本专利是在前人研究的辅助驾驶方法与装置的基础上，克服其成本高，功能单一等缺点，设计一种具有良好的移动性能、较强的车辆适应性、效果可靠、重量较轻的视觉辅助驾驶系统。其特征在于：由图像采集系统、图像处理系统、图像显示系统等组成，其中图像传感器通过吸盘固定在车辆内部挡风玻璃上，或者将图像传感器固定在车内顶部，采集前方道路信息，辅助驾驶系统机箱放置在驾驶员前方的仪表台上，两者通过数据线连接。图像传感器通过一块半刚性金属角铁与吸盘固定在一起，可以通过调节角铁的角度来改变图像传感器的俯仰角。 本

本成果为地铁驾驶控制系统开发与操作高度相似的半物理虚拟仿真环境，包括操纵台、操作杆、按钮、指示灯、数字显示屏，以及虚拟的3D驾驶室内模型和城市驾驶环境。半物理仿真环境的后台集成地铁驾驶仿真电气系统模型、驾驶控制系统模型，虚拟现实接口程序和数据采集模块，可对真实的驾驶工作过程进行仿真，从而可用于地铁驾驶操作培训及故障处理、特殊驾驶环境训练等。

产品详细介绍企业信息您只要致电：021-55884001（袁经理）我们可以解答 智能汽车驾驶模拟器(ABS工程塑料注塑外壳) 的相关疑问！我们可以帮您推荐符合您要求的 智能汽车驾驶模拟器(ABS工程塑料注塑外壳) 相关产品！找不到所需产品？请点击 产品导航页当前产品页面地址：http://www.shfdtw.com/productshow-52-1497-1.htmlTW-QM17智能汽车驾驶模拟器(ABS工程塑料注塑外壳)规格参数:    尺寸:长×宽×高 143×87×138cm    质量:110kg    电压:AC220V、50Hz    功率:180W    电气电压:＜24V    频率晌应:100HZ-12.5DHZ    信操比:≤50dB    抖晃率:≤0.2%    工乍环境:温度0℃~5℃、相对湿度20%~50%    材质:ABS工程塑料注塑外壳    视景显示:LCD19in显示屏，分辨率≥1024×768, 32真彩，24帧    传感系统:相应的传感器及其信息采集装置1、汽车驾驶模拟器的设计标准。    交互式主破动智能汽车驾驶模拟器完全符合《中华人民共和国机动车驾驶员培训大纲》的要求。根据2013年1月1起实施的公安部《123号》令和最新的《机动车驾驶人考试内容和方法》精心制作而成，驾驶座舱进行了大量技术创新和改进。具有零油耗，低污染，人性化，事倍功半，快速掌握汽车驾驶技术的优点。驾驶模拟内容包括最新的科目一(理论考试)，科自二(场地考试)，科目三(道路考试)和安全文明驾驶考试。    软件全部采用三维设计，所有的选择界面和道路训练场景全部采用三维设计、制作和绘制。2、汽车驾驶模拟器的作用、好处。    使用汽车驾驶模拟器教学的好处，首先是节能减排，降低驾驶培训成本。模拟器训练主要是针对初学驾驶者，一个学员驾驶操作总共大概有58个学时，现在只是要求把几个学时花在模拟驾驶器上，并非完全取代教练车训练，不会影响教学效果。每个学员上驾驶模拟器训练10个学时，相当于实车驾驶讥练3小时。根据驾校实测数据:实车训练1时，耗油4升，那么，模拟驾驶器上每培训一名学员，就可以节油12升。以一辆普桑教练车测算，发动机中速运转每小时排出的废气为200多立方米。采用驾驶模拟器训练，每培训1个学员，可少排放废气600多立方米。而使用模拟器训练10学时，只耗电3.2千瓦/时。模拟器还不排废气，无车辆磨损。     其次，模拟器提供的一些培训条件是常规训练无法比拟的。比如模拟驾驶的过程中，会出现一些城市道路、乡村小路、山区道路、海景公路、高速公路等不同路况；晴天、雨天、雪天、雾天、白天、黑夜等不同天气，这是常规教学条件无法提供的。比如模拟器在下雨状态下训练，那么屏幕就会水迹纵横，学员就不得不打开雨刮器;比如模拟器在大雾天模式里，屏幕前就白茫茫一片，你就得开车灯，减速前行。    此外，因为是在模拟器上练习，少了现实中的一些限制，训练更有针对性，同样时间里操作的次数可以增加，练习机会就多了。比如“起步上路一一靠边停车”这个科日，在模拟器上你可以不间断地反复练习，这种动作用驾驶模拟器一小时内就可以供你反复练习上百次，达到熟练操作。    模拟训练虽不能完全取代实东训练，可模拟驾驶训练是为实车训练打基础。将模拟驾驶器引进学员的培训中，可让学员对各种可能遇上的情况有真实、感性的认识，又很安全，消除初学者的紧张心理。学员可以在模拟器上先练好基本功，再上实车训练，上手就快了。    汽车驾驶模拟训练的主要作用是大幅度地提高实车训练效率，降低实车训练的车辆损耗、燃油消耗和教学劳动强度。运用“智能模拟加实车”的组训模式之所以能够实现提高实车训练效率，其王要技术因索是:    （一）对心智模拟训练的技术性突破，提高了模拟训练实用性。    （二）运用智能模拟平台进行汽车驾驶技能的智力动作与操作动作的分解训练，提高了模拟训练的有效性。遵循“驾驶技能分解，模拟实车分工”的组训理念。采取光以提高心智技能为主要训练内容的模拟训练，然后再进行以提高综合驾驶技能为主要训练内容的实车训练。如此交替递进，循环往复，从而完成汽车贺驶技能整体训练的过程，达到既降低训练成本，又提高训练效率的目的。 3、汽车驾驶模拟器座舱结构组成。    智能汽车驾驶模拟器具有座舱和互动的视景系统，屏幕数量（一个或三个）。并具有错误驾驶操作记录和提示功能。其操纵机件的相对位置与所模拟的汽车一致。操纵力度接近，性能工作可靠，灵活，低噪音。    座舱只有与所模拟的汽车驾驶室驾驶操作工位相似的空间，实车汽车驾驶可调节座椅、包含了‘五大’操纵机构（自动回位的转向盆、离合器踏板、制动踏板、加速踏板、驻车制动器操纵杆)、变速器操纵杆（倒档、一档、一档、三档、四档、五档和空挡；自动档只合前进档、倒车档和驻车档）、安全带、仪表盘、喇叭按钮、电源开关、点火开关、转向灯开关、警示灯开关、示宽灯开关、照明灯开关、雨刮器开关、远光灯开关、近光灯开关、扬声器、USB2.0即插即用数据线、非接触式线性磁控传感器采集系统、三维视景采集计算系统，视景显示屏等实物组成。汽车驾驶模拟器模拟驾驶运行时，操纵机件操作与视景显示响应比滞后时间小于50ms。    学员通过操作不同的操作部件，经过各自的传感器产生不同的操作信号，这些操作信号通过数据采集卡传送给计算机，经过各种训练模型的逼真远算，最后在显示屏上同步输出与操作相对应的三维场景与各种声音。    座舱既可以进行单机训练，也可以进行联网训练利，用主控台计算机，最多可以将80台座舱连接到一个训练场景进行训练。4,汽车驾驶模拟训练器的基本功能特点和模拟内容。    智能汽车驾模拟器具有启动、熄火、发动机声音；接近所模拟的汽车发动机启动、起步、洲速、减速、熄火声音。模拟贺驶运行中，转动方向盘互动视景同步变化，五大操作机构：转向、离合、行车、制动、驻车制动俱全；加速、减速、换挡、鸣笛、转向指示灯声、撞车声、刹车声、雨刮器刮动，灯光变化，实时驾驶视景，操作响应实时，考核评分，错误操作提示，错误操作记录，错误回放。能实时提示学员的错误操作，能全程记录学员错误驾驶操作次数和类型。    踩下离合器踏板，模拟器发动机声音变化，互动视景呈减速变化；起步操作时，抬离合器踏板过快系统自动熄火。踩下制动踏板互动视景同步变化且有紧急制动刹车声。驻车制动操纵杆拉起，能驻车制动不滑溜。踩(抬)加速踏板，互动视景跟随加快(减慢)变化，发动机声音、车速表指针呈加速(减速)变化。档位与离合器配合能逐级换挡，换挡正确后，互动视景速度呈一致变化。按下喇叭按钮，扬声器发声，松开时声音立即停止。拨动转向指示灯开关，模拟的汽车同步左右指示和发声。拨动雨刮器开关，互动视景中有雨刮器刮条双向刮动。拨动照明灯开关，互动视景中远灯与近灯响应变化，互动视景中出现撞主时有撞车声。    理论知识(包含科目一和安全文明驾驶考试).包括小车试题、客车试题、大车试题和安全文明驾驶考试。    客车试题:2013年最新A2、B2照理论考试题库，共793题    小车试题:2013年最新C1、C2照理论考试题库，共725题    货车试题:2013年最新A1、A3、B1照理论考试题库.共782题    安全文明驾驶:2013年最新安全文明驾驶考试题库，共1024题    在选择相应的题库后，可以选择考试模式，有以下几种:顺序练习:按顺序练习题库中所有题目，无时间限制，点击交卷直接查看答案。错题练习:对在模拟考试和顺序练习中答错的题目进行专项训练，错题答对后将从错题库中删除。模拟考试:从题库中随机抽取100道题目进行考试，考试时间为45分钟。交卷后可以显示每题的正确答案。    场地训练(科目二)，根据公安部《123号》令，小车和大车的场地训练是不一样的，小车场地考试和大车场地考试科目不同。    小车科目二训练和考试科日有:直角转弯、侧万停车、倒车入库、坡道停车和起步、曲线行驶。    线外倒库(训练模式):针对倒车入库，起始点在线外(右侧)，训练模式下考试失败不自动回到起始位置    线内倒库{训练模式):针对倒车入库，起始点在线内!右侧)，训练模式下考试失败不自动回到起始位置:    线外倒库{考试模式):针对倒车入库，起始点在线外(右侧)，考试模式下考试失败自动回到起始位置    线内倒库(考试模式):针对倒车入库，起始点在线内(右侧)，考试模式下考试失败自动回到起始位置    大车科目二考试科日有:桩考、侧方停车、坡道停车和起步、单边桥、起伏路、直角转弯、连续障碍,曲线行驶、限宽门、雨天模拟、雾天模拟、湿滑路面、模拟隧道、模拟山区急转弯公路、模拟高速、窄路掉头。道路训练(科目三)(道烙考试)设置了起步，变更车道，超车，会车，真线行驶，掉头等2013年最新科目三小车考试项目。科日三训练：训练模式，考试失败不自动重新开始。科目三考试：设置了起步，变更车道，超车，会车，直线行驶，掉头等2013年最新科目三小车考试项目。高速公路：场景中有收费站、超车道、行车道、出口等交通标志牌，车距确认、隧道、高速公路出人口等内容。海景公路：设置了一个在海边的训练场景。山区道路：设置了陡坡、急弯等场景，训练学员在视线不好的情况下进行驾驶的技能。乡村小路：设置是乡间的一条小路，视线不好，车道较窄。城市道路：场景中设置了立交桥、十字路口、丁字路口、环形岛、环城路、隧道等内容。城市道路中，有行人和其他车辆。方形场地：一个简单开阔的场景，适合新手熟悉操作用。乡村道路：是一个开放的场景，并设置有铁道路口等。天气设置有：晴天、雾天、雨天和雪天；白天、黑夜。其他软件设置：时间设置、退出系统、被动驾驶、交通标志、驾驶回放、车型选择和原地驾驶。车型选择:荣威350： 长×宽×高(mm) 4521×1788×1492自动挡大众捷达：长×宽×高(mm) 4416×1668×1438手动档长城皮卡：长×宽×高(mm) 5040×1720×1675手动档公交车：  长×宽×高(mm) 9880×2500×3250手动挡长安：    长×宽×高(mm) 3860×1580×1900手动挡小货车：  长×宽×高(mm) 4320×1500×1840手动挡现代：    长×宽×高(mm) 4660×1890×1760自动挡拖车：    长×宽×高(mm) 9600×1580×2100手动捎吉普：    长×宽×高(mm) 4751×1877×1840手动捎丰田：    长×宽×高(mm) 4521×1811×1275自动捎常用车：  长×宽×高(mm) 4320×1760×1650手动挡东风：    长×宽×高(mm) 9000×2470×2485手动挡上一个产品：最新款汽车驾驶模拟器下一个产品：智能汽车驾驶模拟器(激光焊接喷塑钢板外壳)

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产品详细介绍1、ZG-DCDG-T1型真车仿真动感模拟器概述：  虚拟仿真驾驶模拟器平台以六自由度并联机构作为驾驶舱操纵仿真系统，能够实现驾驶舱对仿真图形的快速、稳定的反映，通过模拟驾驶舱和计算机实时生成汽车行驶过程中的虚拟视境、音响效果和运动仿真等驾驶环境, 以视景仿真管理软件实现虚拟环境的“沉浸感、交互性”特性，为驾驶人提供了在坡路、颠簸路面等以及车辆加减速、转向、侧滑时的运动临场感，同时能够针对轿车、货车、客车等各类车型进行包括临界、极限工况的全工况仿真实验，分析、预估和评价汽车的操纵稳定性、安全性、制动性、动力性和燃油经济性，对汽车运动性能控制系统进行仿真、评价、预测和优化，提供车型结构参数匹配的最优化方案等，对于汽车驾驶模拟器开发具有重要而现实的意义。2、ZG-DCDG-T1型真车仿真动感模拟器配置：   整套系统采用真车驾驶舱，动感平台，六自由度进口电动缸，专用工业机，大屏幕投影。3、ZG-DCDG-T1型真车仿真动感模拟器六自由度平台：   六自由度运动平台通过模拟物体在三个方向的平动和转动，即前后平移、左右平移、上下垂直运动、俯仰、滚转和偏航及复合运动，进而可模拟出各种道路地形的运动姿态。更多产品：4D动感汽车模拟驾驶器、动感模拟器、整车改装模拟器、飞行模拟器、摩托车模拟驾驶器参考网址：http://www.bjzgjy.com/cn/          http://www.simulator.cc/                                                                 销售热线：010-67886161   010-67886262

PanoSim自动驾驶仿真测试软件介绍 PanoSim是一款面向汽车自动驾驶技术与产品研发的一体化仿真与测试平台，包括高精度车辆动力学模型、高逼真汽车行驶环境与交通模型、车载环境传感器模型和丰富的测试场景等，以及面向汽车自动驾驶软硬件开发的场景及交通流构建、车辆建模、环境传感器构建、虚拟实验台、动画与绘图等系列工具链，具有很强的开放性与拓展性，支持第三方的二次定制化开发，操作简便友好。 （1）支持MIL/SIL/HIL/DIL/VIL多物理体在环仿真：提供各类I/O接口可便捷地接入各类实时处理器、控制器、传感器、驾驶模拟器，以及包括车辆及其底盘和动力执行机构在内的各类软硬件系统，以满足自动驾驶研发在不同阶段、不同环节的实时仿真需求；             （2）支持ADAS/V2X和自动驾驶仿真开发与测试：支持包括汽车自适应巡航（ACC）、自动紧急制动（AEB）、车道保持辅助（LKA）、自动泊车（AP）、交通拥堵辅助（TJP）等在内的高级驾驶辅助系统（ADAS），以及其它自动驾驶技术与产品的仿真开发与测试；  （3）支持驾驶模拟体验、人机交互与人机共驾：支持高逼真度的驾驶体验，包括不同道路、交通和天气环境下的驾驶体验，ADAS功能和自动驾驶系统体验，支持人机交互与人机共驾系统的研发与测试等； （4）支持自动驾驶感知/决策/规划/控制算法开发：集高逼真度道路与环境模型、交通流与智能体模型、传感器模型、车辆动力学模型等于一体，支持自动驾驶感知与决策、规划与控制等算法开发、模型训练和测试要求； （5）支持多节点、分布式实时仿真：通过高逼真实时环境渲染、高精度传感器模型、分布式实时仿真架构、高算力、真实数据接口模拟等支持车辆真实EE架构下包括相机、超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达等在内的多传感器分布式机群模拟，以及数据处理器、运动控制器、驾驶模拟器等在环的自动驾驶算法开发与测试； （6）支持数字孪生测试与高并发云仿真: 支持虚拟环境下的道路、交通与气象模型，环境传感器模型等与真实世界车辆和车载软硬件系统的数字孪生测试；支持基于云平台的人-车-路-环境信息融合、云端一体高并发实时仿真；支持云平台下的实时在线学习与模型训练、自动驾驶算法的高效迭代与仿真测试等（以上系统功能见图3）。

随着电子政务、电子商务的发展，信息技术已经渗透到政府日常运作的每个环节，“无纸化”办公已成为发展趋势。信息技术的应用极大地提高了工作效率，但也带来安全上的巨大风险。每年都有大量因网络攻击、存储介质的保管不善或在网络中传输过程数据被截获或篡改等造成的失泄密事件，不仅直接威胁到国家的安全。妥善解决文件数据的安全成为政府和社会关注的重点和亟待解决的问题。 在网络条件下实现电子文件的安全共享是一项复杂的系统工程，也是国际性难题。为此，本项目将以我国自主发明的CPK标识认证系统为基础，开发完成基于CPK技术的安全文件服务系统。通过将文件的使用控制管理及对文件的数据加密两种手段紧密结合，构建起一个从服务器到客户端，涵盖存储、传递到使用各个环节，集文件加密、访问控制、授权管理、动态密钥交换、过程审计、动态跟踪为一体的保密文件数据管理体系，不仅能够能保证文件在存储状态下和网络传输过程中的安全，还可以通过数字签名保证文件和数据的真实性、完整性和不可抵赖性，实现数据、文件密码级的安全存储、传递和共享。 基于CPK技术的安全文件服务系统可应用于政府，实现内部机密文件的安全存储和共享，有效地解决当前各单位最担心的机密文件和数据的丢失问题。同时，该项技术也可以扩展应用到数字版权管理、视频点播、虚拟资产保护等领域，对发展教育娱乐等产业，保护知识产权具有重要意义，是一项经济价值和社会价值都非常大的技术项目。具体操作方式是全密化、私密化，防窃取、防扩散，密钥交换过程不需要服务器内对文件数据进行加、脱密操作，保证了系统的高效运行；采用认证登录防止非法接入，通过对登录用户，文件阅读、批阅等进行详细记录和安全审计，及时发现和制止非法操作，一旦出现问题可进行责任追溯；提供用户端的文件保密（利用自身的标识对文件加密）和用户间的安全信息交互功能（利用对方的标识加密）。

人样安全激光测距技术主要应用于大气层内的长距离高精度激光测距，其主要应用领域包括火控系统，激光雷达，目标跟踪，测高仪。

·场景应用 烟感：教学楼挑高普遍很高，设计按照每个烟感保护面积为30平米，烟感采用吸顶安装，均匀布置 于教室内并远离墙壁及空调出风口部位，有条件的升级为无线烟感，可直接接入云平台。 电气火灾：智慧用电设备安装于每层强电井内及配电箱内，可安装有开口式剩余电流探测器及温度传感器。 火灾自动报警系统： 教学楼普遍已安装，可采用传输设备来实现独立系统的集中云平台管理， 消防水及喷淋水系统： 建议采用安装无线压力传感器及无线液位传感器来实现。在每层楼的喷淋管末端放水处安装一个压力传感器，而在消防水池及屋顶水箱都安装压力传感器及液位传感器来达到实时监测其液位高度及压力大小的目的。 体育馆、报告厅是典型的大空间建筑，单体面积大， 空旷，层高很高。针对这类建筑往往光电感烟探测器就起不到探测的作用了，所以在设计时候就采用了诸如水炮，VFD，吸气式等大空间火灾设备。而这些大空间设备都是独立系统，没有接入火灾报警系统。此种情况下，本方案采用取其开关量信号接入用户信息传输设备，并安装智慧用电系统和水系统的方法。 校园安全精细化管理平台由智能终端和系统模块两部分组成，其中智能终端主要为人脸识别测温设备， 系统模块为疫情防控-人脸识别测温管理系统和疫情防控-大数据智能分析平台。 智能人脸测温一体机落地部署，与速通门进行联动，实现校园出入口人员体温身份验证管控。支持多重身份核验（人脸&身份证&校园卡）。 ·服务优势 无感测温 人脸识别同时采集人体温度，并数据上传到管理系统及智能分析平台。 精准测温 实名精准测温：有效测温距离1.0米( 误差± 0.3 ℃)， 并可自定义预警体温值(37.3℃);与人脸识别身份绑定，实名测温。 人脸识别 基于最新人脸识别算法，实现戴口罩也能精准识别。内置数据库，实时完成抓取得人脸归类、比对及结果上传到后台数据库。 实时联动 当体温高于预警值(37.3℃)，可通过大数据智能分析平台进行实时联动预警。 统一管理 实现数据回溯、大数据分析、可视化决策。 团队能力强 团队有近20年的先进智能软硬件及物联网产品设计、系统集成、平台&大数据服务能力和经验，专业的工程勘察、施工、维护能力;可为客户提供从产品定制化，模块化以及一站式服务; 产品实用性强 拥有多项产品发明，实用新型，及软件著作专利;所有软硬件产品均模块化设计，高集成，高品质， 高性能;有持续产品，平台优化及行业数据分析服务能力 客户认知，模式成熟 方案已经成功在上海，江苏，广西，广东等多地部署，涵盖政府，消防以及企事业，“智慧消防项目” 曾获南京政府创新一等奖 资质服务 公司是上海消防协会物联网资质会员;作为上海，南京等多地消防部门认可的资质服务商，积极参与了当地相关的智慧消防建设，并得到了消防部门和客户的认可 ·平台功能 GIS地图子系统提供各系统所需地图的数据源及展示功能。可以在全区地图上展示学校信息、学校安全设备     及各类传感器的分布和状态。 结合GIS地图展现，可对区下辖学校重点区域（门口、食堂、实验室、图书馆、校园周边）实时监控，支持     身份识别、传感报警。

业界首个针对AI在极端和对抗环境下的算法安全性检测与加固的工具平台“对抗样本”成新型病毒，算法安全问题亟待解决随着人工智能技术的高速发展，人工智能在诸多场景正逐渐替代或协作着人类的各种劳动，它们可以成为人类的眼睛、耳朵、手臂甚至大脑。其中，机器视觉作为AI时代的基础技术，其背后的AI算法一直是各科技巨头和创业公司共同追逐的热点。然而在机器视觉诸多主流应用场景的背后，往往也藏着由技术性缺陷导致的算法安全风险。例如，在一些训练数据无法覆盖到的极端场景中，自动驾驶汽车的识别系统可能出现匪夷所思的决策，危害乘车人的人身安全。从2016年至今，Tesla、Uber等企业的辅助驾驶和自动驾驶系统就都曾出现过类似致人死亡的严重事故。并且这类极端情形也可能被恶意制造并利用，发动“对抗样本攻击”，去年7月，百度等研究机构就曾经通过3D技术打印出能让自动驾驶“无视”的障碍物，让车辆面临撞击风险。而以上攻击之所以能成功，主要是机器视觉和人类视觉有着很大的差异。因此可以通过在图像、物体等输入信息上添加微小的扰动改变(即上述故意干扰的“对抗样本”)，就能导致很大的算法误差。此外，随着AI的进一步发展，AI算法模型将运用金融决策、医疗诊断等关键核心场景，这类AI“漏洞”的威胁将愈发凸显出来。近年来，包括清华大学人工智能研究院院长张钹院士、前微软全球执行副总裁沈向洋等均提倡要发展安全、可靠、可信的人工智能以及负责任的人工智能，其中AI的安全应用均是重点方向。而且，AI安全作为新兴领域，在开源社区、工具包的加持下，对抗样本等攻击手段日益变得复杂，相关防御手段的普及和推广却难以跟上。并且对抗样本等算法漏洞检测存在较高的技术壁垒，目前市面上缺乏自动化检测工具，而大部分企业与组织不具备该领域的专业技能来妥善应对日益增长的恶意攻击。从安全测评到防御加固，RealSafe让AI更加安全可控就如网络安全时代，网络攻击的大规模渗透诞生出杀毒软件，RealAI团队希望通过RealSafe平台打造出人工智能时代的“杀毒软件”，帮助企业高效应对人工智能时代下算法漏洞孕育出的“新型病毒”。目前，RealSafe平台主要支持两大功能模块：模型安全测评、防御解决方案。其中，模型安全评测主要为用户提供AI模型安全性评测服务。用户只需接入所需测评模型的SDK或API接口，选择平台内置或者自行上传的数据集，平台将基于多种算法生成对抗样本模拟攻击，并综合在不同算法、迭代次数、扰动量大小的攻击下模型效果的变化，给出模型安全评分及详细的测评报告(如下图)。目前已支持黑盒查询攻击方法与黑盒迁移攻击方法。防御解决方案则是为用户提供模型安全性升级服务，目前RealSafe平台支持五种去除对抗噪声的通用防御方法，可实现对输入数据的自动去噪处理，破坏攻击者恶意添加的对抗噪声。根据上述的模型安全评测结果，用户可自行选择合适的防御方案，一键提升模型安全性。另外防御效果上，根据实测来看，部分第三方的人脸比对API通过使用RealSafe平台的防御方案加固后，安全性可提高40%以上随着模型攻击手段在不断复杂扩张的情况下，RealSafe平台还持续提供广泛且深入的AI防御手段，帮助用户获得实时且自动化的漏洞检测和修复能力。准确度99.99%也难逃被“恶意干扰”，RealSafe高效应对算法威胁 考虑到公众对于对抗样本这一概念可能比较模糊，RealSafe平台特意选取了公众最为熟知的人脸比对场景(人脸比对被广泛用于金融远程开户、刷脸支付、酒店入住登记等场景的身份认证环节)提供在线体验。并且，为了深入研究“对抗样本”对人脸比对系统识别效果的影响，RealAI 团队基于此功能在国内外主流 AI 平台的演示服务中进行了测试。实测证明，“对抗样本”可以极大的干扰人脸比对系统的识别结果，而测试的这几家互联网公司平台开放的人脸比对API或SDK，几乎覆盖了目前市面上很多中小型企业在落地人脸识别应用时的选择，如果他们的人脸比对技术存在明显的安全漏洞，意味着更广泛的应用场景将存在安全隐患。因此，为了帮助更大范围内的企业高效应对算法威胁，RealSafe平台具备以下两大优势：·  组件化、零编码的在线测评：相较于ART、Foolbox等开源工具需要自行部署、编写代码，RealSafe平台采用组件化、零编码的功能设置，免去了重复造轮子的精力与时间消耗，用户只需提供相应的数据即可在线完成评估，学习成本低，无需拥有专业算法能力也可以上手操作。·可视化、可量化的评测结果：为了帮助用户提高对模型安全性的概念，RealSafe平台采用可量化的形式对安全评测结果进行展示，根据模型在对抗样本攻击下的表现进行评分，评分越高则模型安全性越高。此外，RealSafe平台提供安全性变化展示，经过防御处理后的安全评分变化以及模型效果变化一目了然。从数字世界到物理世界 RealAI落地更多安全周边产品随着机器学习模型不断的升级演化，“对抗样本”已经演变成一种新型攻击手段，并且逐渐从数字世界蔓延到物理世界：在路面上粘贴对抗样本贴纸模仿合并条带误导自动驾驶汽车拐进逆行车道、胸前张贴一张对抗样本贴纸在监控设备下实现隐身……因此，除了针对数字世界的算法模型推出安全评测平台，RealAI团队也联合清华大学AI研究院围绕多年来积累的领先世界的研究成果落地了一系列AI攻防安全产品，为更多场景保驾护航。比如通过佩戴带有对抗样本图案的“眼镜”，黑客可以轻易破解商用手机的面部解锁，通过在胸前张贴特制花纹实现在AI监控下的“隐身”，以及通过在车辆上涂装特殊花纹躲避AI对车辆的检测。发现类似新型漏洞的同时，RealAI也推出相应的防御技术，支持对主流AI算法中的安全漏洞进行检测，并提供AI安全防火墙对攻击AI模型的行为进行有效拦截。人工智能的大潮滚滚而来，随之而来的安全风险也将越来越多样化，尤其近年来因AI技术不成熟导致的侵害风险也频频发生，可以说，算法漏洞已逐渐成为继网络安全、数据安全后又一大安全难题。所幸的是，以RealAI为代表的这些顶尖AI团队早已开始了AI安全领域的征程，并开始以标准化的产品助力行业降低应对安全风险的门槛与成本。此次上线RealSafe人工智能安全平台是RealAI的一小步尝试，但对于整个行业而言，这将是人工智能产业迈向健康可控发展之路的一大步。