2019年11月14日,联想2019创新科技大会(Tech World 2019)在北京雁栖湖举行。在第一天的行业智能日上,联想CEO杨元庆作了题为《数据智能驱动产业变革》的开幕演讲。
杨元庆展示了联想在智能物联网、智能基础架构和行业智能三个维度上的战略布局,以及支撑该战略的“端-边-云-网-智”架构体系。杨元庆表示,联想要做端到端智能化解决方案提供商,已经准备好去拥抱全新的数据智能时代。同时杨元庆提出联想新的愿景使命“智能,为每一个可能”。
数据智能将是未来趋势
德勤的预测表示,从2017至2025年,全球人工智能市场的复合增长率达30%,到2025年市场规模将超过6万亿美元。
基于庞大的智能市场,杨元庆为现场描绘了一系列包括智能制造、智能医疗、智能金融服务在内的智能场景。杨元庆在演讲中表示,智能化变革能够释放巨大的效率红利,能够让政府和社会服务更加公平高效,促进中国经济在追求高质量发展的新阶段进一步提升。因此,每一个行业都希望能在智能化的道路上更进一步,一个潜力巨大的市场空间正在逐渐形成。
杨元庆认为驱动智能化变革的基石就是由数据、计算力和算法驱动的“数据智能”。他指出,“当有了数据作为燃料,计算力作为引擎,大数据工具和先进算法提供的涡轮增压,再结合各行各业的knowhow(知识、经验、流程),就能产生更加精准的决策结果,更加高效的业务流程”,这就是能够驱动行业转型、催化产业革命、推动社会文明进程的数据智能。
“端-边-云-网-智”推动智能变革落地
为了能够让智能化转型战略有效落地,联想在过去几年中也不断摸索,建立了“端-边-云-网-智”的架构体系,作为集团3S战略的核心支撑,在此基础上推动各行各业的智能化转型。“端”即智能物联设备终端;“边”是边缘计算,“云”是云计算,“网”是以5G为代表的数据传输网络,“边-云-网”构成了智能化的基础架构;而“智”就是行业智能解决方案。
杨元庆表示,多年的积累,联想已经备齐边了“端-边-云-网-智”各项要素资产,是构建智能化大厦能力最完备的公司。
在智能物联网设备方面,面对设备的数据采集、接入问题,联想拥有丰富的智能硬件产品组合,实现设备跟智能物联网的“最后一公里”联接;联想也响应了智能化转型对边缘计算越来越庞大的需求,围绕着智能制造、智慧城市、智慧教育等多种场景,打造一站式物联网解决方案。联想在当天展示的Leez物联硬件开发平台就是联想智能物联网技术开发水平的有力例证。
在智能基础架构方面,围绕端-边-云-网协同的架构,联想提供的边缘服务器设备、数据中心与云计算基础设施、多云管理产品与解决方案,以及5G智能互联构建方案,能够满足各行各业实现智能化不同的计算力需求。
谈到行业智能,杨元庆更是对未来充满了信心。他在演讲中说,联想自身就是身体力行,以数据智能为核心进行转型的先行者,形成了覆盖“研产供销服”全价值链的智能化技术和管理体系。联想也从2016年起输出自身的智能化转型经验和先进技术,为其他企业的转型赋能,并正在铸就自己“全域数据、通链智能”的赋能能力,立志成为企业客户智能化转型的端到端解决方案提供商。杨元庆在现场以一家国内大型风力发电企业为例,向观众具体介绍了联想为企业客户提供智能化转型的端到端智能化解决方案的成功经验。
携手共进迎接数据智能时代
除了自有的产品和解决方案,联想也通过技术研发和投资创新两大途径,布局前沿技术生态,为智能化变革进行未来技术的孵化和积累。在创新科技大会现场,杨元庆还宣布了联想与施耐德电气的战略合作伙伴协议,两者将发挥各自优势,以绿色智能制造为突破口,在工业大数据、工业物联网和工业智能三个方面深化合作,助力制造业企业实现效益和可持续发展的双赢。
正如杨元庆在演讲的最后说,数据智能驱动的这场产业变革大幕已经开启,没有人都够置身事外。联想将与更多的合作伙伴携手共进,强化合作,共建生态,共同助力各行各业拥抱数据智能大时代。
最后,杨元庆提出联想新的愿景计划,“智能,为每一个可能”。
好文章,需要你的鼓励
微软正与OpenAI进行高级谈判,旨在确保即使OpenAI实现通用人工智能后仍能继续使用其技术。据报道,双方谈判进展积极,可能在几周内达成协议。该协议将为OpenAI向完全商业化企业转型扫清关键障碍。微软已投资137.5亿美元,希望在重组后的公司中获得更大股份,谈判涉及30%左右的股权比例,同时确保Azure和Copilot等服务的技术供应安全。
这项由Midjourney团队主导的研究解决了AI创意写作中的关键问题:如何让AI既能写出高质量内容,又能保持创作的多样性和趣味性。通过引入"偏差度"概念和开发DDPO、DORPO两种新训练方法,他们成功让AI学会从那些被传统方法忽视的优秀独特样本中汲取创意灵感,最终训练出的模型在保持顶级质量的同时,创作多样性接近人类水平,为AI创意写作开辟了新方向。
AI初创公司Arcee.ai发布45亿参数的企业级AI模型AFM-4.5B,采用严格筛选的清洁数据训练。该模型专为商业和企业用途设计,年收入低于175万美元的企业可免费使用。相比数百亿参数的大模型,AFM-4.5B在保持强劲性能的同时具备成本效益和监管合规性。模型支持云端、本地和边缘部署,内置函数调用和智能体推理功能,旨在满足企业对速度、主权和规模的需求。
上海AI实验室联合多所高校开发出VisualPRM系统,这是首个专门用于多模态推理的过程奖励模型。该系统能像老师批改作业一样逐步检查AI的推理过程,显著提升了AI在视觉推理任务上的表现。研究团队构建了包含40万样本的训练数据集和专门的评估基准,实现了在七个推理基准上的全面性能提升,即使是最先进的大型模型也获得了5.9个百分点的改进。