旷视展示多项最新基础科研成果：芯片通用模型RepVGG系列、非接触式掌纹识别……
北京商报讯（采访人员 魏蔚）7月16日 ， 旷视对外分享了企业在AI价值跃迁方面的思考和实践 ， 并开放了Demo体验区 ， 展示了面向服务器和下一代AI芯片的通用模型RepVGG系列 ， 在开源后已获得超过1800 Star、端到端实时全卷积全景分割算法、非接触式掌纹识别等 。 在旷视首席科学家、旷视研究院院长孙剑看来 ， 旷视在基础科研、行业落地、基础设施三个阶段的交融、转化中发展AI ， 实现了AI价值的跃迁 。
RepVGG是旷视研究院在2021年提出的一个结构简单、性能优异的神经网络基本模型 。 作为一款通用模式 ， RepVGG特别适用于定制的智能芯片 ， 运行速度高、节省内存 ， 在计算机视觉的四大基本任务（分类、定位、检测、分隔）中均可使用 。 相对于人脸图像和需接触才能识别的指纹 ， 掌纹识别具有更私密、安全的优势 ， 掌纹识别在通行、支付、解锁等各类身份认证场景中有广泛的应用空间 。
【识别|旷视展示多项最新基础科研成果：芯片通用模型RepVGG系列、非接触式掌纹识别……】AI能否产生更多商业价值需要回答三个问题：一是AI有没有用；二是AI在哪里用；三是AI易不易用 。 对于这一个问题 ， 孙剑认为需要进行的是技术可行性和产品价值的验证 。 针对AI在哪里用的问题 ， 他指出旷视需要打造可用的产品 ， 找到能够触达的行业客户 ， 完成商业实现和落地 。 从业务布局来看 ， 旷视选择了消费物联网、城市物联网和供应链物联网三大场景 。 在回答AI易不易用的问题时 ， 孙剑的观点是：需要降低开发者门槛 ， 同时推动算法生产的标准化、自动化 。
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