效率低下,案件堆积成山;
√传统法律咨询服务价格昂贵,无法有效帮助大量个体获得法律咨询;
阿里云AI带来的价值：
随着阿里云AI技术的快速发展，在智慧法庭、智能庭南等领域下,需要依托智能大数据分析、语音识别、图像视预分析等多项人工智能技术，从而实现案情要素分析、庭审语音识别自动转写、庭审行为视频分析等功能，实现在减少人力投入、提高工作效率的同时,还能够比人工做得更快、更准确。
阿里云ai智能摄像机连接什么网线
UTP类网线。阿里巴巴是全球企业间（B2B）电子商务的著名品牌，是全球最大的网上交易市场和商务交流社区。该品牌旗下的云ai智能摄像机功能非常全面，连接的是UTP类网线，使其接入到互联网，使用阿里云物联网边缘计算能力。摄影机是指用胶片拍摄电影的机器。
加速新冠疫苗研发，阿里云免费开放一切AI算力
自从阿里云宣布向全球公共科研机构免费开放一切AI算力后，何万青博士就进入了连轴转状态，经常工作到凌晨。作为阿里云高性能计算团队负责人，他要对接大量科研机构、高校院所以及化学、生物医学专家的需求。
这些机构和专家，在这个特殊的阶段，都是想快捷利用阿里云的超大规模算力，来缩短药物研发周期，以尽早让相关的疫苗、特效药上市，控制住新型冠状病毒感染肺炎疫情。
在免费开放算力之前，阿里云的超大规模算力早就服务于多家生物医药机构和专家，一个典型代表就是全球 健康 药物研发中心GHDDI。
GHDDI是由盖茨基金会、清华大学和北京市政府三方联合成立的公共卫生与药物创新机构。主要为建设新药研发和转化的创新平台，加强医药研究和开发。
2017年，GHDDI成立的第二年，阿里云就开始为GHDDI的各类新药研发、化合物筛选等提供算力支持。
在新型冠状病毒感染肺炎疫情发生后，GHDDI也在1月27日上线了“一站式科研数据与信息共享平台”，这是一个基于阿里云的药物研发和大数据平台，主要功能有四个：
针对SARS/MERS等冠状病毒的 历史 药物研发进行数据挖掘与集成；
开放相关临床前和临床数据资源；
计算靶点和药物分子性质；
跟进新型冠状病毒最新科研动态，实时向科学界和公众公布，为新型冠状病毒科学研究提供重要数据支撑。
很多人会有疑问，药物研发属于生物医学领域，超大规模算力属于计算机科学领域，为什么药物研发要用到超大规模算力？而且GHDDI宣布上线研发平台以及阿里云宣布免费提供相关算力后，为什么众多机构和专家趋之若鹜？
何万青博士说，这跟药物研发的流程不无关系。
通常一款药物的研发，始于病毒的“毒株分离”，然后进行测序分析；找到病毒的靶点进行识别和验证；寻找对应化合物；合成先导化合物；评估研究和动物实验；制剂合成；临床试验以及上市等步骤。
说起来很简单，实际上新药研发却是个费钱费力更费时间的过程，数据显示，在美国研发一种新药，从项目启动到被FDA（美国食品药品监督管理局）批准上市，平均需要花费10-15年的时间，耗资超过13亿美元。
目前，针对新型冠状病毒疫苗和新药的研究，已经完成了“毒株分离”的“湿实验”，“基因测序”工作也已经结束，接下来就要了“干实验”阶段。“干实验”阶段，涵盖对病毒靶点进行识别和验证、寻找对应化合物等过程。
可以这么理解，生物医药领域的“湿实验”，主要是在实验室里的研究工作，“干实验”就要靠超大规模算力帮忙。
何万青博士解释，“特别是寻找对应化合物，一定要调用超大规模算力，因为可供制成药物的化合物有5000-15000种。要先从庞杂的化合物中找到针对病毒合适的‘进攻方向’，再进行合成和拼接，如果都要从实验室里一一比对，那就太浪费时间了。”
然而云计算可以解决这些耗时的环节。
例如与阿里云合作的全球 健康 药物研发中心GHDDI，具备了上千种化合物的数据库，这些化合物的性质、药效也都已经掌握，通过计算机模拟，可以加快找到遏制新型冠状病毒对应化合物的速度。
特别重要的是，面对人类共同的敌人-病毒，公共科研机构更需要无需排队，随时可以得到弹性伸缩、数据交流和发布更加方便的协同环境。
“在全国人民为配合切断病毒传染途经而自我隔离的情况下，阿里云弹性高性能计算EHPC平台和超级计算集群SCC恰好解决这个燃眉之急。这也印证了阿里的一句土话‘此时此刻，非我莫属’。”何博士说。
但是，就算通过云计算找到了对应化合物，按照流程还要进行“先导化合物合成”、“动物实验”、“临床实验”等一大堆繁琐的步骤，药物和疫苗研发的速度，极有可能赶不上疫情发展的周期。
换句话说，就是没等新药研发出来，疫情就已经结束了。
好在针对新型冠状病毒新药和疫苗的研发，还有一条路可以选，“老药新用”。
“老药新用”指的不仅仅是药物，还可以是相关的治疗经验。
此前类似的SARS/MERS等疫情爆发后，医学界留有大量的 历史 药物研发以及临床数据，还有很多医学文献散落全球各地，这些都可能成为这次新型冠状病毒治疗突破口。
调用筛选医学文献，分析 历史 数据时，超大规模算力也会派上大用场。
比如GHDDI在上线研发平台就表示，目前研发平台已经涵盖既往冠状病毒相关研究中涉及的900多个小分子在不同阶段的相关实验信息，“希望科研界能参与提炼有用信息并得到帮助或启示”。
何博士感慨，“有了超大规模算力的帮助，在‘军情紧急’的情况下，也不用完全从‘0’开始了。”
而GHDDI上线研发平台后，也致谢阿里云团队协助部署后端并提供计算资源。
何万青博士团队中还有很多技术专家，比如孙相征和余洋等人，目前的工作就是对接GHDDI以及各类科研机构、专家们的需求。
这些计算机科学领域的大牛说，他们并不是医学专业出身，能做的只是为研究人员提供算力保障、优化技术支持和应用答疑等“后勤工作”，让科学家能够专注于学科本身的科研突破，而无需耗费太多精力去学习“交叉学科”的计算技术，但是他们看到了越来越多的生物医学专家加入了进来，感受到了“很强的使命感”，大家都在用自己的绵薄之力，加速对新型冠状病毒的研究以及相关药物、疫苗的研发。
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