对于速度与激情8的飙车开挂神技,铁粉们多少有些审美疲劳,反倒是这部影片的黑科技令人大开眼界。终极大BOSS塞隆女神是一个神化的黑客,直接黑进了每一辆带自动驾驶功能的汽车,然后根据强大的GIS(地理信息系统)规划好攻击路线,灵活地组成了僵尸车队,俨然一部汽车版的釜山行。
(剧照,仅作示意)
而现在,这个黑科技已飚出银幕,进入我们的生活。中国政府正在做一些类似如此的尝试,比如把GIS(地理信息系统)应用到到公共服务中,并取得了很好的进展。
前不久,徐州市某小区发生水管爆裂,水柱喷到2层楼高,有市民通过新浪微博@市民城管通,市智慧城管中心坐席员第一时间查收了该条微博,立即运用徐州市时空信息云平台进行多个报警信息的空间地理综合分析和抢险道路优化,十分钟后,自来水公司抢修队员及时赶到了现场。无独有偶,徐海路上两辆车相撞,两名人员被困,徐州119消防指挥中心接到报警后,通过时空信息云平台快速锁定事故具体位置,选择最佳救援路线,仅5分钟警力就赶到事发地点,成功救出被困人员。
以分钟为计算单位的火箭般反应速度,得归功于背后的英雄——徐州时空信息云平台,它和“天眼系统”一般神奇,是智慧徐州政务云重要的组成部分,由华为与国内著名GIS软件厂商武大吉奥信息技术有限公司联合开发。通过卫星定位、航空遥感、物联网感知等方式获取信息数据,在时空信息云平台上进行大数据处理与共享,来支撑智慧徐州的社会治理、应急指挥、重大决策等政府事务。
时空信息云平台,是智慧徐州的骨架
据了解,70%的政府业务需要用到GIS相关应用和服务,但传统的GIS平台存在烟囱式重复建设的问题,底图数据内容相似度极高,可由于数据空间基准不统一、时间不一而导致数据难以协同,政府财政重复投入。
如何实现庞大的GIS数据共享和快速提供GIS服务?上云是必然的选择。著名的千年帝都、两汉文化发源地的徐州走在了前面,作为江苏省唯一智慧城市+消费信息国家试点城市,徐州可谓是政务云的先行者,全省首个政务云已落地生根。
武大吉奥与华为共同携手打造的徐州时空信息云平台,堪称徐州政务云的“骨架”,它把徐州的历史信息、现状信息、实时信息乃至未来各种各样规划信息,在物联网、云计算和大数据的基础上,通过构建统一的“大数据中心”,实现了多源异构时空地理信息数据的汇聚、管理和服务应用,可以有效支撑智慧徐州各个层面运行现状数据的空间化存储、管理和应用。
通过搭建智慧城市基础支撑平台,建立综合监管系统、辅助决策系统等应用,让政府资源管理工作从侧重于服务业务执行的基础运作层面逐步向智能监管、辅助决策方向转变,从条线的业务信息系统到集约统筹的“大集中”信息化体系架构转变,从单一的GIS技术应用向物联网、移动互联网等新技术与GIS技术深度融合的方向转变。
华为FusionCloud政务云解决方案,让IT创造经济
徐州时空信息云平台,糅合了华为和武大吉奥各自的优势,基于一张图,提供端到端的Iaas、Paas、DaaS统一云服务。
其中,华为主要提供包含云操作系统FusionSphere、大数据平台FusionInsight、分布式云数据中心架构SD-DC²的FusionCloud政务云解决方案,开放API接口与武大吉奥等合作伙伴的GIS对接。在时空信息云平台上,华为强大的链接克隆技术可以为徐州各委办局秒级发放GIS服务节点,而智能集群弹性伸缩技术可以从容应对GIS服务平台的突发性浪涌访问。
目前,时空信息云平台的成功上线,不仅惠及了民众,还为徐州政府带来了庞大的经济价值。长期以来,企业土地使用税的征收管理一直是个难点,常有漏征漏管土地。基于时空信息云的“以地控税、以税节地”GIS服务,将地税局的企业上税信息数据与国土局的企业用地信息数据进行比对,不但有效弥补了地税局在税收征管上的漏洞,2016年为徐州带来了1.3亿的增收,而且还帮助国税局划分出高效和低效用地,为土地审批、划拨、回收做决策支撑。
如此看来,时空信息云平台不就是牛掰的“天眼系统”前身吗?徐州政务云平台上线以来,迁入云平台的政府部门已达36家,累计110+个业务系统,而这只是华为政务云服务“落地”的一个缩影。目前,华为已在全国拥有230+政务云实践经验,成为在政务信息化领域拥有最丰富经验的实践者。
好文章,需要你的鼓励
机器人和自动化工具已成为云环境中最大的安全威胁,网络犯罪分子率先应用自动化决策来窃取凭证和执行恶意活动。自动化攻击显著缩短了攻击者驻留时间,从传统的数天减少到5分钟内即可完成数据泄露。随着大语言模型的发展,"黑客机器人"将变得更加先进。企业面临AI快速采用压力,但多数组织错误地关注模型本身而非基础设施安全。解决方案是将AI工作负载视为普通云工作负载,应用运行时安全最佳实践。
MBZUAI研究团队发布了史上最大的开源数学训练数据集MegaMath,包含3716亿个Token,是现有开源数学数据集的数十倍。该数据集通过创新的数据处理技术,从网页、代码库和AI合成等多个来源收集高质量数学内容。实验显示,使用MegaMath训练的AI模型在数学推理任务上性能显著提升,为AI数学能力发展提供了强大支撑。
面对心理健康专业人士短缺问题,谷歌、麦肯锡和加拿大重大挑战组织联合发布《心理健康与AI现场指南》,提出利用AI辅助任务分担模式。该指南构建了包含项目适应、人员选择、培训、分配、干预和完成六个阶段的任务分担模型,AI可在候选人筛选、培训定制、客户匹配、预约调度和治疗建议等环节发挥作用。该方法通过将部分治疗任务分配给经过培训的非专业人员,并运用AI进行管理支持,有望缓解治疗服务供需失衡问题。
这项由多个知名机构联合开展的研究揭示了AI系统的"隐形思维"——潜在推理。不同于传统的链式思维推理,潜在推理在AI内部连续空间中进行,不受语言表达限制,信息处理能力提升约2700倍。研究将其分为垂直递归和水平递归两类,前者通过重复处理增加思考深度,后者通过状态演化扩展记忆容量。