(7.28-8.3)【大数据新闻速递】《数字孪生工业软件白皮书》、《中国绿色算力发展研究报告》发布;华为ChatGPT要来了

(7.28-8.3)【大数据新闻速递】《数字孪生工业软件白皮书》、《中国绿色算力发展研究报告》发布;华为ChatGPT要来了_第1张图片


【数字孪生工业软件白皮书(2023)】

  近日,第七届数字孪生与智能制造服务学术会议成功举行,2023《数字孪生工业软件白皮书》在会上正式发布。《白皮书》在《Digital Twin》国际期刊专家顾问委员会指导下,由国家重点研发计划“基于数字孪生的智能生产过程精确建模理论与方法”项目组发起并组织编写。  数字孪生从概念萌芽发展至今,在近20年的发展过程中,已经逐步形成了较完备的理论技术体系,并在多个行业和细分领域开展了应用,助力了行业的数字化转型发展,体现了强大的理念技术优势和生命力。随着数字化进程的不断推进,各行各业对数字孪生的应用需求越来越迫切。然而,由于缺乏统一的软件平台,导致研发人员难协作、功能开发难复用、优质资源难聚集。


【华为版ChatGPT要来了?】

  8月2日,华为常务董事、终端BG CEO 余承东在微博分享视频,向用户“剧透”了最新版鸿蒙操作系统的一项重磅功能——AI大模型能力,可自动生成内容。据目前官方放出的消息来看,华为即将在HDC(华为开发者大会2023)期间,发布鸿蒙4.0,并已经向部分开发者完成Beta版本的推送。根据微博用户的反馈,首批支持鸿蒙4.0开发者Beta版的机型包括了华为P60、P60 Pro、Mate 50、MatePad Pro 11英寸性能版等八款机型。同时,华为鸿蒙4.0开发者Beta版状态栏细节变化明显,图标位置更宽松舒适。从左到右是时间/App通知、闹钟/NFC(系统)、信号/电量,从鸿蒙 3.1的左右布局改为三段式布局。除了系统外观的变化外,鸿蒙4在技术方面还有着新的进展。


【工信部发布《2023年智能制造典型场景参考指引》

智能制造场景是智能工厂的核心组成部分,是指面向制造过程各个环节,通过新一代信息技术、先进制造技术的深度融合,部署高档数控机床与工业机器人、增材制造装备、智能传感与控制装备、智能检测与装配装备、智能物流与仓储装备、行业成套装备等智能制造装备,集成相应的工艺、软件等,实现具备协同和自治特征、具有特定功能和实际价值的应用。根据“十三五”以来智能制造发展情况和企业实践,工信部结合技术创新和融合应用发展趋势,凝练总结了3个方面16个环节的45个智能制造典型场景,为智能工厂及智慧供应链建设提供参考。


【中国绿色算力发展研究报告(2023年)】

    建设数字中国是数字时代推进中国式现代化的重要引擎,作为一种新型生产力,算力已成为推动数字经济发展的核心力量,正强有力地支撑数字中国建设。享受算力带来高价值驱动力的同时,也不能忽视算力背后的高能耗问题。在碳达峰碳中和目标引领下,大力推动算力绿色化发展,实现绿色算力升级,是我国建设数字基础设施和展现节能减碳大国担当的重要命题。  在这样的背景形势下,中国信息通信研究院联合内蒙古和林格尔新区管委会,共同编制了《中国绿色算力发展研究报告(2023年)》。  国家发展改革委高技术司公布数据显示,我国数据中心年用电量已占全社会用电的2%左右,且该占比仍在快速增长。


【日净赚1.8亿!阿里2023财年成绩单公布】

近日,阿里巴巴发布截至3月31日的2023年财报。这也是“1+6+N”组织变革,阿里各业务从集团独立前交出的一份“成绩单”。财报显示,阿里巴巴集团在2023财年(2022年二季度-2023年一季度)共实现营业收入8686.87亿元人民币(1264.91亿美元),同比增长1.83%;实现净利润655.73亿元(95.48亿美元),同比增长39.28%。阿里巴巴在财报中对中国商业、阿里国际数字商业集团、云智能集团等业务的用户规模和业务进展进行了披露,阿里中国实现了服务10亿中国消费者的里程碑。按业务分部来看,阿里巴巴来自中国商业分部的收入为5827.31亿元,占总收入的67%。


【2023年上半年各省市数字经济成绩单】

数字经济的增长速度超过整体经济的增长速度,其带来的生产力增长将推动未来几十年的经济增长。《全球数字经济白皮书》显示,2016年至2022年,中国数字经济年均复合增长率达14.2%,是同期美、中、德、日、韩5国数字经济总体年均复合增速的1.6倍。


【全域数据“观”(2023)】

从2003年银行的数据仓库初建开始到今天整整20年过去了,相比其他行业,金融行业是真正完整地经历了数据仓库建设和大数据建设的两个十年周期;同时经历了从MPP技术到Hadoop大数据开源技术,再到存储计算分离的云原生数据处理技术;再到AI数据智能化的时代;从持续了20年的数据治理到今天全域数据资产管理的数据中台化架构,关于金融行业的数据计算分析和智能化运营的探索从来没有停止过。但是如何在原有的数据基础和平台技术积累上完成全局视角的数据能力提升和技术体系的迭代,这是今天金融行业共同关注的话题,也是金融机构进入数字化智能时代的重要标志。


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