IDC全球半年度物联网支出指南预测,2018年全球物联网支出预计将达到7725亿美元,比2017年的6740亿美元增长14.6%,2017年到2021年预测期内的复合年增长率将达到14.4%。
麦肯锡预测,到2020年物联网的使用将带来1.9万亿美元的生产力提升和1770亿美元的生产成本降低,对全球经济影响近6%。
Gartner认为,物联网正在改变制造业格局。
从一系列的权威分析报告可以看出,在全球,物联网正迎来快速的发展期,并呈现着巨大的爆发力。
在国内,物联网的发展和应用同样如火如荼。根据工信部副部长罗文在2017年的世界物联网博览会上透露出的数据,我国已部署的机器到机器(M2M)终端数量突破1亿,物联网产业规模已从2009年的1700亿元跃升至2016年超过9300亿元,年复合增长率超过25%。
物联网除了在智能制造、智慧农业、智能交通、智慧医疗等得到大规模应用外,实际上在我们身边同样能够感受到物联网应用带来的生活变化,例如大街小巷的共享单车、越来越多进入到家庭的智能家居等等。
推动物联网规模应用
毫无疑问,物联网已成为全球新一轮科技革命与产业变革的重要驱动力。“十二五”期间,我国在物联网发展政策环境、技术研发、标准研制、产业培育和行业应用方面取得了显着成绩,物联网应用推广进入实质阶段,已成为推动经济社会智能化和可持续发展的重要力量。
鉴于此,工信部专门制定了对物联网产业的“十三五”规划目标,到2020年,具有国际竞争力的物联网产业体系基本形成,包含感知制造、网络传输、智能信息服务在内的总体产业规模突破1.5万亿元。推进物联网感知设施规划布局,公众网络M2M连接数突破17亿。
其中,作为物联网的重要应用场景,过去一年低功耗物联网在政策指导以及产业推动下,取得了巨大的进展。在政策层面,工信部多次发文推动NB-IoT发展;在网络方面,中国电信全网支持,中国移动全网采购,中国联通紧随其后,运营商NB-IoT基站数量增长迅速;在芯片方面,华为、高通、中兴、联发科等陆续进入市场;在模组方面,中小企业为主体,价格也大幅下降;在平台方面,华为、三大运营商等着力打造NB-IoT平台,聚集产业链。
工业和信息化部办公厅关于全面推进移动物联网(NB-IoT)建设发展的通知就指出,到2020年,NB-IoT网络实现全国普遍覆盖,面向室内、交通路网、地下管网等应用场景实现深度覆盖,基站规模达到150万个。加强物联网平台能力建设,支持海量终端接入,提升大数据运营能力。
并且,物联网作为智慧城市构架中的基本要素和模块单元,已成为实现智慧城市“自动感知、快速反应、科学决策”的关键基础设施和重要支撑。所以,大力推广物联网在智慧城市领域的应用同样是重中之重。国家“十三五”规划纲要也明确提出“加强现代信息基础设施建设,推进大数据和物联网发展,建设智慧城市”。
CITE2018助推物联网产业发展
为把握时代发展脉搏,推动物联网产业发展,2018年4月9日-11日,由国家工信部和深圳市政府主办的第六届中国电子信息博览会(CITE2018)在深圳会展中心6号馆重点打造了物联网及智慧城市主题展区,尤其是低功耗广域网方面。
据CITE2018物联网及智慧城市项目负责人介绍,组委会特在第六届中国电子信息博览会期间举办“物联网(NB-IoT)及智慧城市”主题展,旨在搭建物联网产业供需平台和沟通桥梁,推动低功耗物联网技术在智慧生活、智慧社区、智慧城市等领域的创新应用与融合发展。
CITE2018物联网及智慧城市项目负责人介绍了本次主题活动值得关注的亮点:
1.高度聚焦:打造完整的物联网产业生态,从芯片、模组、运营商、终端应用全产业链;
2.重在融合应用,推动产业升级:中国电子信息博览会本身囊括智能制造、智慧家庭、高端芯片、云计算大数据、机器人、人工智能、锂电系能源、车联网、基础元器件等主题,分布在1-9号场馆,物联网应用场景一展拥有;
3.重在实效:集结全国专业观众,力邀31省市经信委及智慧城市办参观,实现需求对接。
据透露,截止目前参与此次主题活动的物联网参展企业有:CETC(海康威视、太极、32所)、千寻位置、利尔达、厦门骐俊、有人物联网、通富微电子、移远通信等,它们将提供一场关于物联网的饕餮盛宴。
同时,包括本次主题活动还将在4月10日在水仙厅举办“2018中国物联网(NB-IoT)技术创新与应用论坛暨创新产品及方案颁奖典礼”,届时行业大咖将着重探讨行业发展的几大热点问题:
1.产业政策解析(NB-IoT、LoRa、Sigfox、e-MTC);
2.芯片模组产品功耗性能、安全、价格;
3. 2017被誉为商用元年,2018年以及未来几年市场如何,规模怎么样?
4. NB-IoT整个产业存在哪些商业机会和投资机会?
好文章,需要你的鼓励
UniR(Universal Reasoner)是一种创新的推理增强方法,可为冻结的大语言模型提供即插即用的推理能力。由韩国科学技术院研究团队开发,该方法将推理能力分解为独立的轻量级模块,无需改变主模型结构。UniR的核心优势在于高效训练(仅更新小型推理模块)、出色的模型间迁移能力(小模型可指导大模型)以及模块组合能力(多个专用模块可通过logits相加组合使用)。在数学推理和翻译测试中,UniR显著超越现有微调方法,展示了轻量级模块如何有效增强大语言模型的推理能力。
Nebius团队开发了SWE-rebench,一个自动化管道用于从GitHub收集软件工程任务并进行去污染评估。该系统解决了两大挑战:高质量训练数据稀缺和评估基准容易被污染。通过四阶段处理(初步收集、自动安装配置、执行验证和质量评估),SWE-rebench构建了包含超过21,000个Python交互式任务的数据集,并提供持续更新的评估基准。研究发现部分语言模型在传统基准上的表现可能被污染效应夸大,而DeepSeek模型在开源模型中表现最为稳健。
这项研究提出了JQL(发音为"Jackal"),一种通过多语言方法提升大型语言模型预训练数据质量的创新系统。研究团队从拉马尔研究所等机构通过四阶段方法解决了多语言数据筛选的难题:先由人类评估内容教育价值创建基准数据,然后评估大型语言模型作为"评判者"的能力,接着将这些能力提炼到轻量级评估器中,最后应用于大规模数据筛选。实验表明,JQL在35种语言上显著优于现有方法,甚至能泛化到未见过的语言如阿拉伯语和中文,为多语言AI发展提供了高效可靠的数据筛选方案。
浙江大学和西湖大学研究团队开发的Styl3R实现了艺术风格化3D重建的重大突破,能在不到一秒内从少量未标定照片和任意风格图像创建具有多视角一致性的3D艺术场景。通过创新的双分支网络架构将结构建模与外观着色分离,系统不仅保持了原始场景结构,还准确捕捉了参考风格特征。与现有方法相比,Styl3R在处理速度和视觉质量上均显著领先,为创意内容制作开辟了全新可能。