Wie sollte die Entwicklung nachgelagerter KI-Anwendungen praktiziert werden, während die digitale Wirtschaft weiter wächst?

Seit 2020, als die Entwicklung der KI begonnen hat, sich in Richtung Produkt- und Branchenintegration zu bewegen, sind die durch KI erzielten kommerziellen Einnahmen zu einem Schlüsselindikator zur Messung der umfassenden Stärke eines Technologiegiganten in Bezug auf Technologiestrategie, Produktplanung und Ökologie geworden Bau usw. Verwenden Sie dies als Indikator.

Im Kontext der anhaltenden Expansion der digitalen Wirtschaft stehen Unternehmen aus allen Gesellschaftsschichten vor der dringenden Notwendigkeit, digitale Technologielösungen zu nutzen, um eine Transformation zu erreichen. Dies wird die starke Entwicklung der künstlichen Intelligenz weiter vorantreiben. Dank des kontinuierlichen Fortschritts der digitalen Technologie und der Innovation von Geschäftsmodellen sowie der zunehmenden Bereitschaft traditioneller Industrien zur Transformation und Modernisierung ist die digitale Transformation heute zu einem allgemeinen Trend geworden, und der Segen der künstlichen Intelligenz ist zu einem unvermeidlichen Trend geworden.

Da die durch die industrielle Digitalisierung geschaffene Datenbasis immer ausgereifter wird, sind KI-Technologien in der Trainingsschicht (Lernfähigkeit), der Wahrnehmungsschicht (Fähigkeit zum Empfang von Informationen) und der kognitiven Schicht (Fähigkeit zur Informationsanalyse) ausgereift und nun offiziell Mit dem Eintritt in die Phase der industriellen Nutzentransformation praktischer Anwendungen haben gleichzeitig umfangreiche Industriepraktiken der künstlichen Intelligenz umfassendere Anwendungsszenarien ermöglicht, wie z. B. Risikokontrollbewertung, technischer Betrieb und Wartung, Biopharmazeutika, Logistik und Fracht usw Die reichhaltigen Anwendungsszenarien haben auch den strukturellen Ausbau der KI-Branche beschleunigt.

Wie kann man KI und Branchenimplementierung organisch integrieren? Wie soll die Entwicklung nachgelagerter Anwendungen künstlicher Intelligenz praktiziert werden? Die Sonderveranstaltung „AI Empowering Industrial Practice“ von AISummit sollten Sie sich nicht entgehen lassen!

Sondersitzung für den Gipfel

Am 6. und 7. August 2022 findet die AISummit Global Artificial Intelligence Technology Conference wie geplant in Form einer Online-Liveübertragung auf der offiziellen Website der Konferenz mit geschätzten 100.000 Teilnehmern statt Teilnehmer. Unter dem Motto „Drive·Innovation·Digital Intelligence“ richtet sich diese Konferenz hauptsächlich an mittlere bis obere Technologiemanager und technische Praktiker von Technologieunternehmen, Unternehmensmanager, die eine digitale Transformation planen/aktuell durchführen, und an Personen, die sich für diesen Bereich interessieren von künstlicher Intelligenz und Unternehmern. Die Konferenz wird außerdem fast hundert technische Eliten bekannter Internet-Technologieunternehmen, Manager traditioneller Unternehmen in der Zeit der digitalen Transformation sowie Experten und Wissenschaftler hochmoderner akademischer Einrichtungen einladen, um gemeinsam die treibenden Kräfte der Branche für künstliche Intelligenz zu diskutieren und zu diskutieren Spitzeninnovationen in der künstlichen Intelligenz. Lassen Sie uns über die Welle der „digitalen Intelligenz“ im Zeitalter der künstlichen Intelligenz sprechen.

Auf dieser AISummit-Konferenz diskutierten in der Sondersitzung „AI Empowering Industry Practice“ viele hochrangige technische Führungskräfte und Experten der Branche, wie Ant Group, Baidu, Taifan Technology, Cloud Wisdom, Fuyou Trucks usw Geschäftspraxis Aus der Perspektive der KI teilen wir fortgeschrittene Fälle und technisches Denken zur KI-gestützten Industriepraxis.

Details zum Thema

Thema 1: Ant Green Intelligent Capacity Technology Practice

Referent: Jiang Wei, Leiter des Risk Intelligent High Availability Algorithm der Ant Group Technology Risk Department

Inhaltsvorschau:

Cloud-nativ im großen Maßstab online Unter ihnen sind Fehler hauptsächlich auf Änderungen und Kapazitäten zurückzuführen. Das Auftreten von Fehlern kann zu Betriebsunterbrechungen und Produktionsunfällen führen, was zu enormen wirtschaftlichen Verlusten und konzentrierten Kundenbeschwerden führt. Wir wenden Algorithmusmodelle an, um eine Änderungsrisikoerkennung und eine automatische Kapazitätsbewertung zu erstellen, um die Zuverlässigkeit des Ant-Systems zu verbessern und eine hohe Verfügbarkeit sicherzustellen.

Erkennung von Änderungsrisiken: Überwachen und erkennen Sie automatisch Schwankungen bei Chargenänderungsindikatoren, fangen Sie abnormale Änderungen effektiv ab und reduzieren Sie Änderungsfehler erheblich.

Automatische Kapazitätsbewertung: Bewerten Sie automatisch den Ressourcenbedarf von Online-Anwendungen, steuern Sie die Erweiterung genau und Rückgang der Online-Bewerbungen, Kosten und Risiken effektiv ausgleichen.

In diesem Austausch wird Jiang Wei, Leiter des risikointelligenten Hochverfügbarkeitsalgorithmus der Technologierisikoabteilung der Ant Group, die Praxis der Ant Group in der grünen intelligenten Kapazitätstechnologie vorstellen. Seine Risikoidentifizierung und Kapazitätsbewertung haben die Systemzuverlässigkeit und -garantie erheblich erreicht Wirkung.

Thema 2: Arzneimittelforschung und -entwicklung mithilfe des großen Biocomputing-Modells von Baidu Mit seinen intelligenten und automatisierten Funktionen wird es hauptsächlich in den Bereichen öffentliche Gesundheit, Krankenhausmanagement, medizinische Bildgebung, medizinische Roboter, Arzneimittelforschung und -entwicklung, Gesundheitsmanagement, Präzisionsmedizin und medizinische Bezahlung eingesetzt. Obwohl sich „KI + medizinische Versorgung“ noch in einem frühen Stadium befindet, mit einem relativ geringen Grad an kommerzieller Anwendung und einer geringen Gesamtmarktdurchdringung, verfügt „KI + medizinische Versorgung“ über einen sehr großen Entwicklungsspielraum. KI kann nicht nur das Management sowie die Forschung und Entwicklung von Krankenhäusern und Pharmaunternehmen unterstützen, sondern auch medizinischen Einrichtungen dabei helfen, den Grad der medizinischen Modernisierung zu verbessern und den wachsenden Bedarf der Bewohner an medizinischer Versorgung zu decken.

In dieser Mitteilung wird Fang Xiaomin, Baidus leitender Forschungs- und Entwicklungsingenieur und Leiter der KI+-Arzneimittelforschungstechnologie, Baidus neue Ergebnisse in der Arzneimittelforschung und -forschung mithilfe von Biocomputing-Großmodellen vorstellen. Diese Technologie kann die Modellierung von Verbindungen und Proteinen vervollständigen und bemerkenswerte Ergebnisse erzielen Ergebnisse.

Thema 3: Alles abbilden, von Königsberg bis zur Stärkung aller Branchen

Referent: Ma Guoning, stellvertretender General Manager von Taifan Technology

Inhaltsvorschau:

Mit der zunehmenden vertikalen Anwendung künstlicher Intelligenz in der industriellen Praxis, As time Wie es heißt, scheint die KI-Technologie bei der Überwindung des „Neck-Choke“-Problems in Hunderten von Branchen auf doppelte Engpässe in Theorie und Umsetzung gestoßen zu sein.

Dieser Beitrag stammt von Ma Guoning, stellvertretender General Manager von Taifan Technology, angefangen beim Wissensgraphen, einer wichtigen Technologie im Bereich der kognitiven Intelligenz, bis hin zur Erweiterung des berühmten Königsberg-Sieben-Brücken-Problems, das von Euler vorgeschlagen wurde, bis hin zur Verwendung von Graphen -Edge Theorie und Technologie in Bereichen wie Theorie usw., um die Probleme zu lösen, die bei der praktischen Anwendung von Wissensgraphen auftreten, wie z. B. komplexe Entitäten, schwieriger Abruf und übermäßiger Aktualisierungsaufwand. Gleichzeitig wird vorgestellt, wie ein Diagramm erstellt wird Ein effektives Plattformtool zur kostengünstigen und hocheffizienten Lösung verschiedener Branchenprobleme. Schließlich zeigt es die verschiedenen Möglichkeiten und Richtungen auf, die durch KI und industrielle Ermächtigung entstehen .

Thema 4: Vom Labor zum Desktop des Benutzers, der Weg zur KI-Implementierung

Referent: Zhang Boyun Smart CTO

Inhaltsvorschau:

In den letzten Jahren wurde KI in verschiedenen Branchen weit verbreitet und hat verschiedene Branchen gefördert Die Intelligenz hat das Management- und Entscheidungsniveau, auch in der IT-Branche selbst, erheblich verbessert. Die Anwendung von KI auf den IT-Betrieb und die IT-Wartung, auch bekannt als AIOps, ist ein Hotspot für KI-Anwendungen in der IT-Branche. Die Gründe dafür sind nicht schwer zu verstehen: Einerseits sind IT und Geschäft nicht mehr getrennt, da IT-Systeme immer näher an das Geschäft heranrücken, insbesondere in vielen Unternehmen, in denen die IT das Geschäft ist (z. B. Banken), und die Bedeutung der IT ist selbstverständlich; andererseits werden IT-Systeme immer komplexer und ihre Verwaltung immer schwieriger. Der effiziente Betrieb und die Wartung sind zu einem Problem geworden, mit dem sich IT-Abteilungen und sogar CIOs auseinandersetzen müssen, insbesondere bei großen Rechenzentren. KI-Technologie gilt als wirksame Lösung für dieses Problem und erfreut sich zunehmender Beliebtheit.

In diesem Beitrag teilt Zhang Bo, CTO von Cloud Intelligence, Informationen zum intelligenten Betrieb und zur Wartung in der AI2B-Branche und erklärt, wie KI-Algorithmen in der Branche angepasst und implementiert werden und wie KI-Engineering in der Branche angepasst und implementiert wird Gleichzeitig wurden praktische Fälle von Unternehmensentwicklungstechnologie in der Branche ausgetauscht.

Thema 5: Technische Anwendung des autonomen Fahrens in der Kofferraumlogistik

Referent: Chen Guanling Fuyou Truck Technology Partner

Inhaltsvorschau:

„KI + Transport“ bezieht sich auf Transportsystemmanagement, Reisenavigation und Interaktion im Auto und andere Verkehrsverbindungen, die künstliche Intelligenz, das Internet der Dinge, Cloud Computing, Big Data, 5G und andere Technologien nutzen, um einen intelligenten Transport zu erreichen und so den städtischen Transportkomfort zu verbessern, die Geschwindigkeit des Straßenverkehrs zu erhöhen und das interaktive Erlebnis von Menschen und Fahrzeugen zu optimieren.

In Bezug auf die Reisenavigation kann KI auf Straßendateninformationen in Echtzeit zurückgreifen, um Routenbedingungen, historische Fahrzeiten und andere Daten zu erfassen und durch die Analyse umfangreicher Big Data den besten Reiseplan zu berechnen.

In diesem Austausch stellte Chen Guanling, technischer Partner von Fuyou Trucks, die KI-gestützte Kofferraumlogistik vor, also die technische Anwendung des autonomen Fahrens in der Logistikbranche. Er teilte die vielen langfristigen Schwachstellen des Straßengüterverkehrs und erläuterte, wie das autonome Fahren in Häfen tatsächlich umgesetzt wird, und eine detaillierte Analyse der Herausforderungen und Vorteile der autonomen L4-Lkw-Technologie. Schließlich wurde ein kommerzielles Open-Source-Betriebsszenario für autonome Fahrunternehmen vorgestellt umfassende Analyse aus den drei Perspektiven Technologie, Umsetzung und Praxis Die integrierte Entwicklung von KI und Logistik.

Reservierungsmethode

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