Wuhan Optics Valleyに本社を置く、国家レベルの専門化・精緻化・差別化・革新的な「リトルジャイアント」企業であるHomshは、自社構築のLightyear AIコンピューティングセンターを正式に立ち上げました。既存の社内コンピューティングラボを拡張・改修したもので、LY-00からLY-04までの5つのサーバーキャビネットを備え、将来の拡張のための空きスロットも確保されています。
これは単なるデータセンターのアップグレードではありません。外部的には、光学谷の人工知能産業の景観における「AI +アイデンティティセキュリティ」のコンピューティングハブとして機能します。根本的には、中国の信頼できるデジタルアイデンティティ開発が求める認識アルゴリズムに対するより高い要件に応えるものです。内部的には、過去数年間のHomshのアルゴリズム、チップ、製品のイテレーションを支えており、次の段階での研究開発の進捗範囲を定義します。
Lightyear AIコンピューティングセンターのキャビネットのオンサイトビュー。5つのキャビネットLY-00からLY-04は統一されたネームプレートを備え、拡張可能な位置が確保されています。
光学谷は、人工知能を主要な開発方向の一つとして優先しています。公表されている報告によると、今年現在、光学谷には800社以上のAI企業があり、産業規模は600億元を超え、地域のインテリジェントコンピューティングパワーの設置量は5,000Pを超えています。今年3月に発表された光学谷AI+アクションプランは、統合AI集積・スマートハードウェアプラットフォームの構築、AIシナリオ展示ホールの開設、公安部門などの当局によるアプリケーションシナリオの開放促進を含む10の主要タスクを定めています。光学谷はまた、「センシング – ストレージ – 伝送 – コンピューティング」におけるフルチェーンの優位性を継続的に強化しています。
これらの方向性はHomshの技術ロードマップと高度に一致しています。Homshは、独自のアルゴリズム、専用チップ、組み込みモジュール、スマート端末、バックエンドマッチングプラットフォームをカバーする完全な産業チェーンを構築しました。「センシング」は虹彩キャプチャを指し、「コンピューティング」は認識アルゴリズムとエッジサイド推論コアをカバーし、これらは公安、薬物取締り、スマートアクセス、金融、行政などのシナリオに展開されるAIスマート端末に具体化されています。
コンピューティングパワーとAI端末で知られるサイエンスパークにおいて、アイデンティティ認識は多くのアプリケーションシナリオにおける不可欠なゲートウェイです。Lightyear AIコンピューティングセンターは、Homshに産業チェーンに沿ったアルゴリズム研究開発のための自己制御されたトレーニング基盤を提供し、アイデンティティセキュリティセグメントに焦点を当てたプレーヤーとして光学谷のAIエコシステムに貢献します。
2025年7月1日をもって、公安部や中国サイバースペース管理局を含む6つの当局が共同で発行した「国家ネットワークアイデンティティ認証公共サービス管理措置」が正式に施行されました。この措置は、信頼できるデジタルアイデンティティ戦略と市民のアイデンティティ情報セキュリティの保護を明確に打ち出し、「最小限の提供」の原則を強調し、市民のアイデンティティ情報を「使用可能だが不可視」にすることを目指しています。オンラインID申請中、顔認識は本人確認プロセスの一部であり、生体認証は国家デジタルアイデンティティシステムの重要な構成要素となっています。
アイデンティティが信頼されるためには、認識自体が信頼できる必要があります。これには少なくとも3つのレベルの保護が必要です：
1. 正確な認識 大規模なアイデンティティマッチングでは、誤受入率と誤拒否率が厳格なテストに耐える必要があります。虹彩認識画像技術要件、アルゴリズム評価方法、キャプチャデバイスに関する国家標準が公安分野で発行されています。アルゴリズムは、これらの標準に沿って繰り返しトレーニングと評価を受ける必要があります。
2. 強力ななりすまし対策 写真、印刷物、人工装具を使用したプレゼンテーション攻撃は、アイデンティティ検証に現実的な脅威をもたらします。プレゼンテーション攻撃検出（PAD）モデルは、大量のサンプルデータを用いた継続的なトレーニングと敵対的イテレーションが必要です。
3. 安全なデータ処理 生体情報は漏洩すると交換できません。認識を端末デバイスで実行し、生の生体データのアップロードと保存を削減することは、「使用可能だが不可視」の原則に沿っており、効率的なエッジサイドモデルと推論コアが必要です。
これら3つのレベルすべてが、モデルを反復的に洗練するためにコンピューティングパワーに依存しています。虹彩認識は、その高い精度と安定性で知られています。より広範な信頼できるデジタルアイデンティティの景観においてより大きな役割を果たすためには、コンピューティングパワーは不可欠なインフラストラクチャです。
「Lightyear AIコンピューティングセンター」という名称が付けられるずっと前から、このコンピューティングインフラストラクチャは長年社内コンピューティングラボとして稼働しており、Homshの多くのコア成果のトレーニング基盤として機能してきました：
● 自社開発RDPUコア
Homshの研究開発チームが独立して開発したAI推論コアで、関連するモデルトレーニングと検証がここで完了しました。現在、虹彩認識に適用され、効率的なオンデバイス認識を可能にしています。
● PhaseIrisアルゴリズムシステム
位置特定、セグメンテーション、エンコーディング、マッチング、品質評価などのモジュールのトレーニングとイテレーション。
● PADライブネス検出
なりすまし防止モデルのトレーニングで、アイデンティティ検証の「強力ななりすまし対策」レイヤーをサポートしています。
● OVAI人工知能技術
ディープラーニングおよびニューラルネットワーク関連モデルのトレーニング。
● 製品ラインモデル
キャプチャデバイス、アクセス制御ゲート、スマートロック、アイデンティティマッチングシステムなどの製品のアルゴリズム最適化。
長年にわたるコンピューティングラボの継続的なサポートは、アルゴリズムからチップ、製品へとこれらの成果が次々と展開されるための前提条件となっています。
PhaseIrisとOVAIのイテレーションは止まることなく、Lightyear AIコンピューティングセンターで継続的なトレーニングとパラメータチューニングが実行されています。改修と拡張の主な目的は、このコア研究開発ラインの中断がなく、トレーニング効率の低下がないことを保証することです。認識精度とライブネス検出能力のあらゆる改善は、公安、金融、行政などの高セキュリティシナリオにおける製品の信頼性を直接向上させます。
この拡張は、2つの明確で不可欠な需要に対応しています。第一に、より大規模なモデルトレーニングです。デジタルアイデンティティのシナリオが拡大するにつれて、マッチングデータベースは大きくなり、運用環境はより複雑になり、攻撃方法は進化します。アルゴリズムは、精度とセキュリティ基準を維持するために、より大きなモデル、より多くのデータ、より多くのトレーニングラウンドを必要とします。元のコンピューティングラボの容量はボトルネックになっていたでしょう。第二に、新製品ラインの研究開発です。AI端末は、光学谷の開発レイアウトの重要な焦点です。Homshの新製品研究開発には、独立した十分なコンピューティングサポートが必要であり、コアアルゴリズムのイテレーションとリソースを競合することはもはやできません。
Lightyear AIコンピューティングセンターの予約された拡張スロットは、これら2種類の需要に対応するために事前に割り当てられています。
統一されたFP32汎用浮動小数点メトリクス下で概算すると、Lightyear AIコンピューティングセンタークラスターの総コンピューティングパワーは約250 TFLOPS（約0.25 PFLOPSに相当）であり、推定範囲は240〜280 TFLOPSです。正確な数値は、機器の拡張に伴って更新されます。
統一されたメトリクス下で概算された総クラスターコンピューティングパワー。機器の拡張に伴い継続的に更新されます。
ストレージに関しては、Lightyear AIコンピューティングセンターは、クラスター内の複数のデバイスにまたがる250TBクラスの分散ストレージシステムを備え、トレーニングデータとモデルバージョンの管理をサポートしています。一部のデバイスとマウントされていないパーティションはまだ検証と補完中であり、その容量は総規模に含まれていません。
分散ストレージシステムは継続的に拡張中です。一部のデバイスとマウントされていないパーティションはまだ検証中です。
Lightyear AIコンピューティングセンターは現在、統一されたネームプレートと予約された拡張スロットを備えた5つのサーバーキャビネットを備え、段階的な建設とローリング展開アプローチを採用しています。
キャビネット、コンピューティングパワー、ストレージをカバーする規模の概要は、現在の段階の統一メトリクス下の推定データで構成されています。
社内コンピューティングラボからLightyear AIコンピューティングセンターへ、規模は変化しましたが、虹彩認識アルゴリズムのトレーニングとイテレーションの基盤としての役割は変わりません。人工知能の主要ハブである光学谷に根差し、国家の信頼できるデジタルアイデンティティ開発の長期的な需要に沿って、Homshはこの自社構築のコンピューティングセンターを活用して、「高精度、強力ななりすまし対策、安全なデータ処理」というアイデンティティ認識能力をさらに深化・強化していきます。すべての規模メトリクスは継続的に検証・更新され、後続の進捗は適宜共有されます。
2011年に設立され、武漢光学谷に本社を置く武漢Homshテクノロジー株式会社（HOMSH）は、国家レベルの専門化・精緻化・差別化・革新的な「リトルジャイアント」企業であり、国家ハイテク企業です。15年間、虹彩認識と生体認証チップの研究開発に注力してきました。
Homshのコアな強みは、独自のアルゴリズム、専用チップ、組み込みモジュール、スマート端末、バックエンドマッチングプラットフォームをカバーする完全な技術チェーンにあります。自社開発のPhaseIris虹彩認識アルゴリズムとOVAI人工知能技術を所有し、効率的なオンデバイスアイデンティティ認識を可能にするために、自社開発のAI推論コアを継続的に進化させています。
同社の製品ポートフォリオには、虹彩キャプチャデバイス、デュアルモード虹彩・顔認証アクセス制御端末、ゲート機器、スマートロック、虹彩USBキー、大規模アイデンティティマッチングシステムが含まれます。これらは、アイデンティティキャプチャ、データベース構築、検証、ビジネス管理をカバーするエンドツーエンドソリューションを提供し、公安、薬物取締り、スマートアクセス、金融、行政、高セキュリティ施設管理などの分野にサービスを提供しています。
機器メーカーやシステムインテグレーター向けに、Homshはチップ、モジュール、SDK、技術統合サポートも提供し、パートナーが虹彩認識機能を回転扉、アクセス制御システム、さまざまな専用端末に組み込むのを支援しています。高信頼性のアイデンティティ認証、スマートハードウェア統合、産業アプリケーションのニーズを持つパートナーからの問い合わせを歓迎します。
