IT之家 10 月 15 日消息，IT之家从中国海油官方微信公众号获悉，昨日中国海油“海能”人工智能模型发布会在集团总部召开，中国海油与中国电信、科大讯飞等企业合作推出“海能”人工智能模型。
据介绍，中国海油“海能”人工智能模型依托海量数据资源，集成既有模型，兼顾专业和通用场景。 此次发布会推出具有海油特色的 5 个专业场景模型和 6 个通用场景模型 ，推动实现“升规模、升效率、升体验，降成本、降风险、降直接接触”。专业场景模型针对海上油田稳产增产、安全钻井、海工制造、设备维护、LNG（液化天然气）贸易、油气销售等场景，构建数据驱动、业务协同的新模式，进一步提升产业数智化水平。通用场景模型针对招标采办、员工健康、辅助办公等需求推出智能应用，助力业务管理和办公效率提升。
发布会期间，中国电信、科大讯飞向参会人员展示了算力布局、5G 技术、行业云等最新研究成果以及机器人、机器狗等数智化产品。
国内有哪些ai大模型
国内人工智能领域的发展迅猛，涌现出多个大模型。 以下是几个具有代表性的AI大模型：1. 网络大脑：作为网络的人工智能平台，其拥有全球最大规模的人工智能模型之一，参数规模达到100亿。 该模型能够跨越不同语言和领域，被应用于搜索、语音识别、自然语言处理、推荐系统以及信息流等多个场景。 2. 阿里云PaddlePaddle大模型：阿里巴巴开源的这一框架支持多种图像、文本和语音领域的大模型，例如PLATO和PGL。 这些模型在电商、金融、医疗等行业中得到了广泛应用。 3. 昆仑加速智能平台：这一平台基于昆仑AI芯片，提供了包括文本、视觉、医疗等多个领域的预训练大模型，旨在加速智能计算。 4. 腾讯混元AI大模型：腾讯开发的这一大模型基于Transformer架构，拥有万亿级别参数，涵盖了自然语言处理、计算机视觉等多个领域。 5. 华为盘古大模型：华为的这一超大规模人工智能模型同样基于Transformer架构，拥有万亿级别参数，能够在图像、语音、自然语言处理等领域发挥作用。 除此之外，还有如京东言犀、字节跳动等公司开发的大模型，它们在电商、金融、医疗等行业中提供了诸如自然语言处理、图像识别、语音识别等服务，极大地推动了人工智能技术的应用。 这些AI大模型通过海量数据的训练，不断提升其智能处理能力，并在技术创新和优化方面持续取得进展。
人工智能中国有限公司是国企吗？
“人工智能中国有限公司”并不是一个特定的公司名称，因此无法直接判断其是否为国企。 不过，从您的问题来看，您可能是想了解中国在人工智能领域的一些代表性企业及其性质。 在中国，有许多在人工智能领域活跃的企业，其中一些是国有企业，也有一些是私营企业。 例如，科大讯飞股份有限公司（iFLYTEK）是中国在智能语音和人工智能领域非常知名的企业，它是一家上市公司，并非国有企业。 科大讯飞成立于1999年，主要从事智能语音、自然语言理解、计算机视觉等核心技术研究，并在2008年在深圳证券交易所挂牌上市（股票代码）。 另外，中国的一些大型国有企业，如中国海洋石油集团有限公司（简称中国海油），也在积极推动人工智能技术的发展和应用。 中国海油一直高度重视人工智能技术发展和应用，并在多个场景中开展了人工智能应用探索。 此外，中国还有许多其他在人工智能领域活跃的企业，它们可能是私营企业，也可能是国有资本参与的混合所有制企业。 这些企业在推动中国人工智能技术的发展和应用方面发挥着重要作用。 总的来说，中国在人工智能领域有多元化的企业参与，包括国有企业和私营企业，它们共同推动着中国人工智能产业的发展。
用人工智能卫星跟踪航母，中国科研人员解决了海战最大难题
美国科学家的眼光和前瞻性都是一流的。 然而美国军方和国会却辜负了这些优秀的科学家，没有给他们足够的经费去把超前的构想变成现实。 最近国外媒体在一份中国学术期刊上发现了重大新闻。 一批航天科学家在《航天器工程》杂志上发表论文说，他们研制了一颗人工智能遥感卫星，试验期间，实时发现和跟踪了美国尼米兹级“杜鲁门”号核动力航空母舰，当时它正在前往纽约长岛海岸，准备参加水面作战高级战术训练演习。 这项成果，似乎把美国方面吓得不轻。 《航天器工程》是由中国航天科技集团公司主管，中国空间技术研究院总体部、北京空间飞行器总体设计部主办的综合性技术期刊，主要讨论涉及卫星和飞船总体技术的一些专业性问题。 这篇技术论文主要研究人工智能在影像处理当中的应用。 我们每个人每天都要用到类似的功能，拿起手机来给人照相的时候，人的面部往往会有一个方框在跟踪，这就是人工智能的一种常见应用，用计算机来自动识别人脸，确保对焦精准，把照片拍得让人满意。 在卫星影像处理中，用类似的人工智能技术来发现和跟踪一些比较明显的目标，当然也是可以做到的。 为什么选中了美国的航空母舰来做实验呢，主要是因为航母的特征比较明显，数量又比较少，全世界的现役航空母舰加起来还不到20艘，用它作为目标，来考察人工智能图像处理的技术水平，还是比较恰当的。 海军长期以来一直很头疼的问题，就是大范围海上搜索。 世界各国海军都希望能够有一种高效的办法，能够实时监控大范围的海面，只要对方舰队一出现，就能够立刻发现、快速定位。 过去，这样的任务，往往需要靠预警机和海上巡逻机长时间的空中侦察才能实现。 最近，美国海军把全球鹰无人机改造成海上巡逻机，它长达40个小时的续航能力，为大范围海上搜索提供了可能。 但是无人机的续航时间再强也比不上人造卫星，人造卫星可以认为是一种永远都不落地的无人机。 而且卫星站得高看得远，可以搜索非常大范围内的海区。 但卫星的问题也正在于此，它能够观看的海域面积实在是太大了。 照片是拍回来了，但是在照片上寻找具体的战舰或者船只，又是一件非常痛苦的事情。 如果用人工来判读的话，你就是看到双眼冒血丝，也不一定能找到目标。 但是人工智能就不一样了，它可以用百倍千倍于人眼的速度，从图像当中找到想要的目标。 最早把人工智能图像处理技术用在军事上的是美国人。 2017年，密苏里大学宣布，用人工智能程序，可以在中国东南部的一块面积约为14.5万平方公里的卫星照片上找到90个地对空导弹阵地，只需要45分钟。 这次论文所披露的技术进展，最关键的并不是人工智能，而是在轨处理。 也就是说用卫星上携带的计算机，直接处理图像。 这其实也是美国人一直想要做到的。 一般来说，人工智能图像处理是需要用到超级计算机的，在传统上，这样的超级计算机加上电源系统，可能比卫星的体积重量还要大上好几倍，只能采用卫星在天上拍、计算机在地上处理的方式。 这不但导致了整个系统的构架复杂，造价昂贵，最严重的缺陷是情报滞后。 如果能让卫星在天上就把图像处理好，直接向地面的用户发送信息，就可以大大提高情报的时效性。 比如说，卫星直接发布，美国某某某航母正在某某某某海区活动，那么，解放军就可以立刻派出战舰，到现场监视、驱赶。 现在，中国人实现了这项功能。 通过新开发的算法，只需要传统计算资源的百分之三，就能实现航母识别。 为此，研究人员开发了新的人工智能芯片组，可以在卫星上每秒处理200多帧高清图像。 杜鲁门号航母，就是这样被发现的。 最近一些年来，在很多高技术研发领域都发生了类似的情况，那就是美国人提设想、中国人做工程。 这在很大程度上证明，美国科学家的眼光和前瞻性都是一流的。 然而美国军方和国会却辜负了这些优秀的科学家，没有给他们足够的经费去把超前的构想变成现实。
