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        中國科技與IT趨勢

        中國科技與IT趨勢

        課程編號:58985

        課程價格:¥0/天

        課程時長:2 天

        課程人氣:14

        行業類別:行業通用     

        專業類別:大數據 

        授課講師:李家貴

        • 課程說明
        • 講師介紹
        • 選擇同類課
        【培訓對象】
        企業決策者和管理層 IT部門的技術人員和經理 對科技趨勢感興趣的企業員工

        【培訓收益】


        1.“多云混合”向“一云多態”進化: 分布式云加速發展,云能力從“中心輻射”到“傳遞下發”。多云混合為企業當前用云常態,但各類云部署模式間資源調度、協同管理、能力共享等存在挑戰,導致“多云混合”容易呈現“多云孤島”狀態。通過統一基礎架構,并借助系統化的云網邊端設施,降低云能力從中心到邊緣的“衰退”,實現體系化、融合化的云服務。

        2.云基礎從軟件優先到軟硬兼施: 為進一步釋放數智平臺能力,云廠商需提升基礎硬件資源質量。在數字時代,軟硬件產品“交替迭代、互為支撐”的循環上升特征廣泛適用云服務、人工智能、物聯網等數字行業。

        3.更多云產品將以Serverless形式交付: All-on-Serverless理念進一步向AI、中間件等模塊滲透。隨著客戶對自動化能力的更高追求,Serverless理念進一步向容器、中間件、文件系統、人工智能、云視頻、云通信等諸多模塊滲透。

        4.預訓練大模型作為AI基礎設施加速應用: 提速AI工業化進程,為AI開發效率加杠桿,倍數釋放生產力。依托智能算力基建化、海量數據積累與治理、深度學習算法突破等,作為一種新興的AI計算范式,超大規模智能模型的泛化性和通用性不斷提升。

        5.數據和應用將進一步實現無感知閉環: 應用數據自動治理落入數據層,數據分析嵌入到事務型應用。信息化時代,應用產生數據,但一來這些數據并未打通,二來受制于當時技術條件無法進行低成本大規模的分析。這些痛點,促使了后來以數據打通為核心的中臺建設,和以數據分析為核心的數智模型構建以及BI。


        6.數據采集由單點走向泛化: 泛化數據采集加速提升數據處理方式的精準性與高效性。傳統的數據采集方式通常針對特定場景與目的,獲取數據的渠道與手段相對單一。隨著物聯網設備的普及和互聯網應用的拓展,數據量呈現指數級別的增長。結合物聯網系統、Web系統和傳統信息系統的泛化數據采集形式可以擴大采集樣本數量。

        7.“由實向虛的真實映射” “由虛向實的準確模擬”: 工業數字孿生加強物理與虛擬空間交互。工業數字孿生基于數據與工業機理模型的集成融合,構建虛實雙向交互的閉環優化系統。未來工業數字孿生將更加注重虛實融合的應用,推動“由虛擬實-由虛映實-虛實互映-由虛控實”的孿生閉環。

        8.數智反向融合,形成以智養智的正反饋: 數智反向融合是指數與智能之間的反向融合,通過這種方式,可以形成以智能養育智能的正反饋機制。這種機制有助于提高數據的價值和效益,使其能夠更好地服務于業務和決策。

        9.數據和應用將進一步實現無感知閉環: 應用數據自動治理落入數據層,數據分析嵌入到事務型應用。信息化時代,應用產生數據,但這些數據并未打通,受制于當時技術條件無法進行低成本大規模的分析。數用一體,強調的并非是數據和應用的緊耦合,而是指兩者應形成動態閉環。

        10.“數字碳中和”從概念走向市場: 綠色低碳日益滲透市場環境,逐步成為數字產業增量新動力。自從2020年我國提出“雙碳”目標后,綠色低碳逐漸從理念走向政策、制度和市場。綠色低碳發展有望推動行業升級發展,一方面是綠色低碳驅動以數據中心為核心的數字技術產品升級,另一方面綠色低碳有望帶來新的數字化業務機會。 

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