GPT4转向多模态，未来大模型的输入输出可以不仅限于文字，还可以包括图像、视频等多种形式。将大幅提升AI视觉方向生产效率，图像、视频等应用将层出不穷涌现。其使用场景将远远不仅限于文字、问答与办公，打开有望未来AI在下游千行百业的应用空间，进一步打开市场想象力。
由于多模态模型使用图像、视频等多媒体数据进行训练，而此类文件大小远超文字，算力、存算需求有望激增。

罗普特是一家专注于视频智能分析技术、数据感知及计算技术在社会安全领域开发及应用的安全综合服务商和解决方案提供商。 通过以视频智能分析技术、基于三维地图的视频融合与展示技术、多模态数据感知技术、基于边缘计算的机器视觉技术、公安大数据分析技术、海洋大数据感知与计算六大核心技术为依托，罗普特致力于为平安城市、雪亮工程、智能交通、社会市域治理信息化、城市危险源管控、管廊安全等城市安全管控领域提供系统解决方案、产品销售及运维服务，并逐步扩展到国防安全、海洋安全、环境安全、食品安全、工业安全、信息安全、电力安全等领域。 

六大核心技术：

视频智能分析技术作为罗普特社会安全产品后端数据处理的基础技术，该技术应用贴近用户的使用场景，且可方便扩充到大规模场景。罗普特开发的人脸识别引擎可支持千万级人脸底库的实时比对，可适配不同场景，包括人脸检测、特征点标定、跟踪与去重、质量评估、识别等api。罗普特开发的视频图像故障自动诊断系统，可对所有监控摄像头进行全天候定期的轮询诊断，极大的降低运维成本、快速的发现摄像头质量问题，消除安全隐患。在人体的属性分析方面，罗普特的算法可结合具体的应用场景做快速的模型生成，比如，结合电力行业的安全需求，可快速定制化开发面向电力行业的安全帽识别、口罩识别和危险动作识别等算法；  基于市场对广域监控场景可视化决策支撑的需求，罗普特针对广域全景扫描探测、基于多基线优化的多源高分辨率视频融合技术、高分辨率三维重建与时空数据融合技术等关键技术点的研发，实现广域全景设备研发、数据融合与可视化，大幅提升社会安全系统决策效率。基于该技术，罗普特的设备得以实现大场景数据同步获取，25平方公里范围全天候目标监测、识别、跟踪的需求，支持灵活定制的前端嵌入式多基线多源高分辨率视频融合和基于云端的三维时空数据同步融合，在节约成本的同时，带给客户最佳的视频融合和三维场景监控体验；  多模态数据感知技术作为罗普特在前端数据采集设备的基础技术，有效扩大了采集对象、提升了采集效率、丰富了采集信息，现已在福建、重庆、甘肃、江西、黑龙江等多个省市的平安城市、雪亮工程、智慧城市项目中应用，为客户提供智能、安全、高效的服务。基于该技术，罗普特实现了在不同应用场景和各种复杂环境下各类工业传感器数据和音视频图像数据的 24 小时不间断全天候采集，为后端应用提供源源不断的高质量原始数据，有效促进了罗普特业务在不同行业和不同应用领域的拓展；  边缘计算技术是环境智能化的发展趋势，也是人工智能领域落地应用的重要方向。罗普特基于深度学习技术，对人脸监测跟踪、城市管廊及智慧河湖领域的边缘计算关键技术进行攻关，并在相关领域取得产业化应用。为解决边缘计算算法高判别性与计算开销之间的矛盾，罗普特开发了基于人工智能芯片的人脸检测与跟踪算法嵌入技术，在此基础上研发的产品具有小模型、低浮点运算的计算特点，在大幅降低产品成本的同时，其低功耗性又提升了产品的高可靠性。针对管廊、河湖等环境的多源数据汇集问题，罗普特基于时序深度学习搭建了面向 ai芯片的模型框架，实现数据的高效融合，在此基础上构建适合边缘感知的嵌入式技术，相比传统方法大幅提升环境异常情况判别的时效性和精度；  目前，公安大数据分析技术作为罗普特公安大数据核心支撑平台产品的基础技术，可实现文本大数据、视频大数据和多维大数据的高度融合，将优秀的战法模型和海量实时精准的数据相结合，形成更为主动、精准的公安大数据实战应用。罗普特深入研究整合了前沿大数据技术和优秀技术组件，提升公安大数据平台的技术性能，将流式计算、内存分布式文件系统、模式学习、自然语义分析等技术结合到现有的技术中，提升分析的运算的能力，并在技术平台基础层面不断更新优化，为全国各省、市、区县级公安用户提供大数据技术创新、性能升级和前沿应用  

公司牵头负责的《存算一体化AI芯片研制课题》已获批厦门市重大科技项目，目前正常推进中。