从旷视开源自研深度进修框架 看旷视贸易进化的底层逻辑

“从今朝的实际环境来看，财富实现AI+的共性困难莫过于无法办理场景过小而技能进级投入过大之间的抵牾，因此AI办理方案难以落地。以一家制造业规模的客户为例，工场在配电产物质量检测中，会呈现零部件颜色搭配错误、字符印刷残破等环境，靠人工目检费时艰辛服从低，靠呆板视觉方案就必要在数据、算法和算力投入大量的人力、物力，且模子结果难以维持。”赵立威在先容现有Brain++方案时先容到，“旷视为客户提供了基于Brain++平台的智能质检办理方案，综合统筹数据、算力的手段，辅佐客户实现了模子的快速选型、优化和封装。工场在Brain++的助力下，极大地晋升了质检服从和出产服从。”

（编辑：湖南网）

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