【央视新闻】世界超高清视频产业联盟会员大会举行
11月28日到30日,世界超高清视频产业联盟会员大会在深圳举行。近300家企业和600余位行业专家参会,围绕全球超高清产业发展趋势深入交流,带动超高清音视频产业高质量发展。
11月28日到30日,世界超高清视频产业联盟会员大会在深圳举行。近300家企业和600余位行业专家参会,围绕全球超高清产业发展趋势深入交流,带动超高清音视频产业高质量发展。
2024年11月28日至30日,2024 UWA SUMMIT 暨世界超高清视频产业联盟会员大会在深圳举行。联盟成员与来自全球各地的行业代表齐聚一堂,围绕 “智享未来,共创菁彩”这一主题,共同分享超高清视频产业一年来的成就,展望AI赋能下的“菁彩”未来。大会同期举办了名为 “UWA超高清技术标准&生态引领者” 的展览,80余家单位展出共计100余件展品,覆盖超高清视音频产业链各环节,全方位展示了超高清视音频内容采集、制作、传输、显示、终端呈现全流程软硬件产品和解决方案,Audio & HDR Vivid等标准及应用情况,立体呈现超高清内容和应用场景。
2024年11月28日-30日,世界超高清视频产业联盟(UWA联盟)在深圳举办2024 UWA SUMMIT 暨世界超高清视频产业联盟会员大会,29日下午,大会主论坛成功举行。大会以“智享未来,共创菁彩”为主题,来自UWA联盟各会员单位、部分高校、产业链各环节企业、国际组织的代表共计600余人齐聚一堂,回顾超高清视频产业一年来的成就,展望AI赋能下超高清视听产业的“菁彩”未来。来自工业和信息化部、深圳市的相关政府部门出席本次会议。中央广播电视总台编务会议成员、世界超高清视频产业联盟理事长姜文波出席大会并致辞。会议通过央视频等平台同步直播,累计观看人数约380万。
11月21日,2024年世界互联网大会乌镇峰会下一代互联网论坛在浙江乌镇举行。论坛以 “创新驱动·安全赋能:共筑开放与安全的下一代互联网” 为主题,旨在推动全球下一代互联网开放、安全、高质量创新发展,携手构建网络空间命运共同体。浙江省政协副主席张学伟出席论坛,中国国家互联网信息办公室总工程师孙蔚敏出席论坛并致辞。
11月28日,一场汇聚全球WLAN产业精英的盛会——“2024WLAN产业盛会:感恩同行,共绘未来新篇章”暨世界无线局域网应用发展联盟2024年度会员大会,在深圳璀璨启幕。本次大会由WAA荣誉主办,并得到了河套深港科技创新合作区深圳园区发展署及深圳市共商产业与标准创新服务中心的鼎力支持,共同见证了WLAN产业的辉煌时刻与未来愿景。
时间来到深秋十一月,全球计算联盟GCC在产业推广、人才培养等方面持续发力——备受瞩目的《2024全球计算产业应用案例汇编》入选名单正式揭晓;“天翼云息壤杯” 高校 AI 大赛重磅来袭、2024 第七届 CCF 开源创新大赛决赛顺利举办;openEuler社区协同GCC共同主办openEuler Summit 2024等等,多方面为计算领域注入崭新活力。
2024年11月22日,全球智慧物联网联盟第一届理事会第三次会议在深圳顺利召开。联盟秘书长胡才勇主持了会议,40家理事单位代表出席,会议审议并通过了一系列重要议题。同时,理事单位代表们还就联盟未来3-5年重点工作方向提出了各自的建议和期望。
[中国,乌镇,2024年11月20日] 主题为 “新质引领,先锋启航” 的第二届网络创新发展会议在国际互联网名镇—乌镇隆重召开。会上, 全球固定网络创新联盟(Network Innovation and Development Alliance,以下简称 “NIDA”)携手中国信息通信研究院等9家组织成员共同发布了《智算数据中心网络建设技术要求》(以下简称 “技术要求”)。该技术要求明确了智算场景下数据中心网络建设的技术要求与执行标准,旨在加速企业智算数据中心网络的建设和产业升级。
[中国,乌镇,2024年11月20日] 以 “AI 赋能 L4 自智网络,塑造网络新大脑” 为主题的全球固定网络创新联盟(Network Innovation and Development Alliance,简称 “NIDA”)网络智能化工作组(以下简称 “工作组”)会议成功举办,AN(自智网络)产业专家、企业代表齐聚一堂。会上,工作组发布了新质互联网 AN L4 创新计划,助力千行万业加速实现全面智能化。
为了突破上述决策与规划能力面临的困境,模型架构在不断演进。当前,模型架构的发展呈现出多元化和创新性的蓬勃态势。Noematrix穹彻智能基于第一性原理,提出“二级火箭模型架构”助力具身智能达成。此架构首层聚焦于物理操作常识的深度研习与精确呈现,借由大量实例剖析积攒经验。就拿物流仓库里“叉车叉货”场景来讲,通过细致解析叉车叉齿插入货物底部的角度、深度及提货时力的改变等细节信息,让智能体快速领会操作要点,从而面对同类任务时能够精准决策。此外,在第二层构建“力-位行动大模型”,深度整合优化力与位置信息,实现更完善精确的力位协同操控,从而使智能体能够根据货物的特性与搬运需求灵活地应对各类复杂搬运事务。