昨日华为在苏州成功举办了“新ICT,让城市更智慧——华为智慧城市生态圈行动计划发布会”,与业界500多位客户、合作伙伴和专家共同讨论了智慧城市发展建设趋势,分享了在智慧城市领域的实践经验,宣布推出华为“一云二网三平台”智慧城市解决方案整体架构,并发布了华为智慧城市生态圈行动计划。
华为企业BG全球智慧城市解决方案部总经理郑志彬博士认为:从技术层面来说,客户建设智慧城市最大的痛点是如何消除信息孤岛,这一方面跟我国电子政务建设历程有关,“十二金”等信息系统都是按照垂直业务部门来建设的,因此造成了纵强横弱的现实情况;另一方面,在一个城市中,通常会有上千种不同的行业应用,这些应用会使用不同的平台来建设,例如会有十几种不同的数据库,不同的中间件,所以在云时代不同厂家建设的信息系统如何兼容也是老大难问题。第三就是现在每个部门都有自己的机房,独立的软硬件平台,到了云时代,如何改造这些机房,共用硬件能力和平台能力,也是当前智慧城市客户要考虑的问题。
智慧城市是一个复杂的巨系统,这就需要很多的业务应用开发商的支持,对于大多数中小企业应用开发企业来说,如何快速快速响应市场需求,孵化创新的方案,并且有展示的平台,而不用太多关注底层的硬件如何匹配、平台如何选择的问题,都是开发者们非常关注的问题,他们希望有一个好的平台支持业务快速开发和集成。
华为有20多年的丰富的ICT基础设施能力,并且有强大的研发能力,我们希望一方面把我们传统的优势能力开放能够集成到智慧城市的应用中,另外我们也希望利用我们强大的研发能力开发一些平台,支撑业务开发者快速进行业务开发,进而帮助客户建设智慧城市。
华为企业BG全球智慧城市解决方案部总经理郑志彬
在会上郑志彬博士发布了华为智慧城市解决方案整体架构:一云二网三平台。
“一云”:云数据中心。基于开放架构,为城市建设融合、开放、安全的云数据中心,整合、共享和利用各类城市信息资源,提升政府服务与决策效率和合理性。
“二网”:城市通信网和城市物联网。为智慧城市建设提供有线+无线宽带网络,为城市构建无处不在的宽带,让城市公共服务触手可及;在物联网领域,华为提供业界最轻量级物联网通信操作系统LiteOS,多种类型的接入网关,是NB-IoT标准的主要贡献者。并提供物联网平台,为城市各行业应用提供物联网数据服务。
“三平台”:ICT能力开放平台、大数据服务支撑平台、业务应用使能平台。通过ICT能力开放平台,将ICT能力进行封装、打包提供给业务应用开发者,使其更便利地调用ICT接口,共同为客户提供智慧城市整体解决方案。与合作伙伴联合提供大数据服务支撑平台、业务应用使能平台,为城市智慧应用提供资源获取自动化、软件开发自动化、运维管理自动化的服务。
此外,华为为智慧城市建设提供端到端信息安全解决方案,包括物理安全、网络安全、主机安全、虚拟化安全、应用安全、数据安全等方面的产品与解决方案,为智慧城市建设保驾护航。
华为智慧城市解决方案整体架构
基于华为“一云二网三平台“架构, 华为与生态圈合作伙伴进行联合开发,共同为客户打造智慧城市整体解决方案,促进智慧城市生态圈与城市的共同发展。截止到目前,华为已经与国家信息中心、国泰新点、海克斯康、广通软件等20多家合作伙伴进行联合解决方案开发。
好文章,需要你的鼓励
新加坡国立大学研究人员开发出名为AiSee的可穿戴辅助设备,利用Meta的Llama模型帮助视障人士"看见"周围世界。该设备采用耳机形态,配备摄像头作为AI伴侣处理视觉信息。通过集成大语言模型,设备从简单物体识别升级为对话助手,用户可进行追问。设备运行代理AI框架,使用量化技术将Llama模型压缩至10-30亿参数在安卓设备上高效运行,支持离线处理敏感文档,保护用户隐私。
阿里达摩院联合浙江大学推出VideoRefer套件,这是首个能够精确理解视频中特定物体的AI系统。该系统不仅能识别整体场景,更能针对用户指定的任何物体进行详细分析和跨时间追踪。研究团队构建了包含70万样本的高质量数据集VideoRefer-700K,并设计了全面的评估体系VideoRefer-Bench。实验显示该技术在专业视频理解任务中显著超越现有方法,在安防监控、自动驾驶、视频编辑等领域具有广阔应用前景。
OpenAI推出新AI模型GPT-5-Codex,能够在无用户协助下完成数小时的编程任务。该模型是GPT-5的改进版本,使用额外编码数据训练。测试显示,GPT-5-Codex可独立工作超过7小时,能自动发现并修复编码错误。在重构基准测试中得分51.3%,比GPT高出17%以上。模型可根据任务难度调整处理时间,简单请求处理速度显著提升。目前已在ChatGPT付费计划中提供。
Sa2VA是由UC默塞德等高校联合开发的突破性AI系统,首次实现图像视频的统一理解与精确分割。通过巧妙融合SAM-2视频分割技术和LLaVA多模态对话能力,Sa2VA能够同时进行自然对话和像素级物体标注。研究团队还构建了包含7万多个复杂视频表达式的Ref-SAV数据集,显著提升了AI在长文本描述和复杂场景下的表现。实验显示,Sa2VA在多个基准测试中达到业界领先水平,为视频编辑、医疗诊断、智能监控等领域带来新的应用可能性。