在党中央和地方政府的领导下，我国疫情得到良好控制。 近期，各项数据开始出现积极变化，防控工作取得显著成效。 当前红外报警系统，各地在做好疫情防控的同时，积极推动企业复工复产，帮助受疫情影响较大的企业渡过难关。

（数据来源：新浪新闻）

2月23日晚，商务部印发《关于在疫情防控前提下推动商务领域企业有序复工复产的通知》，要求各地商务主管部门推动商务领域企业有序复工复产。有效防控疫情的前提。 现场企业有序复工复产，全力做好稳外贸、稳外资、促消费，为实现今年经济社会发展目标任务提供了有力支撑。

现在正值疫情防控的关键时期。 面对返岗人员源源不断的流动，公共场所要做好体温监测，不放过任何一个疑似发烧的人。 同时，避免人群聚集、人员接触，是企业复工复产的保障。 重要的环节。

虽然市场上已经推出了很多手持式测温枪，但根据小编的观察发现，存在手动站温监测效率低、采用有线传输施工困难、测温困难等诸多弊端。数据整合、统一管理，无法发挥有效作用。 降低交叉感染的风险。 因此，小编建议选择一款能够在1秒内快速测温的远红外热成像测温仪进行体温监测。

据市场调研，远红外热成像测温仪具有检测范围广、速度快、无需接触监测对象、自动采集目标人员体温、体温异常自动报警等优点。 特别适用于地铁、火车站、医院、学校宿舍、写字楼、社区、商场、工厂场地等公共场所，可有效防止大规模交叉感染，大幅提高通行效率。

在众多远红外热成像测温仪产品中，小编发现全球共德的红外测温人脸识别终端不仅拥有良好的口碑，在行业内也有着良好的口碑！

据悉，全球共德全新红外温感人脸识别终端，拥有50CM测温、±0.5℃误差率的成熟测温功能，可在监测体温的同时进行人脸识别考勤。判断人员健康状况。 数据上传至云端进行实时监控。 可选配读卡器（IC、二代身份证），实现人证与身份证合一，数据精度高。 满足建筑工地、社区、工厂、车站、学校、幼儿园、医院、办公楼等各种人流量较大的公共场景测温需求。

此外，全球共德的红外温感人脸识别终端还可实现人员健康筛查、高温智能预警、远程实时监控、云端数据管理等优越功能！ 其温度传感器可在1米内通过人脸识别+红外热成像技术快速获取监测对象的准确体温数据，并及时上传至云端进行数据记录和监测； 如果发现疑似高温人员，系统可在1秒内发出高温智能预警，及时提醒现场工作人员，有效防止人为因素造成体温异常人员遗漏，提高预检工作效率。 - 警告、进程内处理和事件后追踪。

最后，小编祝愿越来越多的企业顺利复工复产，社会经济发展逐步回归！ 我也提醒大家红外报警系统，如果出现发热、咳嗽等症状，请不要刻意隐瞒症状。 人们可以健康出行、安心工作。

·全球首个千亿参数NeRF 3D实景大型模型。 可以支持多个城市编辑功能。 演示中，武康大厦可以利用NeRF技术，根据不同时间段改变其风格和光影效果； 中华文化宫可进行整体旋转或分层旋转。

·上海人工智能实验室面向学者推出通用大规模模型系统，包括多模态、普宇、天际三个基础模型。 同时推出首个大规模模型开发应用全链开源系统。

7月6日，在2023年世界人工智能大会（WAIC）科学前沿全体会议上，深度学习与计算机科学专家、上海人工智能实验室教授、香港中文大学教授林大华孔先生发布了书生天机的3D真人大模型，并介绍了其技术原理和功能应用。

林大华表示，书生天机是全球首个千亿参数NeRF 3D实景大模型。 它由上海人工智能实验室、香港中文大学和上海测绘院联合开发。 该模型的功能从对象级别延伸到城市级别。 林大华表示，书生·天际的发布是大模型的创新应用，“为我们未来实现城市级AIGC（人工智能生成内容）提供了技术可能性”。

大会上还首次发布了“书生通用模型系统”（以下简称“书生大模型”），包括书生·多式联运、书生·普域、书生·天机三个基本模型，以及书生·天机。第一个面向大规模模型研发和应用的全链开源系统。

面向学者的通用大规模模型系统在2023年世界人工智能大会上发布。

从一个苹果到整个城市

“除了生成文本之外，大模型还可以给我们一个更具想象力的世界。” 林大华表示，书生天机采用NeRF技术，为大模型技术的应用提供了更多可能。

NeRF是一种新型的3D光场建模技术，由研究团队于2020年3月首次提出。最初应用于3D建模，仅限于小物体级别（苹果大小） 。 “但我们认为 NeRF 技术不仅仅如此。” 林大华表示，“2021年12月10日智能交通，我们团队首次提出将NeRF光场建模的能力从一个小苹果的物体层面拓展到城市层面，这是全球第一次拓展能力他表示，在他们的研究团队提出城市级NeRF一段时间后，卡内基梅隆大学和谷歌发布了各自的城市级NeRF技术。

2021年12月10日，林大华团队首次提出将NeRF光场建模能力从小苹果的物体层面延伸到城市层面。

“基于城市级NeRF的核心技术，我们不断提高其可扩展性和能力。” 林大华介绍，书生·天机3D实景大模型基于研究团队第二代CT NeRF技术和算法，支持全方位高精度实时渲染，包含2000亿个参数覆盖100平方公里，真实场景中的每个细节都支持4K高清分辨率。

真实3D是反映和表达一定范围内真实的、三维的、时序性的人类生产、生活、生态空间的数字空间。 据介绍，书生天机融合了算法、算子和计算系统，在模型层面提出了全新的实景3D模型表示和训练范式。 在高效训练的同时，能够准确表征大规模3D城市场景，实现高质量的神经渲染效果。 它在高精度建模、高精度渲染、功能可扩展性、训练交互一体化等四个方面处于领先地位。

学者·天际还可以支持城市级编辑、风格转换等功能。 演示中，武康大厦可以利用NeRF技术，根据不同时间段改变其风格和光影效果； 中华文化宫可进行整体旋转或分层旋转。 “这为我们未来市级AIGC提供了技术可能性。” 林大华说道。

中华文化宫的各个部分都可以“旋转”。

林大华表示，“希望通过全新的3D实景生成技术，为我们未来的城市空间注入新的想象和创新空间。未来，上海AI实验室将拓展书生天机的建模范围和功能智能交通，书生天机的算法、算子、系统都是开源的。”

第一个供学者使用的通用大型模型系统

会上，林大华还为学者们介绍了通用大型模型体系，包括多模态、普宇、天际三个基础模型。 同时推出了第一个大规模模型开发和应用的全链开源系统。 其中，多模态大模型拥有200亿个参数，支持350万个语义标签，在80+任务中领先全球； Pu语言大模型是国内正式发布的第一个支持多语言的千亿参数大模型。

“ Puyu 在各个维度上都超越了 LLaMA-7B（Meta AI 的 FAIR 团队开发的人工智能语言模型）。” 林大华表示，作为一个千亿参数的大模型，书生普育在各个维度都达到了很高的精度水平。 两者都超越了中国现有最好的开源模型。

今年6月7日，上海人工智能实验室、商汤科技联合香港中文大学、复旦大学、上海交通大学联合发布了“学者·普语”大规模语言模型。 该模型拥有1040亿个参数，是目前千亿参数的大型语言模型之一。 它基于包含1.6万亿Token的多语言高质量数据集进行训练。

据介绍，自6月正式上线以来，书生·璞语在一个月内进行了全面升级，包括五个方面。 首先，上下文窗口的长度从2K增加到8K，使其能够理解长输入，开展复杂推理，并进行长期多轮对话； 其次，多语言和结构化表达能力进一步加强，新版本模型支持20多种语言，还可以通过表格和图表汇总和呈现复杂的信息； 三是多维度能力全面提升，在42个主流评估集上表现明显提升，其中35个评估集表现超越； 四是数理逻辑能力显着提高，数值计算、函数运算、方程求解等数学能力得到较大提高。 在数学评估集GSM8K上的表现从62.9提高到73.2。 2023年高考选择题中，正确第五、安全性和排列能力显着增强。 通过更有效的指令微调，包括基于人类反馈的强化学习（RLHF），新版本的模型可以更可靠地遵循人类指令，安全性也得到显着提升。 。

“所有大型模型的最终价值仍然是为生活和生产创造价值。上海人工智能实验室不仅通过创新实现技术突破，还致力于推动这些技术在特定行业的落地。” 林大华在会上说。

林大华表示，除了大模型本身，团队还开源了整个链条的工具系统，涵盖了大模型开发过程中的数据、预训练、微调、部署、评估五个主要环节。模型。 “通过开源工具系统，模型的价值能够得到充分的发挥。我相信开源能够真正帮助开发者在大模型的基础上进行开发和创新。”

据介绍，官方开源版本是拥有70亿参数的轻量化-7B，在包括40个评估集的全维度评估中表现出优异且均衡的表现，领先于现有开源模型。