10月22日,由中国信息协会主办的2021政府信息化大会在北京举行,此次会议以“数字赋能:让服务和治理更智能”为主题,会上政府嘉宾、专家学者、企业领袖围绕加快数字化发展、激活数据要素潜能、建设数字政府等核心议题展开深入交流研讨。此次会议深信服应邀出席,会上,参会嘉宾从数据应用、上层业务创新等方向进行了分享,深信服新IT BG副总裁张强带来了题为“智能数据平台,释放数据价值”的主题演讲。
深信服新IT BG副总裁 张强
张强指出,在数字时代,尤其是在IT基础建设过程中,一个显著的矛盾便在于基于长期业务发展考虑首次投入成本较高,基于短期成本考虑未来扩展性受限。在数据视角下,IT架构需要在合理的成本投入前提下,满足性能更高、更具弹性、更简单易用的使用需求。
在分享中,张强系统性地介绍了深信服智能数据平台,其中,由分布式存储EDS提供不同类型数据接口,弹性架构保障高性能与存储空间,太衍大数据平台提供数据仓库分析、实时分析、交互式分析、离线分析等功能,数据库管理平台DMP提供数据库一体机、自动化运维等多项功能,从数据的“存”、“用”、“管” 等维度为政府用户构建简单、易用的一体化数据底座,消除IT层面的困扰,让用户专注于业务创新。
助力新兴产业数字化转型,为政府数字化建设持续赋能
目前,深信服智能数据平台已经持续为用户数字化转型提供支持。比如,在与某芯片制造商的合作中,用户芯片制造封测环节质量检测效率低,产能提升遭遇瓶颈,在深信服智能数据平台融合数仓智能加速技术的加持下,用户的分析效率大幅提升,由原来10张晶圆的检测超过10秒提升至60000张以上仅需0.176秒,封测质检分析性能提升30万倍。
在与某医检企业的合作中,用户一直面临数据手动上传慢、数据入库效率低等问题。通过深信服数据智能平台存储模块,用户实现海量医检数据的高效自动上收,并以较少的开发投入量缩短数据入库周期。在深信服数据智能平台的助力下,用户数据的日收集效率由100GB/日提升至1000TB/日,数据检索效率由过去的一天10条增至10万条以上,业务效率实现了全面提升。
转型意味着创新,伴随的是诸多不确定性。最小的投入、更灵活的IT架构也将成为用户数字化转型过程的优质选择。深信服智能数据平台最小支持三节点起步,随需扩展且投入成本低,大幅降低试错成本。除此之外,深信服智能数据平台还融入了深信服二十多年的安全能力积累,不仅具备丰富的可靠性机制,同时具备抵御外部威胁的安全能力。
正如深信服的使命愿景:让每个用户的数字化更简单、更安全。深信服智能数据平台将持续发挥数据存储、数据管理、数据使用方面的优势,为用户提供最坚实的数据服务保障。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI CEO描绘了AI温和变革人类生活的愿景,但现实可能更复杂。AI发展将带来真正收益,但也会造成社会错位。随着AI系统日益影响知识获取和信念形成,共同认知基础面临分裂风险。个性化算法加剧信息茧房,民主对话变得困难。我们需要学会在认知群岛化的新地形中智慧生存,建立基于共同责任而非意识形态纯洁性的社区。
杜克大学等机构研究团队通过三种互补方法分析了大语言模型推理过程,发现存在"思维锚点"现象——某些关键句子对整个推理过程具有决定性影响。研究表明,计划生成和错误检查等高层次句子比具体计算步骤更重要,推理模型还进化出专门的注意力机制来跟踪这些关键节点。该发现为AI可解释性和安全性研究提供了新工具和视角。
传统数据中心基础设施虽然对企业至关重要,但也是预算和房地产的重大负担。模块化数据中心正成为强有力的替代方案,解决企业面临的运营、财务和环境复杂性问题。这种模块化方法在印度日益流行,有助于解决环境问题、满足人工智能的电力需求、降低成本并支持新一代分布式应用。相比传统建设需要数年时间,工厂预制的模块化数据中心基础设施可在数周内部署完成。
法国索邦大学团队开发出智能医学文献管理系统Biomed-Enriched,通过AI自动从PubMed数据库中识别和提取高质量临床案例及教育内容。该系统采用两步注释策略,先用大型AI模型评估40万段落质量,再训练小型模型处理全库1.33亿段落。实验显示该方法仅用三分之一训练数据即可达到传统方法效果,为医学AI发展提供了高效可持续的解决方案。