申请试用
登录
核心技术
以原创技术体系为根基,SenseCore商汤AI大装置为核心基座,布局多领域、多方向前沿研究,
快速打通AI在各个垂直场景中的应用,向行业赋能。
关键技术
  • 01游戏AI智能体
  • 02群体智能
  • 03通用决策AI工具链
  • 04自动驾驶决策系统
  • 05交通信号控制
  • 06复杂计算图优化
  • 07多模态数据处理
  • 08强化学习算法框架设计
  • 09分布式深度强化学习系统设计和优化

01 / 09

游戏AI智能体

支持RTS, FPS, SPORTS等游戏AI的快速训练,能进行陪玩,托管,高端局AI挑战。

02 / 09

群体智能

高效的大规模强化学习训练框架,从智能体的自我博弈出发,随着训练逐渐扩充至拥有上百数量智能体的联盟。通过智能的匹配机制和大量的对局,能快速产生实力从低到高和策略各异的大量个体。

03 / 09

通用决策AI工具链

DI-zoo提供丰富的强化学习算法实现。它包含了充分调优的训练配置、高效的算法实现和预训练的模型库,帮助研究者和工程师快速开启强化学习的学习、验证想法以及生产业务基线模型。

04 / 09

自动驾驶决策系统

构建了决策 AI 与自动驾驶之间的桥梁,将学术界前沿的决策 AI 算法应用在自动驾驶决策规划控制的任务中,并通过基于实车数据转化而来的测试场景进行训练与分析,打通学术界与产业界之间的壁垒。

05 / 09

交通信号控制

将决策人工智能技术应用于城市级的交通信号灯控制、潮汐车道变更等场景中,实现通行效率的最大化,达到了比传统信控通车效率提升 8%~47%的实际路测效果。

06 / 09

复杂计算图优化

通过复杂计算图的数据流优化、结构轻量化以及大规模训练的稳定性优化,实现高性能、低资源开销的复杂计算图训练优化。

07 / 09

多模态数据处理

针对不同模态数据的复杂信息提取结构设计,快速实现多种模态数据的有效特征提取和高效融合,赋能基于多模态信息的模型训练优化。

08 / 09

强化学习算法框架设计

针对各类深度强化学习算法的计算模型,设计抽象通用的强化学习编程模型,结合多种决策规划方法构建混合型AI,可便捷地应用到多种环境和多种计算尺度下,从而提升强化学习算法的通用性和易用性。

09 / 09

分布式深度强化学习系统设计和优化

结合AI算法特性和系统设计方法,提高分布式强化学习训练的数据吞吐和资源利用率,设计高效稳定的分布式通信系统,针对性优化数据传输和模型传输等核心性能瓶颈,构建能够支持各类型决策问题的通用训练平台,并设计相关的基准测试集,为AI+System创建更多形态。

决策人工智能
  • 游戏AI智能体
  • 群体智能
  • 通用决策AI工具链
  • 自动驾驶决策系统
  • 交通信号控制
  • 复杂计算图优化
  • 多模态数据处理
  • 强化学习算法框架设计
  • 分布式深度强化学习系统设计和优化

01 / 09

游戏AI智能体

支持RTS, FPS, SPORTS等游戏AI的快速训练,能进行陪玩,托管,高端局AI挑战。

02 / 09

群体智能

高效的大规模强化学习训练框架,从智能体的自我博弈出发,随着训练逐渐扩充至拥有上百数量智能体的联盟。通过智能的匹配机制和大量的对局,能快速产生实力从低到高和策略各异的大量个体。

03 / 09

通用决策AI工具链

DI-zoo提供丰富的强化学习算法实现。它包含了充分调优的训练配置、高效的算法实现和预训练的模型库,帮助研究者和工程师快速开启强化学习的学习、验证想法以及生产业务基线模型。

04 / 09

自动驾驶决策系统

构建了决策 AI 与自动驾驶之间的桥梁,将学术界前沿的决策 AI 算法应用在自动驾驶决策规划控制的任务中,并通过基于实车数据转化而来的测试场景进行训练与分析,打通学术界与产业界之间的壁垒。

05 / 09

交通信号控制

将决策人工智能技术应用于城市级的交通信号灯控制、潮汐车道变更等场景中,实现通行效率的最大化,达到了比传统信控通车效率提升 8%~47%的实际路测效果。

06 / 09

复杂计算图优化

通过复杂计算图的数据流优化、结构轻量化以及大规模训练的稳定性优化,实现高性能、低资源开销的复杂计算图训练优化。

07 / 09

多模态数据处理

针对不同模态数据的复杂信息提取结构设计,快速实现多种模态数据的有效特征提取和高效融合,赋能基于多模态信息的模型训练优化。

08 / 09

强化学习算法框架设计

针对各类深度强化学习算法的计算模型,设计抽象通用的强化学习编程模型,结合多种决策规划方法构建混合型AI,可便捷地应用到多种环境和多种计算尺度下,从而提升强化学习算法的通用性和易用性。

09 / 09

分布式深度强化学习系统设计和优化

结合AI算法特性和系统设计方法,提高分布式强化学习训练的数据吞吐和资源利用率,设计高效稳定的分布式通信系统,针对性优化数据传输和模型传输等核心性能瓶颈,构建能够支持各类型决策问题的通用训练平台,并设计相关的基准测试集,为AI+System创建更多形态。

商务合作

申请试用

体验商汤科技的产品和服务,填写简短表格我们尽快联系您

申请试用

合作伙伴招募

成为合作伙伴,与商汤科技共同推动 AI 在各行业的应用落地。

合作伙伴招募