至顶网软件频道消息:11月15日,2018中国工业互联网创新发展大会在享有“青铜古都、钢铁摇篮”美誉的黄石正式拉开序幕,行业领军企业齐齐亮相,来自国内外工业互联网、云计算企业的400多位代表参加大会,围绕形成智能化发展的新兴业态和应用模式展开交流与合作。
工信部信软司相关负责人作主题报告,劲酒集团、金蝶、中国联通湖北省分公司、青岛海尔工业智能研究院相关负责人分别围绕企业上云就用金蝶云、“五新”联通助力万企上云、智能制造换道超车、海尔COSMOPlat创新与实践等主题发表演讲。
作为黄石智能化制造企业的代表,劲牌公司积极搭建数字化互联互通大平台,率先将中药数字技术运用于产品生产,实现产品调配过程的智能控制。通过互联网技术,劲牌建设了全公司系统内的可视化生产平台,实现了产品生产过程及质量的全程追溯管理、设备的可视化维护管理和生产过程标准化、规范化管理。
“为了实现全线自动化,我们在2015年初联合武汉奋进公司研发上甑机器人,截至目前,已经在五个车间推广使用了55台该型机器人,每年能够减少酒尾量40%、蒸汽量1000吨,为实现‘智能工厂’迈出了重要的一步。”劲牌有限公司副总裁夏振千说。
金蝶公司1993年成立与深圳,目前已为世界范围内超过680万家企业、政府等组织提供服务。
今天是一个完全个性化定制的时代,这就要求企业的生产要具备智能制造的能力,金蝶云打造了可以帮助制造型企业转型智能工厂的方案体系。同时金蝶云也可以非常好地帮助企业快速应对市场发生的变化。
在互联网时代下,要考虑企业在合适的时间、地点,向合适的消费者推荐商品的消费,同时还要把非常多的购买渠道信息,传递到供应链以及物流配送等方面,这就需要一个全渠道的完整的解决方案,金蝶云完全具备这样的能力。金蝶公司涉及到企业管理的各个方面,无论是财务、供应链以及生产制造,包括走向云端,我们会更好地帮助制造企业转向智能制造,提供完善的解决方案。
金蝶武汉分公司和黄石市政府今天达成战略协议,拿出1000万元的上云抵用券,帮助黄石企业更好的走向云,帮助企业在数字化方面有更好的发展。
中国联通要在国家战略背景下,借助混改的契机,努力打造“五新”联通,做央企的创新先锋者。
数据是数字经济时代的重要生产资料,中国联通针对湖北“万企上云”行动,启动了专项行动,以云为入口,整合满足中小企业的标准化、信息化和应用化的服务,提速降费,为中小企业发展作出贡献。
中国联通拥有优质的资源,在云的方面,有“沃”云平台,可为企业上云提供最便利最可靠的云服务平台,能帮助企业降低运营成本和信息、开发成本,这样企业可以更专注于自身的生产和销售;在网络方面,联通拥有成熟、稳定和深度覆盖的网络服务的能力;在云网一体方面,可以为客户实现整体的云联网,同时可以提供云宽带,另外中国联通还打造了一张精准的金融精品网和视频智能精品网。
中国联通在工业互联网方面愿意成为整个制造业创新转型服务的领先者、聚合者、赋能者和实践者,依托产业生态资源池,加速制造企业转型升级的进程。
我们计划三年内助力湖北中小企业上云一万家,规模以上的企业上云一千家。
他指出,生产消费的时代,变向了消费决定生产的时代。关键的技术就是移动互联网技术,核心就是电商平台,新一代信息技术,产生了一种变革的驱动,推动整个传统的模式,大规模制造的时代必然转向大规模定制的时代。其中的关键技术,是大数据,云计算,物联网。
中国工业互联网尽管仍处于发展初级阶段,但正在走向发展的“快车道”。一线工业互联网领军企业齐聚黄石,不仅将为当地企业带来最新的技术方案、创新应用场景,更将通过直击发展需求的对接交流,深化合作,与黄石政府部门、地方企业打造共赢发展平台,将对黄石工业互联网发展产生重要的推动作用。
好文章,需要你的鼓励
在他看来,企业对AI的恐惧源自未知,而破解未知的钥匙,就藏在“AI平台+开源”这个看似简单的公式里。
斯坦福和魁北克研究团队首创"超新星事件数据集",通过让AI分析历史事件和科学发现来测试其"性格"。研究发现不同AI模型确实表现出独特而稳定的思维偏好:有些注重成就结果,有些关注情感关系,有些偏向综合分析。这项突破性研究为AI评估开辟了新方向,对改善人机协作和AI工具选择具有重要意义。
Pure Storage发布企业数据云(EDC),整合其现有产品组合,提供增强的数据存储可见性和基于策略的简化管理。EDC集成了Purity存储操作系统、Fusion资源管理、Pure1舰队管理和Evergreen消费模式等架构元素,提供类云存储管理环境。该方案支持声明式策略驱动管理,让客户专注业务成果而非基础设施管理。同时发布高性能闪存阵列和300TB直接闪存模块,并与Rubrik合作提供网络安全防护能力。
威斯康星大学研究团队提出"生成-筛选-排序"策略,通过结合快速筛选器和智能奖励模型,在AI代码验证中实现了11.65倍速度提升,准确率仅下降8.33%。该方法先用弱验证器移除明显错误代码,再用神经网络模型精确排序,有效解决了传统方法在速度与准确性之间的两难选择,为实用化AI编程助手铺平了道路。