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15562以开放平台与云计算助力构筑敏捷IT平台、大数据助力智慧运营、远程视频银行助力金融服务创新，支撑银行数字化变革，致胜新金融时代。
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登录 0 11291 49720 15562随着云计算、AI、大数据等技术的发展，分布式架构在IT市场持续蓬勃发展。在金融、政府、医疗行业，法规要求，相关数据保留周期要求10年以上。自动驾驶领域，需对数百PB数据进行采集、存储、分析训练、仿真。精准医疗领域，需结合基因测序、大数据等技术，对几十PB海量数据进行综合分析。在冷冻电镜场景，设备单次采集的数据量超过10TB，数据永久保存。 根据预测，到2025年全球数据将增长到175ZB，其中非结构化数据占比将超过80%，分布式存储凭借高扩展性和易管理能力，成为承载海量数据的重要选择，在众多行业客户得到规模部署。 欢迎您分享故事和经验（回复内容请勿涉及第三方非公开的信息），我们一起打造最适合您的分布式存储产品与解决方案。
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VIP版主2025-2-28 16:115610
这几年不断在做着跟大数据相关的项目和业务，今天跟大家分享下我们了解到的企业对于数据湖的建设需求。大家也都清楚，数据湖主要类型的数据包含结构化数据、文本文档(CSV、PDF、word、Excel...、图片、视频、语音、以及其它，企业的数据湖面临关键痛点问题也各不相同，有的是数据、业务可靠性低，无法满足业务需求，有的是数据存储成本高、计算资源消耗大，还有的是数据分散、ETL多，导致业务效率低，也有的事多种产品、平台，多种接口，业务适配工作量大甚至数据分析组件和架构老旧，与主流的技术脱节、现有设备老旧，算力和存储空间无法满足业务需求等等，问题都不是很相通。单纯从数据湖提高资源利用率的措施的角度来讲，有很多措施，比如提前规划好存储和计算资源，按固定的比例分配给各个部门/业务使用、以租户的方式分配存储和计算资源，及时回收闲置资源、存储和计算分离，按需扩展、考虑使用虚拟机/容器，实现资源灵活弹性使用都是根据不同的情况制定的措施。数据湖的建设和维护中，有很多降成本措施，今天主要跟大家分享分享这一点。关于这个话题，结合最近的工作还是很有感触的，最近半年来，我们跟行业的伙伴一起建设了很多地方数据湖，这个过程也是比较吃力、痛苦。遇到了很多瓶颈问题也遇到了很多行业上的问题， 提到数据湖降低成本措施，我觉得首先我们得知道问题，那就是成本的增加究竟在哪里，也就是我们要首先识别问题才能知道解决什么问题。我觉得分享经验的伙伴们一定会提什么供电啊、能耗啊、平台的管理和数据的打通啊，或者说数据的治理、机房建设、土地的费用的人也一定大有人在，其实在我们实际做数据湖的经验来看，最主要的成本症结都不在这些层面。而是主要的成本其实主要是买存储设备、买软件、买服务器，当然，要达到运营状态，是的确需要建机房。数据湖项目建设期花费最大的还是买设备的支出。当然: 运营期数据湖的收入在存储上的收入也是其中一块核心收入，再就是数据湖的分析、应用的收入。所以，成本的开销主要在这里。数据湖的建设代价也很大，我们大致估算下，大数据时代我们么个人拥有的是TB级的数据，就是长期保存的TB级的数据；企业拥有长期保存的PB级的数据，一个城市就到了长期保存的EB级的数据。而且城市全时全域全量数据在规模上特别巨大，必须存算分离；热温冷数据必须分层存储。而数据湖是以节能和存储为优先的，所以我觉得解决问题的主要方案就在于存储这里。既然这么大代价购买设备，那设备不能不采，要想办法提升存储的安全、高校和低成本并且还要满足全时、全域、全量的温冷数据收储和流通。所以针对专家的问题有几下几点建议： 1. 存储的介质：推荐要使用蓝光存储技术，能够极大降低全社会的数据存储的成本，同时极大的降低数据存储的能耗，可以把数据存储分为磁盘存储和光盘存储做到光磁一体化。将短期用不到的数据放到光盘，经常使用的放到磁盘，磁盘因为访问速度快导致成本也变得很高，但是光盘正好相反。这样在存储这块，可以节约一些成本，但同时数据加工过程，会增加系统负担，导致成本增加，并有可能形成数据沼泽，给大家也汇报一组数据，我们跟伙伴一起在香港目前就实施了蓝光存储，所以在数据上也是看的到效率，存储密度上，现在一张100G的蓝光光盘相当于差不读20张DVD-5的存储。每12张蓝光光盘组成一个光盘匣，76个盘匣组成一个存储单元，一个47U单柜的存储容量可以达到1.64PB，这样一个高密度的存储方案就满足了我们对海量数据的存储需求。每一个机柜可以配1—3个光驱组，每组三个光驱，每个光驱两个激光头，单组光驱读写速度峰值与磁盘接近。并且蓝光存储柜支持集群，形成一个超大规模的存储平台，每个机柜待机功率只有7瓦，是磁存储的千分之三。我们测算1PB数据存储30年，蓝光存储是磁存储成本的6.5%。 2. 存储的智能化方面，建议集成AI的能力，承载整个数据全生命周期的智能化管理。华为在芯片方面国内顶尖企业，可以在存储端加入芯片，集成人工智能来进行数据的深度学习和探索。不断优化存储设备的性能。 存储速度也要提高 来应对海量数据爆炸式增长。通过分布式存储和磁盘存储算法的优化结合智能芯片进行提高他们的利用率，国家也在提倡上云用数赋智，所以完全可以把边缘存储数据也上云。这样人工智能技术下训练、数据建模发布给边缘存储。通过存储AI芯片不断强化学习来知道一些存储场景的实现、预测、推演。 3. 数据存储的融合，其实大家一直都在提多源数据的融合，这也是行业上比较难解决的疑难杂症，融合也是为了打通数据孤岛，把数据通过交换实现互通。实现多源、异构数据的融合。并对数据进行分门别类的存储、实现端到端、端到云的融合。响应不同的服务，这样存储能力的构建才会比较完善。 4. 提高算力实现大吞吐、随机读取，以前我跟国内存储的公司一起合作过，弄过基于文件模型的开源分布式文件系统，讲分布式文件系统的存储模型嫁接到对象存储模型。这样从key直接到value，无目录树查找损耗。基于纠删码技术的五副本容错能力提升到四副本的容错能力，出盘率也会上一个台阶。对分布式文件系统也不断优化，把模型由文件转对对象实现高扩展。 5. 最后一点说一个技术型的降低成本的办法就是数据压缩节省存储，对不同的数据进行有损压缩和无损压缩，这样的存储空间也会极大提升，节省了存储也就节省了大量的空间，也就使得更多的设备存储了更多的数据，提高存储的利用率。 大概就说这么多吧，篇幅的确有限制，至于什么机房建设的成本、供电啊这些我就不说了，因为虽然能降低小部分成本，但不是最要命的，我主要从存储的角度来分析。非常值得继续深挖和讨论。
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VIP版主2025-2-28 13:06474
云计算、AI、大数据等技术蓬勃发展，分布式架构在金融、政府、医疗行业等行业应用广泛，数据采集、存储、分析都需要分布式存储具有高扩展性，欢迎一起分享您所在行业的分布式存储需求。
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VIP版主2025-1-24 09:184310
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VIP版主2025-2-5 20:08232
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VIP版主2025-1-11 22:19172
数据治理是确保企业数据资产得到高效、安全和合规利用的关键过程。以下是实施数据治理的主要步骤:1.建立数据治理组织:评估并选择适合组织的数据治理模型，明确各角色的职责和权限2.识别数据需求和问题:通过调研和评估，理解业务战略和目标，识别数据治理的需求和问题3.定义数据治理规范:制定数据管理策略、标准、流程和绩效指标，为后续工作提供框架和指南。4.,执行数据治理计划:根据既定的策略、流程和标准，开展具体的数据管理任务，如数据清洗标准化和质量控制。你所在企业是如何做数据治理的 以及遇到的问题有哪些？
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VIP版主2024-11-13 19:306728
1、美团独家投资大模型公司“智谱AI”美团独家投资大模型公司“智谱AI”，投后估值近5亿美元。AI大模型公司智谱华章数月前已完成B-2轮融资，金额为数亿人民币，由美团战投独家投资，该轮投后估值为近5亿美金。据了解，智谱后续几轮融资也陆续完成。版主点评：智谱华章这一年来的确非常火爆，像一批黑马，模型的算法还是比较优良，亲自体验过，但是问题还是卡在GUP和CUP的计算能力上，在图片识别上非常消耗GUP.依赖英伟达芯片较多，再就是华为，不然根本达不到效果。 2、上海：鼓励发展大数据、人工智能等核心的信息技术服务上海市人民政府办公厅印发《关于促进本市生产性互联网服务平台高质量发展的若干意见》（沪府办发〔2023〕12号）通知，其中提出，推动数字经济与实体经济融合发展，提升企业生产、经营、管理全过程的数字化水平，拓展数字化转型服务平台服务范围，鼓励发展以大数据、区块链、物联网、人工智能、移动互联网等为核心的信息技术服务，提高信息技术咨询设计、集成实施、运行维护、测试评估、信息安全等服务水平。版主点评：通过国家金融要素市场升级大宗商品场外衍生品平台，加强期现联动，增强配套功能，建立重要大宗商品价格指数，完善市场价格发现功能，推动大宗商品产业高效融合、创新发展，实现产业升级和效率提升很有必要3、长三角一体化示范区产业发展规划发布 布局元宇宙、北斗导航、量子通信等技术研发及产业化《长三角生态绿色一体化发展示范区产业发展规划》（2021–2035年）正式发布。《规划》明确，示范区要大力发展数字产业，布局元宇宙、北斗导航、量子通信及下一代移动通信等技术研发及产业化。发展“北斗+”“AI+”“5G+”“大数据+”等新产业、新业态和新模式，加快新一代信息技术融合应用，打造数字化转型发展先行区。版主点评：北斗系统的不断完善和能力提升，为北斗产业的蓬勃发展提供坚实基础。杨长风表示，以平均每年20%增长率计算，2025年后北斗产业规模有望达到万亿元。2035年前，我国将建成以北斗系统为核心，更加泛在、更加融合、更加智能的国家综合定位导航授时体系，为未来智能化、无人化发展提供核心支撑4、微软、OpenAI等公司已使用合成数据来训练AI模型据新浪财经，人工智能初创公司Cohere首席执行官AidenGomez表示，由于Reddit、推特等公司的数据采集要价太高，微软、OpenAI和Cohere等公司，已使用合成数据来训练AI模型。Gomez表示，合成数据可以适用于很多训练场景，只是目前尚未全面推广。版主点评：微软、OpenAI、Cohere等公司已经开始测试使用合成数据来训练AI模型； 另一方面，网络上那些通用数据已不足以推动AI模型的性能提升，另一方面，真实数据售价高昂； 但合成数据的负面影响堪比“毒药”，可能让AI大模型患上“痴呆症”。5、苹果研发AI大语言模型，聊天机器人产品已在推进苹果公司正研究可能挑战OpenAI Inc．谷歌和其他公司的人工智能工具，但尚未制定出向消费者发布这项技术的明确策略。知情人士透露，苹果建立了自己的框架来创建大语言模型。有了这个被称为“Ajax”的基础后，苹果还创建了一个聊天机器人服务，一些工程师称之为“Apple GPT”。近几个月来，推动AI已成为苹果的一项重大努力，好几个团队在合作这个项目。具体工作包括试图解决与这项技术相关的潜在隐私问题。版主点评：苹果公司已经对搜索、Siri和地图功能进行了与AI相关的改进。Ajax目前被用于创建大语言模型并成为内部ChatGPT式聊天工具的基础。的确很有期待。
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VIP版主2024-9-24 16:59464
从2015年第一次正式参与智慧城市亿级项目到现在马上过去10年了，这10年内，中国的智慧城市技术不断在发展，从传统软件技术到移动互联网再到大数据、人工智能，智慧城市也不断更新迭代，今天就跟大家分享下这几年比较火热的大模型。 大模型在智慧城市这种项目里面场景比较多，基本每一个板块都有相应的场景，比如在应急指挥调度、灾情溯源分析、风险预警等等，我们实施过的城市运行指挥中心基本都涉及到了安全、交通、文旅、民生（教育和医疗为主）、城市治理、生态环保等板块，每一个板块都有很多业务场景，我就其中一个重点说说我们在环保方面AI大模型的业务场景。 场景故事1：秋冬季大气污染扩散溯源结合大气实时（小时）监测数据，分析城市周边区域污染情况，使用动态热力渲染效果模拟周边区域污染扩散动态，针对大范围重污染以上外来输入污染进行监控，就当前污染扩散条件，预计污染到达区域的时间，提前做好污染防治预案，备战大气攻坚；针对已发生重污染事件，启动污染溯源计算模型，触发后台高速度运算，在计算历史记录中查阅污染溯源分析结果，辨识外来污染扩散可能路径及其概率情况，污染溯源计算模型支持一天污染溯源模型，同样可以对较长时间范围，比如秋冬季不利大气扩散条件天气时期，进行污染溯源计算。 场景故事2：突发大气污染事件模拟针对于涉气重点排污单位较长时间的超标排放情况，按照稳定源强，结合当前气象数据、城市地形结构和烟囱高度等信息，使用高斯模型对气团烟雨进行扩散分析，模拟一段时间内大气污染扩散路径及污染物相对浓度，并排查污染物扩散影响区域，主要是医院、居民区、学校、政府机关等敏感源，特别是有突发有毒有害气体泄漏等大气污染突发事件来临时，辅助决策机构制定应急预案，快速响应，减少人身和财产损失。 场景故事3：遥感结果辅助大气网格化监管我们使用的事卫星遥感数据，弥补地面站点监测点位个数少，分布稀疏的问题，使用遥感数据对颗粒物的反演分析，获取区域面状污染分布情况，并对区域进行3KM×3KM的网格划分，统计每一网格内污染物浓度情况，统计出每一天污染物浓度明显偏高的网格区域，为环境执法或者污染精准溯源提供方向指引，缩小排查范围，用户也还可以通过热点网格获取这些区域的三维地图，分析区域内可能的重点污染排放源。 再说下交通AI大模型的关键业务场景：比如高速并道、道路拥堵以及复杂路况的出入等等，这些场景非常常见，传统的技术都是用规则或者预先定义的方式仿真，这种是没办法把很多复杂的情况去组合的，有些关键的场景也就很难挖掘到。我们在做这类项目的就很好的利用了AI以及大模型的技术，深度学习，还有大量的训练模型，以视频数据、标注数据、轨迹信息、路网信息作为原始数据，通过挖掘算法（专家规则、标准场景、自定义算子、机器学习模型和算法）最后输入到场景库（关键场景、语义场景、泛华参数、场景标签索引） 场景一：关键场景的逻辑处理和语义解析一些简单行为，如前车急刹、前车起步后急刹、切入切出、高速接近前方静止车辆、对向车辆借道超车等.一些复杂行为，如无信号路口与对手车轨迹相交、行人自行车穿行路口、轨迹相交、前方车并排行驶。我们不但关注简单，还要关注组合，通过层次化的场景逻辑引擎去挖掘场景，当然中间需要大量的驾驶数据和自动化脚本自动取分析当时的地形、加速度、天气、信号灯、车道线等等，这样不断学习行程场景模型 场景二：边缘场景有一些场景是没有分类的，比较分散，也没有办法用参数去描述，但实际从统计学的角度而言非常有益，比如有些场景下的拥堵情况、车与车的距离非常的近，但是两个车又没有跨越道路标识线，这种没有特别具体的描述和分类的场景对于训练非常有意义，我们也加入了AI大模型训练库，毕竟现实会存在这样的情况。当然不同的板块还有不同的业务场景，这里就主要讲了下生态环保和交通，也是城市指挥中心中非常重点的两个典型。 关于大模型目前的现状，在这里不得不提到与大模型有关系的芯片，中国芯片与国外相比还有一些差距，我们还在起步阶段，无论实在算法还是操作系统，比如大家都非常清楚安卓系统、苹果系统还有电脑上用的windows操作系统，所以，我觉得不应该通过大量的通过增加服务器去解决数据汇聚以及分析的能力，而是从芯片上加强。这一点可能国内还有一段路要走。所以芯片结合大模型目前应该是可以改进和优化的地方。第二点要说的是大模型的解析能力还不是很标准和准确，大家肯定都用过很多大公司的大模型产品，基本都是说的概念性的废话，对于问题的回复我认为深度和不是很够。第三点我认为大模型需要的大量训练样本其实有很多事公网上的，这些数据相对公开，但同样，有一些数据是企业不愿意公开的，恰恰这类数据及其保密和重要，但企业肯定是不愿意将这些数据放在公网或者公有云上，这样就导致没有办法将这些数据加入到大模型的训练库，导致大模型没有办法去懂企业、懂知识。第三点我认为大模型还存在数据隐患，我们自己就遇到过，公司也有大模型的团队在研发，团队写完代码，我们自己也购买了chatGPT的账号，但后来发现有个别员工把自己活着团队写完的代码跟chatGPT去做测试，上传上去了，倒不是说有什么坏心眼，也许只是想看看有什么bug或者漏洞，但恰恰暴露了安全隐患。第四点我想说的是知识也是有幻觉的，假如你生病了，利用大模型给你开个方子，也许大模型输入了有权威的著作，比如本草纲目、黄帝内经或者其他经典的医学类著作，再或者是大医院的历史药方，但即便如此，给你开个方子去抓药用药，你敢吗？所以我觉得这也是一个大问题，知识的模式输出造成的幻觉第五点不得不说到算力和以，以及大模型的训练都需要很多成本，一般企业不一定能负担的起。第六点我认为也非常非常重要，国家现在都在搞数据要素的确权，大模型也一样，也是有所有权的额，比如你拿到了兴业银行的数据做了大模型，你拿去个民生银行取服务，你拿到了积水潭医院的病例数据做好了大模型给协和医院去用肯定不行。涉及到确权的问题。所以我建议大模型还是要守住安全底线，找到小的切入口，垂直的大模型其实反倒比泛泛的有更低的出错概率。小的场景也容易成功，比如知识问答在旅游行业，从前段时间的淄博烧烤到最近的火爆的哈尔滨，其实可以用大模型做这种小的场景更容易实现也更容易成功，让大家知道淄博不仅仅有烧烤还有其他，哈尔滨也不止有冰雪还有其他，大模型不是万能，本质都是知识搜索，所以建议深度垂直并且在重度上也垂直，选择好顶尖有实力的行业和有数据积淀很深的公司互相结合，我认为是大模型会走的比较坚实的解决之道。
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VIP版主2024-9-14 15:40486
1、李强签署国务院令，公布《网络数据安全管理条例》近日，国务院总理李强签署国务院令，公布《网络数据安全管理条例》（以下简称《条例》），自2025年1月1日起施行。《条例》旨在规范网络数据处理活动，保障网络数据安全，促进网络数据依法合理有效利用，保护个人、组织的合法权益，维护国家安全和公共利益。《条例》共9章64条，主要规定了以下内容。一是提出网络数据安全管理总体要求和一般规定。二是细化个人信息保护规定。三是完善重要数据安全制度。四是优化网络数据跨境安全管理规定。五是明确网络平台服务提供者义务。2、我国万兆光网即将“启航”，助力智能连接“无处不在”据人民网消息，工业和信息化部相关负责人日前透露，我国将推进万兆光网试点应用部署，支持各地依托各类产业活动，探索万兆光网应用创新。北京、上海引领万兆光网试点示范。光网络是支撑我国数字经济发展和推动社会数字化转型的关键网络底座。工业和信息化部数据显示，今年前8个月，我国5G、千兆光网等新型基础设施建设持续推进。目前，我国5G基站已超过400万个，已实现“县县通千兆，乡乡通5G”。同时，与算力网络相关的互联网数据中心、大数据、云计算网等新兴业务今年8个月共完成业务收入2897亿元，同比增长10.5%，占电信业务收入的24.7%。万兆网络是下一代光纤网络的技术演进方向。目前，在推进万兆光网部署和试点应用方面，北京、上海等城市走在全国第一梯队，形成了先进的地方经验，树立了良好的发展示范。北京是全国率先推动通信基础设施向“万兆光网”演进升级的城市。上海则计划年内完成首批26个万兆光网标杆小区覆盖，2026年实现全城覆盖。万兆光网开启“万物智联”新时代。据了解，万兆网络的网速是现有的平均网速的10倍，而网络信号时延只有千兆光网的1/10，网络可靠性达到99.9999%。多位行业专家表示，万兆光网的普及推广，将极大地助力AI与智能应用，实现“无处不在”的智能连接。据测算，通过万兆光网下载一部20GB的4K高清电影只要16秒，用普通终端连上万兆光网就能“身临其境”畅玩大型3A云游戏。此外，万兆光网可以将不同地区的算力中心连起来，实现算力资源共享。以往需要配备专业服务器、花费数天时间的3D渲染、在线仿真等任务，一台便携电脑通过连接万兆网络只要几小时就能完成。3、安永：数据和人工智能解决方案将越来越多地应用于金融犯罪合规领域近期，安永发布《2024年全球金融监管展望》指出：尽管科技带来了新型风险，但也为打击金融犯罪提供了新的工具。近期，零售银行领域的欺诈和投资诈骗行为有所攀升，其中大部分款项是通过银行转账支付的，因此，银行需加强对转账业务的监控和分析。此外，监管机构将进一步加强加密犯罪的预防和审查力度。例如，一些监管机构正致力于扩大现有指引覆盖范围，纳入加密资产提供商等新参与者。因此，未来，数据和人工智能解决方案将越来越多地应用于金融犯罪合规领域，合规领域还将包括金融服务业以外的其他行业。4、360 全新升级的大模型搜索产品「360 AI 搜索」移动 App 上线 据钛媒体报道，360集团新升级的大模型搜索产品“360 AI搜索”移动App日前正式上架多个安卓应用商店中，版本为1.0.0。据介绍，360 AI 搜索是“新一代答案引擎”，主要为最复杂的搜索查询提供更相关、更全面的答案。当用户在360AI搜索中输入任何问题时，都会触发一系列复杂的处理流程，包括进行问题分析、网页检索、重新匹配排序、提取内容等流程，最终会根据用户的问题生成逻辑清晰、有理有据、追根溯源的答案。5、百川智能发布超千亿大模型Baichuan 3，中文评测超越GPT-4 百川智能发布超千亿参数的大语言模型Baichuan 3。在多个权威通用能力评测如CMMLU、GAOKAO和AGI-Eval中，Baichuan 3都展现了出色的能力，尤其在中文任务上更是超越了GPT-4。而在数学和代码专项评测如MATH、HumanEval和MBPP中同样表现出色，证明了Baichuan 3在自然语言处理和代码生成领域的强大实力。转载地址：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5ODI0MTI2Ng==&mid=2650557261&idx=2&sn=0a45ef0509dbc76815509c713f88ec26&chksm=bec55dd089b2d4c64840a1868aeb7a90db27f803785d797f1de8031918047b062985f2fd16f1&scene=27https://www.163.com/dy/article/J48HE1HA0538GOD6.html
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VIP版主2024-10-12 17:14266
最近的一些项目与金融有关，项目实施过程比较有难度，也比较有感触，大致做了一个关于大数据在金融生态的分享和总结，与各位共勉。我们看一下金融行业的数字化转型，金融也是在我们周围经常遇到，我不知道大家以前有没有思考过这样的问题，为什么银行总是喜欢大企业、上市公司、中石化这样的企业，而不给中小企业贷款呢，即使国务院三令五申要向总小企业倾斜，为什么他们也不愿意做呢，因为中小微企业天生是一个风险高的群体，我今天贷给他了，半年之后这个企业倒闭了，那不是我的责任了吗？过去对业务员来讲的话，他要去贷款的话一般来说要做尽调，你想他过去尽调一般来说要两周到一个月，单位贷款规模是179万，尽调一个单位的综合成本要5万块钱，你就总共贷一万块钱，我的尽调成本还开发不了，所以他就不愿意给这种天生高风险的中小微企业进行贷款，因为本身你的风险高，相对来说我风险定价要高，但是从政府来讲的话，又不准许你对他进行更高的利率。实际上在业内对中小微企业，它利率都超过10%了，所以它不愿意给它贷款。过去来讲的话，这些业务员获取这些真实的数据你想贷款你肯定会把几张报表给粉饰一下，他们一般来说都不太相信企业提供的这张表，比如我们看一下厦门国际银行的一个业务员，他说我给这些企业贷款我不相信他们提供的东西，我有自己的一套经验逻辑，第一类就是中小企业老板办公室比较豪华的不贷，你还没到达王健林那种一天一个亿的小目标这种水平。你就享受了，不会贷。跟省部领导、中国的政商关系很微妙，以前很多人，你看，我跟哪个市长、省委书记比较好，有靠山，但现在这个东西很危险了，领导进去了怎么办，所以如果跟领导合影他不贷，再一个就是如果老板不熟悉业务的也不贷，就是这个业务员会跟老板去喝茶、喝咖啡、跟他聊天。在他聊天过程中会设置一些陷阱。其实就是前言不搭后语。你如果不熟悉业务的话总会出现矛盾。出现矛盾的时候你的心思肯定不在业务上，这也不贷。还有一类人员不贷是如果这个老板的老婆孩子都在国外也不贷。你准备要跑路的这种风险，他举个例子就说有一笔业务是印刷机械租赁的，它过去的这种信用非常好，借了钱及时还，它想诈骗你的时候坑挖的很好，这一次一次贷1.5亿。有7家银行都贷了，根据他过去的这种信用记录，很不错，一年半之后这个老板跑了，这个业务员说，我通过尽调发现他的老婆孩子在加拿大已经带两年了，风险很大。业务员他的经验非常重要，帮他降低这种风险，对于银行来讲的话，所以就不愿意做这种中小企业的贷款。类似现在的蚂蚁微贷它可以做，为什么呢，因为你只要在淘宝上开个店，你每一笔业务卖给谁，这个人在哪，然后每天卖了多少单，地域分布是什么，我都知道，就是每一笔业务都可以作为征信的依据，比你那三张表有效的多，可靠的多，准确的多，所以发放贷款3分钟，原来是两周到一个月，单位规模成本3.6万，几千块钱一两万块钱都可以贷，相对来说我们有大数据这种征信方式，对整个金融生态是非常大的改变。比如说微众银行，有72%的借款人的单笔借款的成本不到100块钱。你想什么概念，你到银行你说贷给我100块钱，那不可能得，授信的客户中三分之二是首次获得银行借款，他大部分群体是过去银行，它的技术手段能力手段是覆盖不了的，这就是大数据人工智能能给金融带来普惠，这就是对金融的改变。我们看下新零售，比如说过去一个品牌他的一款鞋不好卖了，不好卖了那就成库存了，过半年之后算库存之后就两折处理，什么原因不知道，我再研发下一个品牌。这是百丽的一个案例，它把鞋上加装了一个传感器，这样的话你把鞋从柜台上拿下来的时候，我就知道这个鞋今天被人动了，有一款鞋就很有意思，它每天被人提取是排在前三名，但是销售是排在十名之外，大家想一下这是什么问题，其实有各种理由，有朋友说太贵了，其实不是，因为你既然能够进到这个店里消费，其实你还是认可它的价位的，一般来说你看到一部分鞋子，你在橱窗面前哪个鞋子眼前一亮，这鞋不错把它从橱窗里拿出来，第二个就是试穿一下，舒适度是一方面，这个鞋子最终原因是它的鞋带有点多，有点繁杂，你一试的时候感觉太啰嗦了，早上起来上班就剩5分钟，我还要系2分钟鞋带，很多人一试就把它放回去了，所以这个鞋的外观还是不错的，而不是把它抛弃掉，把它的鞋带改成一个简单的粘带鞋，就成为一个畅销鞋了，但是过去的话你就把它两折处理掉了，然后再开发下一个鞋，其实你不知道这个鞋的外形很受欢迎，我们现在百货店有很多比如说服装这些它上面都有一个传感器，你把这个西服取下来有没有试穿我都是知道的，用这个来看哪些品牌流行，如果不流行把他放后放，把流行的放在前面，让更多人去试穿。
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VIP版主2024-11-13 19:37283
以前我的原创分享可能很多都是偏信息技术层面的讨论。民以食为天，今天这一次的原创分享我觉得的确很有必要拿出来仔细研究分享下。也是谈谈农业的数字化转型和推进策略以及遇到的问题和解决办法，这几年，我们跟中化集团合作比较多，中化在智慧农业方面需求非常多，所以在这里也非常高兴有机会分享自己的一些经验和观点，希望有帮助。其实说老实话，这几年国家层面的战略也是有文件可查，文件也提到通过现代化农业来保障粮食安全、保障农产品的有效供给。再说的直白点就是增加粮食产量，疫情期间不也经常有人担心粮食供给屯了很多嘛，也闹了好几次。以前的传统农业现在由于环境污染、自然灾害、季节原因产量和质量都在下降，所以植物工厂也是一种创新的方式。我们在与中化合作期间，也推进了很多地方的植物工厂建设。当然有的地方推进还好，有的地方推进还有一一些限制。这里也分别分享下。 对于推挤好的地方，比如在河南地区，推进比较好，河南也是农业大省。我们是这样做的。 第一，我们跟当地的农业局做了大量的调研，先找一批试点的农业地块，对植物工厂的建设、植物生产要素和他的需求规律进行了大约3个月的研究，我们在当地农业局帮助下，找了很多这方面专家，有的是弄生物学，有的是环境学的，有的是专门搞农业的。甚至我们还专门请了营养学专家。这些专家的加入，可以很好的帮我们在植物种类、营养学、品种方面打磨出一套非常有价值的配方，也不是什么都能在植物工厂来量产，所以先做了基础的论证。免得拍脑袋来做最后太浪费时间和资源。农业局也拿出了历史的一些数据结合专家的一些数据，我们也利用大数据弄了一套配方平台。 第二，有了这些基础，当地农业局开始与研究所合作，我们当然更多还是从信息化层面来支撑。准备开始植物工厂的工程研发工作，农业局联合当地农业机构采购了从植物的栽培、到水、肥、一体化装备、照明设施、智能环境控制系统等这些硬件基础设施。 第三，植物工厂建好之后。就开始调控的技术校验和研发的工作。目标也很明确，就是一高产、优质为目标。 第四，在验证期间，建立了比较典型气候区的工厂示范工程，毕竟气候也是一个比较关键的因素。同时，不同的植物也有不同的差异性。所以当时建立了多种类植物的示范工程，有了这些，我们通过一套智能化的信息技术，结合物联网技术，不断通过一些参数的调整和设置，让这些植物在量产过程中达到最优。大数据可以根据没一期的量产数据不断优化、挖掘。最后给专家提供决策，他们来优化不管是温度还是环境基础设施还是照明。效果还是比较明显的。 这是我们成功实施的案例，我简单提供下当时的我们的对比数据。 分别拿露天情况、温室情况、植物工作来做对比。 在生产的周期方面，露地是最久的，温室次之，植物工厂基本就比较明显，时间缩短了1/2到1/3 在茬口数方面，温室大于露天，植物工厂更明显。 在大家关注的产量方面，露地每平米产300-600茬，温室也就差不多500株。植物工厂大约达到了3000株。 病虫害和价格方面就不说了，但是在品质方面，植物工作没的说，数据一出来，一对比差距还是很大的。 但有一些地方还是存在很多问题。 主要的限制因素有以下几点： 第一，植物工厂这玩意虽然很创新，很先进， 但是成本也非常高，周期也长，并且那么多的设备，有很多参数要调控。 第二，在技术层面，听专家不断反馈给我们，当时因为也是有能耗的监控系统，问我们要数据，节能耗能问题严重，一直在想如何让LED光源能节能一些。 第三、环境控制问题。当时在陕西来推行，北方天气太冷了，环境温度不好弄。 第四、在营养配方方面，还有光照的方面，一直没有摸索的比较好。 第五、当时预算问题，自动化装备不硬，水肥一体的技术装备也比较落后。 毕竟这种创新需要温度、湿度、光照、CO2浓度以及营养液都对自动化有要求。这些搞不定，光靠人工很难把握的很好。 所以当时几个问题一直很困扰着专家们。后期的整体效果不是很理想。好在现在都解决了，也算是对当时项目的一个复盘了
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VIP版主2025-1-22 17:52184
这几年持续在做政府的项目，智慧城市、城市大脑等基本都有6-10个版块，今天就简单跟大家分享下政务一网通管的版块，对于政务，做起来其实还是蛮复杂的，流程比较琐碎，梳理需求过程还是比较费脑筋，沟通成本也非常高，需要打通不同的委办局。大概遇到的一些问题有几点：1、办证多、办证难、办事成本比较高2、多窗口分散受理，部门间各自为政，推诿扯皮3、部门审批协同困难，缺乏协同机制和手段针对这些问题，其实从国家层面也出台了一些政策，比如“互联网+政务”，实际上落地来看主要是提出“一号、一窗、一网”这样的政务服务要求，企业可以通过企业的代码，个人可以通过个人的身份证，这样“一号”的方式去办理事情。“一窗”指的是我们不需要再来回窗口去提交证件，在一个窗口来提交，通过“一网”指的是政务服务网，通过政务服务网我们可以通过线上和线下，通过线上的移动的APP或者互联网的方式，通过这种渠道来提升政务服务的效率，所以从整个政府服务的整个服务体系架构上来讲，主要是包括一个是“一号一窗”的处理，还有一块是平台层面，主要是3个。1、基础设施层，基于云计算的电子政务的基础平台，这一块主要就是为各个部门提供统一的云服务。2、数据资源平台，通过数据资源平台形成这些库，为政务业务的协同以及信息资源的共享以及未来大数据分析奠定相应的基础，3、应用支撑平台,主要是统筹建设一些统一的身份认证，比如说统一支付，电子印章、以及电子归档等等这些基础应用的平台，基于这样的一个整体的政务体系架构，通过大数据的方式支撑政务数据的共享和交换，来打通数据的壁垒，从数据流来看，概括起来实际上就是五个字“采、存、算、享、用”。采：从前端各个不同的部门，不同的系统采集不同的数据。存：大数据平台。我们的分布式存储能够提供结构化、非结构化数据的统一存储。算：我们跟合作伙伴一起提供一些行业的算法，来支撑大数据的挖掘分析。享：提供共享库的能力，比如建立一些专题库，主题库，用：让各个业务系统，我们提供统一的云服务的能力、统一的云服务的平台。让各个业务系统能够把这些数据很好的利用起来。基于这个采存算享用这个大数据平台将数据汇总后，我们又能够提供支持多租户的能力，所谓的多租户就是政府的工商对应的是一个租户，税务对应的是一个租户，这样的话通过一套平台提供大数据的存储空间，这个存储空间可以给不同的租户去使用，也可以把这些数据汇总起来，这些数据给不同的厂商开放，有些厂商看到的是这些数据，有些厂商看到的是那些数据，通过多租户的方式也提供一些保障，在数据存储方面，我们实际上针对政府的政务特点，我们做了一些开发和优化来适配业务的需求，比如说政务的服务产生了很多纸质的扫描的文件。这些我们可以集中放在材料库上，那么海量有1000万的一个小文件每个文件有10K左右。通常这种存法效率是比较低的，在这里我还是要强烈推荐下华为的产品，华为的大数据提供了HDFS、NameNode、SmallFs这种方式，就是小的文件系统方式，将大量的这种小文件按照一定的周期进行合并，或者删除、清理来减少HDFS上小文件的数量，对于用户来讲，应用程序去调用的时候不用做任何的修改，同时又能获得大数据的计算和海量存储的存储能力， 拿其中一个城市的政务云案例跟大家再分享下，在浙江某城市，基本从几个方面入手构建了政务云。第一步先建云，首先实现业务的上云，业务上云就是将资源和业务首先进行一个云化再集中。然后第二部再通过数据的共享，将各个部门之间的数据共享交换来实现数据的集中。第一步是业务和资源的集中，第二部是数据的集中，从资源和数据两方面着手，来进行“互联网+政务”的实践，那么在第一个业务上云层面，政务云重点已经把很多重点委办局，比如社保局、国土局，而且把这些委办局的核心业务都搬到云上面来，比如说涉及到一些费用，涉及到一些财政的，把这些业务，比如说阳光医保、不动产登记、公积金以及涉及到老百姓去办事的政务服务网等等，这些重载的应用都搬到云上，实现了云化，所以说通过这种方式实现了重载业务的云化，另外我们为了提升业务的云化的可靠性，我们也提供了双活、主备、容灾的专业服务。可进一步提升可靠性和安全性。在业务和数据集中之后，政务云平台可以提供更多的数据分析来优化政务服务的能力，比如说根据办事人的人群，有哪些人来办事，来优化我们服务的方式，比如说通过审批的时长，审批评分以及审批的这些服务质量，这些综合的分析来提升部门服务的效能，然后通过数据共享交换打通各个政府部门、职能部门、局委办的后台数据以后，并进行“一证化”的改革之后，政务云现在申请人提交材料，从“一窗”受理到“一次”勘察再到内部审核，整个路程过程中现在对18个行业已经承诺最多只要跑一次，然后5-8个工作日内就能办结，通过这种方式，多种线上和线下的渠道融合，提供一站式的服务，在整个政务服务，政务惠民上能够做到一个无微不至、无所不在、无声无息。在未来我们随着整个IT、IOT、人工智能、机器智能MI、以及围绕互联网这种AR、VR这种技术的进一步普及和应用，我们的政府从现在的服务型政府演进到未来的共治型政府。效率也提升了，所以大家现在去办事其实比以前方便太多了，也希望我们的人工智能技术以及现在的大模型能真正的给老百姓带来更多的实惠。
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VIP版主2024-10-12 16:54406
1、国家市场监管总局：已发布35项涉数据要素流通关键环节的“国标”完善数据领域质量认证制度体系。蒲淳表示，在标准化工作方面，市场监管部门指导发布了《大数据标准化白皮书（2023版）》，发布了35项与数据要素流通关键环节密切相关的国家标准，以及22项电子商务质量监管国家标准。不断完善电子商务标准体系、跨境电商等重点领域的标准制修订，推进电商质量信息追溯、电商发展评价等标准的研制。持续构建和完善数据领域的质量认证制度体系，加大了对移动互联网应用程序、数据安全管理、个人信息保护等领域的认证工作的力度，已颁发认证证书300余张。推动质量认证在全方位、多层次的应用采信机制，不断提升认证制度的有效性和公信力，增强平台企业的数据安全意识和个人信息保护能力。 2、工信部：人工智能成为影响未来发展的关键变量《人民日报》刊发工信部部长金壮龙的署名文章《健全促进实体经济和数字经济深度融合制度》。文章提到，要健全平台经济常态化监管制度，支持平台企业发挥生态优势，提升数字技术和产品服务水平。构建算法安全治理体系，完善算法备案、分类分级管理、安全评估等监管制度。健全保障平台企业境外发展的法律政策和服务体系。建立合规高效的数据要素流通和交易制度，建设规范数据交易市场。提升数据安全治理监管能力，健全行业数据安全管理制度，完善标准规范，构建重要数据识别、目录备案、风险评估等常态化监管机制，建立高效便利安全的数据跨境流动机制。 3、科大讯飞推出星火极速超拟人交互技术，对标GPT 4o科大讯飞正式推出星火极速超拟人交互，在响应和打断速度、情绪感知情感共鸣、语音可控表达、人设扮演四个方面实现突破，对标GPT 4o。此次星火极速超拟人交互采用统一神经网络直接实现语音到语音端到端建模，大幅缩短响应时间的同时，提升交互拟人度和流畅度。该项技术将于8月底在讯飞星火APP上全民开放使用。 4、中关村：鼓励利用智能风控平台、信用评分模型等提升金融风险智能预警防控能力中关村科学城管理委员会印发《中关村科学城人工智能全景赋能行动计划（2024-2026年）》。其中在“智慧金融”方面提出：支持人工智能企业围绕智能投顾、智能客服、智能营销等业务，向金融机构提供技术支持和整体解决方案，助力金融业智能化转型。鼓励法人金融机构拓展人工智能应用场景，开展信贷评估、优化投资等智能金融产品的服务创新，利用智能风控平台、信用评分模型等提升金融风险智能预警防控能力。 5、央行：夯实和优化国家金融基础数据库核心数据组织枢纽功能据中国人民银行微信公号消息，央行调查统计司党支部发表文章《全面推进金融业综合统计高质量发展》。文章指出，下一步，中国人民银行将在加快建设金融强国的大局中谋划、部署和推进金融业综合统计高质量发展。一是强化金融统计管理，完善金融业综合统计标准、制度体系，推进统计标准协调对标。不断加强金融统计管理，确保金融数据及时、准确、可靠。持续完善金融业综合统计基础标准，科学制定金融统计制度，推动标准有效执行和协调对标，筑牢金融业综合统计数据融合应用的坚实基础。二是夯实和优化国家金融基础数据库核心数据组织枢纽功能。继续优化国家金融基础数据功能，增强数据采集、归集能力，不断推动各类金融数据“颗粒归仓”，实现对各类金融活动的全面覆盖和有效监测。同时，加快推进数据仓库建设，提高数据供给能力，服务各类信息需求。三是持续提升金融业综合统计支持政策决策效能
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VIP版主2024-10-12 17:06145
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VIP版主2024-9-24 16:29294
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值班版主