德施曼展示两项前沿技术：智能锁用上大模型，大扭力电机拉动SUV

【环球网综合报道】智能锁也能用上大模型技术了？小小智能锁电机，竟然能拉动2.5吨SUV？4月2日，德施曼在北京举办的创新技术预沟通会上，德施曼技术研发中心总监桑胜伟为记者讲解了该公司利用AI大模型技术研发的GPTfinger以及现场演示了用龙霆电机拉动一辆汽车，让人耳目一新。

GPTfinger：德施曼生成式预训练模型的指纹识别技术

过去一年，人工智能热潮席卷全球，大模型技术已成为人工智能发展中里程碑式的进展，是驱动形成新质生产力的强大动能。底层技术的火热发展，也推动了生成式AI在各行业的应用场景落地。这也为智能锁的指纹识别功能启发了新的技术思路。

德施曼技术研发中心总监桑胜伟阐述了如何将大模型技术应用于指纹识别的新技术思路。首先，大模型占用资源庞大，空间和算力资源要求高。对此，德施曼通过模型蒸馏，压缩空间，提升算力：保留指纹识别相关120万个参数，模型空间从TB级别精简到MB级别，并保留指纹识别100万级图到图的模型训练；提升10倍主频、10倍算力，启用硬件加速的MPU实现资源扩充。

其次，德施曼行业首创“螺旋圆域技术”，模仿雷达波搜索螺旋方式，将任意圆形区域内指纹特征组成螺旋状序列，运用大模型的技术进行学习，从而构建一个个精准的指纹特征上下文模型，将指纹特征转化为了有联系的上下文进行生成式训练学习。

再次，德施曼利用大模型的掩码遮挡生成式训练，能通过算法随机“遮挡”部分指纹特征进行训练，使德施曼GPTfinger实现即使在指纹特征部分缺失的情况下也能准确匹配，应对指纹磨损、不完整的情况，无惧部分特征缺失。

最后，为应对季节敏感带来的指纹变化，德施曼行业首创性地通过使用与深度卷积神经网络（CNN）大

数据，来学习季节变化时指纹特征的演变规律，让德施曼GPTfinger能够预测正常指纹变成脱皮指纹前后的变化形态，实现季节性指纹变化与正常时期指纹的可靠匹配。

经国家锁具产品质量检测中心（浙江）牵头人群测试，国家公证机构全程公证，德施曼GPTfinger，指纹不好的人，80%以上都好用。

龙霆电机：拉得动2.5吨SUV的大扭力电机

除了GPTfinger，德施曼在创新技术预沟通会现场，还用一个小小的智能锁电机拉动一台2.5吨SUV的实景演示，吸引了所有媒体的关注，这就是德施曼的另一大突破性技术——龙霆电机。

据桑胜伟介绍，相比日韩轻、薄的住宅门，中国住宅门普遍厚、重，甚至有多个锁舌，对于使用较久的门还会出现因门生锈、下沉、变形造成的卡阻打不开现象，便捷属性下降，这都需要大电机才能带动锁具运转。于是德施曼针对中国门的特点，研发了龙霆电机，扭矩高达4.5Nm，是传统大电机 的1.68倍，内置小电机的10倍。

桑胜伟表示，龙霆电机分别通过全新设计的工艺进阶，实现扭矩提升；通过材料升级，实现耐用提升；通过传动进阶，实现传动效率提升。

据悉，4月11日德施曼将举行新品发布会，届时将有搭载GPTfinger和大扭力龙霆电机技术的全新智能锁产品亮相。

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