盛视科技深耕智慧口岸,海外业务、多模态AI构筑第二增长曲线计算机 2024 年 01 月 08 日 盛视科技(002990.SZ) 深耕智慧口岸,海外业务、多模态AI构筑第二增长曲线 请通过合法途径获取本公司研究报告,如经由未经许可的渠道获得研究报告,请慎重使用并注意阅读研究报告尾页的声明内容。 公 司 报 告 公 司 首 次 覆 盖 报 告 强烈推荐(首次) 股价:31.99 元 主要数据 季度末,公司完成了对云南河口口岸(1.66 亿元)、瑞丽(含 畹町)口岸(1.06 亿元)两个亿级合同的签署。据我们不完全统计,公司 2023 年以来中标项目金额合计已达 9.78 亿元。 公司携手华为出海,推进多模态 AI 赋能业务场景。“一带一路”极大推动 了我国边境地区口岸数字化的需求,同时也带动了沿线国家的海外口岸数 字化需求,公司目前已联手华为大力布局海外市场。“一带一路”沿线国 家是公司海外市场重点布局的区域,截至 外事业部,加快布局海外市场,2022 年公司与华为签署协议将在全球海 关领域开展全面合作,包括海关、口岸和综保区/自贸区等产品和解决方案 开发、市场推广、项目拓展、生态构建等。同时,公司也在积极推进多模 态 AI 研究赋能业务场景,已规划多模态 M2-GPT 大模型。 2021A 2022A 2023E 2024E 2025E 营业收入(百万元) 1,127 989 1,849 20 积分 | 18 页 | 1.93 MB | 9 月前3
生态环境保护基于多模态AI大模型智慧诊断应用设计方案(141页 WORD)项目编号: 生态环境保护基于多模态 AI 大模型智慧 诊断应用 设 计 方 案 目 录 1. 引言........................................................................................................................................... ............................................................................................9 1.3 多模态 AI 大模型的简介........................................................................................ ......22 3. 多模态 AI 大模型概述........................................................................................................................................................23 3.1 多模态学习的定义.......40 积分 | 149 页 | 294.25 KB | 1 月前3
新一代信息技术在规划和自然资源资产审计监测应用研究0 1 P2 新需求与技术发展 • 新时代信息化审 计 科技强审 总体分析 发现疑点 分散核实 系统研究 P3 多传感器 多分辨率 多时相 多平台 遥 P4 感 大 数 据 时 代 GIS 软 件 技 术 发 展 GIS 基础软 件 大数据 GIS (Big Data GIS) 人工智能 GIS (AI GIS) 新型三维 GIS (New 个大类 • 26 个审计事 项 P8 数 据 多 相关政策法规 国土规划相关数据 基础地 理信息数据 自然资源质量、 数量数据 业务系统数据 其他专项审计相关数据 发改部门 工信部门 水利部门 住建部门 生态环境部门 … 部 门 多 审计实施难 审计分析难 数据资料分散 流程管理低效 数据共享难 P9 问题多 审 计 业 务 现 状 数量 质 量 资 审计服务信息产品 业务统计模型 业务分析模型 业务计算模型 业务挖掘模型 ……. 信息获取 监测取证 疑点定位 核实查证 评价判断 宏观分析 GIS 遥感大数据规划自然资源审计监测应用模 式 P12 监测需求分析 审计需求分析 已有数据分析 语义统一 监测内容 监测范围 监测产品 审计事项 审计内容 审计报告 空间统一 格式标准 规划审计 自然资源审计 数据入库10 积分 | 35 页 | 15.44 MB | 8 月前3
大模型在自然资源规划管理中的探索与实践业务助手” , 实现经验数字化、决策智能化 1.2 工作基础 口 我 局 印 发 《 宁 波 市 自 然 资 源 规 划 数 字 化 治 理 能 力 提 升 实 施 方 案 》 , 明 确 Al 大 模 型 技 术 的 定 位 。 一张管理全图 空间数据治理引擎 AI 算法 规则库 标准规范库 调查监测库 确权登记库 审批库 存储资源 底 座 开发利用模块 资源保护模块 全域国土空间综合整治模块 业务协同支撑应用 基础测绘 库 ( 实景三 维 ) 确权登记模块 服务器资源 统一 数据 数 字 机 关 模 块 1.2 工作基础 —— 数据统筹管理工作格局基本建成 制定《自然资源和规划数据统筹管理规定》 , 开展项目三论证审查,数据“一个口子进, 一个口子出”的工作格局基本形成, 形 成 4 大类 7 月 -11 月, 边 探索边验 证, 编制资 规大模 型建 设工作方 案 , 明确框架 与工 作任务。 3 月完成资规 文 秘、提案回 复助 手智能体 内部测 试上线, 初步实 现智能 体构建平 台, 谋划三年发 展 规划。 用试点。 资规文秘 2024 年 6 月,在 《数 字化治理能 力提升 实施方案》 明确利 用 Al 大 模 型 技 术 赋 能 智能化。 12 月 3 日,赴自然10 积分 | 38 页 | 12.05 MB | 8 月前3
智算中心暨电力大模型创新平台解决方案(51页PPT)数字虚拟人 物理世界三维建模 图像渲染 市场成熟度 ★ 整体空间 ★★★★★ 根技术: CV+NLP+ 语音 + 多模态 + 渲染 ... 智能语音问答 智能网联汽车 视觉感知 决策分析 车路协同 L4-L5 级自动驾驶 预测预警 市场成熟度 跨模态大模型 药物模型 自动驾驶大模型 金融模型 网络智能化模型 市场成熟度 整体空间 ★ ★ ★ ★ ★★★★★ 根技术: CV+NLP+ 语音 + 多模态 ... CT/MRI 影像分析 疾病辅助诊断与早期筛查 蛋白质结构预测 新药研发 市场成熟度 ★★ 整体空间 ★ ★★ ★ 根技术: 应效率提升 50% ,改善用户体验 , 提高客服工作效率。 国产化适配: 采用寒武纪 NPU 推理 + 中文预训 练 模型 ,适配国产推理芯片和语 言模 型。 主流场景及需求10 积分 | 51 页 | 4.74 MB | 3 月前3
DeepSeek消费电子行业大模型新型应用最佳实践分享C 应用逻辑 C 算法 算力 统一出入口 应用模板( A/B/C… ) 算法池( A/B/C… ) 算力池 大模型时代企业 AI 项目“烟囱式 ”建设痛点越发严重 智能化趋势下:多品牌多场景下的重复造车轮,导致模型算法和镜像等 AI 资产管理分散,无法沉淀复用和统一运用。 底层统一 上层统一 中层异构 AI 治理 集约敏捷的 AI 中台式建 设 业务系统 B 业务系统 C API 行业大模型 客户专属模型 模型 API 兼容 OpenAI 接口规范 复刻 Deep seel 的推理加速能力 一键发起模型部署 推理加速 DeepSeek 模 型 客 户 数 据 训练加速 DeepSeek 联 网 助 手 文档问答 知识摘要 • 模型 + 训练平台 + 应用构建 平台 全链路能力。 • 提供从训练——推理——应 智能客服 多轮改写 文档解析 向量检索 文档拆 分 意图识别 RAG 知识文档 知识问答 开放 对接 知识引擎 配置项 工作流 联网搜索 模型部署 服务管理 应用场景 大模型 广场 大模型精调 解决方案 腾讯云精调知识大模型 DeepSeek 系 列 模 型 DeepSeek 系 列 模 型 一键发起模型训练10 积分 | 28 页 | 5.00 MB | 9 月前3
面向数字孪生流域建设的洪涝模拟解决方案(42页 PPT)精准率低 测不准 痛点 难点 不敢用 无法有效业务化 新的要求 抓不住 P6 模型的区域属性强、 且缺少多模型耦合工作机制 , 需要提出大范围精细化 产流模拟方法 传统模型复用难度大 ,在多模型耦合工作机制方面较为薄弱 ,在大范围地区产流模拟存在一定 的 不足 ,需要建立一套统一的模型开发和映射标准规范 ,在此基础上研发大流域尺度精细化的产 快速组装、敏捷复用”的要求, 已成为行业亟待攻关解决的卡脖子技术之一。 集中于数据模拟 , 与业务化 运用有一定的距离 针对性强 , 但尚欠缺统一、 规范化接口。 国外相关的商业软件方法较 为通用 多针对特定区域问题定制 , 通用化程度低 新的要求 国外模型 国内模型 P8 算法在高效支撑数字孪生业务上存在明显不足 , 需改进算法 , 以提高计算 效率 现有传统的模型建模过程复杂 长短记忆神经网络 时空地理加权回归 P13 提 出 了 产 流 模 型 空 间 尺 度 自 适 应 校 正 方 法 , 建 立 了 流 域 蓄 水 容 量 和 地 形 指 数 的 动 态 响 应 关 系 , 降 低 了 产 流 模 型 的 空 间 尺 度 依 赖 性 , 实 现 了 不 同 空 间 尺 度 的 高 效 模 拟 。 实现了不同空间尺度的高精度产流模拟 , 200m 、10 积分 | 42 页 | 7.73 MB | 2 月前3
山东大学:DeepSeek 应用与部署RL DeepSeek 应用场 景 DeepSeek 的能力层级 • 1. 基础能力层 多模态数据融合与结构化理解 ,包括跨模态语义对齐(文本、 图像、 音频、 视频、 代 码、传感器数据统一语义) 和动态数据治理(解决数据缺失、 噪音干扰、 概念飘逸等) , 支持 200 多 种数据格式自动解析。 • 2. 中级能力层 领域问题建模与复杂推理 ,包括领域自适应学习(建立医、 因果推理引擎(建立因果图模型) 和多目标优化决策(求解帕 累托最有解) 。 • 3. 高级能力层 复杂系统建模与自主决策 ,包括数字孪生仿真系统(构建物理于数字融合虚拟环境 模拟天气等) 、 多智能体协同优化(将每个个体作为智能体通过联邦学习模拟群体行为) 和元认 知调 控机制(实施监控自身决策、 动态分配资源、 自动触发行为) 。 • 4. 终极能力层 自主进化与创造性突破 , 1. 内容生成类 :文本生成、代码生成、创 意生成和数据模拟。 • 2. 信息处理类 :文本摘要、信息抽取、 情感分析和多语言翻译。 • 3. 对话交互类 :角色扮演、多轮对话、 反问引导。 • 4. 技能应用类 :数学计算、代码解释、 逻辑推理。 • 5. 个性化定制类 :风格迁移、知识库绑 定、偏好记忆。 • 6.10 积分 | 79 页 | 6.52 MB | 9 月前3
DeepSeek大模型赋能高校教学和科研2025团队联系方式: ziyulin@xmu.edu.cn 厦门大学大数据教学团队 1. 人工智能发展简史 2. 人工智能思维 3. 大模型: 人工智能的前沿 4. 高校本地部署 DeepSeek 大模 型 5. AIGC 应用与实践 6. 基于大模型的智能体 7. AI 赋能高校科研 8. AI 赋能高校教学 目录 厦门大学大数据教学团队作品 2025 年 2 月 ,能够理解更复杂的语意和语 境 。这使得它们能够产生更准确、 更连贯的回答 可迁移性高 学习到的知识和能力可以在不同 的任务和领域中迁移和应用 。 这 意味着一次训练就可以将模 型应 用于多种任务,无需重新 训练 语言生成能力 大模型可以生成更自然 、更流 利 的语言,减少了生成输出时 呈现 的错误或令人困惑的问题 3.1 大模型的概 念 3.2 大模型的发展历 ,机器学习包含了深度学习 ,深度学习可以采用不同的模型 , 其中一种模型是预训练模型 ,预训 练模型包含了预训练大模型(可以简称为“大模型”) ,预训练大模型包含了预训练大语言模型(可以简称为“大语言模 型”) ,预训练大语言模型的典型代表包括 OpenAI 的 GPT 和百度的文心 ERNIE , ChatGPT 是基于 GPT 开发的大模型 产品, 文心一言是基于文心 ERNIE 开发的大模型产品10 积分 | 123 页 | 15.88 MB | 9 月前3
华为昇腾DeepSeek解决方案DeepSeek-V3/R1 OpenAI-o1/o3 算力 x 数据 重新定义 Scaling Law 延续智能涌现的 方向 2017 谷歌发布首个 Transformer 架 构 模 型 2023 ChatGPT 模型能力突破 开启 NLP 时代 2012 AlexNet 模型能力突破 开启 CV 时代 1998 LeNet 首个 CNN 架构模型 3 Huawei Proprietary - Restricted Distribution 下一代 AI 技术 Mamba 、空间智能 等 算力 x 数据 x 思 考 模 型 效 果 低成本完美对标 OpenAI O1 ,突破精确语义理解及复杂推理任务 DeepSeek-V3 是一款 MoE 模型,总参数量 671B ,激活参数量 37B ,采用 2048 张 H800 o1 ) 以 2 阶段 SFT+2 阶段 RL 完成,从而解决 R1-Zero 可读性差、 多种 语言混合问题 本次开源同时发布了 6 个基于 DeepSeek-R1 蒸馏的更小稠密模 型 ( Qwen/LLaMa 1.5B 7B 14B 32B 70B ) DeepSeek-R1 以 DeepSeek-V3 Base ( 671B )为基础模型, 使 用 GRPO 算法作为0 积分 | 32 页 | 2.52 MB | 9 月前3
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