解码科大讯飞开放平台 2.0,是开发者沃土,也是产业创新策源地

科大讯飞推出开放平台2.0战略,旨在与行业龙头共建基线底座,深度挖掘行业应用价值。平台通过与行业专家合作,解决复杂问题,提供低代码开发支持,并通过赛事等活动选拔优秀解决方案。科大讯飞还加大产教融合,培养AI人才,推动行业创新和发展。

10月25日,科大讯飞董事长刘庆峰在2021科大讯飞全球1024开发者节开幕式上表示:人工智能从来没有像今天这样触手可及,而人类也从来没有像今天这样迫切地需要人工智能。

为了让人工智能更好地切实解决社会重大命题,科大讯飞宣布推出讯飞开放平台2.0战略。

一、科大讯飞发要和行业龙头共建基线底座

开放平台1.0时代,科大讯飞把各种单项的人工智能能力提供给开发者,并对合作伙伴进行各种培训交流,使其能够更好的把这些能力用到各种应用里面去。

据科大讯飞披露的数据,截止目前,科大讯飞开放平台已经为合作伙伴提供了400多项人工智能的各种能力,协力200多万行业开发者打造了129万款的各种人工智能的相关应用。

过去十年,科大讯飞的人工智能开放平台为整个人工智能和各个行业的结合提供了非常坚强的支撑。但是,随着传统产业数字化进程的推进,需要解决的问题变得更加复杂,行业需要更有应用价值的人工智能解决方案。

解码科大讯飞开放平台 2.0,是开发者沃土,也是产业创新策源地

刘庆峰指出:人工智能要解决社会面临的一个又一个重大历史问题,必须实现由单点应用突破到系统性创新,而教育、医疗、养老、工业越来越多的领域体现出的特征表明,所谓的系统创新,已不再是单一技术能解决,它必须要有龙头企业牵头来进行。他进一步指出,有创新能力的开发者,由于不具备资源、不具备舞台、不具备资质,很容易挡在系统性创新门槛之外。

而科大讯飞开放平台2.0的推出,就是为了解决开发者的各种痛点问题。

刘庆峰将该科大讯飞开放平台2.0定义为“行业基线底座”,希望借此为开发者的创意快速成型落地,以低代码形式高效创造价值;另一方面让开发者能够从该平台实现利益共享分成。

二、开放平台2.0战略要向深度挖掘行业的应用价值

科大讯飞开放平台2.0战略的推出,是要向产业数字化去深度挖掘行业的应用价值。

为了深度挖掘行业应用价值,科大讯飞开放平台进一步扩大了自己的“朋友圈”结构,由平台过去的讯飞+开发者结构扩大为讯飞+各个行业的龙头、专家+开发者结构。

相比开放平台1.0,2.0平台的新结构具有如下特点:在新结构中,由科大讯飞和行业龙头共同打造的人工智能的基线底座不仅能够把行业的重要专家融入进来,还能依托这个数字底座全去解决行业中的具体问题。因为行业面对的问题是比较多元化的,想要真正地把一个技术或是一个方案用到行业里面去,行业里面还需要跟不同的软硬件环境去适配,这样的话才能够形成完整的解决方案。

解码科大讯飞开放平台 2.0,是开发者沃土,也是产业创新策源地

以科大讯飞开放平台能力在电力中的应用为例:电力设备是一个对可靠性要求是非常高的产品,因为一旦一个电力设备发生了一些故障,它就可能对一个区域甚至一个城市会产生非常大的影响。对这种电力故障的检修原来很多要靠非常有经验的专家要去进行识别。毕竟有经验的专家还是少数。现在,科大讯飞和行业专家合作,把专家的经验把它数据化模型化,然后形成了共同的一些模型,在通过和电力的一些行业的优质的开发合作伙伴,最后形成了解决方案。

再以科大讯飞开放平台能力在金融领域中的应用为例:当前,金融的数字化走得是比较快,现在金融行业对智能化的需求也非常的迫切。最近几年里面,科大讯飞和几个代表性的金融机构进行了合作,如和浦发共同打造了信贷的机械系统,和中国人保打造了反欺诈,和太平洋保险打造了金融培训,这一些系统在这几家头部的厂商里面已经得到了应用。

据了解,目前科大讯飞开放平台2.0该战略已经提出,要在18个主要赛道推进,包括教育、医疗、智慧城市、农业以及环保等领域。

三、科大讯飞开放平台 2.0,是开发者沃土,也是产业创新策源地

据了解,为了加速构建AI生态,推动AI场景化赋能,保障开放平台2.0战略落地,讯飞方面提出了推出了多项举措。

首先是产教融合,培养更多的人工智能人才,尤其面向解决行业重大问题的人才。据了解,未来5年,科大讯飞每年将投入5亿研发资金,吸引100万开发者共同扩展行业的应用需求。目前,科大讯飞已经和超过180多个大学的合作,共同设定了相关的人工智能专业。并和各个行业的龙头和大学一起开发了339门课程。在过去几年里,科大讯飞已经培养了将近60万各方面人工智能的人才。下一步,科大讯飞将加大产教融合力度,加强人才培养。

其次,是和行业专家一起,面向行业提供完整、可靠的解决方案。据了解,科大讯飞已经与行业内10家顶尖的合作伙伴正式开始筹建国家智能制造中心,后续将通过标准制定,对行业解决方案进行认证和测试。

第三是通过顶级赛事选择行业里面更多优秀的一些方案,并将其形成行业里面的标杆,来引导更多的行业合作伙伴我们进行应用的推广。如1024开发者节的这样的赛事活动.据官方数据显示,过去一年,科大讯飞人工智能开放平台增速达到69%,开发者数量从157万增加到265万,工业应用占比在过去一年新增60%。不仅如此,在2021年的科大讯飞开发者大赛上,报名参赛团队数量增加146%至2.2万个,比赛赛道增长356%至105个。而在这群开发者中,40%来自新一线城市,87%来自30岁以下的创业者。

解码科大讯飞开放平台 2.0,是开发者沃土,也是产业创新策源地

具体来说,科大讯飞方将通过标准体系、测试平台、认证体系、培训平台、低代码开发平台、开发者大赛6大举措对2.0战略提供支撑。

科大讯飞开放平台从1.0到2.0,升级的不仅是平台结构,还有商业生态。它不仅能让开发者高效开发,也能给开发者带去丰厚回报。

今天的科大讯飞开放平台2.0,不仅是商业开发的沃土,也是产业创新的策源地。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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