我们所在的世界,新增了一种吃人的怪物,当它拖着重达几吨的身躯,呼呼呼的在路上狂奔的时候,旁边开私家车的、走路的、骑单车的,都无一不感到胆战心惊,巴不得赶紧躲得远远的,甚至方圆数十米都能感受到它像沙尘暴一样卷土而来。
这种吃人的怪物,就是为现代化建设添砖加瓦功不可没却又让所有人感到害怕的大货车,它还有一个前缀是叫“吃人”。
打开百度,输入“吃人的大货车”,搜索结果足足有155,000个,请注意,每一条结果不再是插科打诨的消遣又或是一条有用无用的知识信息,这里每一条都在昭示着一条生命的逝去。
2010年5月23日凌晨3点,辽宁省阜新市境内铁岭至朝阳高速公路306公里处,一辆半挂货车,因错过出口,掉头后逆行,与一辆卧铺大客车相撞,导致两车起火,造成33人死亡、24人受伤,教训惨痛。事后了解到,半挂货车超载、逆向行驶,大客车严重超员是造成事故后果扩大的原因。
纵览大货车的事故起因,简直是如出一辙,无外乎以下几个:
北京北五环,堪称高科技聚集区的中心,可就是在这样一个小区域里,一个星期连番发生3次“吃人”事件,甚至还有大货车撞人后扬长而去,丝毫不把无辜的生命放在眼里。交通管理失控、事故自动感知和预警、交通数据的分析研判是目前交警部门面临的一大难点。
怎么办?不要指望靠人自身去规范大货车的运行,高科技手段更靠谱。
答案来了。
基于大数据平台的交通集成指挥平台建设方案已在全国迅速铺开,并承担起重要的职责。截止2016年11月中旬,在不到2个月时间合作方案已经先后接到了辽宁、黑龙江、内蒙古、河北等近20个省级或市级交警单位的合作需求。
这朵行业云,来自于交通管理科学研究院和华为的联合开发,交通管理科学研究院在公路交通管理方面丰富的技术经验与实践经验,加上华为云计算、大数据平台FusionInsight等,携手打造的交通集成指挥平台,实现架构的标准化、数据和平台的互联互通,最终业务目标为:
1、构建成全国统一的快速高效的交通应急指挥体系;
2、提高交警执法能力和水平,保证道路畅通安全,规范道路行车秩序,有效防范和减少道路交通事故;
3、实现道路交通状态智能感知、动态交通态势研判发布、交通违法主动干预、机动车缉查布控、突发事件应急处置、警力科学部署指挥等业务管理,构建快速高效交通指挥体系、常态实战的新型勤务机制。
交通集成指挥平台总体架构
交通集成指挥平台的主要功能如下图所示:
有了交通集成指挥平台,不仅可以让违规的大货车无所遁形,还可以通过分析卡口采集的过车数据和全国客运车辆库进行比,准确地分析出凌晨时间非法运营的“红眼客车”,为执法部门惩戒相关的人员提供了决策依据。
交通管理科学研究院之所以选择华为包含云计算、大数据平台FusionInsight在内的行业云解决方案,关键在于华为方案的开放与生态链,譬如华为大数据平台FusionInsight可与标准的Hadoop API对接,在上层支撑各种ISV和应用。
行业云的强大内核来自于:华为分布式云数据中心解决方案SD-DC²。
有关华为数据中心解决方案的更多信息,请访问http://e.huawei.com/cn/solutions/business-needs/data-center/datacenter。
好文章,需要你的鼓励
随着AI模型参数达到数十亿甚至万亿级别,工程团队面临内存约束和计算负担等共同挑战。新兴技术正在帮助解决这些问题:输入和数据压缩技术可将模型压缩50-60%;稀疏性方法通过关注重要区域节省资源;调整上下文窗口减少系统资源消耗;动态模型和强推理系统通过自学习优化性能;扩散模型通过噪声分析生成新结果;边缘计算将数据处理转移到网络端点设备。这些创新方案为构建更高效的AI架构提供了可行路径。
清华大学团队开发了CAMS智能框架,这是首个将城市知识大模型与智能体技术结合的人类移动模拟系统。该系统仅需用户基本信息就能在真实城市中生成逼真的日常轨迹,通过三个核心模块实现了个体行为模式提取、城市空间知识生成和轨迹优化。实验表明CAMS在多项指标上显著优于现有方法,为城市规划、交通管理等领域提供了强大工具。
Meta以143亿美元投资Scale AI,获得49%股份,这是该公司在AI竞赛中最重要的战略举措。该交易解决了Meta在AI发展中面临的核心挑战:获取高质量训练数据。Scale AI创始人王亚历山大将加入Meta领导新的超级智能研究实验室。此次投资使Meta获得了Scale AI在全球的数据标注服务,包括图像、文本和视频处理能力,同时限制了竞争对手的数据获取渠道。
MIT研究团队发现了一个颠覆性的AI训练方法:那些通常被丢弃的模糊、失真的"垃圾"图片,竟然能够训练出比传统方法更优秀的AI模型。他们开发的Ambient Diffusion Omni框架通过智能识别何时使用何种质量的数据,不仅在ImageNet等权威测试中创造新纪录,还为解决AI发展的数据瓶颈问题开辟了全新道路。