ZD至顶网软件频道消息:2月28日,2017百度云智峰会·高端智能制造大会在苏州举办。苏州市委常委、副市长吴庆文,百度副总裁尹世明,百度深度学习实验室主任林元庆等嘉宾出席大会。百度副总裁尹世明表示,百度云将发挥自身在人工智能(AI)、大数据(Big Data)和云计算(Cloud)领域的技术优势和资源优势,共同推进苏州工业园区信息化建设,共同推动ABC产业发展。而ABC与物联网的结合,将赋能传统制造业转型升级,助力传统产业延展到智能服务,推动苏州乃至全国智能制造的发展。
百度副总裁尹世明
据了解,Intel作为大会战略合作伙伴以及物联网领域的重要企业出席了大会,还有来自上海电气、霍尼韦尔、西门子中国研究院、上海交大、苏州工业园区的高管、专家和政府领导等受邀出席,共同论道智能物联网创新和智能制造产业发展。
ABC战略将助力产业创新
百度副总裁尹世明表示,百度人工智能近年来发展迅猛,因此在去年“全球最聪明的50家公司”排名中位居第二。百度语音识别系统Deep Speech 2入选MIT 2016十大突破技术,而在上周,百度凭借刷脸支付再次入选MIT2017全球十大突破性技术,成为史上首个两度入选的中国公司。
几乎就在MIT公布2017全球十大突破性技术的同一时间,国家发改委正式批复由百度牵头筹建深度学习技术及应用国家工程实验室,对此《人民日报》刊文评论称“科技创新,谁行谁就上”,认为“百度代表国内人工智能研发的最高水平,可以担起“领头雁”的职责。百度的人工智能研发面向应用和产业,既接地气,又站在产业前沿。”
百度副总裁尹世明表示,人工智能(AI)、大数据(Big Data)和云计算(Cloud)组成的ABC成为新时代的主题。百度云作为百度技术能力的输出平台,融合百度智数云技术优势,已经形成“ABC”三位一体的战略格局。“ABC”将深度结合并改造传统行业,真正地提升每一个企业的运营效率,释放商业潜能,助力企业创新和行业升级。
ABC+IoT助力苏州产业全面升级
2016年,国家“十三五”规划提出了以提高制造业创新能力和基础能力为重点,推进信息技术与制造技术深度融合的指导方针。对此,尹世明表示,IoT(物联网)让设备的边界突破了企业,扩展到千家万户,而ABC与IoT技术的结合,将推动物联网的云化、智能化,物联网反过来为ABC提供“数据粮食”,从而真正挖掘出工业大数据的价值,推动传统制造业的转型升级。
百度云推出的天工智能物联网服务,融合了百度大数据和人工智能技术,集成百度安全,赋能制造业,帮助企业快速实现从设备端到服务端的无缝连接,高效构建各种物联网应用。不仅能够让物联网更加智能,同时也使物联网更为安全,从而能够让合作伙伴以较低的成本获取最大的安全收益。百度天工恰恰是传统工业走向智能制造的天生摆渡人。本次大会,苏州也将与百度云在智能物联网等领域达成战略合作。
尹世明谈到,百度和百度云与苏州结缘已久。早在2015年,百度就在苏州成立了百度创业中心,成为涵盖旅游、教育、互联网医疗、物联网、智能硬件等多个新型产业的全面创新平台。2016年,百度开发者苏州中心和百度开发者联盟先后成立。
尹世明表示,百度分外重视与苏州市政府和企业的合作,现在,面对产业转型升级和实现新旧动力转换的现实需求,百度云愿意与苏州达成更多合作,共同进步和发展。
2016年百度云智峰会成功举办,发布了ABC三位一体战略,成为人工智能、大数据和云计算领域内的技术盛会与产业交流合作平台,推动了ABC生态圈的繁荣和发展。2017百度云智峰会以高端智能制造大会拉开序幕。未来,百度云将持续举办行业高端峰会,以ABC战略全面推动各行各业的技术创新和产业变革。
好文章,需要你的鼓励
周一AWS美东数据中心DNS故障导致数百万用户和上千家企业断网,Reddit、Snapchat、银行和游戏平台均受影响。专家认为这凸显了冗余备份的重要性,CIO需要根据业务关键性进行风险评估,优先保护核心系统。单一供应商策略仍可行,但需通过多区域部署分散风险,建立故障转移计划。金融、医疗等高风险行业需更高冗余级别。
上海AI实验室等机构联合提出FrameThinker框架,革命性地改变了AI处理长视频的方式。该系统采用"侦探式"多轮推理,先快速扫描全视频获得概览,再有针对性地深入分析关键片段。通过两阶段训练和认知一致性验证,FrameThinker在多个视频理解基准测试中准确率平均提升10.4%,计算效率提高20倍以上,为AI视频理解领域带来突破性进展。
英国政府发布新的反勒索软件指导文件,旨在解决供应链安全薄弱环节。该指南与新加坡当局联合制定,帮助组织识别供应链问题并采取实际措施检查供应商安全性。英国国家网络安全中心过去一年处理了204起"国家重大"网络安全事件。指南强调选择安全可靠的供应商、加强合同网络安全条款、进行独立审计等措施,以提升供应链韧性和防范网络攻击。
复旦大学团队创建MedQ-Bench基准,首次系统评估AI模型医学影像质量评估能力。研究覆盖五大成像模式,设计感知-推理双层评估体系,意外发现医学专用AI表现不如通用AI。结果显示最佳AI模型准确率仅68.97%,远低于人类专家82.50%,揭示了AI在医学影像质控应用中的现实挑战和改进方向。