ZD至顶网软件频道消息:当今IT界有句非常著名的话“人类正在从IT时代走向DT时代。”此话之所以流传甚广,一则源于这句话出自马云之口,二则人类正亲历并见证者DT时代的降临。
DT时代的到来,使得不少产业依附于互联网,产业互联网模式随之出现。而如何帮助企业更好地进行互联网转型,降低成本,提升效率,成为2B市场的新课题。9月10日,在中国企业互联网商业创新大会暨用友优普首届用户年会上,阿里巴巴集团副总裁、阿里云业务总经理刘松,结合阿里与用友的深度战略合作实践,分享了他对产业互联网的见解。
刘松认为,2016年是信息科技2.0的元年,这有两个标志性事件,一是谷歌阿尔法狗赢了李世石,二是苹果、谷歌、脸书、亚马逊、微软等线上化、数据化平台公司超过了实体产业,这表明人类已由IT时代进入DT(数据处理技术)时代,数据取代石油成为全球经济基础要素。
有机构预测,2020年,世界将有500亿部设备连在互联网上,这时人与人、物与物、人与物之间的联系无处不在。每天将产生大量数据,这对计算能力和成本提出挑战,需要建立一个围绕数据的新服务体系和新生态体系,这催热了云计算的发展。
如果说互联网是基础设施,数据成为生产资料,那么,云计算必然成为公共服务。因为,云计算向人类提供高科技、低门槛、简单易用的云计算服务和能力,是一种普惠服务。刘松认为,云计算改变用户对计算资源的获取方式,从购买产品独立构建计算设施转为寻求社会化公共服务。
刘松判断,公共云和大数据已经变成了未来中国科技产业的战略方向,整个云和大数据把企业创新的成本,尤其是中型企业和小型企业的成本降低了10倍以上,“很多创业公司经常由于多了100台X86的服务器,导致资金链锻炼,如果通过云和数据的汇聚,会带来巨大的潜力。”
目前大型互联网平台公司均在布局大数据和云计算。马云曾表示,将不惜一切投入发展数据技术,让数据和计算能力成为普惠经济的基础,并将大数据、云计算列为阿里巴巴未来十年的核心战略之一。去年7月,阿里巴巴对阿里云战略增资60亿,用于国际业务拓展,云计算、大数据领域基础和技术的研发,以及DT生态体系的建设。
在DT时代,随着虚拟化进程逐渐从个人转向企业,以价值经济为主要盈利模式的产业互联网将逐渐兴起。产业互联网的到来意味着各行业如制造、医疗、农业、交通、运输、教育的互联网化。
刘松认为,DT时代的产业互联网将朝体验拟人化、产品服务化、云端一体化和生态网络化等方向发展。
刘松以苹果最新推出的iPhone7为例,解释如何理解产业互联网“四化”趋势,“每当iPhone系列推出时,消费者吐槽声很多,但苹果推出了换机计划,消费者只要交一定的钱就可以换一部手机,所以苹果依然热卖,这就是产品服务化。而整个苹果是一个庞大的云端一体的商业体系,它有超过1000个APP,每天的软件收入超过100亿美金,硬件只是一个载体,真正创造价值的是背后庞大的云生态体系。”
“中型企业未来很可能会成为成长的空间,一旦平台化、生态化互相协作之后,中型企业规模小,反而有灵活的优势,因为它更容易从平台上获取,这是下一个5到10年商业生态的变化。”刘松看好未来中型企业的发展潜力。
而阿里作为一家提供”云+移动端操作系统和芯片组”的技术平台公司,通过能力开放与中型企业进行联合,并结合企业的转型升级进行智能制造。
在阿里的强力支持下,阿里云计算业务保持强劲势头,2017财年Q1营收达12.43亿元,同比增长156%,再次成为全球云计算增长标杆。
刘松表示,阿里云之所以领跑全球,一个重要的原因在于从2014年开始阿里云与中国传统行业的各种中型企业的合作越来越多,尤其是这两年有大量的制造业客户。
在产业互联网方面,阿里云目前已经有6种认知模式,比如阿里云帮助中石化通过互联网服务化,实现企业能力开放;帮助协鑫能源做了大数据平台,实现生产流程自动化;与三一重工合作,基于云服务实现产品服务化;携手淘工厂,通过大数据实现C2M协同;消费者购买智能家居、烤箱,可以一键下单。
对于阿里与用友的合作进展,刘松介绍说,目前用友优普所有SAAS、社会化服务的产品已迁入阿里云,阿里云为用友优普云产品提供IAAS支撑,助力企业向DT转型。阿里与用友未来在云市场也将有更加深度的合作。
“未来2-3年信息科技2.0将带来无数新的平台化、数据化的机会,而这些平台化、数据化的机会对于中型企业意味着全新的赋能,阿里和用友愿意在未来的5-10年变成更亲密的合作伙伴,在企业云服务和社会化商业方面叠加一个给企业带来巨大商业价值的平台。“展望双方的未来合作,刘松如是表示。
好文章,需要你的鼓励
zip2zip是一项创新技术,通过引入动态自适应词汇表,让大语言模型在推理时能够自动组合常用词组,显著提高处理效率。由EPFL等机构研究团队开发的这一方法,基于LZW压缩算法,允许模型即时创建和使用"超级tokens",将输入和输出序列长度减少20-60%,大幅提升推理速度。实验表明,现有模型只需10个GPU小时的微调即可适配此框架,在保持基本性能的同时显著降低计算成本和响应时间,特别适用于专业领域和多语言场景。
这项研究创新性地利用大语言模型(LLM)代替人类标注者,创建了PARADEHATE数据集,用于仇恨言论的无毒化转换。研究团队首先验证LLM在无毒化任务中表现可与人类媲美,随后构建了包含8000多对仇恨/非仇恨文本的平行数据集。评估显示,在PARADEHATE上微调的模型如BART在风格准确性、内容保留和流畅性方面表现优异,证明LLM生成的数据可作为人工标注的高效替代方案,为创建更安全、更具包容性的在线环境提供了新途径。
这项研究由中国科学技术大学的研究团队提出了Pro3D-Editor,一种新型3D编辑框架,通过"渐进式视角"范式解决了现有3D编辑方法中的视角不一致问题。传统方法要么随机选择视角迭代编辑,要么同时编辑多个固定视角,都忽视了不同编辑任务对应不同的"编辑显著性视角"。Pro3D-Editor包含三个核心模块:主视角采样器自动选择最适合编辑的视角,关键视角渲染器通过创新的MoVE-LoRA技术将编辑信息传递到其他视角,全视角精修器修复并优化最终3D模型。实验证明该方法在编辑质量和准确性方面显著优于现有技术。
这项研究提出了ComposeAnything,一个无需重新训练的框架,可显著提升AI图像生成模型处理复杂空间关系的能力。该技术由INRIA、巴黎高师和CNRS的研究团队开发,通过三个创新步骤工作:首先利用大型语言模型创建包含深度信息的2.5D语义布局,然后生成粗略的场景合成图作为先验指导,最后通过物体先验强化和空间控制去噪引导扩散过程。在T2I-CompBench和NSR-1K基准测试中,该方法远超现有技术,特别是在处理复杂空间关系和多物体场景时表现卓越,为AI辅助创意设计开辟新可能。