Como empresa nacional de "pequeño gigante" especializada, refinada, diferencial e innovadora con sede en Wuhan Optics Valley, Homsh ha lanzado oficialmente su Centro de Computación de IA Lightyear autoconstruido. Ampliado y renovado a partir del laboratorio de computación interno original, alberga cinco gabinetes de servidor numerados de LY-00 a LY-04, con ranuras reservadas para futuras expansiones.
Esto es más que una simple mejora del centro de datos. Externamente, sirve como el centro de computación para "IA + seguridad de identidad" dentro del panorama de la industria de la inteligencia artificial de Optics Valley. Fundamentalmente, responde a los mayores requisitos para los algoritmos de reconocimiento planteados por el desarrollo de la identidad digital confiable de China. Internamente, sustenta las iteraciones de algoritmos, chips y productos de Homsh en los últimos años, y definirá el alcance de nuestro progreso de I + D en la próxima fase.
Vista en el sitio de los gabinetes del Centro de Computación de IA Lightyear. Cinco gabinetes LY-00 a LY-04 presentan placas de identificación unificadas, con posiciones expandibles reservadas.
Optics Valley está priorizando la inteligencia artificial como una de sus direcciones clave de desarrollo. Según informes públicos, a partir de este año, Optics Valley alberga a más de 800 empresas de IA con una escala industrial que supera los 60 mil millones de yuanes, y la potencia de computación inteligente instalada en la región ha superado los 5.000P. El Plan de Acción AI+ de Optics Valley, publicado en marzo de este año, establece diez tareas clave, que incluyen la construcción de una plataforma integrada de agregación de IA y hardware inteligente, el lanzamiento de una sala de exhibición de escenarios de IA y la promoción de la apertura de escenarios de aplicación por parte de autoridades como los departamentos de seguridad pública. Optics Valley también está fortaleciendo continuamente sus ventajas de cadena completa en "detección – almacenamiento – transmisión – computación".
Estas direcciones están muy alineadas con la hoja de ruta técnica de Homsh. Homsh ha construido una cadena industrial completa que cubre algoritmos propietarios, chips dedicados, módulos integrados, terminales inteligentes y plataformas de coincidencia de backend. "Detección" se refiere a la captura de iris; "computación" cubre algoritmos de reconocimiento y núcleos de inferencia en el borde, que se materializan en terminales inteligentes de IA implementados en escenarios de seguridad pública, control de drogas, acceso inteligente, finanzas y asuntos gubernamentales.
En un parque científico y tecnológico conocido por su potencia de cálculo y terminales de IA, el reconocimiento de identidad es una puerta de entrada esencial para muchos escenarios de aplicación. El Centro de Computación de IA Lightyear proporciona a Homsh una base de entrenamiento autocontrolada para I + D de algoritmos a lo largo de la cadena industrial, y contribuye al ecosistema de IA de Optics Valley como un actor centrado en el segmento de seguridad de identidad.
Con fecha efectiva del 15 de julio de 2025, las Medidas para la Administración de Servicios Públicos de Autenticación de Identidad de Red Nacional, emitidas conjuntamente por seis autoridades, incluido el Ministerio de Seguridad Pública y la Administración del Ciberespacio de China, entraron oficialmente en vigor. Las Medidas proponen explícitamente la estrategia de identidad digital confiable y la protección de la seguridad de la información de identidad de los ciudadanos, enfatizando el principio de "provisión mínima" y haciendo que la información de identidad de los ciudadanos sea "utilizable pero invisible". Durante la solicitud de identificación en línea, el reconocimiento facial es parte del proceso de verificación de identidad: el reconocimiento biométrico se ha convertido en un componente clave del sistema nacional de identidad digital.
Para que la identidad sea confiable, el reconocimiento en sí debe ser fiable. Esto requiere al menos tres capas de salvaguardias:
1. Reconocimiento preciso Para la coincidencia de identidad a gran escala, la tasa de aceptación falsa y la tasa de rechazo falso deben someterse a pruebas rigurosas. Se han emitido estándares nacionales para los requisitos técnicos de imágenes de reconocimiento de iris, métodos de evaluación de algoritmos y dispositivos de captura en el campo de la seguridad pública. Los algoritmos deben someterse a entrenamiento y evaluación repetidos en alineación con estos estándares.
2. Robusta protección contra suplantación Los ataques de presentación utilizando fotos, impresiones y prótesis plantean amenazas reales a la verificación de identidad. Los modelos de Detección de Ataques de Presentación (PAD) requieren entrenamiento continuo e iteración adversarial con grandes volúmenes de muestras.
3. Manejo seguro de datos Los rasgos biométricos no pueden ser reemplazados una vez filtrados. Realizar el reconocimiento en dispositivos terminales para reducir la carga y retención de datos biométricos brutos se alinea con el principio de "utilizable pero invisible", que requiere modelos eficientes en el borde y núcleos de inferencia.
Las tres capas dependen de la potencia de cálculo para refinar iterativamente los modelos. El reconocimiento de iris es conocido por su alta precisión y estabilidad. Para que desempeñe un papel más importante en el panorama más amplio de la identidad digital confiable, la potencia de cálculo es una infraestructura indispensable.
Mucho antes de que se le diera el nombre de "Centro de Computación de IA Lightyear", esta infraestructura de computación había estado operando como un laboratorio de computación interno durante mucho tiempo, sirviendo como base de entrenamiento para muchos de los logros centrales de Homsh:
● Núcleo RDPU de desarrollo propio
El núcleo de inferencia de IA desarrollado de forma independiente por el equipo de I + D de Homsh, con el entrenamiento y la verificación de modelos relacionados completados aquí. Ahora se aplica en el reconocimiento de iris para permitir un reconocimiento eficiente en el dispositivo.
● Sistema de algoritmos PhaseIris
Entrenamiento e iteración de módulos que incluyen localización, segmentación, codificación, coincidencia y evaluación de calidad.
● Detección de vitalidad PAD
Entrenamiento de modelos de ataque de presentación anti-suplantación, que respaldan la capa "robusta contra suplantación" de la verificación de identidad.
● Tecnología de inteligencia artificial OVAI
Entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo y redes neuronales.
● Modelos de línea de productos
Optimización de algoritmos para productos que incluyen dispositivos de captura, puertas de control de acceso, cerraduras inteligentes y sistemas de coincidencia de identidad.
El soporte continuo del laboratorio de computación a lo largo de los años ha sido un requisito previo para el lanzamiento sucesivo de estos logros, desde algoritmos hasta chips y productos.
La iteración de PhaseIris y OVAI nunca se detiene, con entrenamiento continuo y ajuste de parámetros en ejecución en el Centro de Computación de IA Lightyear. El objetivo principal de la renovación y expansión es garantizar que no haya interrupciones en esta línea central de I + D ni degradación en la eficiencia del entrenamiento. Cada mejora en la precisión del reconocimiento y la capacidad de detección de vitalidad mejora directamente la confiabilidad de los productos en escenarios de alta seguridad como seguridad pública, finanzas y asuntos gubernamentales.
Esta expansión aborda dos demandas claras y esenciales: Primero, entrenamiento de modelos a mayor escala. A medida que los escenarios de identidad digital escalan, las bases de datos de coincidencia crecen, los entornos operativos se vuelven más complejos y los métodos de ataque evolucionan. Los algoritmos requieren modelos más grandes, más datos y más rondas de entrenamiento para mantener los estándares de precisión y seguridad. La capacidad del laboratorio de computación original se habría convertido en un cuello de botella. Segundo, I + D para nuevas líneas de productos. Los terminales de IA son un enfoque clave del plan de desarrollo de Optics Valley. La I + D de nuevos productos de Homsh requiere soporte de computación independiente y suficiente, y ya no puede competir por recursos con la iteración de algoritmos centrales.
Las ranuras de expansión reservadas en el Centro de Computación de IA Lightyear están preasignadas para acomodar estos dos tipos de demanda.
Estimado aproximadamente bajo la métrica unificada de punto flotante de propósito general FP32, la potencia de cálculo total del clúster del Centro de Computación de IA Lightyear es de aproximadamente 250 TFLOPS (equivalente a aproximadamente 0.25 PFLOPS), con un rango estimado de 240-280 TFLOPS. La cifra exacta se actualizará a medida que el equipo continúe expandiéndose.
Potencia de cálculo total del clúster estimada bajo la métrica unificada, actualizada continuamente con la expansión del equipo.
En términos de almacenamiento, el Centro de Computación de IA Lightyear cuenta con un sistema de almacenamiento distribuido de clase 250 TB que abarca múltiples dispositivos en el clúster, compatible con datos de entrenamiento y gestión de versiones de modelos. Algunos dispositivos y particiones no montadas aún están en proceso de verificación y suplementación, y sus capacidades aún no se incluyen en la escala total.
El sistema de almacenamiento distribuido está en continua expansión; algunos dispositivos y particiones no montadas aún están en verificación.
El Centro de Computación de IA Lightyear actualmente tiene 5 gabinetes de servidor con placas de identificación unificadas y ranuras de expansión reservadas, adoptando un enfoque de construcción por fases y despliegue continuo.
La descripción general de la escala que cubre gabinetes, potencia de cálculo y almacenamiento consiste en datos estimados bajo métricas unificadas para la etapa actual.
Desde el laboratorio de computación interno hasta el Centro de Computación de IA Lightyear, la escala ha cambiado, pero su papel como base para el entrenamiento y la iteración de algoritmos de reconocimiento de iris no ha cambiado. Arraigado en Optics Valley, un centro líder en inteligencia artificial, y alineado con la demanda a largo plazo del desarrollo nacional de identidad digital confiable, Homsh aprovechará este centro de computación autoconstruido para profundizar y solidificar aún más sus capacidades de reconocimiento de identidad de "alta precisión, robusta contra suplantación y manejo seguro de datos". Todas las métricas de escala se verificarán y actualizarán continuamente, y compartiremos el progreso posterior de manera oportuna.
WuHan Homsh Technology Co., Ltd. (HOMSH), fundada en 2011 y con sede en Wuhan Optics Valley, es una empresa nacional de "pequeño gigante" especializada, refinada, diferencial e innovadora y una empresa nacional de alta tecnología. Durante 15 años, se ha centrado en la I + D de reconocimiento de iris y chips biométricos.
La ventaja central de Homsh radica en su cadena técnica completa que cubre algoritmos propietarios, chips dedicados, módulos integrados, terminales inteligentes y plataformas de coincidencia de backend. Posee el algoritmo de reconocimiento de iris PhaseIris de desarrollo propio y la tecnología de inteligencia artificial OVAI, y continúa avanzando en su núcleo de inferencia de IA de desarrollo propio para permitir un reconocimiento de identidad eficiente en el dispositivo.
La cartera de productos de la empresa incluye dispositivos de captura de iris, terminales de control de acceso de iris-rostro de modo dual, equipos de puerta, cerraduras inteligentes, llaves USB de iris y sistemas de coincidencia de identidad a gran escala. Proporciona soluciones de extremo a extremo que cubren la captura de identidad, el establecimiento de bases de datos, la verificación y la gestión empresarial, sirviendo a sectores que incluyen seguridad pública, control de drogas, acceso inteligente, finanzas y asuntos gubernamentales, y gestión de instalaciones de alta seguridad.
Para fabricantes de equipos e integradores de sistemas, Homsh también proporciona chips, módulos, SDKs y soporte de integración técnica para ayudar a los socios a integrar capacidades de reconocimiento de iris en torniquetes, sistemas de control de acceso y varios terminales dedicados. Damos la bienvenida a consultas de socios con necesidades de autenticación de identidad altamente confiable, integración de hardware inteligente y aplicaciones industriales.
