8月26日至27日,2020年第五届中国大数据产业生态大会在京成功举办。作为本届大会4大模块之一的“解码新基建”专场论坛, 现场高端嘉宾云集,中国科学院院士梅宏、中国工程院院士倪光南等多位嘉宾围绕“‘新基建’论道,共赢数字经济新‘基’遇”主题,深度洞察,观点碰撞。
新基建是数字化的基础设施,是“数字基建”。基于钢铁、水泥、煤炭、石化、汽车制造等多个工业行业所取得的成果,傲林科技在此次大会上获评 “新基建明星企业”。傲林科技副总裁李欣在论坛上发表了题为“新数据智能——构建新基建的智驱引擎”的主题演讲,阐述如何更好服务企业推进数字化转型,引起与会代表的关注。
傲林科技副总裁李欣
如何引导数字经济与实体经济融合
李欣指出数据智能是大数据和人工智能技术的融合,其应用的目标是利用一系列智能算法和信息处理技术实现海量数据条件下的深度洞察和决策智能化。李欣提出,当前驱动“新基建”创新融合发展的“新数据智能”,正呈现五个新的特点。
第一是新的数据维度,即在宽度上打破数据孤岛,实现企业经营相关数据源的全打通,在深度上,对结构化与非结构化数据进行整合与深度分析;
第二是新的AI应用,即AI介入更多复杂工业场景的分析,输出更精准的结果,减少人工干预程度。同时“用AI开发AI”成为新的趋势;
第三是新的智慧功能,新数据智能在描述、诊断性分析的基础上,更强调预测和指导,尤其是旨在提供可执行的、量化的决策建议,可协助实现企业经营的“自动化驾驶”;第四是新的服务范围,即突破条块化功能,具备服务新基建相关企业的全面经营、行业的上下游协同和产业链金融的能力;
最后是新的价值发现,即通过新数据智能在新基建中的广泛应用,使社会更好地认识数据作为生产要素的重要价值,推动数据的市场价格发现,“让数据产生真正的价值”。
人工智能的数据孪生
这两年数字孪生也非常热,数字孪生这个概念刚提出的时候是物理世界和数字空间的映射,映射的对象是产品、生产线、终端设备等实际物体。现在所主张的“数字孪生+”映射对象除了实际的物体之外还可以拓展到企业的组织体,拓展到整个城市,所谓的智慧城市,不是实物,是一个实体,与此同时相应的是在数字孪生+的时代,更强调使用广域聚合的数据去替代局部的数据,更强调对数据的指导功能,不是仅停留在描述层面,更聚焦改善企业的全局决策,来实现生产商业模式的创新。
同样,在工业领域、要做好工业领域的数字孪生,必须懂工业,也就是我们讲的行业知识图谱的构建,从物理世界的感知到数字世界的分析,从仿真模型反馈到数字世界进行调优。目前傲林科技可以进一步覆盖到工业4.0和金融4.0两大领域,覆盖流程行业、离散行业,服务大型企业、中小企业。
技术驱动的傲林科技
傲林科技是一家科技公司,创始人是IEEE院士,联合创始人曾孵化于全球第一的RPA公司,团队获数百项国内外发明专利,除了互联网、大数据和人工智能人才,还有钢铁、煤炭、水泥、石化等多位行业专家,积累了数百项算法模型。
未来傲林科技会在传统商业智能基础之上,更加关注对多参数、复杂逻辑的业务场景的处理,将大量基于产业的知识图谱与人工智能模型结合,构建全口径、场景化的量化分析,将工业大数据的应用价值,从“预测影响结果”提升到“输出优化策略”,真正为工业企业数字化转型提供驱动力,赋能新基建融合发展。
好文章,需要你的鼓励
研究显示开发者仅16%时间用于编码,其余84%消耗在运营支持任务上。频繁的工具切换导致开发者每天在应用间跳转1200次,每次中断需23分钟恢复专注。Anthropic推出的模型上下文协议MCP正在改变这一现状,它能将AI编程助手直接连接到开发者日常使用的工具,在IDE内完成从需求分析到代码编写的全流程,大幅减少上下文切换,让开发者保持专注状态。
麻省理工学院研究团队开发出突破性的三维场景理解技术,让机器能够像人类一样理解复杂的三维空间。该技术采用分层空间表示和多模态数据融合,在场景重建准确率上达到92.3%,平均定位误差仅2.1厘米。这项技术将广泛应用于机器人、自动驾驶、AR/VR等领域,为人工智能的空间理解能力带来重大突破。
旧金山初创公司Oway近日完成400万美元种子轮融资,致力于解决美国货运效率低下问题。该公司利用人工智能和电子记录设备技术,将货物与半空货车空间进行智能匹配,声称可将跨美货运成本降低50%。通过实时追踪卡车位置和自动化文档处理,Oway为客户提供类似Uber的去中心化货运服务,旨在兼具整车运输的速度和零担运输的成本优势。
北京交通大学研究团队在2024年NeurIPS会议上发表突破性研究,提出概率鲁棒性理论框架解决AI模型在现实部署中的性能不稳定问题。该方法通过优化训练过程让AI学习数据本质特征而非表面现象,显著提升模型在环境变化下的稳定性,为医疗、自动驾驶等关键应用提供更可靠的AI解决方案。