2024年《政府工作报告》提出开展“人工智能+”行动，加快人工智能与实体经济深度融合。4月28日，中国信通院人工智能研究所在北京举办“人工智能+”高质量发展研讨会，邀请企业代表深入研讨大模型落地路线及挑战等重点问题。同时，发布“可信AI评测”等多项研究报告和评测成果，并发布中国信通院大模型系列标准，助力加速“人工智能+”的发展。
会上，创新奇智自主打造的AI技术双塔 — MMOC人工智能技术平台（AI1.0分析式AI）和AInnoGC工业大模型技术平台（AI2.0 生成式AI），双双获得中国信通院的评测认证。
MMOC人工智能技术平台于行业首批通过中国信通院深度学习平台标准符合性验证；
AInnoGC工业大模型技术平台通过首批工业大模型标准符合性验证，并获得迄今为止的最高评级4+级。
另外，创新奇智深度参与工业大模型标准编制，会上被授予工业大模型核心参编单位证书。
AInnoGC工业大模型，释放工业转型的无限可能
近年来，大模型技术持续取得显著进展，模型参数规模与性能屡创新高，正逐步与工业领域深度融合，为新型工业化中的痛点问题提供了强有力的解决方案。业内专家认为，大模型的技术能力特点深度契合新型工业化转型需求，可基于感知预测、决策规划等能力全面助力工业领域降本增效。
在中国信通院组织的可信AI大模型标准符合性验证中，奇智孔明AInnoGC工业大模型（AInno-75B）顺利通过首批工业大模型标准符合性验证，并最终获得4+级评级。此次验证，依据《面向行业的大规模预训练模型技术和应用评估方法 第7部分：工业大模型》开展，评价指标覆盖3大能力域、9个能力子域、20余个能力项，场景丰富度关注工业大模型的领域覆盖度和通用应用场景，能力支持度重点考察工业大模型在感知、优化、执行和决策四种任务类型上的支持度，应用成熟度全面评估工业大模型的系统安全性、服务可靠性和集成兼容性。
评测报告显示，奇智孔明AInnoGC工业大模型在场景丰富度方面表现突出，覆盖了制造、钢铁、能源等多种工业领域，且在生产优化、分类识别、知识管理、生产管控、生产运营、节能环保等通用场景上具备较为完善的能力。在能力支持度方面表现优异，支持感知、优化、执行、决策等多种类型任务，包含文本感知、图片感知、参数设定优化、故障诊断分析、生产工具调用等，且相应能力均具备较高的准确率和可接受度。在应用成熟度方面，私有化部署、攻击防范性、可追溯性、插件集成、互联集成等能力均符合标准验证要求。
MMOC平台，构建从数据到交付的AI落地全流程
在大模型如火如荼的开展时，我们也应看到，以深度学习平台为主的商业化人工智能软件平台能够提供开发、部署、应用、运维的全流程技术服务，逐渐成为AI新基建的重要组成，是AI技术落地不可缺少的元素。其中，深度学习平台覆盖计算机视觉、自然语言处理、智能语音、多模态等应用场景，可服务于不同门槛用户对深度学习技术进行快速落地应用。
信通院可信AI Infra评估体系中深度学习平台评测，聚焦“数据处理”、 “模型构建”、“部署与推理”、“支撑与服务”四大能力域，对AI开发过程中所需的36项基本功能和45项高级功能进行了评测。创新奇智研发的MMOC人工智能技术平台通过了深度学习平台的首轮评测。
MMOC人工智能技术平台是同时具有深度学习能力，支持自动化、低代码技术开发，以及“云、边、端”一体化部署交付的AI平台，内置组合特征挖掘、小样本学习、预训练模型、AIGC工程算法引擎等前沿技术内核，提供结构化和非结构化等多元数据支持，能端到端支持AI 解决方案的研发和交付。
MMOC人工智能技术平台由ManuVision机器视觉智能平台、MatrixVision边缘视频智能平台、Orion分布式机器学习平台、Cloud云平台构成。其中， Orion分布式机器学习平台包括机器学习引擎和数据与特征引擎两大生产力引擎，覆盖了“数据接入-数据预处理-特征工程/数据标注-模型训练-模型评估-模型部署-模型线上管理”的全生命周期AI开发。ManuVision机器视觉智能平台是采用深度学习技术赋能的边缘机器视觉检测软件系统，旨在定位、测量、检测及识别常见缺陷或关键指标。MatrixVision边缘视频智能平台结合边缘计算和深度学习，基于创新奇智专有的边缘计算设备，可以执行视频流解码、图像编解码、模型转换与迁移、模型部署及实时推理等任务。
MMOC平台之上积累了产品缺陷质量检测、生产现场安全管理、智能生产计划、智能化运维等丰富的应用场景最佳实践。基于MMOC平台构建AI解决方案可缩短售前POC周期和解决方案交付周期、降低交付人员技能要求、提升解决方案业务效果和交付工具/流程的标准化程度，并沉淀技术资产、实现跨项目复用。