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| 本文作者： 余快 | 2020-08-14 17:32 | 專題：CCF-GAIR 2020 全球人工智能與機器人峰會 |
8月7日-8月9日，2020第五屆全球人工智能與機器人峰會（CCF-GAIR 2020）于深圳正式召開。
2020年的人工智能圈，接受了疫情的洗禮，同時也迎來了十年一遇的時代機遇“新基建”，為本屆CCF-GAIR 2020的舉行賦予了全新的意義。
8月7日，經過一整天的「人工智能前沿專場」和「紀念Thomas S. Huang：中國計算機視覺的40年傳承」圓桌論壇的十數位AI頂級院士、專家、學者的技術分享，在CCF-GAIR 2020晚宴上迎來2020年度AI最佳成長榜頒獎典禮。
經過近兩個月的報名、提名，一個月的專家集中評審，最終在452家被提名和申請榜單的AI創業公司中，就當下最受關注的12個AI+領域分別評選出最佳產品成長獎、最佳商用成長獎、最佳壁壘成長獎、最佳數字化成長獎、最佳新基建成長獎五大獎項，最終評選出60家在產品能力、技術能力、商用價值、數字化改革以及新基建背景下最具成長潛力的代表性AI企業。
CCF-GAIR 2020首日的晚宴上，迎來2020年度AI最佳成長榜頒獎典禮。
最佳產品成長獎的評審維度包括產品形態、技術、數據、研發與獲獎情況。
最佳商用獎的評審維度包括商用落地領域類型與客戶數、商用問題解決能力、項目售前服務能力、售后客戶評價指數、KA客戶與年度合作金額等。
最佳壁壘成長獎的評審維度包括核心競爭力是否明顯、跟競爭對手區別領域和程度、技術研發與產品銷售等鏈條的成熟度、疫情期間的融資表現等。
最佳數字化成長獎的評審維度包括數字化領先領域與客戶數、數字化平臺交付實力、領先領域落地時間周期、客戶使用效果反饋等。
最佳新基建成長獎的評審維度包括契合新基建7大行業領域、符合國家最新戰略、掌握核心關鍵技術、具備實際交付能力和一定產業鏈號召力等。
其中，在AI+安防領域，以薩技術、華為機器視覺、依圖科技、明略科技、曠視憑借各自優勢在眾多優秀競爭者中脫穎而出，分別榮獲「最佳產品成長獎」「最佳商用成長獎」「最佳壁壘成長獎」「最佳數字化成長獎」「最佳新基建成長獎」獎項。
以薩技術是以“人工智能+數據智能+產業智能”為核心的智慧城市全息感知體系解決方案領航者。作為最早將車輛、人臉及多維大數據融合分析成功實踐于大規模安防行業應用的AI“實戰派”，以薩擁有近10年的AI和計算機視覺、大數據融合分析處理技術積累。
在視頻圖像智能識別及大數據分析領域，以薩具備跨省、市實時聯網應用及城市級智能平臺建設實力，具備整合公安全警種+全量數據能力，在業內率先構建了前端全息感知網+后端數據智能城市大腦+跨區域聯網深度應用平臺，多次榮膺省部級公安科技進步獎。
基于以薩AI全息融合一體化算法+以薩雷霆數據庫（Lightning DB）兩大全自研、革命性關鍵技術，以薩創新推出專為支撐智慧平安城市、數字政府和工業互聯網實時海量大數據場景而設計的“智慧城市全息感知體系”。以全息態勢感知、城市大數據實時分析等核心技術突破點，結合城市自身的發展戰略和產業規劃布局，最大限度開發、整合、融合和利用各類城市資源，大大降低建設成本，為諸多場景提供可靠的技術架構和可落地的解決方案，打通智慧城市各業務部門之間的“數據經脈”。
在公共安全領域，做到感知數據與視頻圖像數據的全息融合分析；在智慧交通精細化管理領域，實時感知各類道路風險，提高交通安全智能治理和全域、全時精準查緝能力；在社會治理和工業互聯網領域，為安全生產、新舊動能轉換等提供可靠的技術內驅支持。
眼下，以薩技術正致力于以AI及大數據實時應用升級智慧城市數字化管理和服務能力，在電子政務協同、應急指揮、市域社會治理等領域建設場景化智能大數據應用平臺，讓城市大數據真正“活起來、跑起來、用起來”，加快數字產業化、產業數字化進程，推動智慧城市、數字經濟高速發展。
自華為入局安防以來，其每一次動作都在攪動著原本的安防圈。
今年，華為安防更名為“機器視覺”。
機器視覺是智能世界的眼睛、萬物感知入口，是行業數字化抓手。華為拓寬應用邊界，從工業領域延展到非工業領域，從智能安防、自動駕駛、機器人、消費，賦能AI落地千行百業。
Huawei HoloSens作為華為機器視覺的品牌名稱，以全息感知，挖掘多維數據實現數據智能，開啟通往智能世界的入口。
依托華為在ICT領域的成熟經驗和技術優勢，華為HoloSens整合計算、連接、存儲、云化、終端等各技術及領域，提供極具競爭力的多光譜融合的智能視覺感知終端；
聚焦視覺感知數據密集型邊緣場景，打造了智能視頻存儲解決方案；
以云服務為核心，將數據貫穿云端，構筑“端邊云”協同解決方案和商業模式。
在不斷加速AI落地各領域過程中，建設一個開放、有粘性、可運營的機器視覺生態平臺，引領產業方向。
如今，華為機器視覺已經面向交通、園區、教育、金融等行業提供軟件定義攝像機、智能視頻存儲、一站式智能視頻算法商城，攜手算法、應用、硬件等領域的合作伙伴，助力千行百業數字化。
華為發揮核心技術優勢，從安防到機器視覺，從基礎研究到技術開發，始終保持先行者的姿態。未來，華為也逐步將產品擴展到車載視覺和工業視覺等，提供最具競爭力的“全息感知”和“端邊云”協同解決方案，開啟機器視覺產業的新世界。
依圖科技成立于2012年，擁有全棧人工智能核心自研技術的創新企業，在計算機視覺、語音識別、語義理解、智能決策、AI芯片等領域都達到全球領先水平。
在成立8年間，依圖不斷嘗試突破壁壘，探索自身更多可能性。
其自研云端AI芯片求索（questcore?），AI計算能效比是最先進的GPU方案的5到10倍，從設計到制造全部在國內完成。
基于其AI服務器的依圖城市級智能視頻全解析方案，1臺機柜能支持1萬路視頻智能全解析，替代原本需要16臺機柜的方案，將云端整體建設成本減少50%，運維成本降低80%，為大規模人工智能應用的落地和普及奠定了堅實的基礎。
依圖完成了對AI軟硬件核心基礎技術布局，打通算法、芯片、平臺，成為領先的AI基礎設施提供商和解決方案提供商。算法層面，依圖取得多項世界級突破——繼續領跑人臉識別工業界黃金標準，NLP論文登上世界頂刊Nature Medicine，刷新行人重識別（ReID）全球三大權威數據集。科技部宣布依托依圖建設“視覺計算國家新一代人工智能開放創新平臺”，促進AI和芯片設計結合，推動AI上層生態體系的建設。
技術日精月進、落地穩扎穩打。
依圖科技專注于將人工智能技術深度賦能行業發展，在智能城市、科技金融、智能醫療、新零售、智能芯片、智能制藥等多個領域推出了全球領先的創新技術和產品，是目前國內唯一具有提供超大規模、復雜環境下億級規模城市的智能化運營管理技術能力的人工智能公司。
集合了高性能AI算法和芯片耦合設計平臺的依圖，將更有利于賦能智能城市、智能商業等領域，打造新一代AI基礎設施。
成立于2006年的明略科技，是一家數據中臺和企業智能決策平臺提供商，致力于通過大數據分析挖掘和認知智能技術，推動知識和管理復雜度高的大中型企業進行數字化轉型。
一直以來，明略都在利用自身看家本領：AI和大數據技術，打造從感知到認知到行動的AI閉環解決方案。
通過數據挖掘治理和知識推理分析，幫助組織建立智能反饋系統，實現人、機器、組織的智慧連接，推動具有分析決策能力的人工智能在復雜場景中的系統性落地。
在十多年來深耕企業級大數據和人工智能產品和平臺服務過程中，積累了業內領先的大數據分析能力，能夠在歷史數據達到10PB級、日均增量數據超過10TB級的環境下進行數據價值的挖掘，實現毫秒級的預測性分析，并結合行業知識圖譜形成決策和行動。
目前，明略科技已在數字城市、公安、金融、工業、零售、快消等多個行業的200+標桿政企客戶落地城市級和企業級數據中臺以及知識圖譜平臺級產品。
其中，明略科技泛在感知智能平臺將AI賦能于公安行業，為公安提供破案引擎，將公安的破案邏輯附在產品中，不斷打造破案的知識分享系統。運用公安知識圖譜等認知智能手段，實現人、事、地、物、組織、虛擬身份的關聯，提升預警研判的準度、精度。利用更多數據，從數據中產生更多的業務價值和知識。將傳統只能做一些BI統計性智能分析的數據倉庫，進行升級，提升智能分析應用。
明略科技始終以數據安全和隱私保護為最高綱領，立志成為全球企業級人工智能的領跑者，創造人機同行的美好世界。
曠視科技成立于2011年，是深度學習為核心競爭力的人工智能產品和解決方案公司。
依托自研的新一代AI生產力平臺Brain++，曠視聚焦算法創造價值：在個人物聯網、城市物聯網和供應鏈物聯網領域，向客戶提供包括算法、軟件和硬件產品在內的全棧式、一體化解決方案，幫助客戶及終端用戶降本增效，并帶來極致體驗。
其城市物聯網解決方案，使各種城市場景實現物聯網設備的智能部署及管理，通過視覺數據的高效與精確分析，加強公共安全與便利，優化交通管理并改善城市資源規劃。
從超級應用到操作系統，有效打通數據壁壘，幫助城市管理者節約治理成本，讓居民生活更安全、更便捷。
其中，曠視圍繞自身核心算法優勢，面向城市綜合管理場景，打造了全新的智慧城管系統，能夠針對店外經營、機動車亂停放等15類城市管理問題，助力城市建立起“會思考”的城市管理“智慧大腦”，進一步實現科學化、精細化、智能化、社會化和正規化。
目前，曠視城市物聯網方案應用于中國150多個城市，以及海外超過30個國家或地區；助力3000余座樓宇的智能升級，日均服務通行人數1000余萬。曠視不斷打磨產品力，構建城市智能操作系統、覆蓋云邊端的AIoT產品矩陣，實現城市場景的價值閉環。
未來，曠視將堅持“1+3”戰略不變，持續依托Brain++構建底層生態、實現技術創新，聚焦個人物聯網、城市物聯網、供應鏈物聯網三大領域，連接及賦能百億物聯網設備的人工智能基礎設施。雷鋒網雷鋒網雷鋒網
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