2022年8月3日——今日,2022 EdgeX中国挑战赛暨中关村国际前沿科技创新大赛EdgeX专题赛正式拉开帷幕。本次大赛开设了针对不同赛道的多个应用场景,旨在鼓励参赛队伍通过智能边缘技术解决行业问题,让技术真正服务于行业应用。在开幕式上,来自英特尔、北京市科委、中关村管委会、Linux基金会、VMware威睿的代表分别进行了致辞,表达了对本次大赛的认可与期待。此次开幕式还邀请了往届获奖团队及团队投资方分享参赛经验,帮助开发者们更好备赛,其中包括来自凡米智能、网易公司、江行智能、中兴通讯等企业的队伍。

英特尔公司副总裁、软件生态事业部总经理李映博士表示:“过去几年,我们一直与EdgeX Foundry和生态伙伴紧密协作,共同创造了非常多耀眼的成绩,EdgeX中国挑战赛就是其中之一。在英特尔,我们相信一个成功的软件生态系统需要开放协作才能蓬勃发展。因此,在数字化转型的浪潮下,我们将持续加大力度鼓励并积极参与创新与开放,让技术真正服务于开发者和商业用户。”
北京市科委、中关村管委会高科技产业促进中心主任徐剑表示:“中关村国际前沿科技创新大赛作为中关村论坛的赛事板块,旨在打造中关村论坛对外交流的高水平国际前沿科技竞技平台,面向全球公开选拔一批拥有全球首创、世界领先的前沿技术优秀初创企业和团队。EdgeX中国挑战赛作为中关村国际前沿大赛的专题赛的加入,进一步丰富了赛事形式和内容,提升大赛的国际影响力。”
EdgeX中国挑战赛是由LF Edge主办的EdgeX编程大赛。整个挑战赛针对医疗、教育、消费行业、能源、工业和供应链等多个方向开展,并基于EdgeX Foundry提供的物联网和边缘计算参考架构,为更多行业方案提供助力、切实解决业务难题。随着EdgeX中国挑战赛的成功举办,EdgeX Foundry进一步扩大了其在中国及全球的推广和影响,极大促进了边缘计算和AIoT应用的落地及部署。
2022 EdgeX中国挑战赛是EdgeX中国社区第三届年度黑客松赛事,本次大赛的主办方为Linux基金会,指导单位为北京市科委及中关村园区管委会等单位。此外,本次大赛还由百度智能云、EMQ、GSMA 5G创新与投资平台、英特尔、InnoSpace、中科创达、VMware威睿、紫竹ET孵化器等单位联合承办。本届赛事致力于邀请富有创新思想和强大技术能量的挑战者,共同构建新的解决方案,进一步推动产业发展和壮大。
今年挑战赛分设两大赛道:医疗、教育、消费行业赛道和能源、工业、供应链赛道,计划在多地设立分赛场。除了北京、上海和深圳这三个传统赛场外,还在成都、南京两地增设了全新赛场,以进一步扩大EdgeX在中国中西部的覆盖范围,让更多挑战者参与进来。为丰富EdgeX在边缘人工智能、网络边缘、边缘到云等领域的解决方案,EdgeX Foundry在本次挑战赛中将大力推广ONVIF/USB Camera 设备服务以及OpenVINO边缘视频分析服务,以促进边缘人工智能的应用部署;与Smart Edge Open方案、GSMA 组织合作,开发网络边缘方案;充分利用广泛的战略合作关系,搭建边缘到云的解决方案,进而实现多领域同步创新发展。EdgeX中国挑战赛是推广和应用EdgeX Foundry的重要活动之一,能够通过深度挖掘在不同垂直市场领域的使用案例与获奖者,大力发展生态系统,打造一个物联网及边缘计算的学习和分享平台,为社区成员带来更多价值。
EdgeX Foundry是Linux基金会下属最大的边缘计算开源软件项目,也是全球领先的开放边缘计算框架,能够用于解决边缘计算及物联网平台构建的技术难题,便于物联网从业者能够更敏捷地利用物联网、人工智能、计算机视觉等先进技术,有效化解各行业在数字化转型过程中遇到的困难与挑战,充分解决边缘计算及物联网平台的技术难题。目前已有超过150个组织加入了EdgeX Foundry,超过200名开发者参与贡献代码。
VMware中国研发中心总经理任道远表示:“自EdgeX Foundry中国项目发起以来,我们见证了EdgeX中国社区的快速发展与共同创新。中国已成为全球EdgeX项目访问者和下载量最多的国家。我们希望通过EdgeX挑战赛,吸引更多的组织和开发者团队加入我们,共同搭建云边协同的端到端方案,并推动万物互联。VMware中国也将继续携手社区合作伙伴推进开源技术创新。”
在过去两年的EdgeX中国挑战赛中,超过130支队伍报名参赛,且有40余支队伍在大赛中获奖。其中,研华泵机云智联方案在去年的大赛中斩获了工业与物流赛道的一等奖。该方案结合Edge X数据采集软件, 由EI-52作为5G网关, 连接温度与水位侦测传感器、PLC与云端上的后台。此外,该方案还通过Edge X进行温度水位数据收集, 根据数据触发PLC控制水泵调节排水, 实现水泵自动控制,能够为客户提供一套可提升水冷却系统效率的智慧解决方案,并对设备健康状况做出有效预测,协助客户切实完成工厂流程自动化的行业发展需求。
回顾EdgeX中国挑战赛两年来的发展历程,可以看到,越来越多的本地伙伴和开发者们加入赛事组织,EdgeX挑战赛也在朝着“携手多方共同绘制万物互联新格局”的目标大步前行。英特尔将继续从智能边缘的角度出发,持续关注EdgeX开发者们对创新技术和行业痛点的落实方案,推进技术真正服务于行业的应用,全面助力共建数字化、智能化和创新化的生态系统。
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据《华尔街日报》报道,在马斯克针对OpenAI的诉讼失败后,OpenAI正加速推进IPO计划。CEO萨姆·奥特曼希望公司最快于今年9月上市,目前已与高盛、摩根士丹利合作,并可能在数日或数周内秘密提交上市申请。与此同时,马斯克旗下SpaceX的IPO文件也预计近期公开。两家公司的上市竞争,标志着马斯克与奥特曼的博弈从法庭转移至资本市场。
KAIST团队提出策略助推方法,通过强制分配解题方向引导AI探索多样思路,仅用八份样本就超越了消耗八倍资源的传统方法。
调查显示,51%的专业人士认为AI生成的低质量内容(即"workslop")正在降低生产效率,45%的人因此对职场使用AI更加谨慎。这类内容表面精致却缺乏准确性和实质价值。专家建议两步应对:一是重塑AI生产力思维,推行"AI先行、人工复核"的工作模式;二是保持持续投入,深入掌握AI工具的有效用法。企业领导者强调,真正从AI中受益需要坚持与学习,而非浅尝辄止。
要理解这项研究,先得明白现在的AI是怎么"画"图的。 可以把AI生成图片的过程想象成一个特殊的厨房。当AI要学会画图时,它不会像人类画家那样一笔一画地描绘,而是采用一种叫做"自回归"的方式——简单说就是"一个食材接一个食材地添加"。但问题在于,AI厨房处理的"食材"不是真实的图像像素,而是一种被压缩过的"标准化食材包"。 这个压缩过程,叫做"离散分词",由一个叫"分词器"(tokenizer)的设备完成。打个比方,分词器就像一台高级的食材切片机,它把一整张图片切成很多小块,然后给每一小块贴上一个"编号标签",对应到一本"标签字典"(也就是研究者口中的"码本")里的某个条目。比如,标签001可能代表"蓝天的一小块",标签002代表"绿草的一小块"。 这种做法的好处是大幅简化了AI的工作量——它不用记住几百万个像素,只需要记住一串编号就行了。这就是为什么如今像Chameleon、Emu3这些大名鼎鼎的多模态AI模型都用这种技术。 但问题也恰恰出在这里。当切片机以16倍的压缩率工作时(也就是说原本256个像素被压缩成1个标签),很多细节就被无情地丢弃了。蓝天少一些云彩、草地少几根草尖,人眼几乎看不出来。可一旦切到了文字或人脸,灾难就发生了——一个英文字母"e"和"c"的差别可能就在那么几个像素,一张脸上眉眼的位置稍微挪一挪,整个人就变了样。 研究团队发现,认知科学研究早就指出,人类的视线会不自觉地被文字和人脸吸引,对这两类内容的细节扭曲特别敏感。换句话说,AI画其他东西糊一点没关系,但文字和脸糊了,用户立马就能察觉。 之前的研究者也意识到了这个问题,他们的解决思路通常是"加大切片机的容量"——比如把标签字典从1万6千条扩展到26万条,或者让每张图用更多的标签。但这就像为了切好一根胡萝卜而把整个厨房改造成大型工厂,成本高得离谱,而且效果也不见得好。 清华和微软的团队提出了一个完全不同的思路:与其让切片机变得更大,不如教它学会"看重点"。 二、给切片机装上"火眼金睛"