Como uma empresa nacional de "Pequeno Gigante" Especializada, Refinada, Diferenciada e Inovadora, sediada no Vale da Óptica de Wuhan, a Homsh lançou oficialmente seu Centro de Computação AI Lightyear autoconstruído. Expandido e reformado a partir do laboratório de computação interno original, ele abriga cinco gabinetes de servidor numerados de LY-00 a LY-04, com slots reservados para expansão futura.
Isso é mais do que apenas uma atualização de data center. Externamente, serve como o hub de computação para "segurança de identidade + IA" no cenário da indústria de inteligência artificial do Vale da Óptica. Fundamentalmente, responde aos requisitos mais elevados para algoritmos de reconhecimento impostos pelo desenvolvimento de identidade digital confiável da China. Internamente, sustenta as iterações de algoritmos, chips e produtos da Homsh nos últimos anos e definirá o escopo do nosso progresso de P&D na próxima fase.
Visão no local dos gabinetes do Centro de Computação AI Lightyear. Cinco gabinetes LY-00 a LY-04 apresentam placas de identificação unificadas, com posições expansíveis reservadas.
O Vale da Óptica está priorizando a inteligência artificial como uma de suas principais direções de desenvolvimento. De acordo com relatórios públicos, até este ano, o Vale da Óptica abriga mais de 800 empresas de IA com uma escala industrial superior a 60 bilhões de yuans, e o poder de computação inteligente instalado na região ultrapassou 5.000P. O Plano de Ação AI+ do Vale da Óptica, lançado em março deste ano, estabelece dez tarefas-chave, incluindo a construção de uma plataforma integrada de agregação de IA e hardware inteligente, o lançamento de um salão de exposição de cenários de IA e a promoção da abertura de cenários de aplicação por autoridades como departamentos de segurança pública. O Vale da Óptica também está continuamente fortalecendo suas vantagens de cadeia completa em "sensoriamento – armazenamento – transmissão – computação".
Essas direções estão altamente alinhadas com o roteiro técnico da Homsh. A Homsh construiu uma cadeia industrial completa cobrindo algoritmos proprietários, chips dedicados, módulos embarcados, terminais inteligentes e plataformas de correspondência de back-end. "Sensoriamento" refere-se à captura de íris; "computação" abrange algoritmos de reconhecimento e núcleos de inferência de ponta, que são incorporados em terminais inteligentes de IA implantados em cenários de segurança pública, controle de drogas, acesso inteligente, finanças e assuntos governamentais.
Em um parque de ciência e tecnologia conhecido por seu poder de computação e terminais de IA, o reconhecimento de identidade é um gateway essencial para muitos cenários de aplicação. O Centro de Computação AI Lightyear fornece à Homsh uma base de treinamento autogerenciada para P&D de algoritmos ao longo da cadeia industrial e contribui para o ecossistema de IA do Vale da Óptica como um player focado no segmento de segurança de identidade.
Com vigência a partir de 15 de julho de 2025, as Medidas para a Administração de Serviços Públicos de Autenticação de Identidade Nacional na Rede, emitidas conjuntamente por seis autoridades, incluindo o Ministério da Segurança Pública e a Administração do Ciberespaço da China, entraram oficialmente em vigor. As Medidas propõem explicitamente a estratégia de identidade digital confiável e a proteção da segurança das informações de identidade dos cidadãos, enfatizando o princípio de "fornecimento mínimo" e tornando as informações de identidade dos cidadãos "utilizáveis, mas invisíveis". Durante a aplicação de identidade online, o reconhecimento facial faz parte do processo de verificação de identidade – o reconhecimento biométrico se tornou um componente chave do sistema nacional de identidade digital.
Para que a identidade seja confiável, o próprio reconhecimento deve ser confiável. Isso requer pelo menos três camadas de salvaguardas:
1. Reconhecimento preciso Para correspondência de identidade em larga escala, a taxa de aceitação falsa e a taxa de rejeição falsa devem resistir a testes rigorosos. Normas nacionais para requisitos técnicos de imagem de reconhecimento de íris, métodos de avaliação de algoritmos e dispositivos de captura foram emitidas no campo da segurança pública. Os algoritmos devem passar por treinamento e avaliação repetidos em alinhamento com esses padrões.
2. Anti-falsificação robusta Ataques de apresentação usando fotos, impressões e próteses representam ameaças reais à verificação de identidade. Modelos de Detecção de Ataque de Apresentação (PAD) exigem treinamento contínuo e iteração adversarial com grandes volumes de amostras.
3. Manuseio seguro de dados Traços biométricos não podem ser substituídos uma vez vazados. Realizar o reconhecimento em dispositivos terminais para reduzir o upload e a retenção de dados biométricos brutos está alinhado com o princípio de "utilizável, mas invisível", que requer modelos eficientes de ponta e núcleos de inferência.
Todas as três camadas dependem do poder de computação para refinar iterativamente os modelos. O reconhecimento de íris é renomado por sua alta precisão e estabilidade. Para que ele desempenhe um papel maior no cenário mais amplo de identidade digital confiável, o poder de computação é uma infraestrutura indispensável.
Muito antes de o "Centro de Computação AI Lightyear" receber seu nome, essa infraestrutura de computação operava como um laboratório de computação interno por muito tempo, servindo como base de treinamento para muitas das conquitas centrais da Homsh:
● Núcleo RDPU autodesenvolvido
O núcleo de inferência de IA desenvolvido independentemente pela equipe de P&D da Homsh, com treinamento e verificação de modelos relacionados concluídos aqui. Ele agora é aplicado no reconhecimento de íris para permitir o reconhecimento eficiente no dispositivo.
● Sistema de algoritmo PhaseIris
Treinamento e iteração de módulos incluindo localização, segmentação, codificação, correspondência e avaliação de qualidade.
● Detecção de vivacidade PAD
Treinamento de modelos de ataque de apresentação anti-falsificação, apoiando a camada "anti-falsificação robusta" da verificação de identidade.
● Tecnologia de inteligência artificial OVAI
Treinamento de modelos relacionados a aprendizado profundo e redes neurais.
● Modelos de linha de produtos
Otimização de algoritmos para produtos incluindo dispositivos de captura, portões de controle de acesso, fechaduras inteligentes e sistemas de correspondência de identidade.
O suporte contínuo do laboratório de computação ao longo dos anos tem sido um pré-requisito para o lançamento sucessivo dessas conquistas, de algoritmos a chips e produtos.
A iteração do PhaseIris e OVAI nunca para, com treinamento contínuo e ajuste de parâmetros rodando no Centro de Computação AI Lightyear. O objetivo principal da reforma e expansão é garantir que não haja interrupção nesta linha central de P&D e nenhuma degradação na eficiência do treinamento. Cada melhoria na precisão do reconhecimento e na capacidade de detecção de vivacidade aprimora diretamente a confiabilidade dos produtos em cenários de alta segurança, como segurança pública, finanças e assuntos governamentais.
Esta expansão atende a duas demandas claras e essenciais: Primeiro, treinamento de modelos em maior escala. À medida que os cenários de identidade digital escalam, os bancos de dados de correspondência crescem, os ambientes operacionais se tornam mais complexos e os métodos de ataque evoluem. Os algoritmos exigem modelos maiores, mais dados e mais rodadas de treinamento para manter os padrões de precisão e segurança. A capacidade do laboratório de computação original teria se tornado um gargalo. Segundo, P&D para novas linhas de produtos. Terminais de IA são um foco chave do layout de desenvolvimento do Vale da Óptica. A P&D de novos produtos da Homsh requer suporte computacional independente e suficiente, e não pode mais competir por recursos com a iteração de algoritmos centrais.
Os slots de expansão reservados no Centro de Computação AI Lightyear são pré-alocados para acomodar esses dois tipos de demanda.
Estimado aproximadamente sob a métrica unificada de ponto flutuante de propósito geral FP32, o poder de computação total do cluster do Centro de Computação AI Lightyear é de aproximadamente 250 TFLOPS (equivalente a cerca de 0,25 PFLOPS), com uma faixa estimada de 240–280 TFLOPS. O número exato será atualizado à medida que o equipamento continuar a se expandir.
Poder de computação total do cluster estimado aproximadamente sob a métrica unificada, atualizado continuamente com a expansão do equipamento.
Em termos de armazenamento, o Centro de Computação AI Lightyear possui um sistema de armazenamento distribuído de classe 250 TB abrangendo vários dispositivos no cluster, suportando dados de treinamento e gerenciamento de versão de modelo. Alguns dispositivos e partições não montadas ainda estão sob verificação e suplementação, com suas capacidades ainda não incluídas na escala total.
O sistema de armazenamento distribuído está em expansão contínua; alguns dispositivos e partições não montadas ainda estão sob verificação.
O Centro de Computação AI Lightyear atualmente possui 5 gabinetes de servidor com placas de identificação unificadas e slots de expansão reservados, adotando uma abordagem de construção faseada e implantação contínua.
A visão geral da escala cobrindo gabinetes, poder de computação e armazenamento consiste em dados estimados sob métricas unificadas para o estágio atual.
Do laboratório de computação interno ao Centro de Computação AI Lightyear, a escala mudou, mas seu papel como base para treinamento e iteração de algoritmos de reconhecimento de íris permanece inalterado. Enraizada no Vale da Óptica, um centro líder em inteligência artificial, e alinhada com a demanda de longo prazo pelo desenvolvimento nacional de identidade digital confiável, a Homsh alavancará este centro de computação autoconstruído para aprofundar e solidificar ainda mais suas capacidades de reconhecimento de identidade de "alta precisão, anti-falsificação robusta e manuseio seguro de dados". Todas as métricas de escala serão continuamente verificadas e atualizadas, e compartilharemos o progresso subsequente em tempo hábil.
WuHan Homsh Technology Co., Ltd. (HOMSH), fundada em 2011 e sediada no Vale da Óptica de Wuhan, é uma empresa nacional de "Pequeno Gigante" Especializada, Refinada, Diferenciada e Inovadora e uma empresa nacional de alta tecnologia. Por 15 anos, concentrou-se na P&D de reconhecimento de íris e chips biométricos.
A vantagem central da Homsh reside em sua cadeia técnica completa cobrindo algoritmos proprietários, chips dedicados, módulos embarcados, terminais inteligentes e plataformas de correspondência de back-end. Ela possui o algoritmo de reconhecimento de íris PhaseIris autodesenvolvido e a tecnologia de inteligência artificial OVAI, e continua a avançar seu núcleo de inferência de IA autodesenvolvido para permitir o reconhecimento de identidade eficiente no dispositivo.
O portfólio de produtos da empresa inclui dispositivos de captura de íris, terminais de controle de acesso de íris-face de modo duplo, equipamentos de portão, fechaduras inteligentes, chaves USB de íris e sistemas de correspondência de identidade em larga escala. Ela fornece soluções ponta a ponta cobrindo captura de identidade, estabelecimento de banco de dados, verificação e gerenciamento de negócios, atendendo a setores incluindo segurança pública, controle de drogas, acesso inteligente, finanças e assuntos governamentais, e gerenciamento de instalações de alta segurança.
Para fabricantes de equipamentos e integradores de sistemas, a Homsh também fornece chips, módulos, SDKs e suporte de integração técnica para ajudar parceiros a incorporar capacidades de reconhecimento de íris em catracas, sistemas de controle de acesso e vários terminais dedicados. Damos as boas-vindas a consultas de parceiros com necessidades de autenticação de identidade altamente confiável, integração de hardware inteligente e aplicações industriais.
