핵심 문제의 '데이터'의 주위에, 인텔은 2018 중국 언론 인텔이 폭발 업계 전문가의 데이터 너기츠 미래의 숫자 주위에 손을 가입, 이벤트에 원탁 부분 '은 재미있는 즐길'을 베이징 년 4 월 18 일 개최 "혁신과 변화"이 주제는 데이터 흐름의 추세에 대해 이야기하고, 데이터 혁신과 응용에 대해 이야기합니다.
인텔 차이나 미디어의 "Enjoy Club"라운드 테이블 포럼 개최 : Nuggets Data Future, 혁신을 터트리다
데이터의 급류가 상상력을 뛰어 넘으며 미래 혁신의 토대가됩니다.
업계 선두의 연구자이자 탐험가 인 전문가들은 먼저 데이터 흐름에 대한 통찰력과 통찰력을 공유했습니다.
인텔 '예를 들어, 지역, 사람, 차량, 혼합 모든 디지털 현실 세계에서 가상 세계에 매핑 할 수 있습니다 트래픽 관리를 최적화에 초점을 원하지만, 가상 세계에 쉽게 꺼내, 및 시뮬레이션' China Research Institute의 Song Jiqiang 사장은 이것이 데이터의 얕은 처리뿐만 아니라 내부 모델 및 법률을 사용하여 심층적 인 데이터 마이닝으로 '이것은 데이터에 의해 초래 된 매우 큰 가치이며 데이터 흐름은 우리를 훨씬 초월 할 수 있다고 믿습니다 이전 상상력 '.
중국 정보 통신 연구소의 산업 인터넷 연구 국장 인 탕 리보 (Tang Libo)에 따르면, 데이터는 모든 삶의 혁신을위한 기초이며, 모든 산업은 데이터 바다에서 미래의 경쟁력을 구축 할 것이라고 덧붙였다. 앞으로도 미시적으로 우리는 데이터가 사회 생활에서 없어서는 안되는 부분이되었음을 인식하고 있으며 다양한 분야의 디지털화는 아직 초기 단계에 있으며 포괄적 인 디지털 사회로 나아가고 있습니다. 걸어.
Tsinghua 대학의 컴퓨터 과학 및 박사 교사 인 인공 지능 전문가 인 Deng Zhidong 교수는 거대한 데이터가 계속 출현하는 것을 보여주기 위해 자동 조종 장치를 예로 들었습니다. 처리, 분석 및 데이터 탐색을 위해 인간 수준의 지능형 방법에 접근하거나 도달하거나 초과해야합니다. 가치 우리는 특정 애플리케이션 시나리오 및 특정 목표에 직면해야하며 데이터 중심성에 대한 두 가지 지원을 제공해야합니다. 첫째, 강력한 컴퓨팅 성능과 두 번째 혁신적인 알고리즘입니다.
HKUST 수석 분석가 인 Hu Guoping은 "데이터는 많은 응용 프로그램과 많은 영양소의 기초입니다."데이터는 계속 성장할 수 있는데, 그 이유 중 하나는 인공 지능 알고리즘과 같은 강력한 수요가 강하기 때문입니다. 데이터를 처리하는 능력이 강해지고 자동 탐색을 수행하기 위해 더 많은 센서로 더 많은 데이터를 얻는 것과 같이 해당 알고리즘을 수행해야하기 때문에 이것은 긍정적이거나 지수 적으로 증가하는 추세입니다.
현재 데이터가 각계 각층에 침투되고, 그것은 생산의 중요한 요인이되고있다. 의료 영상 산업은 큰 발발 데이터 겪고있다. 너희 황 동아 시안 흑자 밸리 기술 유한 공사 사장은 과거에 많은 데이터, 장치를 사일로 것을 믿는다 데이터는 이러한 사일로가 모두 함께 연결 사일로 '고장, 하나의 주파수와 볼륨'로 의료 정보 '진짜 빅 데이터 인 경우 병원이하는 사일로 데이터를 생성, 섬을 생성 모두가 거대한 데이터 흐름을 가지고 있으며이 데이터 흐름은 미래의 의료 건강에 큰 가치가 있습니다.
릴리스 데이터 값, 어떤 응용 프로그램 시나리오?
데이터 플러딩은 데이터 볼륨의 폭발적 증가뿐만 아니라 데이터 형태의 변화이기도하며, 데이터 처리 및 분석이 효과적으로 구현되지 않으면 가치를 창출 할 수없는 데이터가 '데이터 시체'가됩니다.
인텔, 업계 고객과 손을 잡고 데이터 흐름 논의
Song Jiqiang은 알고리즘과 계산의 지속적인 혁신, 그리고 적절한 시나리오에서 가치있는 데이터를 만들기위한 두 가지 핵심 포인트가 있다고 생각합니다 : '깊은 학습 알고리즘은 음성 인식, 얼굴 인식, 그것을 잘 사용하고 계산 지원이 있으며, 보안, 소비, 자동 운전에 적용됩니다. 응용 프로그램이 떨어지는 장면입니다.이 두 가지 모두 만족되며 데이터는 실제로 가치를 발휘합니다.
'응용 프로그램 수준의 데이터는 알고리즘을 사용하여 유용한 정보로 변환하는 것이 일반적으로 부분 구조이며 첫 번째 계층이며 두 번째 계층은 지식과 의사 결정에도 해당합니다.'Hu Guoping은 '핵심은 장면을 찾은 다음 장면의 결정에 도움이되는 데이터를 찾으십시오. 장면에서 '데이터를 찾기 위해 끝을 찾으십시오'.
5G, 자동 운전에 4G의 시대에서의 전환은, 자동차 네트워킹 장면의 일반적인 데이터 분석 및 처리 간주됩니다. 그래서, 5G 및 자동 조종 장치가, 실제로이? 탕은 Libo 생각 관계의 종류를 가지고, 5G는 자동 조종한다 새로운 높이에 차량 네트워킹, 그것은 미래 발전의 기본 방향이다. 당나라은 Libo보기에, 이러한 자동 매우 적합 높은 대역폭, 낮은 지연 시간, 높은 신뢰성과 대규모 장비 호환성뿐만 5G 많은 기능, 드라이버 및 기타 산업용 애플리케이션 그는있어서, 상기 '자동차 네트워킹 개념은, 단순히 네트워크에 연결되지 않습니다 미래의 애플리케이션에서, 5G 매우 중요한 생태계의 미래를 구축하는 것입니다.'
Deng Zhidong은 5G가 자동 운전보다 자동 운전이 더 필요하고 5G가 필요하다고 덧붙였다. 자동 운전은 5G에 대한 수요를 실제로 제공하고 5G 상용 착륙을 촉진 할 수있는 주요 영역 중 하나 일 수 있으며 많은 지역에서 이러한 요구를하지 않았다. 5G가 파괴적인 변화를 가져오고 알고리즘의 파괴적인 혁신을 요구할 수도 있습니다.
엄청난 양의 데이터는 인공 지능의 발발을위한 전례없는 기회를 가져 왔으며, 2017 년에는 시각 정보가 중국에서 큰 안보 현장을 발견했습니다.
송 지앙 (Song Jiqiang)의 견해로 볼 때 스마트 소매는 유망한 애플리케이션 시나리오이며 유통 및 공급망 관리를 포함한 전체 소매 판매 업계가 시스템이되었으며 프런트 엔드에 직접 포털을 추가하는 것은 매우 쉽습니다. 트래픽이 증가한 기업에게는 기회가 주어지며 클라우드 컴퓨팅 기능을 구현할 수 있어야하며 데이터 가치를 완전히 채굴 할 수 있어야합니다.
Hu Guoping은 인공 지능의 결합으로 인해 의료 영상 및 공장이 산업 고도화를 달성 할 것으로 믿고있다. "교육 산업에는 상대적으로 큰 기회가있다. 교육은 전형적인 열풍이다. 모든 사람의 투자와 지불 의지, 인공 지능 이 분야의 기술 가치는 점점 커질 것입니다. '