近年来,远程办公和在线协作成为了越来越多企业的工作新常态,与此同时,“云SOHO”( Small Office,Home Office)的趋势日益凸显。
远程办公其实作为常见的办公形式,随着企业数字化程度的提升也正在不断发展中。海比研究数据显示,2012年移动办公市场规模为53.7亿元,2017年便猛增至194.4亿元,2020年将增长至478.3亿元,甚至未来几年都将持续保持30%以上的增速。
视频会议是远程办公的重要环节,大多企业也都部署了自己的视频会议系统。然而,当企业在短时间内面临大规模会议需求,或是被迫启动业务连续性计划(BCP)期间,视频会议的在线人数、便捷程度和安全性要求等都会为远程办公系统提出更高的要求,例如:
企业视频会议对信息交互的流畅度、完整度、清晰度、安全性方面提出了更高的要求, 从技术上讲,要求低时延、抗丢包、防抖动等。
很多企业没有办法短时间部署大量设备,云视频会议服务部署在企业的公有云,所以需要满足个人设备安装相应软件即可快速完成部署的需求。
由于不能集中办公,相较于传统视频会议,每个员工都会成为一方参会方,有一路音视频处理需求,服务器和终端压力增大,处理能力需求急剧增加,需要解决接入延时大,视频流卡等问题。
面对这些复杂需求,云视频会议系统成为了企业最为经济高效的选择。
其实,在远程办公系统发展过程中,视频会议的形态发生了两次迭代,硬视频会议和软视频会议,随着云计算的发展,云视频会议应运而生,正处于初期的发展阶段,以Zoom为首的视频会议供应商正在蓬勃发展。
云视频会议以云计算为核心,企业无需购买MCU(多点控制单元),无需大规模改造网络,无需配备专业IT人员,由服务提供商安排云计算中心,以SaaS模式向企业提供服务,实现在会议室、电脑、移动状态下的多方视频沟通。
相比硬件视频会议的痛点,云视频优势凸显:SaaS模式按月租用,费用投入小,不到硬件视频会议费用的1/10,支持绝大多数智能设备,接入会议简单快捷;无需专人维护。
对于企业来说,采用云视频会议系统,可以实现零部署,节省运营费用,并由全平台接入实现随时随地开会,提高工作效率,完善远程协作。
英特尔也已经与众多英特尔平台视频会议合作伙伴进行合作,例如钉钉、好视通、Zoom、随锐、游密/Teampro、CVTE/Maxhub、海信、鸿合/Newline等等,共同推动云会议解决方案的发展。
从服务器方面来说,英特尔处理器通用性能强大,稳定可靠,兼容性强,利于快速部署,扩展;数据带宽高,转发能力强,延时小;同时具有高安全性,可以保障客户隐私。
在终端方面,从企业运维来说,英特尔处理器的强兼容性,方便企业用户部署,无需专业IT人员支持,并且IO丰富,支持快速扩展外设(比如不同摄像头,麦克风,音响,屏幕等), 快速构建高效、舒适环境;Windows平台易于和OA系统结合,方便易用,安全性高,利于IT管理。从视频会议实际操作来说,英特尔处理器能够同时处理多路音视频的编解码,轻松面对16方以上参会方,并且支持4K@60FPS视频处理和显示;Intel MSDK能够调用Intel GPU的视频编解码引擎,编解码效率急剧提升,占用CPU开销少,能够支持更多的参会方,让设备在开会的同时能够处理其他工作内容,利于多项目处理。
当前,英特尔正凭借其从云到端的领先技术满足企业对远程协作,尤其是云会议所提出的日益复杂的使用需求。未来,英特尔将继续凭借其从云到端的软硬件优势和领先的生态“朋友圈”,与合作伙伴一同打造智能会议整体解决方案,进而有效提升企业办公效率,加速实现企业在数字化转型过程中对协同办公的美好畅想。
好文章,需要你的鼓励
Anthropic推出Claude Code的Slack集成功能,让开发者能直接在聊天线程中委托编程任务。这项测试功能于周一以研究预览版形式发布,基于现有Slack集成增加了完整工作流自动化。开发者现在可以标记@Claude启动完整编程会话,Claude会分析消息确定合适的代码库,在线程中发布进度更新并分享审查链接。这反映了行业趋势:AI编程助手正从IDE迁移到团队协作工具中。
波恩大学研究团队首次量化AI训练的材料成本,发现一块GPU含32种元素,93%为重金属。训练GPT-4需消耗约7吨金属材料,其中多为有毒重金属。研究建立了从计算需求到硬件消耗的评估框架,发现通过软硬件优化可减少93%的资源消耗。该研究揭示了AI发展的隐性环境代价,呼吁行业从规模竞赛转向效率革命,实现可持续发展。
AI发展推动数据中心行业迎来前所未有的挑战与机遇。Switch公司消耗内华达州三分之一电力,展现了AI对电力需求的巨大规模。核能成为AI未来发展的关键,单个AI机架功耗可达1.7MW。预计到2030年,数据中心行业将消耗200GW电力。创新的星形配置设计和差异化备电策略正在重新定义数据中心的弹性架构,仅20%的工作负载需要发电机备份。
南开大学团队构建了迄今最大规模的结肠镜AI数据库COLONVQA,包含110万视觉问答条目。他们发现现有AI模型存在泛化能力不足和容易被误导等问题,因此开发了首个具备临床推理能力的结肠镜AI模型COLONR1。该模型采用多专家辩论机制生成推理数据,在综合评估中准确率达56.61%,比传统方法提升25.22%,为智能结肠镜诊断从图像识别向临床推理的转变奠定了基础。