为百行百业客户提供满足核心需求的解决方案、助其实现“数字化转型”是数字经济时代赋予科技企业的共同使命。6月29日,由紫光股份旗下新华三集团主办的“智同行 共见远 新华三解决方案生态研讨会”在线上召开。
基于多年深耕数字化产业经验及对产业发展态势的前瞻思考,新华三集团充分认识到“对客户业务的深度理解”正是实现行业数字化转型方案跃升的最关键因素。为此,新华三围绕“云智原生”战略,基于“数字大脑2021”全面升级的云与智能平台,携手合作伙伴共建“无界生态”,赋能客户迈入数字化应用的新阶段。
新华三集团副总裁、解决方案部总裁李立表示,作为“数字大脑2021”的关键一环,新华三将以“智+”理念,致力于数字化解决方案创新,在智能数字技术进化与行业数字化转型之间搭建起一座稳固的桥梁。他指出,“通过提供具有竞争力的激励政策和完善的组织保障,新华三愿做‘云智原生’世界的‘推动器’,助力合作伙伴在数字化转型市场全面布局。
数智加力,解锁更多可能
作为构建无界生态的基础,新华三以智能数字平台赋能行业、赋能方案,让行业方案更智能,引入三级伙伴体系及全方位合作伙伴支持计划,携手合作伙伴全面构建解决方案能力集,以达到“躬身入局、赋能行业”的效果。
体系加码,实施全方位合作伙伴支持计划
在合作过程中,新华三集团始终坚持“无界生态”战略,围绕市场营销、市场覆盖、方案提升、技术提升、品牌效应五大维度为合作伙伴提供丰富的支持资源。例如,依托紫光集团“从芯到云”的技术战略与全产业链优势,为合作伙伴员工提供综合性技术与管理培训,并针对具体项目提供线上、线下相结合的专家技术支持,持续提升合作伙伴技术能力。
基于“无界生态”战略,新华三集团还根据合作深度的不同,将解决方案合作伙伴分为认证级、精英级,领航级三个级别,并提供不同力度的极具竞争力的激励政策与组织保障。通过总计一亿人民币的激励基金投入,对符合要求的合作伙伴提供联合认证基金、营销拓展基金、销售激励和赋能激励四种激励模式。
场景化加速,驱动行业数字化转型方案跃升
新华三集团解决方案规划部总经理邢继臣指出,“解决方案的落地过程,就是战略咨询、顶层设计、数字化基础底座、智慧场景应用、运营交付等工作闭环落地的过程,新华三迫切需要规划设计、方案创新、运营交付等类型合作伙伴的支持,与我们形成优势互补。”通过与各合作伙伴的密切合作,共建360°业务能力中心,打造最优解决方案,让解决方案看得见摸得着。新华三与合作伙伴不断完善全场景解决方案的诸多能力要求,满足百行百业客户的多样性诉求。
携手生态合作伙伴 共建数字未来世界
在此次研讨会上,优锘科技联合创始人、销售副总裁马烈与飞友科技有限公司总经理宣彤凭借丰富实践经验,积极分享了他们和新华三集团在数字孪生领域与智慧机场领域的紧密合作。
据马烈介绍,UINO优锘科技依托新华三集团的“无界生态”战略,实现了从方案孵化、功能验证到项目交付的全过程,为用户提供端到端的业务能力。同时,借助新华三数字化创新实验室DI.Lab,优锘将数字孪生可视化平台与新华三的智能数字平台进行深度整合,使优锘系统更聪明、更健壮,并具有更广泛的适用性,从而实现产品和服务的快速落地和规模化推广。
从2020年6月,飞友科技与新华三集团达成合作意向开始,双方就启动了针对智慧机场的系列探索和研究。2021年3月,基于双方在各自业务领域的特色和优势,飞友科技与新华三发布了能满足当前客户合作需求的智慧机场联合方案,其合作支撑的智能机场数字平台每天服务中国境内1万余航班的实时运营,而基于数字平台的典型应用,实现航班到达时间正负2分钟之内的实时计算,并达到88%的航班覆盖,极大地满足了机场客户对运行的需求。
面对全球数字经济发展新态势及随之而来的新挑战,新华三集团将以“云智原生”战略为引领,积极践行“数字大脑2021”,为广大产业生态伙伴提供广阔包容的平台,与客户及生态伙伴携手并进,共建数字中国。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI首席执行官Sam Altman表示,鉴于投资者的AI炒作和大量资本支出,我们目前正处于AI泡沫中。他承认投资者对AI过度兴奋,但仍认为AI是长期以来最重要的技术。ChatGPT目前拥有7亿周活跃用户,是全球第五大网站。由于服务器容量不足,OpenAI无法发布已开发的更好模型,计划在不久的将来投资万亿美元建设数据中心。
阿里巴巴团队提出FantasyTalking2,通过创新的多专家协作框架TLPO解决音频驱动人像动画中动作自然度、唇同步和视觉质量的优化冲突问题。该方法构建智能评委Talking-Critic和41万样本数据集,训练三个专业模块分别优化不同维度,再通过时间步-层级自适应融合实现协调。实验显示全面超越现有技术,用户评价提升超12%。
英伟达推出新的小型语言模型Nemotron-Nano-9B-v2,拥有90亿参数,在同类基准测试中表现最佳。该模型采用Mamba-Transformer混合架构,支持多语言处理和代码生成,可在单个A10 GPU上运行。独特的可切换推理功能允许用户通过控制令牌开启或关闭AI推理过程,并可管理推理预算以平衡准确性和延迟。模型基于合成数据集训练,采用企业友好的开源许可协议,支持商业化使用。
UC Berkeley团队提出XQUANT技术,通过存储输入激活X而非传统KV缓存来突破AI推理的内存瓶颈。该方法能将内存使用量减少至1/7.7,升级版XQUANT-CL更可实现12.5倍节省,同时几乎不影响模型性能。研究针对现代AI模型特点进行优化,为在有限硬件资源下运行更强大AI模型提供了新思路。