2018年12月6日,以“5G连接新时代”为主题的第六届中国移动全球合作伙伴大会在广州举行。面对即将到来的5G时代,中国电信行业最大的电信软件产品及相关服务供应商亚信科技携物联网、车联网、5G、AI人工智能等众多前沿科技亮相展会,向业界展示了其在通讯软件领域的领导力和创新力形象,引起与会者围观与热议。同时,展会现场还发布了最新5G合作计划,亚信董事长田溯宁、华为董事长梁华、中兴通讯董事长李自学等十位业界大佬在现场为大会点亮了5G环节。
技术进步与深度应用将原本“人人互联”的互联网概念进一步扩大到“万物互联”范畴,物联网技术将互联网应用从个人消费领域扩展到工业生产领域,产业互联网的影响更为深远广泛。作为该领域的领军者,亚信科技在本次大会上以“智能生活 连接未来 ”为主题,展区共涵盖“5G”、“智慧社区/园区”、“车联网”、“人工智能平台“、“数字化运营实践”、“一站式DevOps平台”、“网络和云安全”七个板块,对5G时代的前沿科技做了充分诠释。
在本次展会上,亚信科技将技术与场景紧密结合,向人们充分展示了在物联网和人工智能领域的战略与布局,以及助力企业数字化转型方面的技术实力、产品能力、集成与服务能力。
在5G创新展示和体验专区,亚信科技展示了基于“网络切片即服务(NSaaS)”的5G产品AISWare 5G在实际场景中的应用。这一系列网络智能化产品包括AISWare NFV,AISWare CEM,AISWare ReTiNA,AISWare SON,从全域虚拟化、全域智能化、全域可感知三个方面解决了网络“全域”管理的问题。
在现场,亚信科技的工作人员分别从客户采购网络切片、小区退服事件和用户投诉处理三个场景,展示了AISWare 5G网络产品的三大“全域”特点。实际场景的应用中,我们看到AISWare 5G为运营商提供了通用网络下所需的智能化网络运维管理及业务运营支撑能力,更好地应对在网络软件定义驱使下面临的业务快速上线、网络稳定运行等挑战。
良好的5G网络基础将促进人工智能、物联网技术的进一步发展与应用。亚信科技的“智慧社区/园区”和“车联网”等相关展示内容吸引了大量用户目光,智慧社区/园区平台将通信网、物联网、互联网融合管理,利用物联网、移动互联网、云计算和大数等新兴技术,将城镇整体资源深度融合,从多维度构建平安城市。在邻乐汇的智慧社区应用场景中,亚信科技以云平台的方式为社区提供了智慧物业、社区生活服务等开放的管理功能,提升了服务质量,挖掘更多商机。
在车联网领域,亚信科技的智联车联网生态运营平台(Intelligence Internet Platform,IIP),可为车企、车载设备商、TSP服务商,车联网政企客户提供不同程度的车联网运营功能,充分诠释了万物互联时代下连接的重要性。运营层,一键联网建立连接,智能策略匹配,体验全运营商的服务聚合能力;客户层,创新应用来维持连接,贴心服务车主,有效地提高了用户的规模和价值;生态层,轻松接入生态伙伴以拓展连接,可以快速地与家庭的智能家居设备建立连接,打造了更良好的体验。亚信科技的车联网生态平台,通过不同的场景和诉求,帮助车联网客户向车联网运营商转型。
另外,基于亚信科技智享大数据平台,在银行业与公共安全业两个场景中的落地实践也倍受关注。面向金融行业的智享金融平台,将亚信20年来沉淀的专业数据挖掘能力和运营能力,与企业应用场景相结合,为金融企业管理层提供了跨企业的洞察力与决策力;满足公安、气象、应急、交通、旅游等需求的智享大数据公共服务平台,可以帮助这些企业提高大数据的利用水平,实时分析人员位置与流动情况,及时做出应对。
面对新一轮的5G浪潮,亚信科技还为企业提供了基于大数据和机器学习的人工智能平台、AiDO一站式DevOps平台,以及全面的网络与云安全保护技术。
未来,除了继续加强对电信行业的服务能力,夯实技术实力之外,亚信科技还会将深厚的运营商服务经验与各行业的企业场景集成,携手客户共同探索创新的运营模式和管理模式,加速企业的数字化转型,迈向更加智能的新时代。
好文章,需要你的鼓励
苏州大学研究团队提出"语境降噪训练"新方法,通过"综合梯度分数"识别长文本中的关键信息,在训练时强化重要内容、抑制干扰噪音。该技术让80亿参数的开源模型在长文本任务上达到GPT-4o水平,训练效率比传统方法高出40多倍。研究解决了AI处理长文档时容易被无关信息干扰的核心问题,为文档分析、法律研究等应用提供重要突破。
在Cloudera的“价值观”中,企业智能化的根基可以被概括为两个字:“源”与“治”——让数据有源,智能可治。
清华大学团队首次揭示了困扰AI训练领域超过两年的"幽灵故障"根本原因:Flash Attention在BF16精度下训练时会因数字舍入偏差与低秩矩阵结构的交互作用导致训练崩溃。研究团队通过深入分析发现问题源于注意力权重为1时的系统性舍入误差累积,并提出了动态最大值调整的解决方案,成功稳定了训练过程。这项研究不仅解决了实际工程问题,更为分析类似数值稳定性挑战提供了重要方法论。