【德国,汉诺威,2017年1月25日】华为今日在德国汉诺威参加了“2017国际消费电子信息及通信博览会(CeBIT 2017)”的展前预热大会(CeBIT Preview 2017)。CeBIT是全球规模最大的ICT科技展会之一,这也将是华为连续第七年参与这一国际顶级盛会。本次华为将携手50多家合作伙伴和客户,从商业、技术、生态三大维度展示和分享基于云计算、大数据、物联网、SDN等领域的创新ICT 技术和解决方案,以及在智慧城市、金融、电力、交通、制造等行业的成功实践,交流与探索数字化变革的路径与方法。
在本次展前预热大会,华为宣布将以“Leading New ICT,The Road To Digital Transformation”为主题参展CeBIT2017,希望通过提供创新、差异化、领先的ICT硬件和软件基础设施,打造一个开放、弹性、灵活、安全的平台,构筑合作共赢的新生态,致力于成为客户优选的合作伙伴,帮助客户加速数字化转型,进而实现商业成功。
华为企业BG德国销售总监Joerg Karpinski在演讲中表示:“随着新ICT时代的到来,华为与合作伙伴更加密切合作,共建和谐商业生态系统,并在2016年服务更多全球500强客户,促进欧洲ICT的繁荣发展,助力欧洲客户取得更大的商业成功。本次华为将联合SAP、Accenture、Infosys、德国电信、大众、KUKA、Intel、Honeywell、GE、ABB等全球合作伙伴与客户发布与展示最新的方案。”
2016年,华为多项ICT产品和解决方案已成功应用于欧洲市场:华为和库卡(KUKA)进行战略合作,通过云计算、物联网、大数据、无线技术等方面的合作,共同推动制造产业的智能升级;华为与全球领先的电梯供应商迅达集团签署物联网全球合作协议,合作开发智能物联网(IoT)解决方案以实现迅达对全球百万电梯的统一联网和管理;华为为法国TF1电视台构建融合媒体云平台,提升节目制作效率;华为HPC高性能计算方案助力波兰PSNC超算中心提升科研信息化水平;华为也与欧洲运营商在企业市场开展深入合作,携手德国电信发布“开放电信公有云”,为CERN等十家顶尖科研机构打造全球最大规模科学云,并将在CeBIT 2017期间分享最佳实践。
华为在主办方CEO Keynote演讲阐述数字化转型最新观点的同时,还将举行Cloud2.0、SDN、IoT、汽车、ISP等论坛,及40余场精彩联合活动。
华为企业业务主要活动列表:
活动名称 |
时间 |
地点 |
华为全球媒体发布会 |
3月20日15:00-16:30 |
NordLB Room 004/005 |
CeBIT主办方CEO Keynote 演讲 |
3月21日11:15–11:45
|
8号馆Sakura Stage
|
华为与客户、合作伙伴联合营销活动 |
3月20日-24日全天 |
Hall2 华为展台中央舞台区 |
ISP论坛 |
3月21日10:00-12:00 |
NordLB Room 004/005 |
SDN 敏捷网络论坛 |
3月21日10:00-12:00 |
NordLB Room Room 131 |
网络能源论坛 |
3月21日14:00-17:30 |
NordLB Room 004/005 |
行业云解决方案论坛 |
3月21日14:00-16:30 |
NordLB Room Room 131 |
汽车论坛 |
3月22日14:00-18:00 |
NordLB Room 004/005 |
企业云通信论坛 |
3月22日14:00-16:00 |
NordLB Room Room 131 |
CeBIT 2017于3月20日至24日在德国汉诺威展览中心举行。华为展台位于2号馆C30 展位。若欲了解更多华为参与CeBIT展会的信息,请登录:
好文章,需要你的鼓励
OpenAI首席执行官Sam Altman表示,鉴于投资者的AI炒作和大量资本支出,我们目前正处于AI泡沫中。他承认投资者对AI过度兴奋,但仍认为AI是长期以来最重要的技术。ChatGPT目前拥有7亿周活跃用户,是全球第五大网站。由于服务器容量不足,OpenAI无法发布已开发的更好模型,计划在不久的将来投资万亿美元建设数据中心。
阿里巴巴团队提出FantasyTalking2,通过创新的多专家协作框架TLPO解决音频驱动人像动画中动作自然度、唇同步和视觉质量的优化冲突问题。该方法构建智能评委Talking-Critic和41万样本数据集,训练三个专业模块分别优化不同维度,再通过时间步-层级自适应融合实现协调。实验显示全面超越现有技术,用户评价提升超12%。
英伟达推出新的小型语言模型Nemotron-Nano-9B-v2,拥有90亿参数,在同类基准测试中表现最佳。该模型采用Mamba-Transformer混合架构,支持多语言处理和代码生成,可在单个A10 GPU上运行。独特的可切换推理功能允许用户通过控制令牌开启或关闭AI推理过程,并可管理推理预算以平衡准确性和延迟。模型基于合成数据集训练,采用企业友好的开源许可协议,支持商业化使用。
UC Berkeley团队提出XQUANT技术,通过存储输入激活X而非传统KV缓存来突破AI推理的内存瓶颈。该方法能将内存使用量减少至1/7.7,升级版XQUANT-CL更可实现12.5倍节省,同时几乎不影响模型性能。研究针对现代AI模型特点进行优化,为在有限硬件资源下运行更强大AI模型提供了新思路。