日前,“中国吉林·法国经贸合作对接会”在京举行。其间,神州数码控股有限公司(简称“神州控股”)首席运营官郭郑俐与法国Sigfox公司亚太区总裁吴思伟共同签署关于双方合作在吉林省建设物联网平台的谅解备忘录。
(前排从左往右依次为:郭郑俐、吴思伟、皮埃尔、曲帅;后排从左往右依次为:古哲星、白峰朔、马克拉米、黎想、巴音朝鲁、景俊海、朱天舒、刘忻)
根据谅解备忘录,双方合作内容包括:在吉林省将基于各自在大数据与物联网方面的优势,开展物联网平台的建设及运营;与第三方合作,共建联合物联网未来研究院;在智慧城市、溯源食品、冰雪运动、国际物流等场景推动物联网技术应用;引荐法国物联网相关企业落户长春等。
吉林省委书记巴音朝鲁、省长景俊海等政府领导,法国驻华大使黎想、法国驻沈阳总领事马克拉米等法方代表以及神州数码控股有限公司董事局主席郭为等企业家代表出席活动并见证双方签署备忘录。
神州控股首席运营官郭郑俐表示,“此次神州控股与Sigfox公司签署备忘录,双方将基于各自在大数据与物联网领域的核心技术强强联合、优势互补,同时结合吉林省区位优势、产业基础、承载能力,力争在未来三到五年打造物联网上下游生态链,建立面向国际的物联网运营基地、产业集聚地、应用先行示范区和东北亚物联网创新高地。助力吉林省完成传统产业转型升级与智慧产业创新发展,改善整体经济结构。”
中国物联网应用正在逐步进入跨界融合、集成创新和规模化发展的新阶段。物联网技术的持续渗透将带来数据爆发式增长,对数据的实时处理、价值发掘、融合共享提出了更高的要求。神州控股旗下因特睿与北京大学研发的“云-端融合系统的资源反射机制及高效互操作技术”及“燕云DaaS”系列产品,可实现数据的实时流动和功能的无缝集成,实现了系统的互联互通和数据的交互共享,为构建人机物、云网端融合的未来世界提供关键支撑。
神州控股首席运营官郭郑俐女士在演讲中谈到,神州控股作为拥有国际领先的大数据技术的高科技公司,在智慧城市建设领域深耕多年,成绩斐然。新近荣获“2018年度国家技术发明奖一等奖”至高荣誉的“云-端融合系统的资源反射机制及高效互操作技术”及燕云DaaS等技术成果,正成为万亿级大数据产业生态发展的一项关键技术支撑。此项技术将成为神州控股问鼎国际领先的大数据运营服务集团以及开启“智慧城市3.0”的“杀手锏”。而此次与法国Sigfox公司的强强联手,更是会让神州控股的智慧城市建设更先人一步走在业内前沿。利用物联网技术将城市的所有资源数字化连接起来,并通过监测、分析和整合各种数据,智能化地响应市民的需求,降低城市的能耗和成本,创造新的产业发展空间。
Sigfox公司一直致力于提供最低功耗,最低成本,简易操作,全球化的广域物联技术,为全球用户提供真正意义上的低成本物联网。目前, Sigfox公司已经在60个国家和地区与当地的合作伙伴一起建立了Sigfox的0G网络。预计在2019年底,会覆盖70个国家。
业界认为,神州控股与法国Sigfox公司携手在吉林开展物联网建设,将对深化物联网与经济社会融合发展、推动产业集成创新和规模化发展的进程具有重要示范意义。
吉林省遵循总书记“走出一条振兴发展新路”的重要指示,努力推动大数据、云计算、物联网、人工智能广泛应用,加快数字产业化和产业数字化进程。吉林省地理位置得天独厚,在食品、国际物流、冰雪运动产业发展势头强劲,是物联网应用的绝佳场景。
神州控股首席运营官郭郑俐(左)在演讲中
神州控股首席运营官郭郑俐表示,随着“一带一路”、东北振兴、东北亚区域中心城市建设的推进,以政府引领、市场化为主导的发展机制已逐步建立成熟。神州数码围绕吉林省产业转型升级的核心目标,提出了建设吉林物联网产业基地,促进物联网重点应用工程建设的长远规划。希望通过应用场景带动物联网技术、标准和产业发展,不断壮大物联网产业规模,打造物联网产业集聚区,全面推进吉林物联网产业集群建设,努力“走出一条振兴发展新路”。
展望未来,神州控股正协同生态伙伴构建智慧城市3.0模式,以燕云互操作技术及平台打破信息孤岛,以IoT技术实现城市的智能感知,实现物联汇聚、数据融合共享,构建基于大数据赋能的智慧应用场景,涵盖智慧环保、智慧水务、智慧交通、智慧产业园等,提供从规划设计、建设实施、产业引入到城市大数据运营的全周期解决方案,致力于成为中国领先的智慧城市大数据综合运营服务商,为城市智慧化发展及产业数字化转型赋能。
好文章,需要你的鼓励
微软近年来频繁出现技术故障和服务中断,从Windows更新删除用户文件到Azure云服务因配置错误而崩溃,质量控制问题愈发突出。2014年公司大幅裁减测试团队后,采用敏捷开发模式替代传统测试方法,但结果并不理想。虽然Windows生态系统庞大复杂,某些问题在所难免,但Azure作为微软核心云服务,反复因配置变更导致客户服务中断,已不仅仅是质量控制问题,更是对公司技术能力的质疑。
Meta研究团队发现仅仅改变AI示例间的分隔符号就能导致模型性能产生高达45%的巨大差异,甚至可以操纵AI排行榜排名。这个看似微不足道的格式选择问题普遍存在于所有主流AI模型中,包括最先进的GPT-4o,揭示了当前AI评测体系的根本性缺陷。研究提出通过明确说明分隔符类型等方法可以部分缓解这一问题。
当团队准备部署大语言模型时,面临开源与闭源的选择。专家讨论显示,美国在开源AI领域相对落后,而中国有更多开源模型。开源系统建立在信任基础上,需要开放数据、模型架构和参数。然而,即使是被称为"开源"的DeepSeek也并非完全开源。企业客户往往倾向于闭源系统,但开源权重模型仍能提供基础设施选择自由。AI主权成为国家安全考量,各国希望控制本地化AI发展命运。
香港中文大学研究团队开发出CALM训练框架和STORM模型,通过轻量化干预方式让40亿参数小模型在优化建模任务上达到6710亿参数大模型的性能。该方法保护模型原生推理能力,仅修改2.6%内容就实现显著提升,为AI优化建模应用大幅降低了技术门槛和成本。