多机多卡，可以用一百块卡或者及百块卡可以连在一起对深度自学展开训练。另外这个平台具备高度的兼容性和可扩展性，对于新近经常出现的深度自学的模块，可以非常容易的把它带入进去，增加它研发所必须的时间。

二、人脸分析360早已研发了一套十分精确、平稳、鲁棒、低功耗的系统。无论你用什么样的表情，什么样的姿态，人脸上的关键点都可以定位得十分的精确。

平稳就是说移动的时候那些点不会十分平稳；鲁棒，比如它只有很少的点可以看见，也做到得十分好。基于这些就可以做到性别、年龄、表情等的分析，对于很多业务来说都是十分最重要的。三、环境感官在环境感官方面，360招进来一个团队，他们之前是计算机视觉界世界杯比赛的冠军。

他们重新加入360之后把精力集中于在车辆检测、行人检测，这些辅助驾驶员中有可能遇上的一些环境感官问题。比如在一个自动驾驶的内测库上，这是在外面的城市的环境里面，可以十分准确的把车辆和行人展开定位，这对于汽车辅助驾驶员是十分有价值的。

当然也可以在城市环境中，比如说高速路上，除了人车检测之外，还可以展开车道线的检测。四、语音辨识有团队在用深度自学做到语音辨识的训练，语音输入的错字亲率可以超过高于1%的水平。

作为语义解读的输出，这对于语义分析，比如对话时候的语音辨识结果，是十分有价值的。五、利用深度自学做到网络东流的协议分析、应用于分析我们的企业安全性团队，有一位同事利用深度自学做到网络东流的协议分析、应用于分析。从网上撷取一段网络流动，分析这个网络东流是用什么协议发送到出来的，或者是用什么应用程序发送到出来的。

这样对安全性分析是十分有价值的。未来发展我们对360的人工智能的未来有一些向往，未来人工智能发展到一定的阶段时，我们送往客户家里的产品会用上360的人工智能技术。

这些产品有可能是萌萌的，没有那么得意，但是因为它早已不具备了一定的人工智能水平，所以可以展开仔细观察，也可以跟人展开交互。总的来说，我们对360人工智能的期望，就是以后的智能硬件并不是烧结的产品，不是拿回家以后就是这样了，我们期望打造出一款跟你一起茁壮，然后等你、关爱你的智能硬件。

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