根据近日最新发布的《全球科技创新中心评估报告2021》显示,在全球近200个主要创新城市或都市圈中,上海排名第九,首次进入前十。随着“数智化”时代的到来,上海在新基建的推进和落实方面更是一马当先,率先拉开了城市数字化转型的序幕。
4月27日,在上海市发展和改革委员会指导下,以“创新擘画十四五 数字化转型谋新局”为主题的上信智库成果发布会在上海大剧院成功举行。上海市发展改革委总经济师陈国忠,上海对外经贸大学教授、参事孙海鸣,上海宏观经济学会会长王思政,上海市经济信心中心主任余文凯,华为上海云与计算总经理张英梗等共同见证了上信智库成果之全球科技创新中心评估报告2021的成功发布。
全球科技创新中心评估报告2021正式发布
活动现场,上海市经济信息中心副主任李如新对《全球科技创新中心评估报告2021》进行了解读,指标首创以全球近150个主要创新城市或都市圈(以下简称城市)为评估对象,通过定量评价和比较,重点展示和分析综合评分100强的城市,可为对标国际科技创新前沿,更有针对性地找出上海科技创新的发展短板和突破方向,推进上海科创中心建设提供参考借鉴。
上海市发展改革委总经济师陈国忠出席本次大会并发表主题致辞。他指出,2021年是建党一百周年和“十四五”开局之年,也是全面建设社会主义现代化国家新征程开启之年。面对世界百年未有之大变局,全球经济重心加快位移,创新成为影响和改变全球竞争格局的关键变量。而随着以5G、人工智能、物联网、大数据、区块链为代表的新一代信息技术加速向各领域广泛渗透,全面推进数字化转型已成为上海主动服务新发展格局的重要战略,更是面向未来塑造城市核心竞争力的关键之举。
陈国忠还强调,要加快推进上海科创中心建设,全面推进城市数字化转型,就必须加强理论研究和实践推进,把握特征规律,对标国际前沿,积极探索新时代创新驱动发展与城市赋能发展的新举措新模式。
华为中国区云与计算副总裁武湛也就国内数字化转型和人工智能产业全栈化问题发表了观点。他表示,算力是数字经济转型过程中的支撑者,也是国家数字化、智能化水平的客观呈现。新的数字化转型与经济结构调整都离不开算力的支撑。
华为中国区云与计算副总裁武湛
在谈及中国算力发展时,他还指出,目前中国若想发展人工智能,必须要为人工智能赋予新的心智,包括底层关键技术、核心部件与人才。同时,他还表示基础设施建设一定会优先于应用场景,在智能化转型中基础设施带来的应用场景,一定会满足产业发展与数字化的需求。
此外,对于中国未来经济发展,武湛表示,从数字经济到算力经济,从算力经济到算力经济的根,本身支撑数字经济发展的根最好是基于中国可控并且可以长期稳定发展的产业来构造。只有根深才能叶茂,但遗憾的是真正的根技术,在国内土壤贫瘠。为赋能中国根茎的发展,使国内拥有更多自研创新技术,华为先后开发了操作系统的开源社区、AI开源框架、AI大模型,同时布局了四大实验室,为中国“根技术”发展赋能。
他建议,人工智能若想在国内实现更好更快地发展,需要注重研发自主创新科技,努力实现科学新发现、技术新发明、产业新方向、发展新理念从无到有的跨越。中国人工智能产业从芯片到应用要走“算力集约化,数据行业化,应用多样化,产业全栈化”的发展路线。而当前华为持续聚焦鲲鹏、昇腾基础软硬件平台持续创新,以硬件开放、软件开源、使能伙伴、发展人才,共建鲲鹏通用计算、昇腾AI计算产业,积极参与打造中国自己的根技术。
值得一提的是,本次活动还进行了高峰圆桌环节。上海对外经贸大学教授孙海鸣、上海市宏观经济协会会长王思政、上海市创业投资行业协会会长王品高、中国浦东干部学院处长崔晓娟、华为上海政企业务副总经理曹照连,共同探讨了“十四五”期间所面临的全新发展形势,创新型城市应有的发展理念、核心要素、内在驱动力,以及政府、研究机构、投资者、企业应如何在创新型城市中扮演好自己的角色,构建协同创新生态,提升创新策源能力。
高峰圆桌环节
其中,华为上海政企业务副总经理曹照连在会上指出,城市数字化转型创新成功有5个能力,即:标准推进能力、构建咨询规划能力、数字化技术性规划能力、系统性建设能力以及持续创新和数字化转型运营能力。他强调,只有建设并履行好这五大能力,才能做好创新和数字化转型。
总体而言,数字化转型需要政策、规划、人才、组织保障,数字底座基础设施和场景化解决方案是数字化转型的核心能力。华为作为一家非数字原生企业,相信未来将会全力投入上海数字化转型建设,携手生态伙伴,共同打造全球创新城市典范。
好文章,需要你的鼓励
凯悦酒店的数据战略是以通过洞察力驱动的决策和自动化来推进体验为中心的,战略重点是培养最优秀的人才并发展组织的数据文化。
正的杀手级应用案例是连接那些将没有网络连接的人。这将真正消除许多障碍,解决尚未解决的开放空间问题……而我们只是刚刚开始。该产品的核心包括一张单独的eSIM卡,用于思科的私有和公共5G连接,这将使企业能够连接到所需的网络,使用蜂窝技术进行主要或次要连接,然后根据环境变化扩展和管理网络需求。
但尽管微软、谷歌、Meta以及亚马逊等科技巨头先后投入数十亿美元来开发能够处理各种任务的大语言模型(LLM),但对于AI这颗堪称人类智慧皇冠上的明珠之一,一刀切的作法显然并不适合所有情况。换言之,适合那些科技巨头的大模型未必能够满足普通企业的需求。面对重重炒作疑云与各行业对于AI泡沫的普遍担忧,现在的高管团队比以往任何时候都更需要深入理解并把握这些技术的现实影响。