闪马智能ATOM场景化大模型，赋能新一代交通感知建设

随着数字时代的全面开启，算力正成为数字经济发展的核心生产力。4月26日，由上海市通信管理局、上海市浦东新区人民政府联合主办的“算力浦江”(首届)数字经济发展论坛在上海浦东召开。

上海市通信管理局党组书记、局长王天广，上海市浦东新区副区长吴强等领导出席了本次论坛。会上，国家(上海)新型互联网交换中心发布了国内首个基于交换中心的一体化算力调度总体建设方案和算力交易平台，与此同时，一系列合作项目集中签约落地，推动算力产业高质量发展迈入新阶段。

闪马智能创始人兼CEO彭垚受邀参会，并发表主题演讲，他表示：“我们已经进入‘AI for Anything’的时代，AI发展的下一站，是从通用大模型向场景化大模型转变。”

近年来，我国算力基础设施综合能力显著提升，无处不在的算力，正成为激活数据要素潜能、驱动经济社会数字化转型的新引擎。在此背景下，交通行业也正实现从运力时代向算力时代的跨越。

本次论坛上，闪马智能创始人兼CEO彭垚介绍了ATOM深度学习平台，并分享了其对于新一代交通感知大模型建设的价值。

闪马智能自研的ATOM深度学习平台集“数据标注、模型训练、推理发布”于一体，是AI模型稳定、高效的生产力工具。“通过整合深度训练和发布的流程，ATOM深度学习平台可以节省80%的训练周期，节约50%以上的人力成本。”闪马智能创始人兼CEO彭垚介绍称。

ATOM深度学习平台是基于多云融合的构架，既满足了面向AI大模型训练所需的超大规模GPU资源按需调度的要求，又可通过混合云模式保证训练服务的稳定性和底层数据的安全性。

目前，ATOM深度学习平台也被广泛应用于教学实践，为复旦大学、华东师范大学等提供教材，并与国内外一流院校建立联合实验室，助力科研进步。

与此同时，在高性能工具的支撑下，全天候、全场景、高精度的新一代交通感知成为可能。

闪马智能充分利用原有交通基础设施，基于新一代交通感知大模型，推出一杆多机联动感知方案、雷视融合全时空感知方案等解决方案，兼顾大场景的覆盖和小场景的细节把握，在多种场景下表现出了强大的环境适应能力，可有效提高道路交通的管理效率，减少拥堵和事故发生，助力交通出行更加畅通和安全。

如今，闪马智能的场景化大模型广泛应用于全国各地的交通场景，赋能数字基础设施能级全面提升。随着交通感知能力要求的提高，闪马智能将持续优化算法和方案，加速推动交通感知建设迈入下一发展阶段。

(新媒体责编：wa12)