新冠肺炎疫情,推動了產(chǎn)業(yè)數(shù)字化加速轉(zhuǎn)型。為順應(yīng)新一輪科技革命,作為全球具有影響力的面板制造企業(yè),友達光電持續(xù)致力價值轉(zhuǎn)型,期望將價值向外延伸。日前(11月11日~12日),「友達技術(shù)趨勢論壇」與「智能制造合作伙伴大會」順利舉辦。本次論壇由友達光電(蘇州)有限公司及旗下兩家全資子公司——達智匯智能制造(蘇州)有限公司、艾聚達信息技術(shù)(蘇州)有限公司發(fā)起主辦,聚焦“制造企業(yè)如何從智能制造推進到工業(yè)互聯(lián)”,來自華為、Honeywell、凌華科技等企業(yè)的專家分享最佳實踐案例,共同探討如何融合新技術(shù),實現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)中臺,驅(qū)動數(shù)據(jù)價值?,F(xiàn)場,達智匯和艾聚達還與多家企業(yè)達成戰(zhàn)略合作,共同助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
友達光電與達智匯、艾聚達舉辦智能制造合作伙伴大會,圖左為友達蘇州總經(jīng)理郭振明,圖右為達智匯、艾聚達總經(jīng)理趙麗娜。圖/友達提供
重新定錨,轉(zhuǎn)型垂直場域經(jīng)濟
友達光電(蘇州)有限公司總經(jīng)理郭振明表示,友達光電將跳脫面板制造業(yè),與生態(tài)圈伙伴攜手并進,走向垂直場域經(jīng)濟。同時將積累20余年的專業(yè)進行價值輸出,成為智慧醫(yī)療、智慧制造、智慧交通、智慧零售等場域的解決方案提供者。其中,在智慧工業(yè)領(lǐng)域,友達孵化兩家新事業(yè)——達智匯智能制造(蘇州)有限公司、艾聚達信息技術(shù)(蘇州)有限公司,助力更多企業(yè)成功轉(zhuǎn)型,打造工業(yè)互聯(lián)生態(tài)圈。
實戰(zhàn)展覽,共享多元應(yīng)用場景
為讓更多伙伴了解智能制造多元化的應(yīng)用場景,當(dāng)天〖智能制造展館〗、〖智慧人才館〗、〖智慧互聯(lián)館〗、〖工業(yè)服務(wù)館〗、〖智慧AI未來館〗、〖智能安防館〗同步開放。本次展示了80余項智能制造實戰(zhàn)成果,為各方企業(yè)提供全方位的智能化解決思路。
來自不同場域的業(yè)界專家及合作伙伴共同參觀【智繪未來展館】,體驗友達智能制造多元應(yīng)用場景。圖/友達提供
達智綠洲,光電行業(yè)工業(yè)互聯(lián)云平臺領(lǐng)先發(fā)布
大會期間,華為、聯(lián)通、Honeywell等近300家企業(yè)與合作伙伴共同見證了光電行業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)云平臺——達智綠洲的領(lǐng)先發(fā)布?;诠怆娦袠I(yè)的多年專業(yè)積累,達智綠洲致力于打造共享賦能的產(chǎn)業(yè)互聯(lián)云平臺。
嘉賓代表、友達蘇州總經(jīng)理郭振明、達智匯和艾聚達總經(jīng)理趙麗娜共同見證達智綠洲云平臺的發(fā)布。圖/友達提供
達智綠洲,多層次的共享賦能、最務(wù)實的工業(yè)改善平臺
發(fā)布會現(xiàn)場,達智匯&艾聚達總經(jīng)理趙麗娜女士強調(diào),在過去20年,友達光電不僅打造了多座智能制造示范車間與工廠,還積極將智能制造資源共享給產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈,并打通彼此間的物流、品質(zhì)、運營數(shù)據(jù),協(xié)同產(chǎn)業(yè)共享升級,擴大產(chǎn)業(yè)互聯(lián)價值。
同時,她也指出,達智綠洲提供的每一個資源和服務(wù),都是基于工廠實踐價值的方案。透過達智綠洲的模塊式組合,工業(yè)APP可以助力很多企業(yè)輕松改進與升級,而且獨有的技術(shù)體系可以支撐企業(yè)用較低的成本實現(xiàn)更高價值的組合。
未來,友達光電期許通過達智匯與艾聚達,與產(chǎn)業(yè)鏈合作伙伴攜手,持續(xù)賦能行業(yè),共建工業(yè)互聯(lián)生態(tài)圈,共同創(chuàng)造智慧藍圖。
友達、達智匯、艾聚達舉辦智能制造合作伙伴大會,邀請不同場域的業(yè)界專家及合作伙伴齊聚一堂,共建工業(yè)互聯(lián)生態(tài)圈。圖/友達光電提供
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浙江大學(xué)團隊提出動態(tài)專家搜索方法,讓AI能根據(jù)不同問題靈活調(diào)整內(nèi)部專家配置。該方法在數(shù)學(xué)、編程等任務(wù)上顯著提升推理準確率,且不增加計算成本。研究發(fā)現(xiàn)不同類型問題偏愛不同專家配置,為AI推理優(yōu)化開辟新路徑。
清華大學(xué)研究團隊提出SIRI方法,通過"壓縮-擴張"交替訓(xùn)練策略,成功解決了大型推理模型"話多且準確率低"的問題。實驗顯示,該方法在數(shù)學(xué)競賽題上將模型準確率提升43.2%的同時,輸出長度減少46.9%,真正實現(xiàn)了效率與性能的雙重優(yōu)化,為AI模型訓(xùn)練提供了新思路。
南洋理工大學(xué)與騰訊聯(lián)合研究團隊開發(fā)出Rolling Forcing技術(shù),實現(xiàn)AI視頻實時流式生成的重大突破。該技術(shù)通過滾動窗口聯(lián)合去噪、注意力錨點機制和高效訓(xùn)練算法三項創(chuàng)新,解決了長視頻生成中的錯誤累積問題,可在單GPU上以16fps速度生成多分鐘高質(zhì)量視頻,延遲僅0.76秒,質(zhì)量漂移指標從傳統(tǒng)方法的1.66降至0.01,為交互式媒體和內(nèi)容創(chuàng)作開辟新可能。
華中科技大學(xué)研究團隊發(fā)現(xiàn),通過讓AI模型學(xué)習(xí)解決幾何問題,能夠顯著提升其空間理解能力。他們構(gòu)建了包含約30000個幾何題目的Euclid30K數(shù)據(jù)集,使用強化學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練多個AI模型。實驗結(jié)果顯示,幾何訓(xùn)練在四個空間智能測試基準上都帶來顯著提升,其中最佳模型達到49.6%準確率,超越此前最好成績。這項研究揭示了基礎(chǔ)幾何知識對培養(yǎng)AI空間智能的重要價值。