网友提问 :人工智能核心技术研发升级项目的可行性如何?
2024-09-12 15:06:00
合合信息 (688615): 回答:随着公司的产品应用市场越来越广阔,个人和企业用户积累数量的快速增长,用户需求和市场特征也在快速变化,用户的使用需求更加多样化。公司业务扩张的全球化,使得公司产品需要适应种类更加多样的语言。在真实场景中,可能遇到多文字方向、曲形文字、圆形文字、手写文字、公式、下划线文字、艺术体文字、复杂版面等复杂情况。用户对图表、票据、合同、报表、购物小票、手写文稿等场景下的文本图像质量要求越来越高
此外文字识别技术水平的进一步提升高度依赖于自然语言处理技术的水平,在此基础上提供更为智能的商务智能分析与服务。在用户实际使用产品的过程中,智能文字识别技术可以获取到文本图像中每个字符的文本内容和位置信息,但对于证照、票据、简历、合同等各种类型的文档,需要同时利用文字的语义和拓扑信息,才能更好、更精准地对文字进行理解。
本项目重点开发 AI 底层技术,包括基于 AI 技术的针对数据的自动生成技术、针对图像的分层技术,并进一步开发更加通用的自学习平台,使公司的 AI 模型在实际业务场景中的性能不断提升。对 AI 算法在实际运行中出现的高延迟、能量消耗与模型存储量过大的问题,开发深度学习模型压缩和加速技术,大幅提升 AI 技术在移动端和边缘计算设备中的落地的广度和深度,通过对 AI 前沿算法进行研发,可以进一步加深和扩展公司的 AI 核心算法技术,并和通用文档的机器识别理解场景深度结合,进一步提升公司在智能文档识别与分析领域的技术壁垒。具体请见招股书,谢谢。
此外文字识别技术水平的进一步提升高度依赖于自然语言处理技术的水平,在此基础上提供更为智能的商务智能分析与服务。在用户实际使用产品的过程中,智能文字识别技术可以获取到文本图像中每个字符的文本内容和位置信息,但对于证照、票据、简历、合同等各种类型的文档,需要同时利用文字的语义和拓扑信息,才能更好、更精准地对文字进行理解。
本项目重点开发 AI 底层技术,包括基于 AI 技术的针对数据的自动生成技术、针对图像的分层技术,并进一步开发更加通用的自学习平台,使公司的 AI 模型在实际业务场景中的性能不断提升。对 AI 算法在实际运行中出现的高延迟、能量消耗与模型存储量过大的问题,开发深度学习模型压缩和加速技术,大幅提升 AI 技术在移动端和边缘计算设备中的落地的广度和深度,通过对 AI 前沿算法进行研发,可以进一步加深和扩展公司的 AI 核心算法技术,并和通用文档的机器识别理解场景深度结合,进一步提升公司在智能文档识别与分析领域的技术壁垒。具体请见招股书,谢谢。
2024-09-12 15:06:00