华为在6月9日举办的“华为.宿州云产业合作高峰论坛”上,携手云生态伙伴发布四大联合解决方案:气象云、智慧医疗云、环保云和工业物联网云,希望与生态伙伴紧密合作,共同做大云计算大数据产业,助力城市实现跨越式发展。
随着气象服务从传统防灾减灾,不断向交通、旅游、农业等领域深入发展,气象越来越成为一项惠及经济民生的重大基础服务。“互联网+”的深入应用下,气象数据采集向多源化、智能化、社会化方向发展,基于气象大数据的应用创新已成为气象领域的重大研究课题。华为与安徽省气象局、宿州市政府联合推出气象云,依托宿州华为云服务平台的强大数据处理能力,共同打造基于气象大数据的智能化气象云服务,为政府决策、行业服务、防灾减灾、公众气象服务等提供基础支撑平台,培育形成全国有示范意义的气象大数据应用服务模式,为宿州市“两区”建设和打造全国创新型农业现代化先行区提供支持。未来将联合不同行业应用合作伙伴,共同探索基于气象大数据的创新行业应用,形成产业谷地。
我国医疗服务体系面临就医需求缺口大、医疗资源分布不均、基层诊断能力低、国民就医成本高的问题。华为与上海联影联合推出智慧医疗云,依托华为企业云覆盖全国的云基础设施服务资源网络,提供创新的云端医疗信息化解决方案,通过云端协同,实现远程诊断、会诊、教育、服务,有效整合医疗资源,为基层医院和患者提供创新医疗服务,提高就医效率与就医质量,助力分级诊疗政策落地;通过大数据及人工智能算法引擎辅助医生诊断,提升诊断效率和精度。该方案已在上海、安徽、贵州、湖北、云南、辽宁、福建等地成功应用,覆盖超过1亿人口。正在和宿州市合作落地,为更多人提供更全面、更优质的医疗服务。
环境污染已成为城市治理最迫切需要解决的问题,华为与中科宇图联合推出环保云,结合华为在云计算、大数据领域的技术资源优势和中科宇图在GIS环保大数据等领域的深厚积累,构建“精准治霾、系统治水、科学治土”的创新型生态环境监管与防控体系,保证环境治理测得准、说得清、管得住、服务好,实现经济与环境的协同发展。该方案已在多个省市成功应用,下一步将在宿州市落地,为安徽省提供精准环保服务。
在制造业和互联网融合的大趋势下,工业物联网作为新一代信息通信技术,与工业系统深度融合,形成关键网络基础设施。传统工业领域的生产数据、物料消耗、产品跟踪全部由人工来完成,效率低、错漏多,随着产品迭代速度越来越快,对制造企业的敏捷性挑战巨大。树根互联网携手华为,华为与树根互联联合推出工业物联网云,基于云计算、物联网、大数据分析平台,通过机器互联、人机互联,对实时获取的各种数据进行智能化分析,合理调整生产计划,极大提高管理精度和效率。双方携手推动建立“制造即服务,数据即价值”的产业服务生态,实现设备联网、智能服务、物联网金融、商业模式创新及共享经济,打通工业互联网应用最后一公里。该方案已为三一重工、大豪科技、常州东风、世英机械等公司提供服务。未来双方将面向全国联合推广工业物联网云,发展中国“智能制造”,点亮传统工业转型之路。
云服务将成为一个基本的商业模式,云计算将成为各行各业的基本能力,助力企业数字化转型。华为企业云业务部总裁杨瑞凯表示,“华为在云计算领域始终聚焦提供云基础设施服务,希望把华为在技术和产品上的积累,通过云这个平台开放出来,聚合合作伙伴的应用,服务各行各业的数字化转型。华为在中国云服务市场持续领先,已在30多个城市建立云服务节点,通过独有的三级云服务网络布局,覆盖全国七大区域,整合海量、高可用的云资源,构建了一张覆盖国家-省-市三级的云服务资源网络;同时与超过200个城市形成合作,未来,华为将大力推进城市产业云的发展,在全国构建城市产业云服务网络,逐步通过高速、安全的网络将云服务资源联接起来形成一张云服务网络,服务客户全国业务部署的需求。”
未来,华为希望携手合作伙伴,基于云服务平台,发挥华为在云基础设施服务和技术以及合作伙伴在行业理解和应用方面的优势,打造有竞争力的解决方案,开拓市场,构建云生态,共同推动云计算和大数据产业在城市的落地和各行业数字化转型中的应用,助力城市实现跨越式发展。”
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国际能源署发布的2025年世界能源展望报告显示,全球AI竞赛推动创纪录的石油、天然气、煤炭和核能消耗,加剧地缘政治紧张局势和气候危机。数据中心用电量预计到2035年将增长三倍,全球数据中心投资预计2025年达5800亿美元,超过全球石油供应投资的5400亿美元。报告呼吁采取新方法实现2050年净零排放目标。
维吉尼亚理工学院研究团队对58个大语言模型在单细胞生物学领域的应用进行了全面调查,将模型分为基础、文本桥接、空间多模态、表观遗传和智能代理五大类,涵盖细胞注释、轨迹预测、药物反应等八项核心任务。研究基于40多个公开数据集,建立了包含生物学理解、可解释性等十个维度的评估体系,为这个快速发展的交叉领域提供了首个系统性分析框架。
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西湖大学王欢教授团队联合国际研究机构,针对AI推理模型内存消耗过大的问题,开发了RLKV技术框架。该技术通过强化学习识别推理模型中的关键"推理头",实现20-50%的内存缩减同时保持推理性能。研究发现推理头与检索头功能不同,前者负责维持逻辑连贯性。实验验证了技术在多个数学推理和编程任务中的有效性,为推理模型的大规模应用提供了现实可行的解决方案。