2015年12月11日至12日,由新疆自治区人民政府主办、新疆自治区经信委和克拉玛依市人民政府承办、华为公司协办的 “新疆‘天山云’应用现场会”在克拉玛依召开。新疆自治区政协副主席、自治区人民政府党组成员、自治区党委改革办常务副主任刘建新,自治区经信委党组书记、主任胡开江,克拉玛依市委书记、人大常委会主任陈新发,克拉玛依市委副书记、市长张红彦,自治区经信委党组成员、副主任毕开春,华为企业云相关负责人以及自治区党委机要局、商务厅、文化厅、农业厅等近30个相关部门和阿勒泰地区、塔城等16个地州分管领导和企业等200余人出席了本次活动。
克拉玛依市委书记、人大常委会主任陈新发表示,此次现场会在克拉玛依召开,充分体现了自治区对发展云计算和大数据产业的重视,也是对克拉玛依发展云应用的充分肯定,克拉玛依将继续探索推动云计算在各个领域的广泛应用,加快建设克拉玛依云计算产业园,全力推动新疆“天山云”更好更快发展。
国家工信部、自治区经信委对云计算政策的解读为新疆发展云计算产业提供了很好的政策依据。现场会以工信部电子工业标准化研究院副总工程师王宝艾对《云计算综合标准化体系建设指南》的解读为引导,毕开春副主任对自治区《关于云计算产业发展的若干政策(送审稿)》进行了介绍和现场意见征求。
克拉玛依部署在华为企业云之上的智慧城市为全疆提供了经验示范。克拉玛依市委常委杜勇以“云舞新疆 共赢未来”为主题,介绍了克拉玛依 “智慧城市”云应用的经验。截至到目前,克拉玛依携手华为企业云先后完成了智慧社区云、电子政务云、行政审批云、智慧医疗云、智慧教育云、数字城管云、智能交通云、公安视频云、诚信体系云“九朵云”的应用部署和上线运行;智慧社区云、电子政务云已开始向北疆西部的“四地五师”服务。
刘建新副主席充分肯定了华为和克拉玛依的做法和经验,明确了要从解决好关键问题、路径问题、方法问题和产业发展问题入手,各地州市行署(政府)和自治区相关部门找好切入点,放下惯性,放下包袱,放开眼界思路,注重学习借鉴,注重嫁接应用,抓好试点示范,以广泛应用为基础来带动产业发展。
华为企业云相关负责人指出华为公司在云计算、大数据领域一直保持非常高的核心技术研发投入,自与克拉玛依合作以来,有效支撑了克拉玛依、阿勒泰地区等地市的智慧城市建设;未来,华为企业云将为自治区各地市城市云建设提供全方位的基础设施服务能力,助力自治区各部门打造云平台。克拉玛依红有软件股份有限公司、新疆中亚商品交易中心在克拉玛依云服务模式中分别基于华为云平台分别提供应用支撑与集成、运营与融资的服务,与华为企业云形成了一体化的解决方案。
会议期间,刘建新副主席、陈新发书记、张红彦市长、华为企业云副总裁王彤共同为新疆“天山云”启动了“华为云平台”上线仪式。
大会期间,与会代表集体参观了克拉玛依华为云服务数据中心,纷纷对华为企业云的产品丰富性、平台安全性表示赞叹。当代表们来到位于石油数据中心的智慧城市应急指挥大厅、克拉玛依市中心医院现场体验了华为云平台上的9朵“智慧城市”云应用,代表们纷纷表示:克拉玛依“智慧城市”云应用带来的便捷和高效令人感到非常震撼。来自塔城地区、阿勒泰地区、兵团第六师五家渠市、自治区公安厅介绍了采用华为云服务的经验,以自身实践讲述了新疆“天山云”应用如何落地生根,为自身所在地市和部门提供了便捷高效的服务。
未来,华为企业云将携手新疆自治区人民政府和克拉玛依人民政府,联合本地合作伙伴,继续推进新疆“天山云”应用,以广泛应用为基础来带动新疆云计算大数据产业发展,将新疆“天山云”建设成为丝绸之路经济带信息高速公路网的服务核心区,支撑新疆丝绸之路经济带核心区建设。
好文章,需要你的鼓励
随着AI技术不断发展,交通运输行业正迎来重大变革。MIT研究显示,AI将很快自动化价值650亿美元的交通工作,大幅提升运输效率。从陆地到海空,AI正在推动全方位的交通创新。斯坦福专家强调,AI将通过基础模型、合成数据和数字孪生等技术,实现从单一车辆自动化到整个交通网络优化的跨越式发展,同时解决可持续性、安全性和公平性等关键挑战。
香港科技大学团队发表重要研究,开发GIR-Bench测试基准评估统一多模态AI模型的推理与生成能力。研究发现即使最先进的AI模型在理解与生成之间也存在显著差距,无法有效将推理过程转化为准确的视觉生成,为AI行业发展提供重要警示。
波兰研究团队开发ORCA数学基准测试,对五个主流大语言模型进行评估。结果显示ChatGPT-5、Gemini 2.5 Flash、Claude Sonnet 4.5、Grok 4和DeepSeek V3.2的准确率均低于63%。测试涵盖生物化学、工程建筑、金融经济等七个领域的500道数学题目。研究发现模型主要在四舍五入和计算错误方面存在问题,表明自然语言推理进步并未直接转化为可靠的计算能力。
Meta超级智能实验室联合麻省理工学院开发了SPG三明治策略梯度方法,专门解决扩散语言模型强化学习训练中的技术难题。该方法通过上下界策略为AI模型提供精确的奖惩反馈机制,在数学和逻辑推理任务上实现了显著性能提升,为AI写作助手的智能化发展提供了新的技术路径。