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| 本文作者： 余快 | 2020-08-14 17:32 | 专题：CCF-GAIR 2020 全球人工智能与机器人峰会 |
8月7日-8月9日，2020第五届全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR 2020）于深圳正式召开。
2020年的人工智能圈，接受了疫情的洗礼，同时也迎来了十年一遇的时代机遇“新基建”，为本届CCF-GAIR 2020的举行赋予了全新的意义。
8月7日，经过一整天的「人工智能前沿专场」和「纪念Thomas S. Huang：中国计算机视觉的40年传承」圆桌论坛的十数位AI顶级院士、专家、学者的技术分享，在CCF-GAIR 2020晚宴上迎来2020年度AI最佳成长榜颁奖典礼。
经过近两个月的报名、提名，一个月的专家集中评审，最终在452家被提名和申请榜单的AI创业公司中，就当下最受关注的12个AI+领域分别评选出最佳产品成长奖、最佳商用成长奖、最佳壁垒成长奖、最佳数字化成长奖、最佳新基建成长奖五大奖项，最终评选出60家在产品能力、技术能力、商用价值、数字化改革以及新基建背景下最具成长潜力的代表性AI企业。
CCF-GAIR 2020首日的晚宴上，迎来2020年度AI最佳成长榜颁奖典礼。
最佳产品成长奖的评审维度包括产品形态、技术、数据、研发与获奖情况。
最佳商用奖的评审维度包括商用落地领域类型与客户数、商用问题解决能力、项目售前服务能力、售后客户评价指数、KA客户与年度合作金额等。
最佳壁垒成长奖的评审维度包括核心竞争力是否明显、跟竞争对手区别领域和程度、技术研发与产品销售等链条的成熟度、疫情期间的融资表现等。
最佳数字化成长奖的评审维度包括数字化领先领域与客户数、数字化平台交付实力、领先领域落地时间周期、客户使用效果反馈等。
最佳新基建成长奖的评审维度包括契合新基建7大行业领域、符合国家最新战略、掌握核心关键技术、具备实际交付能力和一定产业链号召力等。
其中，在AI+安防领域，以萨技术、华为机器视觉、依图科技、明略科技、旷视凭借各自优势在众多优秀竞争者中脱颖而出，分别荣获「最佳产品成长奖」「最佳商用成长奖」「最佳壁垒成长奖」「最佳数字化成长奖」「最佳新基建成长奖」奖项。
以萨技术是以“人工智能+数据智能+产业智能”为核心的智慧城市全息感知体系解决方案领航者。作为最早将车辆、人脸及多维大数据融合分析成功实践于大规模安防行业应用的AI“实战派”，以萨拥有近10年的AI和计算机视觉、大数据融合分析处理技术积累。
在视频图像智能识别及大数据分析领域，以萨具备跨省、市实时联网应用及城市级智能平台建设实力，具备整合公安全警种+全量数据能力，在业内率先构建了前端全息感知网+后端数据智能城市大脑+跨区域联网深度应用平台，多次荣膺省部级公安科技进步奖。
基于以萨AI全息融合一体化算法+以萨雷霆数据库（Lightning DB）两大全自研、革命性关键技术，以萨创新推出专为支撑智慧平安城市、数字政府和工业互联网实时海量大数据场景而设计的“智慧城市全息感知体系”。以全息态势感知、城市大数据实时分析等核心技术突破点，结合城市自身的发展战略和产业规划布局，最大限度开发、整合、融合和利用各类城市资源，大大降低建设成本，为诸多场景提供可靠的技术架构和可落地的解决方案，打通智慧城市各业务部门之间的“数据经脉”。
在公共安全领域，做到感知数据与视频图像数据的全息融合分析；在智慧交通精细化管理领域，实时感知各类道路风险，提高交通安全智能治理和全域、全时精准查缉能力；在社会治理和工业互联网领域，为安全生产、新旧动能转换等提供可靠的技术内驱支持。
眼下，以萨技术正致力于以AI及大数据实时应用升级智慧城市数字化管理和服务能力，在电子政务协同、应急指挥、市域社会治理等领域建设场景化智能大数据应用平台，让城市大数据真正“活起来、跑起来、用起来”，加快数字产业化、产业数字化进程，推动智慧城市、数字经济高速发展。
自华为入局安防以来，其每一次动作都在搅动着原本的安防圈。
今年，华为安防更名为“机器视觉”。
机器视觉是智能世界的眼睛、万物感知入口，是行业数字化抓手。华为拓宽应用边界，从工业领域延展到非工业领域，从智能安防、自动驾驶、机器人、消费，赋能AI落地千行百业。
Huawei HoloSens作为华为机器视觉的品牌名称，以全息感知，挖掘多维数据实现数据智能，开启通往智能世界的入口。
依托华为在ICT领域的成熟经验和技术优势，华为HoloSens整合计算、连接、存储、云化、终端等各技术及领域，提供极具竞争力的多光谱融合的智能视觉感知终端；
聚焦视觉感知数据密集型边缘场景，打造了智能视频存储解决方案；
以云服务为核心，将数据贯穿云端，构筑“端边云”协同解决方案和商业模式。
在不断加速AI落地各领域过程中，建设一个开放、有粘性、可运营的机器视觉生态平台，引领产业方向。
如今，华为机器视觉已经面向交通、园区、教育、金融等行业提供软件定义摄像机、智能视频存储、一站式智能视频算法商城，携手算法、应用、硬件等领域的合作伙伴，助力千行百业数字化。
华为发挥核心技术优势，从安防到机器视觉，从基础研究到技术开发，始终保持先行者的姿态。未来，华为也逐步将产品扩展到车载视觉和工业视觉等，提供最具竞争力的“全息感知”和“端边云”协同解决方案，开启机器视觉产业的新世界。
依图科技成立于2012年，拥有全栈人工智能核心自研技术的创新企业，在计算机视觉、语音识别、语义理解、智能决策、AI芯片等领域都达到全球领先水平。
在成立8年间，依图不断尝试突破壁垒，探索自身更多可能性。
其自研云端AI芯片求索（questcore™），AI计算能效比是最先进的GPU方案的5到10倍，从设计到制造全部在国内完成。
基于其AI服务器的依图城市级智能视频全解析方案，1台机柜能支持1万路视频智能全解析，替代原本需要16台机柜的方案，将云端整体建设成本减少50%，运维成本降低80%，为大规模人工智能应用的落地和普及奠定了坚实的基础。
依图完成了对AI软硬件核心基础技术布局，打通算法、芯片、平台，成为领先的AI基础设施提供商和解决方案提供商。算法层面，依图取得多项世界级突破——继续领跑人脸识别工业界黄金标准，NLP论文登上世界顶刊Nature Medicine，刷新行人重识别（ReID）全球三大权威数据集。科技部宣布依托依图建设“视觉计算国家新一代人工智能开放创新平台”，促进AI和芯片设计结合，推动AI上层生态体系的建设。
技术日精月进、落地稳扎稳打。
依图科技专注于将人工智能技术深度赋能行业发展，在智能城市、科技金融、智能医疗、新零售、智能芯片、智能制药等多个领域推出了全球领先的创新技术和产品，是目前国内唯一具有提供超大规模、复杂环境下亿级规模城市的智能化运营管理技术能力的人工智能公司。
集合了高性能AI算法和芯片耦合设计平台的依图，将更有利于赋能智能城市、智能商业等领域，打造新一代AI基础设施。
成立于2006年的明略科技，是一家数据中台和企业智能决策平台提供商，致力于通过大数据分析挖掘和认知智能技术，推动知识和管理复杂度高的大中型企业进行数字化转型。
一直以来，明略都在利用自身看家本领：AI和大数据技术，打造从感知到认知到行动的AI闭环解决方案。
通过数据挖掘治理和知识推理分析，帮助组织建立智能反馈系统，实现人、机器、组织的智慧连接，推动具有分析决策能力的人工智能在复杂场景中的系统性落地。
在十多年来深耕企业级大数据和人工智能产品和平台服务过程中，积累了业内领先的大数据分析能力，能够在历史数据达到10PB级、日均增量数据超过10TB级的环境下进行数据价值的挖掘，实现毫秒级的预测性分析，并结合行业知识图谱形成决策和行动。
目前，明略科技已在数字城市、公安、金融、工业、零售、快消等多个行业的200+标杆政企客户落地城市级和企业级数据中台以及知识图谱平台级产品。
其中，明略科技泛在感知智能平台将AI赋能于公安行业，为公安提供破案引擎，将公安的破案逻辑附在产品中，不断打造破案的知识分享系统。运用公安知识图谱等认知智能手段，实现人、事、地、物、组织、虚拟身份的关联，提升预警研判的准度、精度。利用更多数据，从数据中产生更多的业务价值和知识。将传统只能做一些BI统计性智能分析的数据仓库，进行升级，提升智能分析应用。
明略科技始终以数据安全和隐私保护为最高纲领，立志成为全球企业级人工智能的领跑者，创造人机同行的美好世界。
旷视科技成立于2011年，是深度学习为核心竞争力的人工智能产品和解决方案公司。
依托自研的新一代AI生产力平台Brain++，旷视聚焦算法创造价值：在个人物联网、城市物联网和供应链物联网领域，向客户提供包括算法、软件和硬件产品在内的全栈式、一体化解决方案，帮助客户及终端用户降本增效，并带来极致体验。
其城市物联网解决方案，使各种城市场景实现物联网设备的智能部署及管理，通过视觉数据的高效与精确分析，加强公共安全与便利，优化交通管理并改善城市资源规划。
从超级应用到操作系统，有效打通数据壁垒，帮助城市管理者节约治理成本，让居民生活更安全、更便捷。
其中，旷视围绕自身核心算法优势，面向城市综合管理场景，打造了全新的智慧城管系统，能够针对店外经营、机动车乱停放等15类城市管理问题，助力城市建立起“会思考”的城市管理“智慧大脑”，进一步实现科学化、精细化、智能化、社会化和正规化。
目前，旷视城市物联网方案应用于中国150多个城市，以及海外超过30个国家或地区；助力3000余座楼宇的智能升级，日均服务通行人数1000余万。旷视不断打磨产品力，构建城市智能操作系统、覆盖云边端的AIoT产品矩阵，实现城市场景的价值闭环。
未来，旷视将坚持“1+3”战略不变，持续依托Brain++构建底层生态、实现技术创新，聚焦个人物联网、城市物联网、供应链物联网三大领域，连接及赋能百亿物联网设备的人工智能基础设施。雷锋网雷锋网雷锋网
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