《基于AI的智能切片管理和协同》白皮书课件 (一)
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白皮书:人工智能遇见协作Morar HPI的洞察力一项全球调查揭示了员工对工作场所先进技术和虚拟助理的看法。
人工智能遇见协作先进技术正在对我们的日常生活产生日益深远的影响。
先进技术和虚拟助理(如亚马逊智能音箱和谷歌智能家居)在家庭中的采用变得更加主流。
与此同时,全球的组织将更多的注意力放在如何实施类似的技术来提高生产率、加快工作流程并加强员工、业务合作伙伴甚至客户之间的协作。
迄今为止,人们对工作场所中人工智能(AI)和虚拟助理等技术的概念,以及他们将如何影响我们未来的工作方式知之甚少。
思科聘请研究和战略咨询公司Morar HPI与企业工作人员进行全球性的研究,并对人工智能在工作场所的影响进行更深入的了解,发现组织内部在全球视角、世代和功能方面的差异。
本白皮书重点关注在全球调查中出现的四个核心主题:• 技术乐观主义• 机器人同事• 对人工智能的开放性• 安全性在全球范围内,大多数工人对先进技术将带来更多就业机会,并帮助人们腾出时间及提高生产率持乐观态度。
通过人工智能提高工作场所生产率消费者对虚拟助理的采用越来越普及。
接受调查的工人中有85%表示他们在个人生活中使用过虚拟助理。
但是,他们中只有75%的人在与工作有关的任务中使用虚拟助理,这表明我们有机会做更多的工作将该项技术嵌入到工作流中。
但是为什么企业应该关心?该研究指出了四个明确的团体利益。
具体而言,虚拟助理帮助提高员工的:• 生产率• 关注高价值任务• 创造力• 工作满意度尤其是,千禧一代的员工对在工作场所使用人工智能具有高度的响应能力。
事实上,30岁以下的员工中有90%表示他们在家庭生活中尝试过Siri(苹果公司产品中的智能语音助手)或Alexa等会话式人工智能系统;64%的人表示他们现在离不开它们;70%以上的人认为虚拟助理可以大大改善他们的工作生活。
这并不是说其他几代人对该技术缺乏兴趣。
事实上,近50%的工作人员都表示,他们无法在今天的工作中使用这项技术。
AI框架发展白皮书中国信息通信研究院2022年2月No.202201(2022年)版权声明本白皮书版权属于中国信息通信研究院,并受法律保护。
转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观点的,应注明“来源:中国信息通信研究院”。
违反上述声明者,本院将追究其相关法律责任。
AI助力当前经济社会步入智能经济时代。
世界正在进入以新一代信息技术驱动发展的重塑时期,人工智能(AI,Artificial Intelligence)作为其中重要的使能技术,对激活实体经济具有溢出带动性很强的“头雁效应”,对构筑国家科技影响力具有举足轻重的意义。
人工智能成为了全球各国新的科技热点,人工智能基础设施建设也成为重要抓手与着力点。
未来十年是全球发展数字经济、迈入智能经济社会的黄金发展期,着力发展人工智能基础设施,将为我国人工智能产业发展壮大、数字经济蓬勃发展提供强大牵引力。
AI框架是智能经济时代的操作系统。
作为人工智能开发环节中的基础工具,AI框架承担着AI技术生态中操作系统的角色,是AI 学术创新与产业商业化的重要载体,助力人工智能由理论走入实践,快速进入了场景化应用时代,也是发展人工智能所必需的基础设施之一。
随着重要性的不断凸显,AI框架已经成为了人工智能产业创新的焦点之一,引起了学术界、产业界的重视。
在此背景下,白皮书致力于厘清AI框架的概念内涵、演进历程、技术体系与作用意义,通过梳理总结当前AI框架发展现状,研判AI 框架技术发展趋势,并对AI框架发展提出展望与路径建议。
由于AI 框架仍处于快速发展阶段,我们对AI框架的认识还有待持续深化,白皮书中存在的不足之处,欢迎大家批评指正。
一、AI框架技术持续演进,已形成较为完整的体系 (1)(一) AI框架演进步入深化阶段 (1)(二) AI框架技术演化出三个层次 (5)(三) AI框架重要性愈加突显 (13)二、全球AI框架繁荣发展,多元化竞合态势渐显 (14)(一)供给主体方面,企校贡献最活跃 (14)(二)开源生态方面,全球进入活跃期 (16)(三)市场格局方面,双寡头持续引领 (18)(四)支撑应用方面,科研与产业齐驱 (20)(五)推广途径方面,三条路齐发并进 (25)三、应对未来多样化挑战,AI框架有六大技术趋势 (27)(一)泛开发:AI框架将注重前端便捷性与后端高效性的统一 (27)(二)全场景:AI框架将支持端边云全场景跨平台设备部署 (28)(三)超大规模:AI框架将着力强化对超大规模AI的支持 (29)(四)科学计算:AI框架将进一步与科学计算深度融合交叉 (31)(五)安全可信:AI框架将助力提升AI模型可解释性与鲁棒性 (32)(六)工程化:AI框架将加速AI应用产业规模级工程化落地 (34)四、AI框架生态远未成熟,未来发展空间可观 (36)(一)从硬件适配向算子接口标准化演进 (36)(二)强化开源社区打造与开源氛围营造 (36)(三)重视与高校科研院所广泛开放合作 (37)(四)推进融入AI基础设施布局落地 (37)(五)支持深度赋能大模型及科学计算 (38)图目录图1 AI框架技术演进 (2)图2 AI框架核心技术体系 (5)表目录表1 Github社区中主流AI框架情况(2022.1) (16)表2 Gitee社区中主流AI框架情况(2022.1) (18)AI框架发展白皮书(2022年)一、AI框架技术持续演进,已形成较为完整的体系AI框架是AI算法模型设计、训练和验证的一套标准接口、特性库和工具包,集成了算法的封装、数据的调用以及计算资源的使用,同时面向开发者提供了开发界面和高效的执行平台,是现阶段AI算法开发的必备工具。
目录IMT-2020 (5G)推进组5G应用创新发展白皮书1 5G融合应用发展态势2 第二届"绽放杯"5G应用征集大赛项目洞察3 十大重点应用领域分析4 5G融合应用的挑战与发展建议5 主要贡献单位P1 P5 P15 P46P4815G融合应用发展态势1.1 全球多个国家加速推进5G应用全球5G应用整体处于初期阶段。
根据中国信息通信研究院监测,截至9月30日,全球135家运营商共进行或即将进行的应用试验达到391项。
AR/VR、超高清视频传输(4K或8K)、固定无线接入是试验最多的三类应用。
在行业应用中,车联网、物联网、工业互联网受到广泛关注。
整体来看,全球5G 应用整体处于初期阶段,主要应用场景是增强型移动宽带业务,行业融合应用仍在验证和示范中。
美国家庭宽带成为最受关注的5G应用之一。
美国四大移动运营商全部商用5G,在若干个重点城市推出服务,覆盖城市重合度高,相继推出5G固定无线接入的服务;在工业互联网方面,AT&T正在探索基于4K视频的安全监测、AR/VR员工培训及定位服务;与此同时,美国也在尝试5G与VR/AR用于医疗领域,帮助临终患者减少慢性疼痛和焦虑等。
FCC通过采取一些举措促进5G技术向精准农业、远程医疗、智能交通等方面的创新步伐,如设立204亿美元的“乡村数字机遇基金”等。
韩国出台5G战略,引领5G用户发展。
韩国“5G+”战略选定五项核心服务和十大 “5G+”战略产业,其中五项核心服务是:沉浸式内容、智慧工厂、无人驾驶汽车、智慧城市、数字健康。
在商用进展方面,韩国运营商针对VR、AR、游戏推出基于5G的内容和平台活动。
截至2019Q3,韩国5G用户数超过300万,占据全球5G商用大部分市场份额。
韩国用户发展速度快主要得益于运营商加速建网,手机高额补贴,内容应用丰富,提速不提价。
欧盟5G应用涵盖工业互联网及其他多种应用场景。
欧盟于2018年4月成立工业互联与自动化5G联盟(5G-ACIA),旨在推动5G在工业生产领域的落地。
《智能切片管理和协同白皮书》IMT-2020(5G)推进组网络技术工作组张晶目录CONTENTS1需求和应用场景2标准现状3智能切片架构与流程4智能切片关键挑战5商用模式探讨6总结与展望需求和应用场景租户需求自动化、一站式订购设置/更新切片订购信息查询/监控切片运行状态查询/监控切片预测信息运营商需求切片智能化部署切片智能化调度管理切片的故障自愈和自优化应用场景赛事/大型活动工业巡检030102智能切片标准现状—3GPP•5G 核心网全新架构引入NWDAF (网络数据分析功能)•搜集、分析网络数据、向其他NF 提供分析结果•智能分析业务的用户体验,反馈给切片管理系统•R17版本进一步研究智能切片SA2SA5RAN3关键技术•定义切片信息模型✓租户的切片SLA 要求✓监测、评估切片SLA 的KPI•后续研究✓利用数据分析功能,将SLA 转换为KPI 及配置需求✓参考数据分析功能的输入,监控切片性能•基于SA5定义的资源配置参数进行无线资源隔离,如何隔离未定义•提供切片空口资源保障✓完全占有✓动态调配ENI•2017年2月成立•目标✓智能业务部署、智能策略控制、智能资源管理、智能监控与智能分析预测✓解决SDN/NFV引入后的网络复杂度问题✓提升运营商网络部署和运营体验•成果✓用例规范:弹性资源管理和编排,保障业务需求,智能网络切片管理等✓PoC:网络切片生命周期管理,通过AI预测承载网流量,智能调整策略、实现切片动态创建、监控和修改ENI PoC ArchitectureZSM•2018年1月成立•目标✓定义面向未来的端到端架构✓满足未来网络的灵活、高效、自动化需求✓所有操作过程100%自动化•成果✓发布场景、需求、参考架构•规划✓网络切片研究2019Q3完成✓开展5G网络切片管理研究ZSM Architecture Framework智能切片标准现状—ITU&CCSA•ITU-T SG13目标:未来网络、云计算和可信网络架构;•2017年11月成立未来网络机器学习焦点组(ML5G),主要研究未来网络的机器学习技术;•已输出统一的逻辑架构。
电信行业人工智能应用白皮书中国人工智能产业发展联盟2021年3月版权声明本白皮书版权属于中国人工智能产业发展联盟,并受法律保护。
转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观点的,应注明“来源:中国人工智能产业发展联盟”。
违反上述声明者,将追究其相关法律责任。
致谢本白皮书是在中国人工智能产业发展联盟产学研融合与应用工作组指导下,由电信项目组组织,中国信息通信研究院标准与技术研究所牵头,中国移动通信有限公司研究院、中国电信股份有限公司研究院、中国联合网络通信有限公司研究院、华为技术有限公司、中兴通讯股份有限公司、英特尔(中国)有限公司等联合参与起草。
限于编写时间、起草人员知识积累与人工智能电信行业应用发展尚未完全定型等方面的因素,内容恐有疏漏,烦请不吝指正。
主要起草人:中国信息通信研究院:程强、刘姿杉、吕博;中国移动通信有限公司研究院:张欢、吴博、王静、宋晓佳、李爱华;中国电信股份有限公司研究院:王峰、赵龙刚、钱兵、曾宇、白燕南;中国联合网络通信有限公司研究院:韩赛、胡雅坤、张冬月、师严、赵良;华为技术有限公司:后希旭;中兴通讯股份有限公司:袁丽雅;英特尔(中国)有限公司:王海宁。
前言利用人工智能提供的强大分析、预测与策略优化等能力来赋能网元、网络和业务系统,实现电信网络的智能规建、智能运维、智能优化管控与业务能力提升,已经成为当前国内外电信行业的发展重点。
国内外运营商、设备商和服务商等在电信网络智能化方面纷纷布局,电信网络智能化在标准研究、技术验证与落地应用等方面均有重要推进。
2020年,伴随着5G网络的大规模商用和网络人工智能平台的建设成熟,越来越多的网络智能化应用与业务得以落地并发挥良好效果。
人工智能作为电信网络的重要使能技术已经成为行业共识,网络内生智能将带动新一代信息基础设施的发展演进,促进网络、计算、数据与影响的融合与协同,为ICT和各个垂直行业带来全面智能能力的支撑与推动。
本白皮书系统分析目前电信网络智能化的总体发展态势与应用现状,集中展示AI技术在移动网、固定网络和业务服务应用场景的落地案例,包括故障根因分析、异常小区发现、基站节能、业务内容智能推荐、网络质量智能监控与业务智能识别调优等。
《机器人操作系统》产品白皮书目录1引言........................................................................ - 3 -2产品概述.................................................................... - 4 -2.1产品体系............................................................ - 4 -2.2产品资源............................................................ - 5 -3产品介绍.................................................................... - 8 -3.1机器人操作系统...................................................... - 8 -3.1.1课程说明........................................................ - 8 -3.1.2教学大纲....................................................... - 12 -3.1.3教学指导....................................................... - 17 -4配套产品................................................................... - 20 -4.1实验设备........................................................... - 20 -4.2软件平台........................................................... - 21 -5技术支持................................................................... - 24 -5.1.1升级服务....................................................... - 24 -5.1.2师资培训....................................................... - 24 -1引言中国人工智能发展迅猛,中国政府也高度重视人工智能领域的发展。
《基于AI的智能切片管理和协同》白皮书课
件 (一)
《基于AI的智能切片管理和协同》白皮书课件是一份介绍智能切片管理和协同技术的资料。
该课件包含了智能切片管理和协同技术的基本概念、技术原理、应用场景、优势特点等方面的内容。
下面,我们将从多个方面进行分析和解读。
一、智能切片管理和协同技术的基本概念
智能切片是指将整个网络资源按照功能或性能进行切割,使得不同的切片可以满足不同的应用需求。
智能切片管理和协同指的是通过AI技术对智能切片进行建模、优化和管理,从而实现资源的动态调配、任务的自动分配和协同。
二、技术原理
智能切片管理和协同技术的核心是AI技术。
通过数据采集、分析和处理,建立智能切片模型并使其自我学习、优化和适应,从而实现智能切片管理和协同。
三、应用场景
智能切片管理和协同技术可以应用于许多场景,例如:5G网络、云计算、物联网等。
在5G网络中,智能切片可以将整个网络资源按照不同的切片进行划分,从而满足不同应用场景的需求;在云计算中,智能切片可以对云服务进行切割和管理,使得云服务更加灵活和高效;在物联网中,智能切片可以对物联网设备进行分类和管理,实现设备之
间的协同和共享。
四、优势特点
智能切片管理和协同技术的优势主要体现在以下几个方面:首先,可以实现资源的动态调配,使得网络资源更加高效和灵活;其次,可以实现任务自动分配和协同,提高任务执行效率;最后,可以满足不同应用场景的需求,带来更好的用户体验。
总之,智能切片管理和协同技术是当前互联网技术发展的趋势之一,具有广泛的应用前景和潜力。
《基于AI的智能切片管理和协同》白皮书课件向我们展示了这一技术的基本概念、技术原理、应用场景和优势特点,为我们深入了解和学习这一技术提供了有力的支持。