Сосредоточив внимание на ключевой проблеме «данных», Intel провела 18 октября в Пекине совещание по обогащению в китайском СМИ 2018 года. На форуме круглого стола этого мероприятия Intel объединилась с отраслевыми экспертами, чтобы «отследить будущее данных Nuggets и взорвать его». «Инновации и изменения» в этой теме, расскажите о тенденции потока данных, поговорите о инновациях и применении данных.
Intel «Media Club» «Наслаждайтесь клубом» проводит форум за круглым столом: «Будущее будущего», «Взрывает инновации»
Торрент данных превосходит воображение и является основой для будущих инноваций
Как исследователи и исследователи на переднем крае отрасли, эксперты сначала поделились своими знаниями и пониманием потока данных.
«Например, регион, который хочет сосредоточиться на оптимизации управления трафиком, может быть цифровой в виртуальном мире. В реальном мире люди, автомобили, вещи смешиваются вместе, но в виртуальном мире легко вытащить и выполнить имитационные эксперименты», Intel Председатель Китайского научно-исследовательского института Сон Цзицян полагает, что это не только мелкая обработка данных, но и углубленный анализ данных с использованием внутренних моделей и законов для прогнозирования: «Это очень большая ценность данных, поток данных может быть далеко за пределами нас. Предыдущее воображение ».
Согласно Дэн Либо, директору отдела промышленных интернет-исследований Китайского института информации и коммуникаций, данные являются основой для инноваций во всех сферах жизни. Все отрасли промышленности будут строить свою будущую конкурентоспособность в океане данных ». Макроскопически данные способствуют нам, как волны. В микрокосмике мы все больше осознаем тот факт, что данные стали неотъемлемой частью общественной жизни ». Он также заявил, что оцифровка в различных областях все еще находится в зачаточном состоянии и движется к всеобъемлющему цифровому обществу. идти.
Профессор компьютерных наук и докторантура Университета Цинхуа, эксперт по искусственному интеллекту Дэн Чжидун взял автопилот в качестве примера для иллюстрации непрерывного появления массивных данных, нам необходимо приблизиться, достичь или превысить человеческий уровень интеллектуальных методов обработки, анализа данных и изучения данных Значение. По его мнению, мы должны столкнуться с конкретными сценариями приложений и конкретными целями и предоставить две поддержки для центрирования данных: во-первых, более сильная вычислительная мощность и, во-вторых, инновационные алгоритмы.
Ху Гупин, старший вице-президент HKUST и президент Института, сказал: «Данные являются основой для многих приложений и многих« питательных веществ ». Данные могут продолжать расти. Одной из причин является высокий спрос, особенно алгоритмы искусственного интеллекта. Способность обрабатывать данные становится более сильной, и поскольку мы должны выполнить соответствующий алгоритм, например, чтобы получить больше данных с большим количеством датчиков для достижения автопилота, это тенденция к положительному или даже экспоненциальному росту.
Хуан Сюнджон, президент Xi'an Yinggu Technology Co., Ltd., считает, что в прошлом многие данные были островными, а одно устройство использовалось. В настоящее время данные проникают во все слои общества и становятся важным фактором производства. Создает остров данных, в больнице создается остров данных, когда эти «острова» все связаны друг с другом, это реальные большие данные, «медицинские данные из-за« острова »разбиты, одиночные, частотные и тотальные Все они имеют огромный поток данных, и этот поток данных имеет большое значение для будущего медицинского здоровья.
Вывести значение данных, какие сценарии приложений?
Наводнение данных - это не только взрыв объема данных, но и изменение формы данных. Если обработка данных и анализ не могут быть эффективно реализованы, данные, которые не могут генерировать значение, станут «трупы данных». Как мы можем избежать этой ловушки?
Intel присоединяется к гостям отрасли, чтобы обсудить поток данных
Песня Jiqiang считает, что есть два ключевых момента: во-первых, постоянная инновация алгоритмов и вычислительная мощность, во-вторых, чтобы сделать данные полезными в подходящем сценарии. Он проиллюстрировал: «Алгоритм глубокого обучения используется в распознавании речи, распознавании лиц, Он должен использовать его хорошо, и есть вычислительная поддержка, применяемая в области безопасности, потребления, автоматического вождения, это сцена, где приложение падает. Оба они удовлетворяются, и данные действительно играют свою ценность.
«Данные на уровне приложений с использованием алгоритмов, чтобы превратить его в полезные вещи, как правило, являются частичной структурой, это первый уровень. Второй уровень - знание или даже принятие решений». Ху Гупин сказал: «Ядро Найдите сцену, а затем найдите данные, которые полезны для решения в сцене. В сцене «найдите конец для поиска данных».
Начиная с перехода от 4G до 5G, автопилот, автомобильная сеть рассматривается как типичная сцена анализа и обработки данных. Итак, какова связь между 5G и автопилотом? Что думает Tang Libo, 5G будет автоматически ездить. По словам Тан Либо, многие функции 5G, такие как высокая пропускная способность, низкая латентность, высокая надежность и совместимость с массивными устройствами, очень подходят для автоматического использования. Вождение и другие промышленные приложения. Далее он сказал: «Автомобильная сеть - это не просто концепция сетевого подключения, это построение будущей экологической системы, а приложения 5G в будущем очень важны».
Дэн Чжидун добавил, что 5G больше нуждается в автоматическом вождении, чем автоматическое вождение, и ему нужно 5G. Автоматическое вождение может быть одной из основных областей, которые действительно могут обеспечить спрос на 5G и способствовать коммерческой посадке на 5G. Многие области не выдвинули такой спрос. Кажется, что 5G приведет к разрушительным изменениям и даже потребует подрывных инноваций в алгоритмах.
Массивные данные также принесли беспрецедентные возможности для возникновения искусственного интеллекта. В 2017 году визуальная разведка обнаружила большую ситуацию в сфере безопасности в Китае. В какой области будет сиять AI в следующем?
По мнению Сун Цзицян, интеллектуальная розничная торговля является перспективным сценарием для приложений. Чтобы завоевать этот престиж, вся индустрия розничных продаж, включая управление дистрибуцией и цепочками поставок, стала системой. Очень легко добавлять порталы непосредственно в интерфейс. Компании, которые получили больше трафика, имеют возможность. Они также должны иметь возможность развертывать облачные вычисления и полностью использовать ценность данных.
Ху Гупинг считает, что медицинская визуализация и фабрики достигнут модернизации промышленности из-за их сочетания с искусственным интеллектом. «В индустрии образования также есть относительно большие возможности. Образование - типичная медленная лихорадка. Объединяя все инвестиции и готовность платить, искусственный интеллект Значение технологии в этой области будет все больше и больше ».