北京瑞莱智慧科技有限公司（简称“RealAI”）致力于提供世界领先的安全可控人工智能系统，在满足场景功能的同时保障AI应用落地过程中的安全性、可靠性。一方面提升AI本身安全性，检测和防范AI滥用风险；另一方面用AI赋能产业安全，让金融、工业、社会治理等领域更安全。目前，RealAI已经与国内多家大型金融机构、工业企业、政府部门开展合作，提供人工智能系统安全性检测、AI防火墙、AI虚假内容检测、金融风控和工业设备资产运营管理等产品。

一、公共安全领域
（1）RealSafe人工智能安全平台
RealSafe平台提供前沿的AI攻防对抗演练环境，通过内置的针对图像识别等AI模型的攻击算法和防御算法，来检测AI算法中的漏洞，并进行漏洞修复。RealSafe平台能够输出AI算法的安全性评测报告，给模型进一步开发时的安全性指标作出评价。具体包含两方面功能：漏洞检测：支持针对图像识别算法的白盒攻击和黑盒攻击，具体包括自定义目标函数、寻优方法、针对特定防御模型的攻击；漏洞修复：支持对抗训练、数据去躁、攻击意图检测等防御技术。
（2）DeepReal深度伪造内容检测产品
通过AI技术能够在图像、语音、文本等领域生成以假乱真的内容，为内容创造行业全新体验，而deepfake深度伪造技术的出现更大幅降低了视频内容伪造的难度，甚至引发侵犯个人隐私等社会安全问题。通过更为领先的生成技术以及相对应的检测甄别方法，RealAI开发出更精准的深度伪造内容检测产品DeepReal，与传统内容审核场景相结合，打造出更健康、更安全的内容环境。具体产品包括换脸视频生成、DeepFake换脸视频检测、新型鉴黄/暴恐内容审查、假冒伪劣产品鉴定等。

二、工业安全领域
针对工业业务场景，RealAI致力于打造自主智能决策系统。在制造环节，通过智能视觉检测技术提升质检稳定性、降低人力成本；在运行环节，利用AI算法对系统调优提高效率；通过对设备监测信号的分析找出异常，从而实现对设备健康状况的评估和预测，提高使用寿命。
（1）无监督生成式工业视觉质检系统：针对不同视觉识别、检测等任务，无需大量异常样本和标注，快速建立跨领域的AI模型，提升迁移性，降低开发成本。
（2）工业设备智能安全监测与故障预测：通过对设备检测信号的分析，利用算法找出潜在异常，从而实现对设备健康状况的评估和预测，减少计划外停机与定检项目。并通过分析反馈信号实现设备参数调优。

三、金融安全领域
RealAI第三代人工智能在无标签、少标签、冷启动和不确定性处理等场景有更好的模型表现，拥有黑盒转白盒的可解释性优势。充分发挥自研算法优势，RealAI帮助金融机构在大数据风控领域的长尾资产回捞和可解释性输出等业务场景实现智慧化提升，提升金融业务场景全生命周期的可靠性。
（1）端到端机器学习建模平台RealBox：RealBox是一套自动化机器学习AI应用平台，提供智慧建模和模型部署。通过“一键建模”覆盖贝叶斯概率学习从模型训练到应用的全流程，快速响应业务需求，无需数据清洗与特征工程，流水类数据导入即模型，解决建模流程慢、模型评估困难、迭代成本高等问题。
（2）信贷风控回捞建模方案：针对原有策略筛除的样本无标签导致样本建模有偏的问题，RealAI开发独有算法，从无标签样本中学习关键信息，有效评估无标签样本的资产质量，从而实现优质资产回捞。
（3）征信分数：与数据源联合建模，对外提供征信分数，辅助金融机构开展信贷风控业务。

RealAI孵化自清华大学人工智能研究院，由清华大学人工智能研究院院长张钹院士、清华大学人工智能研究院基础理论研究中心主任朱军教授共同担任首席科学家。RealAI由一群对未来AI充满热情的算法科学家、工程师和业务专家组成，包括来自清华大学、北京大学、中科院的人工智能专家，以及金融、工业等不同领域的业务专家。RealAI团队多年来一直从事贝叶斯深度学习、可解释学习、AI对抗攻防等新技术的研究与探索，拥有世界顶级AI技术研发和应用落地的能力。

RealAI首席执行官 田天：清华大学人工智能博士，机器学习、知识聚合领域专家，曾荣获清华大学特等奖学金、西贝尔学者称号，2019年8月，被AI青年科学家联盟授予“青年AI科学家”称号；2019年10月，入选福布斯中国2019年度30岁以下精英榜。