Huawei Enterprise Intelligence

Продукт

Название базовой системы (платформы):	Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI)
Разработчики:	Huawei
Дата премьеры системы:	2017/09
Технологии:	BI, Cloud Computing, СЭД - Системы потокового распознавания

Huawei Enterprise Intelligence (EI) — интеллектуальная платформа, в составе которой — три типа облачных сервисов и гетерогенная вычислительная платформа.^[1]

Базовые сервисы платформы:

машинное обучение
глубокое обучение
анализ графов
обучение ИИ
обоснование предлагаемых решений
индексация

Общие сервисы ИИ включают API распознавания голоса, визуального распознавания и понимания естественного языка.

Сценарии применения EI:

обработка видео в реальном времени,
идентификация простых объектов,
анализ документов и изображений.

2017: Презентация

В начале сентября 2017 года Huawei, в ходе ежегодной конференции Huawei Connect в Шанхае, представила платформу Huawei Enterprise Intelligence (EI), с помощью которой компания намерена предоставлять основные сервисы глубинного обучения, анализа графов, искусственного интеллекта, машинного обучения, обоснования предлагаемых решений и индексации.^[2]

Платформой поддерживаются API общего назначения, в том числе распознавание голоса и естественного языка. Точность оптического распознавания символов, по оценкам Huawei, по состоянию на сентябрь 2017 года составляет 97,37%.Дмитрий Бородачев, DатаРу Облако: Наше преимущество — мультивендорная модель предоставления облачных услуг

Согласно планам компании, платформа Enterprise Intelligence будет применяться при реализации инициатив "умных городов". В системах регулирования дорожного движения она способна обрабатывать до 100 млрд кадров в секунду.

В качестве примера в Huawei привели проект Traffic Brain, реализуемый в Шэньчжэне. Небольшой рыбацкий поселок превратился в огромный город с населением в 22 млн человек, и борьба с пробками здесь как никогда актуальна. Городские власти планируют использовать сеть Huawei со сверхвысокой пропускной способностью для анализа данных о дорожном движении. Система, рассчитанная на регистрацию 700 млн записей ежемесячно, каждый день будет обрабатывать 10 млн изображений. Ожидается, что технологии позволят выявлять транспортные средства, которых не должно быть на дороге.