9月5日,西部机场集团有限公司(以下简称“西部机场集团”)与华为技术有限公司(以下简称“华为公司”)在上海华为全联接大会上签署战略合作协议,双方基于各自领域内的丰富经验与资源,本着优势互补、合作共赢的原则,经友好协商,决定建立战略合作伙伴关系,在科学研究、新技术应用和技术支持服务等多领域、全方位开展深度合作,协力打造智慧机场发展模式,促进枢纽机场建设,实现机场智慧转型。
西部机场集团副总经理秦占欣、西安咸阳国际机场股份有限公司企业发展副总经理何宁、西部机场集团信息管理部总经理张宝利、西安咸阳国际机场机电公司总经理黄骏、华为企业BG中国区副总裁李同广、华为公司西安代表处代表洪方明、华为企业BG中国区交通业务部部长路海空、华为公司西安企业业务部部长张峰等出席仪式。
西部机场集团与华为签署战略合作协议
据了解,西部机场集团是全国第二大跨省区运作的大型机场集团。经多年发展,已基本形成了以机场运营为核心,运输、建筑、酒店、广告、房地产和信息技术等为支撑的多元化产业发展格局。目前,集团负责咸阳、银川、西宁3个干线机场和陕、甘、宁、青四省区19个支线机场和3个通用机场的建设和运营管理。集团扎实推进“以航空市场为主战场”战略,强势推动航空主业发展,充分发挥集团化管理优势,航空主业生产指标增速始终高于行业平均水平。2016年,集团共保障运输起降41.5万架次、旅客吞吐量5080.4万。
秦占欣表示,面对近年业务的快速发展以及航空出行大众化、旅客需求多元化、下辖机场扩改建常态化给机场的运行管理和服务保障带来新的挑战,西部机场集团加快推进“智慧机场”建设,为机场业务发展提供支撑。目前已经初步形成了以生产、安全、服务、管理和商业各类信息系统为支撑的信息化发展体系。
此次与华为跨界合作,西部机场集团希望通过华为网络信息化基础设施的专业技术优势,利用其ICT(通信与信息)全球建设的丰富经验和领先实力,在智慧机场、干支协同、物联网、IT基础网络设施、科技创新等方面进行合作,建立战略合作伙伴关系,全力协助西部机场集团推进“十三五”信息化建设与发展,打造“最具体验”的“智慧机场”,助力西部机场集团成为国内“智慧机场”的样板工程。
此次合作协议的签署,标志着西部机场集团与华为公司在信息服务产业发展合作上掀开了新的篇章,也为下一步强强联合,优势互补,持续创新,不断推进及扩大领域战略合作打下坚实的基础。华为公司将充分发挥在ICT领域的技术实力和资源优势,携手产业链上下游合作伙伴,与西部机场集团一起打造区域生态圈,共同推动“智慧机场”的发展。
华为在交通行业市场增长迅速,在航空、轨道、公共交通等领域不断拓展与创新,致力于打造智能高效绿色安全的全联接交通。截止目前,世界500强中已有197家,前100强中有45家企业选择华为作为其数字化转型的伙伴。
HUAWEI CONNECT 2017作为华为自办的面向ICT产业的全球性年度旗舰大会,于2017年9月5日-7日在上海新国际博览中心隆重举行。本届大会以“Grow with the Cloud”为主题,旨在搭建开放合作的全球共享平台,与客户伙伴一起共同探讨如何通过数字化实现新增长。欲了解更多详情,请参阅:
www.huawei.com/huaweiconnect2017
好文章,需要你的鼓励
Replit与RevenueCat达成合作,将订阅变现工具直接集成至Replit平台。用户只需通过自然语言提示(如"添加订阅"),即可完成应用内购和订阅配置,无需离开平台。RevenueCat管理超8万款应用的订阅业务,每月处理约10亿美元交易。此次合作旨在让"氛围编程"用户在构建应用的同时即可实现商业变现,月收入未达2500美元前免费使用,超出后收取1%费用。
LiVER是由北京大学、北京邮电大学等机构联合提出的视频生成框架,核心创新是将物理渲染技术与AI视频生成结合,通过Blender引擎计算漫反射、粗糙GGX和光泽GGX三种光照图像构成"场景代理",引导视频扩散模型生成光影物理准确的视频。框架包含渲染器智能体、轻量化编码器适配器和三阶段训练策略,支持对光照、场景布局和摄像机轨迹的独立精确控制。配套构建的LiVERSet数据集含约11000段标注视频,实验显示该方法在视频质量和控制精度上均优于现有方法。
所有人都说AI需要护栏,但真正在构建它的人寥寥无几。SkipLabs创始人Julien Verlaguet深耕这一问题已逾一年,他发现市面上多数"护栏"不过是提示词包装。为此,他打造了专为后端服务设计的AI编程智能体Skipper,基于健全的TypeScript类型系统与响应式运行时,实现增量式代码生成与测试,内部基准测试通过率超90%。他认为,编程语言的"人类可读性时代"正走向终结,面向智能体的精确工具链才是未来。
这项由蒙特利尔学习算法研究所(Mila)与麦吉尔大学联合发布的研究(arXiv:2604.07776,2026年4月)提出了AGENT-AS-ANNOTATORS框架,通过模仿人类数据标注的三种角色分工,系统化生成高质量网页智能体训练轨迹。以Gemini 3 Pro为教师模型,仅用2322条精选轨迹对90亿参数的Qwen3.5-9B模型进行监督微调,在WebArena基准上达到41.5%成功率,超越GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet,并在从未见过的企业平台WorkArena L1上提升18.2个百分点,验证了"数据质量远比数量重要"这一核心结论。