Çin Mühendislik Akademisi akademisyeni Li Guojie: Dijital ekonominin gelişimi üzerine düşünmeye değer birkaç konu CNCC 2018
Leifeng.com AI teknolojisi inceleme basını: 2018 Çin Bilgisayar Konferansı (CNCC2018) 25-27 Ekim tarihleri arasında Hangzhou Uluslararası Fuar Merkezi'nde düzenlendi. Konferans, Xiaoshan Bölgesi Halk Hükümeti, Hangzhou, Zhejiang Üniversitesi, Zhejiang Teknoloji Üniversitesi, Zhejiang Gongshang Üniversitesi tarafından üstlenilen Çin Bilgisayar Federasyonu (CCF) tarafından düzenlendi. Hangzhou Dianzi Üniversitesi tarafından ortaklaşa düzenlenmiştir.
Bu yılki konferansın teması "Büyük Veri Dijital Ekonomiyi Yönlendirir". CNCC, aralarında CCF'nin onursal başkanı ve CCF konferansı da dahil olmak üzere, bilgisayar alanındaki yaklaşık 400 tanınmış uzman ve girişimciyi konuşma yapmaya davet etti. Çin Mühendislik Akademisi akademisyeni Li Guojie ve "Dijital Ekonominin Gelişimi Hakkında Düşünülmeye Değer Birkaç Konu" başlıklı raporunda, bu raporda şu noktaları ortaya koydu:
-
Dijital ekonominin gelişimi, `` aşırı sol '' ve `` aşırı sağ''ın müdahalesini ortadan kaldırmalıdır.
-
Büyük verinin etkisinin sayılması zor
-
Yenilik odaklı = toplam faktör üretkenliği
-
Teknolojinin rolünü tarihsel bir perspektiften değerlendirmek
-
Dijital dönüşümün yönü
Aşağıdakiler konuşmasının içeriğidir ve Leifeng.com'un AI Technology Review orijinal amacını değiştirmeden düzenledi. Akademisyen Li Guojie'ye bu makaleyi düzelttiği için teşekkürler.
Artık cephede araştırma ve geliştirme yapmıyorum. Robert E.Kahnın konuşmasını dinledim. Hala böyle bir yaşta araştırma yapıyor. Ona gerçekten hayranım. Sadece büyük veri ve yapay zeka hayranı olabilirim. Amigo kızların rolü. Aşağıda tartışılan teknolojilerin tümü nispeten makro niteliktedir. Ben bir ekonomist değilim.Bir sonraki konuşmacı, Pekin Üniversitesi Ekonomi Bölümü'nden gerçek bir ekonomist olan Profesör Sun Qixiang. Dolayısıyla, ekonomik içerik söz konusu olduğunda, ekonomistlerin önünde sorun çıkarmamak için biraz daha hızlı konuşacağım veya sadece atlayacağım.
Dijital ekonominin gelişimi, `` aşırı sol '' ve `` aşırı sağ''ın müdahalesini ortadan kaldırmalıdır.
Bu konuşmada vurguladığım ana fikirlerden biri, dijital ekonominin gelişmesinin hem sol hem de sağdaki müdahaleyi ortadan kaldırması gerektiğidir. Aşırı sağ müdahale, büyük veri ve yapay zeka gibi yeni nesil teknolojilere cehalet ve bağlılıktır; bu da kaçırılmış geliştirme fırsatlarına yol açar; aşırı sol müdahale, ulusal koşulların göz ardı edilmesi, kör ilerleme ve yeni teknolojiler hakkındaki gerçekçi olmayan yanılsamalardır.
Artık büyük veri ve yapay zeka ulusal stratejiler olarak listelendiğine göre, dijital ekonomiyi yönlendiren yeni teknolojileri coşkuyla benimsemeliyiz, ancak sadece yüzeysel olmamalıyız, aynı zamanda ekonomi adına büyük veri ve yapay zekayı gerçek ekonomiye sağlam bir şekilde entegre etmeliyiz. Gelişim yeni bir ivme kazandırır.
Bugünkü konuşmamın konusu "Dijital Ekonominin Gelişimi Hakkında Düşünmeye Değer Birkaç Soru". Cevap vermeden sadece soru sordum.Sizlerle tartışmayı umuyorum.
2017'de, Çin'in elektronik bilgi endüstrisinin geliri 18 trilyon yuan'a ulaştı ve büyük veriyle ilgili endüstrilerin geliri sadece 470 milyar yuan idi (ulusal büyük veri geliştirme planı, 2020'de bir trilyon yuan'a ulaşmak için büyük veriyle ilgili gelir gerektirir). Geçen yıl, Çin'in büyük veri çekirdek endüstrisinin geliri 23.4 milyar yuan idi (Çin'in yapay zeka endüstrisinin geliri yaklaşık 20 milyar yuan idi).
Büyük verinin temel endüstrisinin sadece 23 milyar yuan olduğu kavramı nedir? Çin'in cilt bakımı maskesi endüstrisinin yıllık geliri 23,6 milyar olup, bu da büyük veri ve yapay zeka temel endüstrisinin şu anda sadece maske endüstrisinin ölçeğine eşdeğer olduğunu göstermektedir. Büyük veri çekirdek endüstrisinin geliri, elektronik bilgi endüstrisinin toplam gelirinin yalnızca yaklaşık binde birini oluşturmaktadır.Böyle küçük bir büyük veri ana endüstrisi nasıl ekonomik dönüşüm ve kalkınma için yeni bir itici güç ve ülkenin rekabet avantajını yeniden şekillendirmek için yeni bir fırsat haline gelebilir?
Anladığım kadarıyla, yüksek kaliteli geliştirmenin tek yolu, kaynak odaklıdan yenilikçi odaklıya geçiş yapmaktır. Veri teknolojisinin özü, "bilişsel" teknoloji ve "karar verme" teknolojisidir. Gücü, nesnel dünya anlayışını derinleştirmede, yeni bilgi üretmede ve yeni yasaları keşfetmede yatar. Büyük veri, dijital ekonominin temel bir üretim faktörüdür ve rolü, her türlü ekonomik faaliyetin daha yüksek verimlilik, daha yüksek kalite, daha fazla sürdürülebilirlik ve daha fazla zeka doğrultusunda geliştirilmesini sağlamaktır.
Büyük verinin etkisinin sayılması zor
Büyük verinin etkisini saymak zor çünkü dijital ekonominin istatistikleri birçok geleneksel endüstrinin katkılarını içeriyor. Sık sık entegre dijital ekonominin oranı hakkında konuşuyoruz. Bu her zaman beni şaşırttı. Dijital ekonomideki artış nedir? nerede? 1980'lerde ekonomist Soro bir paradoks önerdi: bilgisayarlar her yerde görülebilir, ancak verimlilik istatistiklerinde görülemezler. Günümüzde karşıt bir dijital paradoks olabilir: Dijitalleşmenin büyük etkisi genellikle istatistiklerde görülüyor, ancak üretim faaliyetlerinde dijitalleşmenin değerini bulmak kolay değil. Aslında, büyük verinin rolü sadece ekonomik büyümede somutlaşmakla kalmaz, aynı zamanda üretim yöntemlerinde, yaşam tarzlarında, bilimsel araştırma modellerinde, hükümet yönetim modellerinde ve refah iyileştirmelerinde, özellikle de insanların düşünce ve bilişsel yöntemlerinde meydana gelen değişikliklerde somutlaşmıştır. Dijital ekonomi ölçeğindeki istatistiklere çok fazla dikkat etmeyin.
-
Şu anda kullanılan istatistiksel standartlar dijital ekonomi için uygun değildir, çünkü dijital ekonomideki birçok ücretsiz uygulama GSYİH'ya dahil edilmemiştir (Eden'in GSYİH'si 0'dır). Dijital ekonominin getirdiği ürün kalitesindeki büyük gelişme, çok çeşitli ürün ve kullanıcı deneyimindeki bariz iyileşme, GSYİH'ye yansıtılamaz.
-
Farklı kurumların istatistiklerinin kalibresi tutarsızdır ve tahmin edilen dijital ekonominin ölçeği birkaç kat farklıdır. 2015 yılında Birleşmiş Milletler'in istatistiklerine göre, küresel dijital ekonominin ölçeği yalnızca 2,5 trilyon ABD doları idi ve bu, Çin Bilgi ve İletişim Teknolojileri Akademisi tarafından açıklanan Çin dijital ekonomisinin ölçeğinden daha küçük.
Dikkat etmemiz gereken şey, orijinal ekonomik pastanın bir parçasının ne kadar büyük bir dijital ekonomi olarak sayıldığı değil, ekonomik kalkınmaya ne kadar yeni artış büyük veri ve yapay zekanın katkıda bulunduğu ve daha önce kaç yeni ürün sağlandığıdır. Ve yeni hizmetler, ne kadar ekonomik verimlilik ve kullanıcı deneyimi iyileştirildi.
Bazı danışmanlık şirketleri, dijital ekonominin etkisini daha iyi yansıtmaya çalışan McKinseyin iGDP ve Boston Consultingin eGDP'si gibi bazı yeni istatistiksel modeller önermişlerdir.
Dijitalleşmenin değeri daha çok maddi olmayan varlıklara yansıtılır. 1975'te S&P 500 maddi olmayan varlıklar, toplam varlıkların% 17'sini oluşturan yalnızca birkaç yüz milyar ABD dolarıydı. 2018'de, maddi olmayan varlıklar 2 trilyon ABD dolarına ulaşarak toplam varlıkların% 83'ünü oluşturdu. Apple ve Amazon gibi dünyanın en değerli şirketlerinin tamamı dijital şirketler. Bazıları piyasa değerinin değerlenmemesi gerektiğini çünkü bu sadece yatırımcıların değerlemesi olduğunu düşünür, ancak bence piyasa değeri bir şirketin satın alındığı fiyattır.Pazar değeri ile şirket geliri (kar) arasındaki ilişki, bir tavuk ile onun yumurtladığı yumurtalar arasındaki ilişki gibidir. Dijital ekonominin temsili şirketleri, tüm geleneksel şirketleri geride bırakarak en yüksek piyasa değerine sahiptir.Bu, dijital ekonominin ekonomik kalkınmanın gelecekteki yönünü temsil ettiğini ve maddi olmayan varlıkların gerçek para olacağını göstermektedir.
Büyük veri ve yapay zeka ikizler gibidir, ben onlara birlikte veri zekası diyorum ve büyük rolleri aslında tüm bilgi teknolojisinin rolü. Bilgi teknolojisi onlarca yıldır demleniyor ve şimdi yürürlüğe girme zamanı.
Yukarıdaki grafik, elektrifikasyon çağının ve bilgi çağının verimlilik artış eğrisinin oldukça tutarlı olduğunu gösteriyor. Erken dönemde bir süre yavaştı ama bir süre sonra hızlandı. 21. yüzyıl, bilgi teknolojisinin üretkenliğini artırmak için altın bir çağdır. Veri zekası teknolojisinin yükselişi, bilgi işlem gücünün iyileştirilmesinden, depolama maliyetlerinin düşürülmesinden ve ağ iletişim teknolojisinin yaygınlaşmasından yararlanmaktadır. Bir bakıma, büyük verinin zaferi, bilişim teknolojisinin, özellikle Moore Yasası'nın zaferidir. Veri zekası hala etkin bir teknolojidir, elektrik gibi genel bir teknoloji değildir.Teknolojiyi etkinleştirmekten genel teknolojiye kadar geniş ölçekli bir popülerleştirme süreci gereklidir.
Yenilik odaklı = toplam faktör üretkenliği
Büyük verinin rolünden bahsederken, sadece hacme ve büyümeye değil, aynı zamanda nitel değişikliklere de odaklanmalıyız. Büyük veriyi ve yapay zekayı toplam faktör üretkenliği (FTP) açısından daha iyi anlamamız gerekiyor.
İnovasyon dürtüsü, toplam faktör üretkenliğidir. Demiryolu sektörünü yaratan buhar motoru, otomobil sektörünü oluşturan içten yanmalı motor ve elektrik sektörünü oluşturan jeneratörden farklı olarak, büyük veri ve yapay zeka, mevcut sütun endüstrilerine ek olarak yeni sütun endüstrileri yaratmadı. Diğer bir deyişle, büyük veri ve yapay zeka, esas olarak verimliliği artıran ve yapılandırmayı iyileştiren optimizasyon teknolojileridir.Büyük veri ve yapay zekanın ekonomik kalkınma üzerindeki devasa itici etkisini anlamak için verimliliği artırmanın nedenlerini bulmak gerekir.
Çin yeni döneme girerken, Çinin demografik temettüleri ortadan kalktı ve sermayenin getirisi de düşüyor. İnovasyona yönelmek, toplam faktör üretkenliğine dönmek anlamına geliyor.
Yukarıdaki grafik, 1900-1929'da sadece Japonya'nın TFP'ye% 50'den az katkıda bulunduğunu göstermektedir. Çin'de çoğu yıldaki TFP katkı oranı% 30'un altındaydı, 1995'ten 2005'e yaklaşık% 30'da kaldı ve 2006'dan 2013'e% 21'e düştü.
2014 yılında Çin'in TFP'si ABD seviyesinin yalnızca% 43'üne denkti. 2035'te Amerika Birleşik Devletleri'ndeki% 60 TFP seviyesini aşmak için Çin'in TFP'nin ortalama yıllık büyüme oranının% 2,7'ye (Amerika Birleşik Devletleri'nde% 1) ulaşması gerekiyor. Lütfen, 2008'den sonra Çin'in TFP'sinin artmadığını, ancak yıllık% 2'nin altında bir artışla düştüğünü unutmayın. 2013 yılında biraz toparlanmaya başladı, ancak ekonomik büyümeye katkısı sadece% 20 civarındaydı. Büyük veri ve yapay zeka hakkında konuşuyoruz, ancak bu teknolojiler şu anda TFP'nin iyileştirilmesini önemli ölçüde destekleyemiyor.
Ulusal Bilgi Merkezi akademisyenleri Çin'in TFP'sini parçaladılar.Böyle son derece alakalı şeyleri ayırt etme yetenekleri için onlara hayranlık duyuyorum. Toplam faktör verimliliği TFP teknolojisi, teknolojik ilerleme, teknolojik verimlilik, ölçek verimliliği ve dağıtım verimliliğinin ürünü olarak ayrıştırılır. Diğer bir deyişle, TFP'nin büyüme oranı, teknolojik ilerleme, teknik verimlilik, ölçek verimliliği ve tahsis verimliliğinin büyüme hızlarının toplamına eşittir.
Ayrıştırmanın sonuçları, Çin'in ekonomik büyümesine en büyük katkının ölçek verimliliği olduğunu, tahsis verimliliğinin ikinci sırada olduğunu ve teknolojik ilerlemenin üçüncü sırada olduğunu, katkısının azaldığını ve en az katkının teknik verimlilik olduğunu göstermektedir.
Geçmişte endüstriyel ekonomi, işbölümüne, uzmanlaşmaya ve bireysel çeşitlerin ölçeğine vurgu yaparak ölçek ekonomilerini takip etti. Mevcut yeni ekonomi, çeşitliliğin çeşitlendirilmesine ve bireyselleştirilmesine vurgu yaparak kapsam ekonomilerini takip ediyor. Ancak, bireyselleşme ve çok yönlülük çelişkili, bu da sık sık bahsettiğim "Böcek Paradoksu". Gelecekteki Nesnelerin İnterneti ve yapay zeka uygulamaları pek çok çeşidi olan böcekler gibi olabilir.Bu uygulamaları geniş ölçekte üretmek isterseniz çatışmalar ortaya çıkacaktır. Bu çelişki ancak büyük veri ve akıllı teknoloji ile çözülebilir.
Veri odaklılığın teknik verimliliği artırmaya odaklanılması gerektiğini vurgulayın. Teknik verimlilik, belirli bir girdi altında maksimum çıktı elde etme yeteneğini ifade eder ve teknik verimliliği iyileştirmek için çaba gösterilmelidir. 2001'den 2013'e kadar Çin'in teknik verimliliğindeki ortalama yıllık değişim oranı negatif% 0,02 idi. 2008 ile 2013 arasındaki dönemde, Çinli büyük veri şirketlerinin teknik verimliliğindeki ortalama değişim oranı negatif% 5,9 idi. Düşük teknik verimlilik, ülkemizin bariz bir eksikliğidir.
Amerika Birleşik Devletleri'ndeki Texas Üniversitesi, birden çok endüstrinin ve büyük şirketlerin veri kullanım oranı ve kişi başına çıktı oranı üzerine kapsamlı bir araştırma yaptı.Sonuçlar, veri kullanım oranındaki% 10'luk bir artışın, Fortune 100 şirketlerinin kişi başına üretimini% 14,4 artıracağını gösterdi. Bir şehrin veya bölgenin iyi gelişip gelişmediği, ne kadar ekipman eklendiğine ve ne kadar veri toplandığına bağlıdır, ancak esas olarak girdi ve çıktının verimliliğinin iyileştirilip iyileştirilmediğine bağlıdır.
Büyük veri analizinin mevcut enerji verimliliği çok düşüktür. Yüksek performanslı bilgi işlem G düzeyine ulaştı (yani, joule başına 1 milyar işlem, GOPJ) ve Hadoop ve Spark kullanan büyük veri işlemleri joule başına yalnızca 1.000 işlemi tamamlayabilir ve enerji verimliliği, yüksek performanslı hesaplamadan farklıdır 4 TOPJ'ye ulaşan Kambriyen çipleriyle kıyaslandığında, 5 büyüklük sıralaması bir yana (yani, joule başına trilyon işlem).
Teknolojinin rolünü tarihsel bir perspektiften değerlendirmek
Son iki yılda yapay zeka popüler hale geldi.Birçok insan bilgi çağının geçtiğine ve büyük verinin patlamasının da geçtiğine inanıyor ve şimdi yeni bir yapay zeka çağına girdi. Şu anda hangi çağda olduğumuz, tarihsel bir perspektif gerektiriyor. Temel bir bilimsel paradigma olarak, veri teknolojisinin etkisi yapay zekadan daha uzun olabilir, ancak yapay zeka teknolojisi daha yıkıcıdır.
Sanayi çağı gibi bilgi çağı da uzun sürecek. Yapay zekanın yeniden canlanması, bilgi çağında yeni bir zeka aşamasına işaret ediyor. Bu aşamadaki yapay zeka, aslında bir bilgi işlem teknolojisidir. Bilgi çağı dijitalleşme, ağ oluşturma ve zeka gibi birkaç aşamadan geçecek. Bilgi çağına veda ettiğimizi ve akıllı çağa girdiğimizi söylemek biraz abartılı.
Büyük verinin ve yapay zekanın stratejik rolünü küçümsememeliyiz, ancak yapay zeka ve büyük veriye ilişkin aşırı ve gerçekçi olmayan beklentilere sahip olmamalıyız. Halihazırda ivme kazanmada çok iyi rol oynayan ülkemizin çeşitli yerlerinde pek çok yapay zeka konferansı düzenlenmiştir.Bir sonraki adım, temel, pragmatik ve pragmatik vurgular yapmaktır.
Şu anda yapay zeka biraz "kuşatma", şehirdeki insanlar dışarı çıkmak istiyor, şehir dışından insanlar girmek istiyor. Yapay zeka üzerine gerçekten araştırma yapan uzmanlar genellikle konuşmalarında daha temkinli davranıyor, çok konuşmuyor ve yapay zekanın her şeye kadir olmasıyla övünen veya yapay zeka tehditleri teorisini yayanların çoğu, yapay zeka araştırmalarında gerçekten uzman değiller.
Bilim adamlarının istatistiklerine göre, 1956'dan 2018'e kadar yapay zeka alanında 8.635 makale, makine öğrenimi üzerine 5.023 makale ve örüntü tanıma üzerine 6.254 makale dahil olmak üzere 290.000'den fazla araştırma makalesi yayınlandı. Bu gazetelerin patlama dönemi geçen yüzyılda yoğunlaştı.
Derin öğrenmenin mucidi Hinton, geçtiğimiz günlerde, "Benim bakış açım, tüm geri yayılımı geride bırakmak ve ocağı yeniden başlatmak." Dedi.
Amerikan Bilimler Akademisi üyesi Profesör Jordan, önümüzdeki 30 yıl içinde yapay zekanın yaratıcılığa ve esnekliğe ulaşamayacağına inanıyor. Şu anda yapay zeka teknolojisi yeterince güçlü değil ve teorik olarak eksiksiz bir disiplin olmaktan çok uzak.İnsanların yapay zeka beklentileri çok yüksek.Akıllı sistemlerin inşasına rehberlik etmek için beyin bilgimizi kullanabileceğimiz bir çağa henüz girmedik.
Bu yılki Nobel Ekonomi Ödülü Sahibi William Nordhaus (Solo'nun bir öğrencisi) "Ekonomik Bir Tekilliğe Yaklaşıyor muyuz?" Başlıklı bir makale yayınladı. "Gazete işaret etti: Çoğu ekonomik gösterge" tekillik geliyor "yargısını desteklemiyor.
Bazı ekonomistler, ekonomik kalkınmada 50-60 yıllık uzun bir dalga döngüsü olduğuna ve büyük veri ve yapay zekanın bilgi çağında yeni bir uzun ekonomik dalgayı tetikleyebileceğine inanıyor. Dördüncü dalganın önemli itici gücü elektronik bilgisayardır ve beşinci dalganın önemli itici gücü İnternet, mobil iletişim ve yazılımdır. Şu an hızlı bir gelişme değil, beşinci durgunluk dalgasındayız ... Bu dönemde yeni icatlar çıkarsa 2030 civarında yeni bir dalga ortaya çıkabilir. Hakim teknolojilerin altıncı dalgası yapay zeka ve büyük veri olabilir. , Nesnelerin İnterneti, yaşam bilimleri gibi yeni teknolojileri de içerir.
Bu yüzyılın başında, Amerikan Mühendislik Akademisi, akademisyenleri, geçtiğimiz 100 yılda 20. yüzyılı derinden etkilediği teknolojiler konusunda oylamaya davet etti. Listenin başında elektrik, arabalar, uçaklar ve musluk suyu yer alıyor. Bilgisayarlar yarım asırdan fazla bir geçmişe sahip olsalar da sekizinci sırada. Bir teknolojinin dünya üzerindeki etkisi yüz yıl sonrasına kadar görülmeyecek. Binlerce yıldır insan hayatı üzerinde en büyük etkiye sahip olan teknoloji gaz lambası, çünkü onsuz geceleri karanlık olacaktı.
20. yüzyılın başında internet ve cep telefonlarının bu kadar popüler olacağını kimse düşünmemişti. İnsanlığın bilinmeyen alanı, bilinen alandan çok daha büyüktür ve 21. yüzyılın sonunda neyin popüler olduğuna karar vermek de zordur. Büyük veri ve yapay zekanın 21. yüzyılın en büyük teknolojisi olup olmayacağı şu anda kesin değil. Önümüzdeki 100 yılda biyoteknoloji, sağlık teknolojisi, yeni enerji ve yeni malzemelerin etkisi yapay zekanın etkisinden daha az olamaz.
Dijital dönüşümün dönüşümü nedir
"Dijitalleşme" nin İngilizce'de biri Dijitalleştirme ve diğeri Dijitalleşme olmak üzere iki terimi vardır. Dijitalleştirme, bilginin sayısallaştırılması anlamına gelir ve dijitalleşme, iş modellerini değiştiren iş süreçlerinin dijitalleştirilmesi anlamına gelir. Şu anda izlenen dijital dönüşüm, üretim modu, çalışma modu ve karar verme modunun çok yönlü bir dönüşümüdür. Mobike, GPS konumlandırma ve 4G iletişim teknolojisini benimseyerek geleneksel bisiklet endüstrisini dönüştüren tipik bir dijital dönüşüm örneğidir.
Şu anda, Çin'in hizmet sektörü% 50'lik bir paya sahip ve Çin'in kişi başına GSYİH'sına yakın ülkelerdeki hizmet sektörü% 60'a ulaştı. Çin'in hizmet sektörünün oranı hala düşük.
Dijital dönüşümün ilk amacı, sektörlerin dağılımını değiştirmek ve üretici hizmet sektörünü güçlü bir şekilde geliştirmektir. Ülkemizin üretici hizmet sektörü, Amerika Birleşik Devletleri ve Güney Kore'den çok daha düşük oranlara sahiptir. Büyük verinin ve yapay zekanın katkısı doğrudan endüstriyel dağıtımda görülemez ve rolleri diğer endüstrilerin gelişimine entegre edilmelidir.
İkinci hedef, geleneksel işletmelerden dijital işletmelere geçmektir. Çin'in üst düzey CNC sistemleri ile dijital takım ölçüm cihazları ve yabancı ülkeler arasında 20 yıllık bir fark var.Şimdi uygulama senaryolarının olduğu akıllı ürünler yok ve akıllı ürünlerin olduğu uygulama senaryoları yok.İkisi arasında bir boşluk var.
Üçüncü hedef, teknoloji tabanlı KOBİ'leri güçlü bir şekilde geliştirmektir. Büyük işletmeler, küçük ve orta ölçekli işletmelerin teknolojik yenilik ve başarı dönüşümü pazarıdır.Büyük işletmeler büyük ve kapsamlıysa, her şeyi bağımsız olarak geliştirmeleri ve bağımsız fikri mülkiyet hakları hakkında konuşmaları gerekir, bu durumda yenilik zinciri kapatılacaktır. Almanya, güçlü bir küçük ve orta ölçekli işletme grubunu "gizli şampiyon şirketler" olarak adlandırıyor. Almanya ve Japonya'daki birçok şirket, onlarca yıldır yalnızca bir ürün üretti ve çok iyi faydalarla dünyaca ünlü bir üne kavuştu. Yüksek teknolojili küçük ve orta ölçekli işletmeleri sofistike teknolojilere dönüşmeye teşvik etmek için, her sektörün hem dijital teknolojiyi hem de endüstri operasyonlarını anlayan küçük işletmeleri olmalıdır. Hükümet öncülüğünde yetişmek için daha uygundur, yenilik odaklı geliştirme için uygun değildir. İnovasyon piyasa yönelimine dayanır ve girişimci ruhla şekillenir. İnovasyon odaklı, rekabet politikasına dayanmalıdır.
Dijital ekonominin gelişmesinin `` en ağır '' durumu değiştirmesi gerekiyor
Listeye giren en büyük 2000 küresel şirket listesinde, Amerika Birleşik Devletleri'nde 14 çip şirketi ve 14 yazılım şirketi var ve Çin'de bir tane yok. Çin'de yapay zekanın temel, teknik ve uygulama katmanlarındaki yeteneklerin oranları sırasıyla% 3,3,% 34,9 ve% 61,8 iken, Amerika Birleşik Devletleri'ndekiler sırasıyla% 22,7,% 37,4 ve% 39,4'tür. Temel yetenek oranımız ciddi şekilde düşük ve çok ağır. , Temel güçlü değil.
Moore Yasası sınırına yaklaşırken, büyük veri ve yapay zeka hesaplama üstel bir büyüme gördü ve bilgisayar sistemi mimarisi önemli bir itici faktör haline geldi. Şu anda bulut sunucularının% 1'inden daha azı AI hızlandırma hizmetleri sağlıyor. Yapay zekanın her yerde bulunabilmesi için iş hacminin 100 kattan fazla artırılması gerekir.
İşte daha aşina olduğum büyük veri ve yapay zeka temel katmanında birkaç teknolojik atılım.
-
Kambriyen MLU100 zirvesi 166 TOPS'a ulaştı. Sadece akıllı çipler yapmakla kalmadılar, aynı zamanda önceki karmaşık talimat sisteminden (CISC) ve azaltılmış talimat sisteminden (RISC) mevcut fonksiyonel talimat sistemine (FISC) teorik temelde atılımlar yaptılar.
-
Haiguang No. 1 yüksek performanslı genel amaçlı işlemci, genel olarak uluslararası düzeyde en gelişmiş sunucu CPU'larına ulaşmış, yerel aygıt yazılımına ve işletim sistemlerine uyarlanmış ve yaklaşık 100 kullanıcının veri merkezlerinde başarıyla yerelleştirilmiş ikame testleri gerçekleştirmiştir.
-
Ruixin yüksek verimli işlemci benim tarafımdan yönetiliyor. 973 projesinin bilimsel bir araştırma sonucudur. Yüksek verimli bilgi işlem senaryolarının yüksek eşzamanlılık ve güçlü gerçek zamanlı gereksinimlerini karşılamak için zamana duyarlı bir veri akışı mimarisi önerir.
-
Çin Bilimler Akademisi Bilgisayar Teknolojisi Enstitüsü tarafından geliştirilen düşük entropili bulut bilişim sisteminin sunucuda etiketlenmesinin ardından, gecikme süresi kullanıcıların% 99'u için 30 kat kısaltıldı ve bu da bulut bilişimde kullanıcı deneyimi ile sistem verimliliği arasındaki çelişkiyi çözdü.
Leifeng.com AI Teknolojisi İncelemesi
