5月26-29日,神州数码控股有限公司(简称“神州控股”)携旗下创新企业—北京因特睿软件有限公司(简称“因特睿”)重磅亮相2019中国国际大数据产业博览会,展示了基于2018年度国家技术发明奖一等奖技术成果转化的燕云DaaS及其在支撑“放管服”、互联网+政务、精准扶贫等方面的典型应用案例,受到与会各界人士的广泛关注。
当前,打破信息孤岛,实现其业务数据和功能与第三方系统的高效互操作,是实现数据融合应用的前提,是公认的世界级技术挑战,也是实施大数据战略的重大需求。神州控股旗下因特睿基于北京大学十余年系统软件研究的基础上研发出燕云DaaS产品,采用获得国家技术发明奖一等奖的云-端融合系统的资源反射机制与互操作技术,将信息系统视为“黑盒”,通过对系统客户端的外部监测与控制来实现系统业务数据和功能的高效互操作,消除了系统源码、数据库表、后台权限、原开发团队等依赖,信息孤岛开放效率平均提升近百倍。
燕云DaaS解决了制约互联网+政务发展的信息孤岛瓶颈问题,实现了系统的互联互通和数据的交互共享,平均可为用户节省超过90%以上的项目沟通协调时间,缩短50%的项目实施周期。目前燕云DaaS已在国家“政务系统整合共享工程”、国家“互联网+政务服务试点工程”中广泛应用于多个部委和北京、浙江、山东、贵州、四川等20多个省市自治区,累计打破数千个政务信息孤岛,成为支撑万亿级大数据产业生态发展的一项共性关键技术。
本次数博会上,神州控股旗下因特睿展示的众多实践案例中,湖南省湘西自治州吸引了众多的关注。2013年,习近平总书记来到湖南省湘西自治州花垣县十八洞村,首次提出“精准扶贫”,之后湘西州把“精准扶贫”作为“第一民生工程”。
湘西州为贯彻落实国务院推进政务信息系统整合共享、深化“放管服”改革,以被业界顶级专家评为“颠覆式重大发明和创新”技术成果的燕云DaaS为核心,打造湘西州数据通微服务平台。通过燕云DaaS自主智能生成各级政务系统数据接口,以数据接口为数据和服务的载体、微服务化为抓手,通过统一的数据接口微服务化封装、运行与管理,以微服务方式实现数据资源跨部门、跨层级、跨系统、跨平台、跨业务的数据查询浏览、互联互通、业务流转协同、汇聚整合。作为湘西州智慧城市大框架中的技术支撑平台,湘西州数据通微服务平台有力支撑了湘西数据共享开放、“放管服”和“最多跑一次”改革的同时,为湘西州精准扶贫提供了大数据支撑,极大助力了脱贫攻坚战。
大数据时代,高效打破信息孤岛,实现数据资源资产化,既是世界级技术挑战,又是加快构建数字政府的国家战略要求。作为国际领先的大数据运营服务集团神州控股旗下企业,因特睿是一家专注于大数据领域打破信息孤岛的创新企业,其拳头产品燕云DaaS的目标是实现人、机、物融合,利用它把互联网、物联网上的各类软件连接得像一台计算机软件一样,从而极大地提升网络的价值。随着燕云打破越来越多的信息孤岛,开放、难控、不可信的互联网上将会形成开放、可控、可信的大数据网格,为数字中国的建设提供世界领先的核心技术基础。
展望未来,神州控股将以基于国家技术发明奖一等奖技术成果转化的燕云DaaS打破信息孤岛,实现数据融合共享,以世界领先的IoT技术实现物联、数联、智联的全态势的感知与调控,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、公租房、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,以创新科技推动城市数字产业发展,矢志成为数字产业赋能者,不断践行数字中国之理想。
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。