2024中国科技创新论坛暨iTechClub第二十四届互联网技术大会在北京隆重召开

tamoadmin 要闻速递 2024-09-26 0

近日,2024中国科技创新论坛暨iTechClub第二十四届互联网技术大会在北京隆重召开。论坛以“新势 无疆”为主题,汇聚了近300名来自全国的科技专家和企业技术精英,共同探讨了人工智能、算力基础设施、企业出海、产业发展等前沿科技的发展趋势,推动科技创新领域的交流与合作,助力中国人工智能产业融入全球创新浪潮。

大会开幕之际,中国计算机用户协会理事长宋显珠先生发表开幕致辞。他站在科技发展的战略高度,深入分析了当前科技领域面临的机遇与挑战,并对大会的顺利召开表示热烈祝贺。宋显珠理事长满怀期待,希望通过本次大会,能够促进科技创新领域的交流与合作,推动我国科技事业迈向更高峰。

iTechClub理事长李爽先生发表欢迎致辞。他在致辞中表达了对与会者的热情欢迎,同时强调科技创新的关键作用,并激励与会者顺应全球化和数智化潮流,大胆创新探索。与此同时他还表示期望本次论坛能够成为激发创新灵感、增进科技界合作交流的枢纽,助力我国科技事业不断向前发展。

2024中国科技创新论坛暨iTechClub第二十四届互联网技术大会在北京隆重召开
(图片来源网络,侵删)

国务院发展研究中心创新发展研究部部长&研究员马名杰先生在《新形势下的企业创新与发展》的演讲中,指出全球正处技术变革期,人工智能、新材料等领域将成未来重点。中国对高端技术需求增长,企业创新活力增强,但仍面临科研基础薄弱等问题。马部长建议企业开拓蓝海、寻求新机遇、积极探索细分领域中从0到1的创新、重视制造业与服务业融通创新,并强调在抢抓新机遇中思想和观念创新的重要性。

秦淮数据集团首席技术官张炳华先生在《拥抱智算新纪元 共绘行业新蓝图》的演讲中,阐述了AI大模型驱动下,IDC向AIDC转型的大趋势。并介绍了秦淮数据升级版的“磐石”全栈解决方案,旨在满足智算中心对高弹性、高算力、高效能和智能化等方面的需求。该方案***用模块化设计、极简供电和领先冷却架构,有效应对高功率密度的挑战,并通过发布冷板液冷全生命周期质量控制标准,推动数据中心行业向绿色、高效发展。

面壁智能CEO李大海先生在《在大模型高效方***下造一颗面壁小钢炮》的演讲中,阐述了面壁智能在大模型领域的优势所在。他指出面壁智能通过增强“知识密度”而非仅依赖规模扩张,成功打造了性能卓越、成本效益高的MiniCPM系列端侧大模型,实现了在多模态理解和推理等方面的技术突破,并在司法、金融、汽车等行业实现应用,推动了大模型技术的普及化。

希捷科技中国区产品线管理负责人农天使先生在《打开希捷魔彩盒,激活数据要素》的演讲中,揭示了Mozaic 3+平台的创新。他强调,通过提升面密度技术,Mozaic 3+平台在短短四年内实现了硬盘容量的翻倍,这不仅扩大了存储规模,优化了总体拥有成本(TCO),还推动了可持续发展,助力企业把握数据激增时代带来的机遇与挑战,为构建数字经济的未来奠定基础。

百度智能云智算中心解决方案总监陈宁先生在《百舸蓄势,千帆争新-百度算力管理与大模型服务平台最佳实践》的演讲中,详述了百度在大模型领域的先进技术,介绍了创新的智能计算操作系统“万源”及其在大模型训练和智算集群构建方面的优化方案。与此同时他还介绍了大模型服务平台“千帆”,该平台提供模型构建和应用开发的全流程支持,推动产业智能化进程。

百度智能驾驶事业群组(IDG)首席研发架构师,IDG技术委员会***王亮先生在《依托自动驾驶大模型实现高阶智驾加速普及》的演讲中,分享到传统自动驾驶技术的分层结构存在局限,百度***用“二段式”架构应对。同时强调大模型技术推动了自动驾驶四大基础能力的全面提升,包括“跟踪”、“实时建图”、“场景理解”和“决策规划”,从而实现了更敏捷的决策路径和更高效的“端到端”推理,为自动驾驶技术的规模化应用开辟了新的可能性。

中欧资本董事长张俊博士(华为前副总裁)在《大模型o1、具身智能、人形机器人技术与VC风险投资》的演讲中,分享了关于具身智能应用于人形机器人,作为人工智能应用新趋势,并指出大模型是具身智能的大脑,其发展至关重要。他强调了人形机器人、具身智能在机器人领域的应用潜力,并指出中国在人形机器人产业链和核心部件方面面临的挑战与机遇,如关键零部件的国产化替代。他在演讲中还提到中欧资本***专注于人工智能,半导体IC,5G/6G,先进制造,新能源,新材料等领域,以培育创新企业和独角兽,支持中国创新生态的发展。中欧资本-硬科技,技术派,国产替代,产业导入,其愿景是:投资下一个华为!

清华大学助理教授姚权铭先生在《深度学习的简约之道》演讲中,详细分享了(PIN)简约智能网络模型,旨在克服大模型发展中的挑战,如数据和计算***的限制以及模型的可解释性问题。他强调PIN模型通过知识引导和图数据挖掘,实现了数据、推理和架构的简约化,显著提升了模型的迁移性、样本效率和可解释性,为机器学习领域带来了创新思路。

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