今天百科互动给各位分享国信证券:公司发起新一轮AI模型竞赛聚焦国内在大模型领域有技术储备的公司的知识，其中也会对进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录：
- 1、国信证券量化交易平台是公司自己研发的吗
- 2、数智观察：两年融资200亿元，AI+医疗赛道为何吸金能力强
- 3、CTO王海峰谈百度AI的2020：打造AI新型基础设施、云智一体加速产业智能化
- 4、降本增效，企业该如何释放数据价值？
国信证券量化交易平台是公司自己研发的吗
国信证券量化样本：技术硬核+服务全面，着力实现覆盖量化投资全生命周期的产品服务
财联社（深圳，记者 覃泽俊）讯，量化策略逐步成为 A 股不可或缺的重要力量，也成为了更多券商机构交易业务的重要发力点。
国信证券在量化服务领域起步较早，经过多年积累与沉淀，国信证券在量化领域形成了一套完善的技术解决方案和综合全面的服务支撑。公司团队在服务客户的过程中不断总结提升，形成了 " 技术硬核、服务全面 " 的国信特色。国信证券服务的量化机构规模近年排名不断上升，正是市场对国信证券在量化服务上持续布局的认可。
国信证券近期接受了财联社专访，核心观点为：
1、2015 年国信证券先发布局，已形成覆盖量化投资全生命周期的产品服务，并在全国 10 余个重点城市组建了专业团队，同时发挥全牌照优势，提供策略实现、融资融券、种子基金、产品代销、资产托管、场外衍生品等全方位服务支撑。
2、公司将 AI 技术和业务场景深度融合，基于全链条视角为客户提供全流程一体化的产品服务。在投资决策层面，公司自主研发了 AI 量化因子产品纯知、AI 投资研究平台；在交易执行层面，推出智能算法引擎，支持 7 种云端智能算法，通过 AI 算法利用历史数据进行参数调优；在风险防范层面，打造实时风险防范系统，做到全流程智能化预警。
3、随着衍生品市场的逐步放开，一方面，主动与量化的融合度越来越深，很多主观策略会借助量化工具去落地；另一方面，许多私募借鉴国外先进的量化投资理念，运用本土化优势，衍生出各种投资策略。
4、近年来优质资产愈发稀缺，量化产品凭借收益稳健、低回撤的特征愈发受到关注，成为居民财富管理所不可或缺的投资品种。量化产品能有效改善个人大类资产配置质量，满足各类投资者资产收益预期。
5、专业的量化个人投资者其实数量比较少，这部分投资者的主要需求是便捷的量化交易系统工具。个人量化客户只需关注策略有效性本身，而快捷的行情、丰富的函数库、准确的回测等，都可以在量化交易系统上实现。
6、量中桥化业务不仅在公司经纪业务中占据举足轻重的地位，更是拉动其他业务发展的利器。
7、通过打造 GFinD 极速行情，GUTS 极速交易柜台，极速网络环境等，国信证券在确保信息安全的同时，打造低延时极速交易环境。同时，国信证券建设了客户交易行为监控系统，实现全业务异常交易及场外配资的实时监控，并具有分级预警、降速、实时阻断等处置功能，做到事前、事中、事后系统性监控。
8、随着量化市场的迅猛发展，公司通过消化、整合、吸收，形成了覆盖各类量化机构和个人的多层次交易服务体系，为不同层级客户提供精准化、差异化、专业化的产品与服务。公司仍将不断加大研发投入，通过数据驱动，业务与技术深度融合，为量化客户打造快速、强大、齐备的全维度平台与服务，以实现财富成长的智能化。
专访全文如下：
财联社：国信证券在服务量化客户上有哪些独特优势？
国信证券：国信证券在量化服务领域起步较早，作为国内大型综合类券商，公司为客户提供全面优质的金融服务。经过多年积累与沉淀，国信证券在量化领域形成了一套完善的技术解决方案和综合全面的服务支撑。公司团队在服务客户的过程中不断总结提升，形成了 " 技术硬核、服务全面 " 的国信特色，赢得了广大客户的认可和信赖。
在交易技术上，国信证券卖裤猛高度重视金融科技，持续加大 IT 投入，在创新中始终引领，在探索中不断突破，保持着行业领先地位。公司早在五年前就对量化领域先发布局，多点发力不断深耕，已形成覆盖量化投资全生命周期的产品服务，能满足各类客户、各种交易场景的需求。在服务支持上，公司在全国 10 余个重点城市组建了专业的服务团队，快速响应客户需求，从业务到技术形成了一条闭环的服务链，旨在为量化客户提供专业、高效的服务。在综合金融服务上，国信证券充分发挥全牌照优势，为客户提供策略实现、融资融券、种子基金、产品代销、资产托管、场外衍生品等全方位服务支撑。
财联社：国信证券针对量化客户开发了哪些 AI 应用？
国信证券：这几年金融科技发展非常迅速，通过金融科技和财富管理双轮驱动，推动证券公司业务升级，已成为了行业共识。量化投资是 AI 在投资领域的典型应用场景，为了更好地服务量化客户，公司将 AI 技术和业务场景深度融合，基于全链条视角为客户提供全流程一体化的产品服务。在投资决策层面，公司自主研发了 AI 量化因子产品、AI 投资研究平台，让投资决策变得智能化、高效化；在交易执行层面，推出智能算法引擎，支持 7 种云端智能算法，通过 AI 算法利用历史数据进行参数调优，有效降低冲击成本，提高交易效率；在风险防范层面，打造实时风险防范系统，做到全流程智能化预警。国信证券通过充分运用 AI 技术，全面提升各个环节表现，不断探索力求创新，力争成为业内的领头羊。
财联社：国内量化市场呈现哪些趋势？未来市场空间如何？
国信证券：目前，国内量化市场呈现 " 机构化、专业化、多元化 " 发展趋势。由于量化投资对交易系统、专业能力要求较高，机构投资者无论在硬件、技术还是资金实力等方面都有个人所无法匹及的优势，发展迅速，占比不断提高。伴随着机构化进程，量化投资者总体专业度也在不断提升。
一个典型的场景是，国信证券很多客户利用公司提供的策略交易平台，通过机器学习开发交易策略并应用到了实盘。而专业性带来了更加明显的资金聚集效应，优质量化私募扩容提速，百亿级量化私募不断涌现，甚至出现了千亿级的量化巨头。量化策略方面，更新迭代速度加快。早先，量化策略多以 Alpha 策略与套利为主。随着衍生品市场的逐步放开，一方面，主动与量化的融合度越来越深，很多主观策略会借助量化工具去落地；另一方面，许多私募借鉴国外先进的量化投资理念，运用本土化优势，衍生出各种投资策略。
伴随着国内资本市场制度变革与金融工具的不断丰富，量化投资前景广阔。2018 年科创板引入，扩大涨跌幅限制；2019 年沪深交易所新增沪深 300ETF 期权，中金所引入沪深 300 股指期权，进一步丰富对冲工具；2020 年创业板改革交易规则，同时放开首日融资融券，使得量化策略的实现更加灵活。
目前，海外市场 70%-80% 的交易量都是通过程序化交易的方式完成，国内这个数字仅为 20%-30%；国外超过半数的机构管理人是量化管理人，国内量化管理资产占整体私募规模不到 10%。未来空间仍然十分巨大。同时，近年来优质资产愈发稀缺，量化产品凭借收益稳健、低回撤的特征愈发受到关注，成为居民财富管理所不可或缺的投资品种。量化策略中市场中性策略能规避市场风险，追求绝对收益；指数增强策略可以在追踪指数的基础上结合主动管理，获得超额收益；还有 CTA 策略，投资于商品市场，与传统股票市场相关性较低……这些量化产品能有效改善个人大类资产配置质量，满足各类投资者资产收益预期。
财联社：如何看待个人量化交易业务在国内的起步？
国信证券：目前，国内个人量化业务仍整体处于起步阶段。专业的量化个人投资者其实数量比较少，这部分投资者的主要需求是便捷的量化交易系统工具。他只需关注策略有效性本身，而快捷的行情、丰富的函数库、准确的回测等，都可以在量化交易系统上实现。对于普通投资者来说，现在也愈发注重交易的理性及计划性。针对这部分群体，国信证券将高门槛的量化交易普惠化、简单化，将成熟的交易模式、策略思路开发成简单易用的交易工具，如条件单、智能盯盘、智能选股等等。
财联社：量化客户目前给国信证券的收入贡献度如何？量化客户是否能转化拉动其他业务的发展？
国信证券：目前国信证券量化业务在经纪业务中交易份额占比较高，有效提升了公司交易市场份额，连续多年国信证券年股基交易金额逾万亿。
量化业务不仅在公司经纪业务中占据举足轻重的地位，更是拉动其他业务发展的利器。一方面，量化类客户对交易工具和品种有较高需求，通过以客户需求为导向，不断提升技术实力与产品服务水平，在促进经纪业务发展的同时，也进一步促进了衍生品、对冲工具、资产托管等各项业务的发展。另一方面，在业务开展过程中，公司也挖掘了一批优秀的私募管理人，为高净值客户提供丰富优质的量化产品，有利于推动公司财富管理业务的发展；再次，通过多年服务量化客户积累的经验，引进吸收国外先进技术，打造交易硬实力，为公司吸引了众多 QFII 等外资客户，进一步促进公司海外业务的发展；最后，通过多年的技术积累，提升了公司整体的 IT 能力，带动公司资管、自营、固收等多项业务的协同发展。
财联社：量化交易是 " 拼军备 "、" 拼战术 " 的专业导向市场，国信证券在 IT 技术和交易策略上有哪些 " 硬核 " 武器？
国信证券：秉承技术领先战略，国信证券早在 2015 年就进行前瞻性布局，深耕技术交易领域，根据不同类型客户，构建多层次量化交易服务体系，为各类交易型客户提供全方位交易工具。
行情系统方面，推出 GFinD 极速行情系统，基于 FPGA 硬件解码，具备高性能、高容量、低时延、高可靠等多重优势，全链路时延不超过 900 纳秒，相比传统软件系统性能提升 1000 倍。
柜台系统方面，打造新一代 GUTS 极速交易柜台系统，采用新一代分布式架构、CPU 缓存，实测该柜台系统在 3 万笔每秒吞吐下，穿透时延约为 10 微秒，支持委托笔数高达 1000 万笔 / 天，相比市面主流柜台系统，速度提升 30 多倍。
此外，公司于 2015 年推出高级订单系统，在行业内率先建立券商交易中台服务。打造全品种轻型策略引擎，提供 16 种高级订单，降低交易门槛。同时面向有批量建仓、组合调仓、智能拆单、增减持等需求的客户，打造智能算法引擎，支持 7 大云端智能算法，运用大数据、云计算和人工智能等技术，实现智能挂撤单、参数优化和风控。
策略系统方面，为不同交易者提供多种选择。面向成熟量化机构，公司独立自主研发，推出云核策略托管平台，提供高仿真策略交易、低延迟实盘交易、高速行情等服务，为专业投资者提供极速稳定的交易平台；面向初创私募与量化策略爱好者，打造支持全品种交易的国信 iQuant 策略交易平台，基于 Python 编程，扩展友好，具备高速行情、精准回测、算法交易、完备风控等多重功能，轻松实现交易的 " 科学决策 " 与 " 精准执行 "。
配套上述系统，公司在网络环境建设上加大投入，深挖交易链路每个环节，对网络部署和硬件设备进行全面优化，在确保信息系统安全的同时，打造低延迟极速交易环境。
最后，在风险控制措施方面，国信证券严格执行适当性管理，加强异常行为监控，认真做好技术系统安全防护。国信证券建设了客户交易行为监控系统，系统内置配资监控模型和异常交易监控模型，实现全业务异常交易及场外配资的实时监控，并具有分级预警、降速、实时阻断等处置功能，做到事前、事中、事后系统性监控。
财联社：随着市场机构化程度的加深，量化产品的崛起正成为不可阻挡的方向，国信证券在量化服务体系上是如何规划的？
国信证券：国信证券在量化服务领域深耕多年、勇于探索，始终走在行业发展的前列。随着量化市场的迅猛发展，公司通过消化、整合、吸收，形成了覆盖各类量化机构和个人的多层次交易服务体系，为不同层级客户提供精准化、差异化、专业化的产品与服务。
针对成熟量化私募，全面优化行情、柜台与交易链路，提供端到端、全链路、超低时延的交易服务解决方案，充分满足客户对交易速度和系统稳定性的极致需求。公司自主研发云核策略托管平台，为投资者在托管机房提供极速的策略执行环境，满足专业客户对速度与稳定性的需求。
针对初创型私募和量化策略爱好者，提供 iQuant 全品种的策略交易平台，便捷实现交易想法。同时，在策略实盘之前，可在公司提供的高度模拟交易所撮合环境验证策略，减少试错成本。
针对活跃个人客户，提供智能条件单等简单易用的智能化、自动化交易工具，将原本高门槛的策略投资简易化、工具化，帮助投资者科学、理性地做出投资决策。
未来，公司仍将不断加大研发投入，通过数据驱动，业务与技术深度融合，为量化客户打造快速、强大、齐备的全维度平台与服务，以实现财富成长的智能化，确保行业领先地位。
数智观察：两年融资200亿元，AI+医疗赛道为何吸金能力强
人工智能逐渐渗透人们的生活，医疗保健行业也发生了很大变化，近年来AI+医疗迅速兴起。那么，AI+医疗是什么呢？
人工智能+医疗，是人工智能技术对医疗相关领域应用场景的赋能现象，即利用最先进的人工智能技术，达到患者与医疗工作者、医疗机构以及医疗设备之间的信息化。可以理解为，通过基础设施的搭建及数据的收集，将人工智能技术及大数据服务应用于医疗行业中，提升医疗行业的诊断效率及服务质量，更好的解决医疗资源短缺、人口老龄化的问题。
政策加持、技术迭代加上市场需求推动，AI+医疗迎来快速发展
2020年，是AI+医疗行业的转折之年。一方面，AI医疗三类器械的过审，使AI医疗影像行业跑通了困扰其多年的审评审批阶段，从“应用落地”步入“商业化”；另一方面，疫情加速医院与各企业进行主动智慧化重建。据艾瑞《中国AI+医疗行业研究报告》推测，2020-2022年的CAGR（复合增长率）将达到51.9%，2022年预计AI+医疗市场规模将超过70亿元。
此外政策红利，也极大地推动了AI+医疗的应用实践落地。
AI+医疗赛道火爆 2020年至今获得融资额将近200亿元人民币
根据中商产业研究院数据，2020年AI+医疗已占人工智能市场的18.9%。另据IDC统计数据，到2025年人工智能应用市场总值将达1270亿美元，其中人工智能在医疗行业的应用将占市场规模的五分之一，即250亿美元。在人工智能的所有应用中，医疗排在第一。
AI+医学影像产品和企业不断涌现，据天眼查不完全统计，2020年至今，国内AI+医疗领域共发生了89起融资事件，融资金额总计达到175亿元人民币，其中医学影像约占总融资数的1/3。
天眼查数据研究院研究发现，从近两年的融资轮次看，超6成企业处于A轮和B轮，这部分企业开始步入发展成熟阶段，产品技术得到市场认可、商业模式趋于成熟的企业也更易得到资本的青睐。各企业也纷纷加大技术研发力度，以创新厚植竞争优势，加快发展的步伐。
AI+医疗应用场景广泛
目前，我国的AI+医疗主要应用于医学影像、辅助医疗、药物研发、 健康 管理、疾病预测等五大领域。
AI医学影像。具有速度快、稳定性高、成本低的特点。借助医疗影像大数据及图像识别技术的发展，医学影像成为中国人工智能与医疗结合最成熟的一个领域。AI医学影像行业表现亮眼，在肺结核、眼底、乳腺癌、宫颈癌领域已经有成熟的产品。
天眼查数据显示，我国目前有2万多家企业名称或经营范围含“医疗影像、医学影像”的在业、存续、迁入、迁出的相关企业，超5成相关企业成立于5年内。 从地域分布来看，广东的医疗影像关企业数量最多，超过3,000家，占全国的13%。
人工智能与医疗相结合，将传统医疗迭代进了智慧医疗时代，人工智能（AI）医学影像辅助诊断的能力越发显信伍现。从滑蠢或专利申请数据来看，2011年-2020年专利申请信息共计7,000余件，且数量呈逐年上升趋势。专利类型中，发明专利所占比重最大，达到53.73%，其次是实用新型，占比38.46%。
AI辅助医疗。辅助诊断方面，以沃森医生平台为例，它可以在短时间内综合患者的各类信息，结合上百万的资料给出精准的诊断结果和治疗方案。辅助手术方面，以达芬奇机器人为例，这是一种人机协作型机器档银人，在手术过程中，医生可以在千里之外运用机械臂实时、精准的进行手术辅助。
我国目前有11万多家医疗诊断相关企业，超8成相关企业成立于5年内，其中，仅2020年新增企业注册量超3万家，增速达63%。 从地域分布来看，广东的AI辅助诊断企业数量最多，有3万多家，占全国的30%。
AI药物研发。国内新药研发仍以仿制药和改良药为主，主要为AI公司与药企合作开发新药。完整的药物开发过程包括靶标筛选、药物发现、临床试验等。随着大数据和人工智能在科学研究中的应用，药物研究和开发将变得更加精确和便捷，高效解决周期长、费用高、成功率低的问题。
我国目前有6万多家药物研发相关企业，5成相关企业成立于1年内，其中，仅2020年新增企业注册量超2万家，增速接近100%。 从地域分布来看，广东的AI药物研发企业数量最多，有1.1万多家，占全国的18%。
AI 健康 管理。产品形态主要为智能可穿戴设备。2019年医疗AI范围扩大到了康养范围之后，国内可穿戴设备在医疗场景的广泛应用，通过 健康 大数据智能分析，可以帮助个人或企业有针对性的管理 健康 ，通过进行长时间的实时监测以及数据多维管理和分析把被动的疾病治疗变为主动的 健康 监控。
我国有超1.5万余家可穿戴设备相关企业，其中有368家为高新技术企业，占比为2.4%。从地域分布来看，广东的可穿戴设备相关企业数量最多，超过1.2万家。从专利分布来看，可穿戴设备相关企业的专利类型主要为发明，占比46.2%，另外，实用新型和外观设计的专利分别占34.0%和19.8%。
AI疾病检测。主要聚焦于基因检测领域。优势：其一，中国有大量的数据样本。计算机需要大批数据，不断训练算法，许多国家没有如此大的人口基数，疾病的数据量受到限制；其二，中国有广阔的应用场景。数量庞大的患者、相对少的医生，远程和人工智能诊断在我国有大量需求。
我国目前有超5,800余家基因检测相关企业，其中有190家为高新技术企业，占比为3.2%。从地域分布来看，广东的基因检测相关企业数量最多，有近1,300家，占比22%。从专利分布来看，基因检测相关企业的专利类型主要为发明，占比72.4%，另外，实用新型和外观设计的专利分别占24.41%和3.19%。
技术和应用双引擎驱动 AI+医疗赋能智慧生活近在咫尺
从AI+医疗行业的发展趋势来看，随着人工智能、移动互联网、物联网、大数据及大数据安全等技术的发展， 健康 全流程管理的各个环节将会越来越智能化，精准医疗将会越来越个性化、个体化。
首先，AI和大数据在医疗行业智能化方面，建立可管理、可控制、可追溯的 健康 医疗数据开放运营体系，推动医疗 健康 大数据流通服务，需要在 探索 医疗数据在隐私计算和人工智能等新技术的基础上，针对医疗行业辅助诊疗领域进行融合创新应用，在隐私计算技术赋能下，做到医疗数据真正意义的隐私保护，进而最大化地释放数据价值。例如：专注隐私保护和数据流通技术的华控清交已经就医疗影像数据进行AI模型训练分析，并验证了训练结果与明文结果 的一致性。
其次，AI在医疗领域应用成熟度方面，医疗影像作为AI+医疗领域投融资热门赛道，在应用场景上也越来越细分。国内应用AI+CT影像在智能辅助诊断心血管疾病、神经系统疾病、脑部疾病、眼底疾病、肺部疾病等都较为成熟。例如：养老企业融合引进AI眼底筛查、毫米波雷达、高灵敏生物芯片技术，为老年人打造眼底人工智能慢病检测仪等黑 科技 适老产品，通过眼底检测仪3分钟筛查出30种 健康 疾病，得到依据自动算法生成的体检报告。
未来，凭借AI+医疗出色的算法和大数据分析，相关服务平台的各个服务端口的数据壁垒逐渐打通，实现在各个核心应用场景的完美落地，最终提升国内整体医疗水平。
CTO王海峰谈百度AI的2020：打造AI新型基础设施、云智一体加速产业智能化
转眼间，2020已经接近尾声。这一年，有很多变化，也有许多不变的信念与坚守。12月30日，百度发布《百度AI的2020》，以一篇万字长文回顾与总结过去的一年。CTO王海峰总结百度AI在2020年的三大特色：持续 探索 科技 前沿、打造AI新型基础设施、云智一体加速产业智能化。
王海峰表示：“世界的2020，是充满不确定性的变局之年；中国的2020，是团结一心、共克时艰、于变局中开新局的希望之年；百度AI的2020，是坚定信念，拥抱变化，践行“ 科技 为更好“的实干之年。
回望2020年，抗击疫情中，百度AI第一时间贡献了 科技 抗疫、保护生命安全的温度和力量；复工复产和高质量发展中，百度AI是促进创新、构建新格局的新动能；我们的工作和生活中，百度AI在你搜索伏租仔的每一条信息和知识里、在地图导航的叮咛声中、在国际会议的同传字幕上、在工厂的无人质检设备上、在自动驾驶出租车持续拓展的里程上……百度AI在我们身边每个角落，让我们的工作更高效、生活更便捷。
2020，百度AI的实干之年继续自己的特色之路：持续创新突破， 探索 科技 前沿；自主可控、开源开放，夯实软硬一体AI大生产平台，打造AI新型基础设施；云智一体，使能行业，赋能生态，加速产业智能化。”
一些关键的数字可以窥见百度AI的成绩：在 CVPR、ACL、ECCV、NeurIPS、INTERSPEECH等全球顶级人工智能学术会议和权威竞赛上，百度缺汪AI问鼎冠军30多次，论文收录260多篇，持续彰显AI技术领军实力；在人工智能专利申请量和授权量方面，百度以9364件专利申请和2682件专利授权处于中国第一位；今年，百度再次入选《麻省理工 科技 评论》“50家聪明公司”；截止目前，百度共获得了来自政府、行业协会、媒体等多方机构颁发的100多个奖项，例如2020世界人工智能大会最高奖项SAIL奖。
除了这些最直接的数字，《百度AI的2020》还全面展现了其在AI新兴基础设施、产业智能化、AI服务 社会 和人才培养等方方面面的进展和成果。
AI 新型基础设施
2020年，百度AI的四个剪影，描绘出AI进入工业化大生产，成为坚实的AI基础设施。
第一个剪影，百度大脑6.0勾勒的核心技术自主创新。2020年，百度大脑核心技术突破“知识增强的跨模态深度语义理解”，理解真实世界的复杂场景。另一方面，百度大脑“软硬一体AI大生产平台”升级为AI新型基础设施，更高效地支持AI工业化大生产，帮助产业智能化发展提速。
第二个剪影，百度飞桨持续创新，繁荣的开源生态支持产业发展。飞桨是中国首个开源开放、功能完备、自主可控的产业级深度学习 平台。飞桨开源框架V2.0RC版本，带来“编程一致、动静统一”的全新开发体验，硬件生态伙伴达到20家，适配或者正在适配的芯片/IP型号29种，提供自主可控的坚实底座，加速AI产业生态构建。飞桨凝聚超过265万开发者，训练34万个模型，服务10万家企业。
第三个剪影，前沿技术描绘的未来蓝图。百度发布了国内首个云原生量子计算平台量易伏Quantum Leaf，提供QCompute等量子开发套件，缩短量子编程全生命周期，实现量子工具链闭环。百度超级链拥有链内并行技术、立体网络等425项技术专利，实现单链8.7万TPS 的行业领先网络性能，并作为国内首个项目捐赠给开放原子开源基金会。百度人工智能还与生物计算和病毒研究相结合，百度开源了线性时间算法Linearfold，可将此次病毒全基因组二级结构预测从55分钟缩短至27秒，提速120倍。此外，百度推出的全球首个mRNA疫苗基因序列设计算法LinearDesign，能在16分钟内大大提升疫苗设计的稳定性和蛋白质表达水平，从而有效解决了mRNA疫苗研发中最重要的稳定性问题，加速疫苗研发速度。
第四个剪影，云计算铺设的智能经济“高速公路”。今年，百度智能云在业型首内率先提出AI-Native的云计算架构，发布新一代基础架构百度“太行”，自主研发的云原生数据库产品百度智能云Gaia（盖亚），便捷高效支持产业的智能应用。此外，混合/专有云平台ABC Stack全部支持国产化服务器和操作系统，ABC Stack行业版和企业版重点加持百度自研昆仑AI芯片，实现真正的国产化智能云。
四个“剪影”交叠，“百度AI新基建版图”逐渐清晰。百度正在依托包括百度大脑、飞桨、智能云、数据中心等在内的新型AI基础设施，推动智能交通、智慧城市、智慧金融、智慧能源、智慧医疗、工业互联网和智能制造等领域实现产业智能化升级。
AI 描绘“万物智能”，产业智能化更加澎湃
新冠肺炎疫情对全球经济带来巨大冲击，也让 社会 各界充分意识到人工智能等新兴 科技 的重要价值。百度AI一方面通过搜索、地图、输入法、小度、Apollo等产品和平台服务大众，让生活更简单、更便捷；另一方面通过百度AI to B的重要承载者和输出者——百度智能云，为各行各业大规模输送百度的AI技术成果与平台能力，支持产业智能化升级，加快智能经济的到来。
百度AI助力 搜索体验持续优化，更好地连接信息与服务。 百度移动生态是中国领先的以信息和知识为核心的移动生态，在AI技术的加持下，百家号、智能小程序和托管页三大支柱迅速发展成为国内领先的内容和服务接入平台。基于自然语言处理、知识图谱、语音、视觉、深度学习等AI技术能力，百度搜索也在持续智能化。
新一代人工智能地图—百度地图让出行更简单。 2020年，百度地图坚守AI优势和创新能力升级出行服务，上线熟路导航模式、车道级导航功能、AI室内通和红绿灯倒计时等，已成为国民信赖的权威出行平台。目前，百度地图90%以上的数据生产环节实现AI化，全景地图覆盖全国95%以上的城市，覆盖里程超过300万公里; 语音交互场景也实现迅速增长，百度地图智能语音助手用户量已破4亿。
百度地图AI室内通
AI 全面赋能输入法，市场份额与活跃用户量跃居行业领先。 百度输入法市场份额与月活跃用户量增势迅猛，目前月活突破6亿；多项AI功能取得重大行业突破，其中语音输入能力持续突破，并成为业内首个日均语音请求量破10亿次大关的输入法产品，语音识别准确率达98.6%，同时实现离线中英自由说升级突破，百度输入法目前已成为语音输入渗透率最高的第三方手机输入法；手写输入持续升级，手写识别准确率提升至96%。
小度“破圈”，拓宽智能助手的应用边界。 小度今年发布了搭载百度鸿鹄芯片的小度智能音箱2红外版、主打在线少儿教育的小度教育智能屏和小度智能早教机、以及超高性价比的智能屏入门级产品小度智能屏Air、随身场景首款新品小度真无线智能耳机和满足每一位家庭成员更多元细分需求的小度智能屏X10，让小度在更多场景和人群实现了“破圈”，加速人工智能硬件的市场普及，拓宽智能助手的应用边界。
Apollo 自动驾驶超过十项中国第一，技术实力领跑行业。 百度Apollo不断刷新智能出行领域的“高难度”。在“万物智能——百度世界2020”大会上，百度完成全球首次全无人驾驶直播，即人工智能系统在没有车内安全驾驶员的情况下独立驾驶。百度先后在长沙、沧州、北京开放Apollo Go自动驾驶出行服务。智能车联产品 Apollo小度车载已进入上百万辆智能 汽车 。百度发布了国内外首个车路行融合的全栈式智能交通解决方案“ACE 交通引擎”，扎根中国智能交通新基建，目前已获近20个城市的智能交通新基建订单。
壮“智”凌云，百度智能云加速产业智能化。 2020年在疫情、全球经济局势变化的背景下，以 科技 创新推动产业发展，提升经济质量的效益和核心竞争力成为关键。百度智能云融合了云计算、百度大脑、大数据等百度核心技术，发布“以云计算为基础，以AI为抓手，聚焦重要赛道”的全新战略，推动产业智能化发展，成为新基建大潮中加速AI工业化大生产的关键力量。
百度智慧城市解决方案已在北京海淀、重庆、成都、苏州、宁波、丽江等10+省市落地应用；智慧金融服务近200家金融客户，构建了超过30家的合作伙伴生态，跻身中国金融云解决方案领域第一阵营；百度智慧医疗“灵医智惠”已经服务300多家医院和1500家基层医疗机构，辅助数万名医生，惠及超过千万患者；智能制造覆盖14大行业，100多家企业，30多个合作伙伴，触达50多类垂直场景，在3C、 汽车 、钢铁、能源等行业已规模落地；百度智慧能源已覆盖电网、发电、新能源、清洁能源、石油、化工等场景，携手国家电网、南方电网智能化升级；发布企业智能应用“百度如流”，构建 AI 时代办公流水线，打造新一代智能工作平台。
服务 社会 与人才培养
没有一个冬天不可逾越，没有一个春天不会来临。2020年，面对突如其来的疫情，百度AI第一时间加入抗疫防疫的战斗中。百度AI出现在中国疾控中心，助力10个小时就完成了北京四个病例样本的全基因组测序；出现在地铁高铁等公共场所，解决佩戴口罩及帽子情况下的体温检测；出现在基层随访的电话中，智能外呼平台一秒呼出1500个电话辅助排查及通知，让基层防控人员有时间坐下来吃一口热饭；AI问诊每日调用近万次，机器人战疫解决方案落地30多家医院、机构，百度地图迁徙大数据平台、实时路况平台为国家防控部署提供参考，发热门诊地图、疫情小区地图、核酸检测机构查询等功能，从不同角度帮助抗疫防疫更快速、更便捷。
百度秉承“ 科技 为更好”的理念，践行企业公民的 社会 责任。百度最早将人工智能技术用于寻人，截止到2020年12月，百度AI寻人已经累计帮助了近12000个家庭团聚。百度AI持续支持文化保护、动物保护，例如百度和国际爱护动物基金会IFAW合作，推出全球首个利用人工智能技术打击野生动物制品非法贸易的平台。
人工智能的快速发展和产业智能化浪潮加剧了全球AI人才的紧缺。面向高校，百度提供了全套教学资源包、实训平台和亿元算力支持，并与高校共建课程体系；目前已举办13期高校师资培训班，培养了1800多位AI教师，支持200余所高校开设AI学分课。前不久，百度飞桨的“大航海”计划公布，其中的“启航”部分面向高校AI人才培养：未来三年，百度飞桨将投入总价值5亿元的资金与资源，支持全国500所高校，重点培训5000位高校AI教师，与高校联合培养50万AI未来人才。
面向未来
2020年，世界格局不断变化。正如百度CTO王海峰所言：“立足新发展阶段，以新理念建新格局， 科技 创新是关键。百度AI的2020，与时代共前行。”
降本增效，企业该如何释放数据价值？
当今，数字化浪潮席卷全球，数字经济正在成为全球可持续增长的引擎。据 IDC 预测，到 2023 年，数字经济产值将占到全球 GDP 的 62%，全球进入数字经济时代。
在中国，数字经济加速发展，以 2020 年为例，数字经济是 GDP 增速的 3 倍多。为促进数字经济更好更快发展，国家一方面提出 加快培育数据要素市场 ，激活数据要素潜能，聚焦数据价值释放；另一方面，出台了 《数据安全法》和《个人信息保护法》 ，满足数字经济时代和 社会 发展的迫切需求，为数据安全保障和个人权益保护奠定基础。
在 5G、物联网、大数据、云计算和 AI 等新技术的推动下，新应用、新场景纷纷涌现，企业发展也进入一个新阶段。
我们看到， 数据呈现爆炸式增长，数据量越来越大 ，且以视频、音频、图像等为代表的 多模态数据快速发展。 对企业来说，为更好地了解客户需求，推动业务发展，对 实时数据分析的需求越来越强烈。 并且，企业不单单进行数据可视化，而是希望深入剖析手中数据，分析这些数据对业务的价值，让数据赋能。
如何应对数据挑战，满足企业诉求？ 一站式数据智能分析平台成为许多企业的破局之道。 比如海洋石油富岛股份公司，它选择利用星环 Sophon Base 建设工旅简隐艺过程监测平台，实现公司尿素装置生产过程的实时在线监控，为一线工艺人员提供生产和设备运行数据异常实时告警，并借助人工智能技术对告警数据进行智能化实时分析，第一时间为工艺人员提供有关工艺操作的优化建议。
除了海洋石油富岛股份公司，越来越多的公司视星环 Sophon Base 为一站式数据智能分析平台的首选。
据悉，Sophon Base 提供 强大的多源异构数据接入能力， 针对不同来源、不同模态、不同数据体量的智能分析任务，支持统计分析和图形化数据 探索 ，便于用户高效、直观了解数据集信息；在建模能力方面，支持用户通过编程编码或低代码拖拉拽的交互方式，使咐御用平台内置的两百多种分布式机器学习算子快速搭建机器学习模型的训练流程；支持推荐式建模，在建模的每一步过程中，提供算子推荐，降低使用门槛，同时提升建模效率。
其次，它 提供统一的模型管理仓库。 用户可以集中统一管理模型文件、模型镜像等类型的 AI 模型资产，通过 Sophon Base 模型运管平台，用户能以低代码的方式快速便捷的将 AI 模型部署为模型服务，实现 AI 模型的生产力转化。
第三，Sophon Base 提供模型全流程监控预警。 模型服务在监控预警方面的能力，致力于帮助用户更全面掌握机器学习模型服务的运行状态，并通过自定义监控指标及时发现处理异常情况，规避因数据偏移等原因引起的风险。
同时，Sophon Base 还支持 可视化的模型应用构建。 通过简单的拖拽操作和少量的参数配置，即可通过图形交互方式、流程化快速构建能服务于业务系统的多模型复杂应用，释放模型价值，大幅节省模型配置成本。在最新的版本中，Sophon Base 还推出了模型可解释性分析模块，让用户可以精细地分析特征的重要性、特征的可解释性、特征与结果之间的影响关系，从而帮助用户精准地提升以数据为中的 AI（Data Centric-AI） 数据全生命周期能力，并针对性优化模型精度，帮助用户快速定位、优化影响业务结果的重要因子，促进业务成功。
当然，Sophon Base 不仅自身非常强大，背后还有个更强悍的平台，即 Sophon。作为星环 科技 自主研发的一站式智能分析工具平台， Sohpon 可以实现从计算智能、感知智能到认知智能的数据全链路智能分析。
它具备六大特性：覆盖数据分析建模全流程，提供数百种分布式机器学习算法，拥有多模态数据集成、融合和知识推理能力；提供分析即服务的能力；提供边缘计算能力和拥有隐私计算技术为核心的数据要素流通平台。
据悉，Sophon 涵盖三大部分： 数据科学平台 Sophon Base、知识图谱平台 Sophon KG 和边缘拆厅计算平台 Sophon Edge。
在计算智能方面，除了上文介绍 Sophon Base，平台还提供了分布式联邦学习平台 Sophon P²C， 其集隐私计算、加密网络通信等多种功能，为多方安全建模提供完整的解决方案。通过联邦学习使多个参与方在不共享数据的基础上实现 AI 协作，解决数据孤岛问题，使跨企业、跨数据、跨领域的大数据 AI 生态建设成为可能。
比如，在安全合规要求下，某数字化营销平台的痛点是出于用户 360 画像需要对支付机构和企业数据进行统计查询和联合行为及营销数据分析。同时，为提升营销模型效果，需扩充特征维度，与支付机构进行联合建模。应对举措有二，一是数据可用不可见：该公司使用各方的本地数据交易门户（星环产品名为 Datamall） 和 Sophon P²C 实现联合分析，为老客运营、拉新、ROI 分析等业务，提升了数据安全防护和联合分析能力；二是数据不动但模型动：基于 Sophon P²C 提供的隐私计算功能，提升了在客户画像、营销预估、产品推荐、POI 分析、个性化联邦等场景中，在隐私和数据安全保护要求下的业务处理能力。
在感知智能方面，随着标准模型市场的日趋成熟，更高精度的模型诉求和多种场景的快速建模成为企业数智化转型的第二战场。许多企业的当务之急是找到一款能满足“业务快速迭代” 和“新场景落地”的需求的端到端的模型生产落地应用平台。为此，星环 科技 边缘计算平台 Sophon Edge 应运而生。
它有两大重要特性：全流程特性和高效率特性。具体而言，全流程特性可提供数据到模型再到应用的全流程构建、发布能力；高效率特性则在数据到模型和应用流程之上的全流程引导式和低代码式操作能力。
基于这两大特性，Sophon Edge 可实现多业务系统的模型统一管理、动态运维与长稳迭代，助力客户提高效率、资源共享、模型迭代。除此，它还提供厚实的技术底座，能在工业级边缘计算、图像、流媒体等领域一站式支撑丰富的上层应用。
在认知智能方面，知识图谱平台 Sophon KG 正好能发挥“用武之地”。认知智能的底层技术支撑是知识图谱和自然语言处理，从而帮助机器实现抽取、分析、理解、解释和推理的能力。其中，知识图谱用图模型和图数据库来描述和存储知识和建模万物关系的语义网络，并展现实体间的复杂关系。基于知识图谱能够深入分析复杂的关联信息和语义信息，并挖掘和推理潜在的联结（静态）、行为（动态）、事理（时 - 空 - 人 - 物 - 场）特征和模式，进而辅助业务决策。
据了解，Sophon KG 可以覆盖知识全生命周期，是一款集知识的建模、抽取、融合、存储、计算、推理以及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备上述的链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了广泛适配多个行业和场景的知识图谱蓝图和本体库、图模型、规则模型和算法模型，可以帮助客户快速解决相似场景下的业务问题。
例如，在多家股份制银行的知识图谱中台实践中，星环 科技 基于 Sophon KG 及底层的分布式图数据库构建知识图谱中台，实现了从知识获取、图谱构建与存储、图谱更新迭代、图谱计算与分析的全流程，且可以保证系统的高可用和健壮性。基于知识图谱中台，银行梳理了交易、股东、任职、实控、账户持有等关系，构建了审计知识图谱、交易反欺诈图谱、关联关系图谱和小微事件等图谱，用于风控、审计、信贷场景的异常模式洞察与挖掘，不仅大大提升了工作效率，也产生了巨大的业务价值。
Sophon Base、Sophon KG 和 Sophon Edge 构成的一站式智能分析工具平台 Sophon 可以很好地帮助企业释放数据潜力，充分发挥数据价值。
为降低数据智能分析应用的使用门槛和部署安装成本，让更多企业、机构、开发爱好者、高校师生以及其他专业人员提供更为便捷、轻量化的数据智能分析及机器学习建模环境，星环 科技 推出 Sophon CE 社区版。它具备功能全、轻量化、易运维等特点，提供机器学习可视化建模能力，无缝衔接星环底层大数据平台，可轻松处理大规模数据的 探索 分析及机器学习建模分析应用。并且，用户可免费获取，零成本快速体验可视化机器学习建模。
目前， Sophon CE 社区版已上线，欢迎更多用户试用。 点击阅读原文，立即申请试用。
除了构建强大的一站式智能分析工具平台，星环 科技 也一直推动大数据和 AI 的产业发展及生态建设，比如 Sophon 曾作为 AIIA 杯人工智能大学生应用创新大赛、新加坡大学生人工智能创新大赛、广西大学生人工智能设计大赛等国内外人工智能大赛的 AI 平台提供方，为近千只队伍的竞技提供了稳定且高效的分布式数据科学平台。
Sophon 的出现，不仅是星环 科技 自主创新，满足客户需求的结果，而且代表了新一代数据智能分析平台的发展方向。那就是以客户需求为本，不断创新，融合云计算、AI 等技术，提供更好的工具。正所谓，“工欲善其事，必先利其器”。 以强大工具赋能企业，释放数据价值，才能在数据时代“如鱼得水”。
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