Als nationales "Little Giant"-Unternehmen für Spezialisierung, Verfeinerung, Differenzierung und Innovation mit Hauptsitz im Wuhan Optics Valley hat Homsh sein selbstgebautes Lightyear AI Computing Center offiziell gestartet. Es wurde aus dem ursprünglichen internen Rechenlabor erweitert und renoviert und beherbergt fünf Serverschränke mit den Nummern LY-00 bis LY-04, mit reservierten Plätzen für zukünftige Erweiterungen.
Dies ist mehr als nur ein Upgrade des Rechenzentrums. Extern dient es als Rechenzentrum für "KI + Identitätssicherheit" in der künstlichen Intelligenzlandschaft des Optics Valley. Grundlegend reagiert es auf die höheren Anforderungen an Erkennungsalgorithmen, die durch Chinas Entwicklung vertrauenswürdiger digitaler Identitäten gestellt werden. Intern untermauert es die Iterationen von Homshs Algorithmen, Chips und Produkten in den letzten Jahren und wird den Umfang unserer F&E-Fortschritte in der nächsten Phase definieren.
Blick vor Ort auf die Schränke des Lightyear AI Computing Center. Fünf Schränke LY-00 bis LY-04 verfügen über einheitliche Namensschilder mit reservierten erweiterbaren Positionen.
Das Optics Valley priorisiert künstliche Intelligenz als eine seiner wichtigsten Entwicklungsrichtungen. Laut öffentlichen Berichten beherbergt das Optics Valley in diesem Jahr über 800 KI-Unternehmen mit einer industriellen Größe von über 60 Milliarden Yuan, und die installierte intelligente Rechenleistung in der Region hat 5.000 PFLOPS überschritten. Der im März dieses Jahres veröffentlichte Optics Valley AI+ Action Plan legt zehn Schlüsselaufgaben fest, darunter den Aufbau einer integrierten KI-Aggregations- und Smart-Hardware-Plattform, die Einführung einer KI-Szenario-Ausstellungshalle und die Förderung der Öffnung von Anwendungsszenarien durch Behörden wie die öffentliche Sicherheit. Das Optics Valley stärkt auch kontinuierlich seine Full-Chain-Vorteile in den Bereichen "Erfassung – Speicherung – Übertragung – Berechnung".
Diese Richtungen stimmen stark mit der technischen Roadmap von Homsh überein. Homsh hat eine vollständige Industriekette aufgebaut, die proprietäre Algorithmen, dedizierte Chips, eingebettete Module, intelligente Terminals und Back-End-Matching-Plattformen umfasst. "Erfassung" bezieht sich auf die Iriserfassung; "Berechnung" umfasst Erkennungsalgorithmen und Edge-Computing-Kerne, die in KI-Smart-Terminals für die öffentliche Sicherheit, Drogenkontrolle, Smart Access, Finanz- und Regierungsangelegenheiten eingesetzt werden.
In einem Sci-Tech-Park, der für Rechenleistung und KI-Terminals bekannt ist, ist die Identitätserkennung ein wesentliches Tor für viele Anwendungsszenarien. Das Lightyear AI Computing Center bietet Homsh eine selbstkontrollierte Trainingsgrundlage für die Algorithmen-F&E entlang der Industriekette und trägt zum KI-Ökosystem des Optics Valley als Akteur bei, der sich auf das Segment der Identitätssicherheit konzentriert.
Ab dem 15. Juli 2025 treten die von sechs Behörden, darunter das Ministerium für öffentliche Sicherheit und die Cyberspace Administration of China, gemeinsam erlassenen Maßnahmen zur Verwaltung nationaler öffentlicher Dienste für die Netzidentitätsauthentifizierung offiziell in Kraft. Die Maßnahmen legen ausdrücklich die Strategie der vertrauenswürdigen digitalen Identität und den Schutz der Identitätsinformationssicherheit der Bürger fest und betonen das Prinzip der "minimalen Bereitstellung", wodurch die Identitätsinformationen der Bürger "nutzbar, aber unsichtbar" gemacht werden. Bei der Online-ID-Bewerbung ist die Gesichtserkennung Teil des Identitätsverifizierungsprozesses – biometrische Erkennung ist zu einer Schlüsselkomponente des nationalen digitalen Identitätssystems geworden.
Damit eine Identität vertrauenswürdig ist, muss die Erkennung selbst zuverlässig sein. Dies erfordert mindestens drei Schutzschichten:
1. Genaue Erkennung Für die groß angelegte Identitätsabgleichung müssen die Falschakzeptanzrate und die Falschrückweisungsrate strengen Tests standhalten. Nationale Standards für technische Anforderungen an Iriserkennungsbilder, Algorithmenbewertungsmethoden und Erfassungsgeräte wurden im Bereich der öffentlichen Sicherheit erlassen. Algorithmen müssen wiederholt trainiert und gemäß diesen Standards bewertet werden.
2. Robuste Anti-Spoofing-Maßnahmen Präsentationsangriffe mit Fotos, Ausdrucken und Prothesen stellen eine reale Bedrohung für die Identitätsprüfung dar. Modelle zur Erkennung von Präsentationsangriffen (PAD) erfordern kontinuierliches Training und adversarielle Iteration mit großen Stichprobenmengen.
3. Sichere Datenverarbeitung Biometrische Merkmale können nach einem Leak nicht ersetzt werden. Die Durchführung der Erkennung auf Endgeräten, um die Übertragung und Speicherung von Rohdaten biometrischer Daten zu reduzieren, steht im Einklang mit dem Prinzip "nutzbar, aber unsichtbar", was effiziente Edge-Computing-Modelle und Inferenzkerne erfordert.
Alle drei Schichten sind auf Rechenleistung angewiesen, um Modelle iterativ zu verfeinern. Die Iriserkennung ist bekannt für ihre hohe Genauigkeit und Stabilität. Damit sie eine größere Rolle in der breiteren Landschaft vertrauenswürdiger digitaler Identitäten spielen kann, ist Rechenleistung eine unverzichtbare Infrastruktur.
Lange bevor das "Lightyear AI Computing Center" seinen Namen erhielt, war diese Recheninfrastruktur lange Zeit als internes Rechenlabor tätig und diente als Trainingsgrundlage für viele Kernleistungen von Homsh:
● Selbstentwickelter RDPU-Kern
Der von Homshs F&E-Team unabhängig entwickelte KI-Inferenzkern, dessen Modelltraining und -verifizierung hier abgeschlossen wurden. Er wird jetzt in der Iriserkennung eingesetzt, um eine effiziente Erkennung auf dem Gerät zu ermöglichen.
● PhaseIris-Algorithmus-System
Training und Iteration von Modulen wie Lokalisierung, Segmentierung, Kodierung, Abgleich und Qualitätsbewertung.
● PAD Liveness Detection
Training von Anti-Präsentationsangriffsmodellen, die die "robuste Anti-Spoofing"-Schicht der Identitätsprüfung unterstützen.
● OVAI Künstliche Intelligenz Technologie
Training von Modellen für Deep Learning und neuronale Netze.
● Produktlinienmodelle
Algorithmenoptimierung für Produkte wie Erfassungsgeräte, Zugangskontrollschleusen, intelligente Schlösser und Identitätsabgleichsysteme.
Die kontinuierliche Unterstützung des Rechenlabors über die Jahre war eine Voraussetzung für die sukzessive Einführung dieser Errungenschaften von Algorithmen über Chips bis hin zu Produkten.
Die Iteration von PhaseIris und OVAI stoppt nie, mit laufendem Training und Parameterabstimmung im Lightyear AI Computing Center. Das Hauptziel der Renovierung und Erweiterung ist es, sicherzustellen, dass diese Kern-F&E-Linie nicht unterbrochen wird und die Trainingseffizienz nicht beeinträchtigt wird. Jede Verbesserung der Erkennungsgenauigkeit und der Liveness-Detection-Fähigkeit erhöht direkt die Zuverlässigkeit von Produkten in Hochsicherheitsszenarien wie öffentliche Sicherheit, Finanzen und Regierungsangelegenheiten.
Diese Erweiterung adressiert zwei klare und wesentliche Anforderungen: Erstens, größeres Modelltraining. Da die Szenarien für digitale Identitäten skaliert werden, wachsen die Abgleichdatenbanken, die Betriebsumgebungen werden komplexer und die Angriffsmethoden entwickeln sich weiter. Algorithmen erfordern größere Modelle, mehr Daten und mehr Trainingsrunden, um Genauigkeits- und Sicherheitsstandards aufrechtzuerhalten. Die Kapazität des ursprünglichen Rechenlabors wäre zu einem Engpass geworden. Zweitens, F&E für neue Produktlinien. KI-Terminals sind ein wichtiger Schwerpunkt der Entwicklungsstrategie des Optics Valley. Die F&E neuer Produkte von Homsh erfordert unabhängige und ausreichende Rechenunterstützung und kann nicht mehr um Ressourcen mit der Kernalgorithmen-Iteration konkurrieren.
Die reservierten Erweiterungssteckplätze im Lightyear AI Computing Center sind vorab zugewiesen, um diese beiden Arten von Anforderungen zu erfüllen.
Grob geschätzt unter der einheitlichen FP32-Metrik für allgemeine Gleitkommazahlen beträgt die gesamte Rechenleistung des Lightyear AI Computing Center Clusters etwa 250 TFLOPS (entspricht etwa 0,25 PFLOPS) mit einer geschätzten Spanne von 240–280 TFLOPS. Die genaue Zahl wird mit der fortlaufenden Erweiterung der Ausrüstung aktualisiert.
Gesamte Cluster-Rechenleistung, grob geschätzt unter der einheitlichen Metrik, wird kontinuierlich mit der Erweiterung der Ausrüstung aktualisiert.
In Bezug auf den Speicher verfügt das Lightyear AI Computing Center über ein verteiltes Speichersystem der 250-TB-Klasse, das sich über mehrere Geräte im Cluster erstreckt und die Verwaltung von Trainingsdaten und Modellversionen unterstützt. Einige Geräte und nicht zugeordnete Partitionen werden noch verifiziert und ergänzt, ihre Kapazitäten sind noch nicht in der Gesamtskala enthalten.
Das verteilte Speichersystem wird kontinuierlich erweitert; einige Geräte und nicht zugeordnete Partitionen werden noch verifiziert.
Das Lightyear AI Computing Center verfügt derzeit über 5 Serverschränke mit einheitlichen Namensschildern und reservierten Erweiterungssteckplätzen und verfolgt einen Ansatz des phasenweisen Aufbaus und der rollierenden Bereitstellung.
Der Skalenüberblick, der Schränke, Rechenleistung und Speicher umfasst, besteht aus geschätzten Daten unter einheitlichen Metriken für die aktuelle Phase.
Vom internen Rechenlabor zum Lightyear AI Computing Center hat sich die Skala geändert, aber seine Rolle als Grundlage für das Training und die Iteration von Iriserkennungsalgorithmen bleibt unverändert. Verwurzelt im Optics Valley, einem führenden Zentrum für künstliche Intelligenz, und ausgerichtet an der langfristigen Nachfrage nach nationaler vertrauenswürdiger digitaler Identitätsentwicklung, wird Homsh dieses selbstgebaute Rechenzentrum nutzen, um seine Identitätserkennungsfähigkeiten von "hoher Genauigkeit, robuster Anti-Spoofing-Maßnahmen und sicherer Datenverarbeitung" weiter zu vertiefen und zu festigen. Alle Skalenmetriken werden kontinuierlich verifiziert und aktualisiert, und wir werden nachfolgende Fortschritte zeitnah mitteilen.
WuHan Homsh Technology Co., Ltd. (HOMSH), gegründet 2011 und mit Hauptsitz im Wuhan Optics Valley, ist ein nationales "Little Giant"-Unternehmen für Spezialisierung, Verfeinerung, Differenzierung und Innovation sowie ein nationales High-Tech-Unternehmen. Seit 15 Jahren konzentriert es sich auf die F&E von Iriserkennung und biometrischen Chips.
Homshs Kernvorteil liegt in seiner vollständigen technischen Kette, die proprietäre Algorithmen, dedizierte Chips, eingebettete Module, intelligente Terminals und Back-End-Matching-Plattformen umfasst. Es besitzt den selbstentwickelten PhaseIris-Iriserkennungsalgorithmus und die OVAI-Künstliche-Intelligenz-Technologie und entwickelt seinen selbstentwickelten KI-Inferenzkern weiter, um eine effiziente Identitätserkennung auf dem Gerät zu ermöglichen.
Das Produktportfolio des Unternehmens umfasst Iris-Erfassungsgeräte, Dual-Mode-Iris-Gesichts-Zugangskontrollterminals, Toranlagen, intelligente Schlösser, Iris-USB-Schlüssel und groß angelegte Identitätsabgleichsysteme. Es bietet End-to-End-Lösungen, die Identifikationserfassung, Datenbankaufbau, Verifizierung und Geschäftsverwaltung umfassen und Sektoren wie öffentliche Sicherheit, Drogenkontrolle, Smart Access, Finanzen und Regierungsangelegenheiten sowie das Management von Hochsicherheitsanlagen bedienen.
Für Gerätehersteller und Systemintegratoren bietet Homsh auch Chips, Module, SDKs und technische Integrationsunterstützung, um Partnern zu helfen, Iriserkennungsfunktionen in Drehkreuze, Zugangskontrollsysteme und verschiedene dedizierte Terminals zu integrieren. Wir begrüßen Anfragen von Partnern mit Bedarf an hochzuverlässiger Identitätsauthentifizierung, Smart-Hardware-Integration und Branchenanwendungen.
