TCL发布7项AI项目,覆盖视频、语音处理和多模态等领域

2019 年 6 月 14 日,tcl 举办了以“技术无疆界,合作赢未来”为主题的技术合作开放大会。会上,tcl 面向全球发布了 13 项技术合作项目,其中包括 7 项人工智能技术项目。此外,大会当天 tcl 还宣布已聘请 29 名业界一流技术专家为技术顾问,帮助 tcl 开拓技术战略视野,洞察前沿技术趋势,提升技术创新能力,其中包括 csdn 创始人&董事长,极客帮创投创始合伙人蒋涛。
发布7项ai项目,覆盖视频、语音处理和多模态等领域
谈到 tcl,大多数人的第一反应可能还是这家公司的电视或手机等产品,然而,在技术创新的驱动下,这家全球化的老牌企业已紧跟潮流,与当下发展最为迅猛地技术——人工智能紧密结合,定位已悄然变成一家全球化的智能产品制造及互联网应用服务企业集团。tcl 在美国、波兰、香港、西安、武汉和深圳等地设立的研发中心,早已将图像处理、语音处理等技术应用于手机、电视等产品中。
这次,tcl 在近日举行的技术合作开放大会上,将 ai技术的布局再次扩大, 面向全球发布了 13 个技术合作项目,其中就包括 7 项人工智能技术,另外 6 项为新型显示技术。本文将重点介绍 ai 相关技术项目。
这 7 项 ai 项目覆盖图像、视频和语音处理、多模态等领域,具体详情如下:
视频处理类ai-ip
背景与需求:4k、8k屏技术已经成熟,目前4k、8k片源少,vod视频流传输带宽也不足等;需要开发高性能图像处理ip。
研究内容:开发一种ai加速架构,支持4k/8k,最大120hz视频处理;支持功能:超分/插帧/视频解码等人工智能算法;解决ddr和计算之间的瓶颈,解决大算力下,芯片功耗大的问题。
端到端的神经网络视频编解码框架及实现
背景与需求:视频压缩方法(h.265)有专利收费问题,4k/8k内容的出现,带宽需要大幅度提升。基于深度学习的端到端视频编解码框架,具有强大的视频压缩能力;需要开发ai编解码算法。
研究内容:计完整的视频编解码框架:实现关键帧的压缩算法;实现运动估计及非关键帧的压缩;实现视频解码后处理,对解码视频进行增强。
内存计算研究(模拟计算或者围绕新型存储计算)
背景与需求:ai视频处理:最大的挑战是算力要求高,芯片面积大,功耗大。冯诺伊曼架构(存储和计算分离),面临瓶颈;需要研究新型的ai加速结构。
研究内容:围绕ic新工艺(例如mram,rram等工艺),探索存算一体,模拟计算等技术,提高模拟计算的精度,算力和功耗等问题,以达到应用水平;积极探索适合于内存计算的新架构。
图像处理类ai算法的加速方法
背景与需求:8k/120hz显示器件的出现,图像处理芯片面临很大的挑战(算力,功耗和面积);探索新的算法结构和加速计算方法。
研究内容:针对视频超分,视频插帧类算法,从算法模型和ai硬件架构方面,探索新的加速运算方法:轻量化的ai算法模型设计;利用图像空间相关性,进行智能快速计算的方法等。
语言:生成式闲聊(nlp)
背景与需求:目前闲聊系统,大多是用海量语料对,对seq2seq网络进行训练而成,此类系统对话水平和真人对话相去甚远;开发具备有主题/前后文关联及回忆能力的对话系统。
研究内容:能记忆和理解用户聊天内容和过程的对话机器人,在对话过程中,能体现上下文,并可以自由转换话题;对话范围:家电领域使用
面向用户审美的图像评价数据库
图片的审美评价是一个重要指标;我们需要建立一个主观评价数据库,训练一个机器自主评价的系统。
开发无参考图像评价数据库框架和采集方案;设计深度学习算法模型学习用户审美趋势;设计并开发图像评价软件管理系统。
电视/物联网设备多模态交互研究
背景与需求:目前电视逐步具有听/说/看以及接入其他物联网设备的能力,但是交互方式单一;构建多模态交互系统。
研究内容:摄像头:分析用户的行为:肢体,表情等;mic:分析声纹,韵律,情绪等;手机等其他用户行为数据;其他可能的传感器数据;综合各种数据,开发各种自然的交互场景。
量子点材料智能合成系统
背景与需求:qled材料离产业化还有一定的距离(发光效率和寿命),材料合成试验费时费力;开发一种自动化材料合成试验系统。
研究内容:搭建微流控反应系统(合成材料);搭建强化学习网络,为合成高性能新材料探索最优实验路径,获得理想材料合成参数。
在人工智能技术领域,tcl 早已有所布局,分别在美国、波兰、香港、西安、武汉和深圳等地设立研发中心,在图像、语音语义技术等领域开展了大量的技术工作,并应用于手机、电视产品中;在语音、语义和图像领域构建了大量自有数据,已建立了 25 个大类垂直领域数据集。
通过这些处于技术前沿的项目,tcl 希望可以引进全球顶尖的技术资源,解决重大、前瞻性的技术难题,实现共赢。tcl 会为合作者提供充足的研发经费,并重奖有突出贡献的项目,针对有重大突破的技术可以进行 ip 合作。
另外,tcl 还可以提供优良的研发条件:在人工智能技术方面,可以提供垂直领域独有的高质量数据、算法和落地的应用场景。
在新型显示技术方面,可以提供国际一流的实验平台、上下游产业的验证环境和配套技术,还可以提供优秀的技术团队配合开展工作,以及提供高质量、舒适的生活配套资源。
在新型显示领域,tcl 分别在深圳、广州和武汉设立研发中心,拥有一支研发队伍。
创办港大-tcl 人工智能联合研究院,聘请29名技术顾问
大会当天,tcl 还与香港大学签订建立港大-tcl 人工智能联合研究院协议,并与中科院苏州纳米所、高校和企业签订了 7 个合作项目,希望能和更多的国内外顶尖高校、企业建立良好的合作关系。
此外,tcl 还宣布聘请了 29 名业界顶级技术专家为技术顾问,和他们开展合作,其中,csdn创始人&董事长,极客帮创投创始合伙人蒋涛也作为技术专家被邀请参会。
与中美贸易相互封锁的态度不同,tcl 依然保持这对外开放的姿态,蒋涛在会间采访中也表达了自己对于技术开放的理解:“从战略和实际的角度,我们可能都需要建设一套自己的研发、评价和科技和开源体系,所以反过来这会带来一些机会。开放技术大会其实就是一种很好的模式,通过开放、开源来推进整个行业的进步。”
预计未来3年,tcl 还将聘请 100 名业内顶尖技术专家作为技术顾问,助力开拓技术视野,洞察前沿技术趋势。此外,作为全球技术合作战略之一,tcl 还将筹建国家新型显示技术创新中心。目前,tcl 已聚集 30 所研究型大学,12 个国家重点实验室及多家科研院所和近 100 家上下游企业。
作为一家全球化的智能产品制造及互联网应用服务企业集团,tcl 十分重视产品技术能力,2018 年,tcl 研发投入 56 亿元,拥有 12000 多名研发技术人员。截止 2019 年 5 月,tcl 全球专利申请量为 61234 件,其中国内 39011 件,申请国外专利 11067 件,另有 11156 件的 pct 国际专利申请。特别值得一提的是,根据对全球量子点已公开专利的调查,tcl 在量子点电致发光领域的公开专利数量为 822 件,居全球第二名,仅次于三星。

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