京東雲架構調整:成立一體三中心,多位高管變動 | 鈦媒體焦點

技術條線的調整正處於一個敏感的時間點。

2022年年底,在創始人劉強東的推動下,內部進行了一次規模龐大的復盤,由此蔓延開來,引發了多條業務線的變動,科技也是其中之一。

據《科創板日報》報道,1月4日,科技內部公告架構調整,包括:

成立雲事業部,整合原雲事業群-雲產品研發、通信雲、無線寶等業務,聚焦IaaS、PaaS產品、銷售、標準交付的一體化,建立信創雲產品矩陣;

成立銷售中心,整合原雲事業群、数字城市群、金融雲事業部,銷售拓展、渠道發展、生態合作等職能,聚焦零售、金融、能源等行業和賽道;

成立解決方案中心,整合原雲事業群、数字城市群、金融雲事業部、智能服務與產品部、IoT產品部等的行業解決方案和應用產品等業務,聚焦SaaS層技術產品的打造;

成立交付中心,整合原雲事業群、数字城市群、金融雲事業部的技術交付職能,聚焦行業解決方案和應用產品的交付實施。

隨後鈦媒體App多方求證,科技組織變動屬實,內部將其稱為“一體三中心”,同時,架構變動也引起了負責人的調動。

現任集團技術委員會主席、原科技雲事業群雲產品研發部負責人曹鵬任雲事業部負責人,原数字城市群負責人徐豐任科技銷售中心負責人,原雲事業群負責人高禮強任科技解決方案中心負責人,原雲技術交付部總經理符慶明任交付中心負責人,四人均向科技CEO李婭雲彙報。

如此一來,雲按照職能將原有的雲事業群、数字城市群、金融雲事業群等打散,分為產研、解決方案、交付、銷售中心,希望以此更加靈活響應客戶需求。

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從人員調動角度,原事業群負責人高禮強,從執掌一個完整的事業群,改為負責解決方案中心;於彙報關係角度來看,屬於平級調動。

現在的雲事業部負責人曹鵬,更重要的身份是集團技術委員會主席,雖然三个中心獨自承擔了銷售、解決方案和交付,但是新的雲事業部依然配備了銷售和交付團隊,也就是說“一體三中心”有兩套銷售和交付團隊。

據了解,整合前的数字城市群以打造產業園、城市大腦等項目為主,和政府部門打交道更多,和原來的雲事業群實際上有一些業務重合,二者之間也有協作。整合后,“一體三中心”的組織架構有助於打破部門牆,同時也符合降本增效的大策略。交付中心整合前後的變動相對不大。

在鈦媒體APP看來,雲的架構與其他雲廠商都有所不同,其他雲廠商的銷售、研發和交付負責人都歸於一人統管,雲一體三中心,缺少一個關鍵話事人。李婭雲作為科技的CEO,其履歷背景和雲計算領域不太相關,代管雲是過渡還是長期計劃,暫未有定論。也有觀點認為,科技還將有進一步的人士變動。

一位行業人士表示,依舊沒有找到最適合自己的姿勢,組織架構的不斷調整、負責人的連續更迭,都是向技術轉型交的學費。

2017年初,首次提出全面向技術轉型,迄今為止,雲大的調動就有三次。2017年9月,原微軟亞太科技董事長申元慶出任雲事業部總裁,后在2019年12月31日卸任;同年12月,集團宣布設立雲與AI事業部,整合原雲、人工智能、IoT三大事業部的架構與職責,由集團副總裁周伯文擔任負責人,向集團董事局主席兼CEO劉強東彙報。

2020年12月30日,集團宣布將雲與AI業務與數科整合后,正式成立科技子集團(簡稱:科技),原數科CEO李婭雲女士將出任科技子集團CEO,原甲骨文全球副總裁、中國區銷售副總裁和技術總經理高禮強,在此期間加入科技,並出任雲事業群總裁。

雲目前主打數智供應鏈,根據雲官方資料,過去一年雲增速超過110%。

無論是業績是好還是壞,雲五年三次大動,始終沒有一以貫之的策略,缺少戰略穩定性,這在強敵環伺、競爭激烈的雲市場,並不是一個好消息。對於雲接下來的變化,鈦媒體App將持續關注。

(本文首發鈦媒體APP 作者|張帥)

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公有雲賽道正發生兩個深層次演變

圖片來源@視覺中國

文 | 星船知造,作者 | 王動,編輯 | 嚴小方

目前雲計算在我國呈現階梯狀特點,不同行業的應用水平差距明顯:

互聯網和信息服務行業處於第一梯隊,已基本實現雲計算的深化應用。

金融、政務、交通等行業處於第二梯隊,雲化改造正在深入推進過程當中,成為推動國內雲市場增長的主動力,也是目前雲服務提供商爭奪的主戰場。

製造業、能源等行業處於第三梯隊,目前的雲化改造主要是圍繞非核心繫統開展,但中國製造業也是未來雲服務提供商們最廣袤的市場。

根據交付模式不同,公有雲服務主要分三大類:IaaS(基礎設施即服務)、PaaS(平台即服務)和SaaS(軟件即服務)。

IaaS模式下,雲服務提供商主要把客戶需要的基礎設施環境搭建好。

PaaS模式下,除了基礎設施環境,雲服務提供商還要將包括操作系統、數據庫、中間件在內的平台搭建好。

SaaS模式下,使用者連軟件都不需要安裝,上雲之後直接可以上手操作。

剛過去的2022年國內雲業務的表面戰績涌動下,星船知造觀察到兩個深層次的演變——

01 戰績

首先是“一哥”阿里雲在國內公有雲市場的統治力略有削弱。IDC報告显示,2022年上半年,阿里雲在國內IaaS市場和IaaS+PaaS市場上的份額分別為34.5%和33.5%,相比上年同期分別下降了4.1個百分點和4.4個百分點。

11月17日,阿里巴巴集團公布了2023財年第二季度(自然季度為2022年第三季度,阿里財年從每年4月1日至第二年3月31日)財報。數據显示,其雲計算收入增幅創有史以來最低水平,只有4%。

阿里巴巴此前曾在財報中提及雲業務收入增幅放緩的原因,“互聯網行業頭部客戶由於非產品相關原因逐漸停止在其國際業務中使用阿里雲服務,以及中國互聯網行業客戶需求放緩。”

騰訊雲曾經是“阿里雲之下、萬雲之上”,但在2022年上半年,騰訊雲在國內IaaS市場被中國電信天翼雲擠出前三甲。在IaaS+PaaS市場則被華為雲超越,從第二變成了第三。

國內公有雲IaaS廠商市場份額

國內公有雲IaaS+PaaS廠商市場份額

從增速角度看,2020年第三季度,阿里雲營收增速達到60%。但到2021年第四季度,增速為20%,而到2022年第二季度,增速進一步下降至10%。

騰訊雲也處於相對失速中。2019年,騰訊雲收入達170億元,同比增長超86.8%。2019年之後,騰訊沒有單獨披露雲業務收入,而是將其歸入“金融科技及企業服務”。從2021年第一季度開始,騰訊“金融科技及企業服務”收入增幅進入下降通道,2021年第一季度為40.7%,到2022年第二季度,增幅為0.8%。

相對增速較快的是華為雲和天翼雲。

2022年3月發布2021年度財報時,華為首次披露了華為雲的營收,為201億,同比增長34%。

2021年,中國電信的天翼雲業務實現收入279億元,同比增長102%,是全球最大運營商雲。2022年前三季度,天翼雲收入繼續高速增長,增速仍然超過100%。

實際上,不僅是中國電信的天翼雲,中國移動的移動雲和中國聯通的聯通雲從2021年以來都進入快速發展通道,在2022年上半年收入增幅都超過100%。

02 主賽道轉換

雲玩家戰績的背後,是中國公有雲市場正在發生結構性調整——

非互聯網行業正取代互聯網行業,成為驅動國內公有雲發展的主動力,也成為各家雲廠商比拼的主賽道。在新的主賽道上,華為雲、天翼雲相對有着比過去更多的積累和優勢。

在國內眾多行業,互聯網行業最早上雲,也最願意上雲。上雲后可以靈活調動雲上資源、使用豐富的雲上組件,來縮短響應用戶的時間,對市場變化做出及時應對,從而更好支撐互聯網企業業務擴張。

另一方面降本增效,相比傳統自建數據中心方式,底層基礎設施統一上雲更加經濟便捷,成為互聯網企業的共同選擇。

如同以前人們自己購買地皮和材料,自己動手造房子,不僅周期長,要過很長時間才能入駐,而且一次性投入大。後來雲服務廠商建設了大批房子,用戶通過租用實現快速入駐,而且降低一次性支出。如果家裡人口增多了(用戶訪問量大了),就多租幾間,人少了,就相應減少幾間——實現靈活調配資源,以免造成無法滿足客戶需求或者資源浪費的現象。

隨着前些年互聯網企業紛紛擁抱雲,推動我國公有雲市場出現井噴式發展。阿里雲、騰訊雲成為當之無愧的一哥。因為比起華為雲、天翼雲,他們自己就是互聯網行業上雲、用雲的典型,也更懂互聯網企業的上雲痛點和需求。

但隨着時間的推移,相當一部分互聯網企業已將絕大多數IT工作負載轉移至雲端,這讓互聯網行業在需求側對於雲業務市場發展的驅動力減弱——

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1,電商、音視頻對公有雲的需求趨於平穩。

2,網絡遊戲、在線教育的需求持續減緩。

3,新業務驅動的規模化增量需求又比較有限,5G、IoT、AR/VR等尚未拉動公有雲資源的大量消耗。元宇宙雖然目前非常熱,但還處於概念和點狀探索階段。

互聯網行業貢獻度不斷下降的同時,在政策和市場的雙輪驅動下,傳統企業数字化轉型已成潮流大勢,朝着“上雲用數賦智”的目標邁進。“上雲”是其中最基礎,也是關鍵的一環。

政策層面,2022年初國務院發布的《“十四五”数字經濟發展規劃》中提出:實施上雲用雲行動,促進数字技術與實體經濟深度融合,賦能傳統產業轉型升級。

2022年4月,工信部啟動《企業上雲用雲實施指南(2022)》編製工作,持續深化企業上雲行動,推動企業高質量上雲用雲。很多省市目前都制定了企業上雲行動計劃,比如廣東提出,到2025年帶動100萬家企業上雲用雲降本提質增效。

市場層面,經過了疫情“洗禮”,越來越多企業認識到数字化轉型不僅是紓困之舉,也是提升企業競爭力的關鍵措施。國家發改委此前表示,在不考慮疫情影響的情況下,数字化轉型可使製造業企業成本降低17.6%、營收增加22.6%,使物流服務業成本降低34.2%、營收增加33.6%,使零售業成本降低7.8%、營收增加33.3%。

在各種因素“撮合”下,非互聯網行業正取代互聯網行業成為上雲的主力軍,也是國內公有雲廠商們爭相搶佔的新賽道。

03 製造業:如何贏得新藍海

新賽道、新空間的出現,必然會引起新一輪的博弈,市場將重新洗牌。

在政企領域,中國電信、華為等在政企市場上多年打拚所積累的資源和經驗,為他們推動自身雲業務發展發揮出重要作用。

如中國電信天翼雲有國資背景,這對重視信息安全的政府部門和央企來說,具有“國資”背景、安全可靠成為其上雲選擇供應商重要的考量條件。

2021 年底天翼雲引入中國电子、中國電科、中國誠通和中國國新等央企戰略投資,又推出了“國資監管雲”,天翼雲作為國雲的框架已基本成型。

華為在政企領域,尤其是政務領域的實力,被很多人低估。實際上,華為雲是做政務雲以及私有雲“起家”的,在這一領域有着強大的政府資源優勢和技術優勢。相關報告显示,2021年國內政務雲基礎設施市場上,華為雲以25.8%依然高居第一。

華為雲的智慧礦山項目 圖源:華為雲官網

新賽道中,阿里雲優勢不如以往突出,但仍有着極為豐富的技術和服務能力。來自互聯網陣營的雲服務提供商吃下了國內公有雲高速發展的第一波紅利,自然也不願意放棄第二波紅利。這些年來,阿里雲在非互聯網行業不斷加碼發力,想要逐步擺脫對互聯網行業的過度依賴。2022年第三季度,在阿里雲的收入構成中,來自於非互聯網行業客戶的收入佔比進一步提升至58%,尤其是在金融服務、電訊及公共服務行業增長迅速。

東風壓不了西風,西風也壓不住東風,在誰也奈何不了誰的時候,競爭就最為激烈,行業最為“內卷”,互相傾軋比過去更多了些。

但在利益面前,沒有永遠的對手。星船知造從不止一家雲廠商了解到,互聯網雲廠商正通過策略調整,與電信運營商建立更多合作。

這一過程中,運營商雲會和互聯網雲企業在政企市場展開分包合作。通過專業分工與合作,共同助力政企市場的数字化轉型。互聯網雲企業如騰訊雲成立運營商行業部、阿里雲加強運營商專屬團隊——加強和運營商雲的聯繫,發揮各自優勢,取長補短,共同服務市場。

如前文所言,雲服務模式主要包含IaaS、PaaS和SaaS三種。IaaS提供的是最基礎的資源,也是目前我國最主要的雲服務類別,電信運營商在這方面有着豐富的資源,具有一定優勢,如中國電信已形成了“2+4+31+X+O”的雲和大數據中心布局。互聯網雲廠商則有着完備的技術和經驗積累,雙方合作可以形成公有雲和私有雲混搭、雲邊協同的結構,提供更加完善的雲資源解決方案。

在PaaS層和SaaS層,運營商和互聯網大廠的積累不盡相同,同樣可以進行優勢互補,推進PaaS能力和SaaS應用的進一步融合。

雲市場的競爭並非零和遊戲,足夠大的市場空間,能夠容納來自不同陣營、擅長不同打法的市場主體。

工業場景對於雲業務發展來說市場空間尤為巨大。國內雲產業發展已經邁入深水區,接下來要啃的都是“硬骨頭”。

相比政務、金融、交通等行業,工業和製造業是雲服務提供商更為陌生的領域。同時,這種陌生是彼此的,相當部分工業和製造業領域的企業對於上雲並不了解,還頗為擔憂。

首先是在安全方面。不久前麥肯錫開展的一項調研显示,未來幾年,中國的雲遷移速度將與世界其他地區基本保持一致,但是只有11%的受訪企業計劃以使用公有雲為主,更多企業希望選擇本地服務器或者私有雲方式進行雲遷移。之所以會出現這樣的情況,原因有多重,比如企業擔心自己沒有能力安全地配置公有雲,或者企業希望將數據存在自己手上。

另外不可否認的是,雲上系統穩定性面臨着挑戰。比如雲上系統的故障率會隨設備的增加而呈指數級增長,單一節點的問題可能會被無限放大,尤其是核心業務系統,作為支撐用戶服務的關鍵,一旦發生故障,其影響範圍更大,後果更嚴重。

其次是成本方面。作為重資產投入的行業,製造業企業如果對大型設備進行智能化改造,推動企業生產環節上雲,成本相當高昂。比如PLC(可編程邏輯控制器)是工控系統最重要的核心組件,也是整個系統的大腦,但現在依然存在標準碎片化、協議不開放等情況,一個PLC對應的生產裝備必須是同一標準,這就導致企業設備智能化升級難度加大。

同時一些傳統製造企業的發展較為粗放,利潤率相對較低,對於投入巨資進行数字化改造的顧慮更大。

再者是在人才方面,目前大量缺乏既懂数字技術又具備具體工業製造知識的複合型人才。雲服務提供商很難去真正去弄懂、了解企業客戶的上雲需求。某鋰電業內人士告訴星船知造,某鋰電企業對產線進行雲化改造,但是雲企業技術人員對於鋰電池的知識並不了解,鋰電池廠家技術人員只能為對方進行培訓,為其講解化學原理和物理結構機理,這樣是為了精進算法,保障“上雲”後生產效率提升。

一位雲服務提供商內部人士則對星船知造表示:“(鋰電)企業在用雲上已經很前(走在前沿)了,從我走訪客戶了解的情況來看,不少製造企業對於如何推進数字化轉型,自己完全不清楚,也不知道需求在哪。完全不知道如何去推進。”

上述只是一個縮影,製造業的需求完全不同於互聯網行業,每家企業都面臨着完全不同的狀況,雲服務提供商必須花費更高成本去為客戶量身打造解決方案。

面對新藍海,各家雲服務提供商正站在同一起跑線上。

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度過艱難一年,物流行業或將迎來分水嶺

圖片來源@視覺中國

2022年是極其特殊的一年,對物流人來說尤其如此。

從空運身價暴漲到海運價格驟跌,從運輸受阻到倉儲中轉停滯,從境內競爭卷到海外競爭,從艱難的單個企業到聚合平台的發展,2022年整個物流行業經受了嚴峻的考驗。

快遞業一波三折,疫情爆發曾導致諸多城市站點一度關停,驛站經營者艱難求生;新防疫政策下,快遞員短缺,最後一公里的運輸難題上演;

冷鏈的重要性在2022年凸顯。特殊時期,它既是防疫最前沿,又是保障國人正常生活水平的重要運輸環節。停業、消殺增加運營成本之外冷鏈鏈條本身不完善使得冷鏈發展任重道遠;

跨境物流遭遇降價內卷。國際物流競爭愈演愈烈,新舊勢力交替下,忽上忽下的海運、空運價格犹如過山車,中國跨境物流企業面臨新的“危”與“機”。

大考過後,行業韌性顯現。2022年,物流行業風浪滔滔,在全國快遞員的緊缺支援中落幕。2023年,物流行業轉向燈已經亮起,分化併購將進一步加劇。

幕後到台前,保供第一線

2022年,“保供”是關鍵詞。

從田間地頭到百姓餐桌,生活物資的供應鏈條涉及倉儲、運輸、配送等諸多環節。每個環節緊密咬合,才能確保供應鏈條暢通。任何一個環節遇到問題,都會導致供應受限。2022年疫情之下,多個涉疫城市曾出現供應不及時的問題。“保供”一度成為最熾熱的名詞。

物流貨運,一頭關係著民生保供,一頭連接着企業生產,是市場經濟的經脈,也是民生保障的重要支撐。物流系統一旦受到衝擊,供給短缺隨時顯現。

圍繞保障物流,多部門密集出台舉措。交通運輸部強調,要依法依規制定通行管控措施,不得層層加碼、一刀切。 國務院下發通知,保障貨運物流特別是醫療防控物資、生活必需品、政府儲備物資、郵政快遞等民生物資和農業、能源、原材料等重要生產物資的運輸暢通。

全力保障物流貨運暢通成為重中之重。面對“保供”,物流企業始終沖在第一線。

京東“自殺式物流”保供一度成為熱門話題。除了人力,京東物流還調派智能快遞車增援疫區。順豐則通過航空、陸運、冷鏈等綜合物流路保障生活物資運輸。菜鳥也通過多地分倉間靈活切倉、一鍵轉倉等方式,解決疫情期間的發貨難題。郵政、韻達、中通等身影也出現在保供中。

除了快遞企業,冷鏈、公路運輸等企業、貨運平台在疫情期間發揮了重要作用。榮慶物流作為上海市物流協會冷鏈分會第一批公示可支援社會運力的冷鏈物流企業之一,不但通過醫藥冷鏈物流運輸緊急藥品,調配運輸車輛支援抗疫,還通過線上“網團群”的方式,解決居民“菜籃子”問題。

針對貨車司機“卡”在路上,福佑卡車等貨運平台則是在第一時間獲悉疫情信息后,上線了“疫情地圖”以及貨車司機24小時內上線辦理通行證通道等功能。

物流暢通不僅保障居民日常所需,也打通經濟的循環之路。

往年,作為基礎行業,物流隱藏在幕後,社會大眾對物流的關注度相對較少。在2022年疫情反覆的特殊時刻下,物流行業從幕後走到了台前,成為熱門關注的行業之一。

“以往除了快遞、外賣配送,大家關注較多一些。但具體到運輸倉儲,老百姓關注度是不高的。今年(2022年)整體感覺(物流)在社會層面的關注度比較高。”福佑卡車副總裁顏潮告訴鈦媒體APP,“很多城市出現物資保障的困難,溯源發現供給沒太大問題,但是中間過程的運輸困難較大。對任何一個行業來講,如果整個社會層面關注度高的話,對應會有更多的人才、資金、政策傾斜。現在物流行業站到了台前。”

又到了年終時節,煤炭、糧食以及各種產品消費需求不斷攀升,各個環節的物流企業依然奔波在運輸路線上。

数字化、智能化進行時

2022年疫情之下,貨車司機“卡”在路上,干、支線運輸阻滯,暴露出物流行業中的短板。

公路貨運中,貨主需要穩定的、規模化的運輸,但往下分包后,個體司機卻沒有足夠的穩定運輸的能力,這一結構性難題凸顯了物流数字化的緊迫性。

將散亂的供應關係通過線上化、標準化、自動化、配套化實現更透明、高效、穩定的運力供應鏈,這對整個行業生態來說將是質的飛越。

不僅公路貨運,跨境物流、快遞運輸、冷鏈等更多環節和操作都亟待数字化、智能化。

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飲水機,又稱純水機,是一個機器裡面裝滿了純淨水、礦泉水或其他飲品,供大家飲用的機器。飲水機還有很多種類型,例如噴嘴式飲水機、按壓式飲水機等。跟熱水器不同的是,飲水機會提供兩種不同的水溫給人飲用,機器本身應該有降溫及冷卻,抑或是加熱及保溫的功能。

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旋蓋封口機:這種封口機的成品封蓋事先加工出內螺紋,螺紋有單頭和多頭之分。藥瓶多用單頭螺紋,罐頭瓶多用多頭螺紋。該機是靠旋轉封蓋,而將其壓緊於容器口部。

疫情反覆橫跳,人員流通成為重大課題,無人配送走進大眾眼前。智能運輸末端配送無人駕駛車輛以及機器人上崗找到更多適配場景,實現特殊情況下的服務提供和資源整合,減少人與人的交互。

以京東物流為例,京東物流曾在方艙醫院、封閉社區、站點配送等場所的運力中持續投入智能快遞車。此外,室內配送機器人也發揮重大作用,不僅在方艙內部送餐,還負責送核酸樣本工作。

蘇寧易購物流也對鈦媒體APP表示,蘇寧物流建立了賦能全產業鏈的供應鏈系統及技術平台,並結合AI、大數據、物聯網、5G等新一代信息技術應用,重點升級倉儲管理、店倉運營、干支線運輸、同城貨運、多式聯運等業務場景核心產品,進行物流管理数字化、智能化轉型。

更多智能運輸端的設備投入與使用是快遞運輸突出的變化。冷鏈在2022年經歷疫情考驗后,数字化水平也大幅提升。

目前,中國冷鏈物流大部分是生鮮食品類。但由於農產品流通環節多,規模化、組織化程度偏低,物流成本較高。中國生鮮農產品物流成本佔總成本的30%至40%,損耗率高達10%至15%。而在歐美,這一數據只有不到5%。

冷鏈物流成本居高不下,運輸效率低下,配送時間長等都是冷鏈行業亟待解決的問題。經歷過武漢疫情的深圳市冷鏈物流產業協會執行會長兼秘書長孟挺韜對此感觸頗深,他對鈦媒體APP表示, 2020年,武漢發生疫情的時候,物流很大程度上都是靠黨員幹部和快遞小哥的熱情。這時候看不到数字化、人工智能所發揮的作用。但是武漢疫情之後,冷鏈物流的人工智能、数字化發展非常快。

當前,冷鏈實現了對冷鏈倉儲、運輸、配送等環節的全程監控,以及信息化物聯網技術對全鏈條的技術創新和数字化改造,提升了冷鏈物流全流程運營效率。冷鏈物流業正在不斷向科技化、智能化轉型。

除此外,整個國際跨境物流市場的数字化升級改造需求明顯。

據《2022國際物流產業数字化發展報告》显示,環節多、監控難、管理弱,集裝箱緊缺、價格波動大、運輸計劃不可控等因素導致行業發展的不確定性,以及信息不透明、溝通層級多形成的數據孤島和供應鏈“牛鞭效應”等行業痛點,正在不斷推高國際物流数字化的商業價值,並衍生出先進的数字物流技術方案與創新模式。

當前,國際物流的电子商務数字化技術已廣泛應用於供應鏈管理、在線訂艙、幹線運輸等領域。中國的物流数字技術也在正在不斷成熟。中國跨境物流企業利用数字化、信息化技術,已經推出了很多低成本、高效率的“當日達 ”甚至“次日達”的物流產品。行業数字化生態的完善不斷加快進程。

成都易暢数字科技有限公司副總經理王旭對鈦媒體APP說道,“單個獨立的環節實現数字化的升級改造,不是真正的行業的綜合改造,應該把所有這種企業聯繫在一起。数字化探索再加強,這是未來中國跨境物流市場的一個重大機會之所在。”

疫情期間,大力發展第三方物流,支持数字化第三方物流交付平台建設,推動第三方物流產業科技和商業模式創新,成為物流保供的重要探索方向,也正成為未來行業發展的重要方向之一。

大魚吃小魚,整合加速

2022年物流行業整合速度加快,頭部馬太效應更加明顯。

2022年最為矚目行業收購案是三月份京東物流斥巨資97億元收購德邦股份,一舉刷新了2021年極兔速遞創下的快遞業最大規模收購紀錄。德邦收入囊中,進一步拓寬了京東在快遞快運、跨境、倉儲與供應鏈等領域的市場規模,增厚市場城牆。

年底,明珠貨運以1500萬美元(約1億元人民幣)收購新疆公鐵聯運中的“最先和最後一公里”的煤炭運輸服務商飛鵬物流100%股權。作為長期在廣東省和新疆自治區經營區域性碼頭的貨運服務提供商,此次併購毫無疑問再次加深了明珠貨運在新疆貨運中的地域優勢。

2022年,國際上的物流併購案也都是大手筆。全球最大的集裝箱班輪公司MSC以57億歐元完成了對非洲大型物流運營商波洛萊集團所有權的收購。波洛萊的業務涉及 42 個港口, 16 個集裝箱碼頭特許經營區(科特迪瓦共和國、加納、尼日利亞、喀麥隆、加蓬、剛果、多哥、幾內亞科納克里等),7 個滾裝碼頭、2 個木質碼頭和一個河流碼頭。拿下波洛萊,打開了MSC 在非洲的市場窗口。

此外,達飛海運集團也宣布已簽署協議,將會收購全球集裝箱碼頭公司(GCT)持有的紐約-新澤西港兩個集裝箱碼頭。紐約-新澤西港是為美國東北部供應鏈地區提供服務的關鍵入口,也是美東最大港口。據達飛表示,兩個碼頭目前的年吞吐量為200萬TEU,有進一步擴建的潛力,容量可增加近一倍。

大魚吃小魚正在物流行業上演。物流企業間的併購無外乎兩個意圖,一是橫向彌補市場空白,二是縱向加深市場護城河。

以集運龍頭中遠海控為例,其主營業務為集裝箱航運業務和碼頭業務,縱向併購入股德國漢堡港碼頭、上汽總公司、CTT 碼頭等,意圖深化上下游之間的合作。國內最早一批獲得國際貨運代理資質的華貿物流,先後收購德祥集團、中特物流、華安潤通、華達國際、洛陽中重、 佳成國際等企業,橫向拓展倉儲物流業務、國際工程物流業務、跨境電商物流、特種物流等業務,向綜合物流企業轉型。

物流業的交易併購是行業發展的必然。疫情的到來進一步加速了行業分化,為行業併購提供了更多機會。大而不強的物流企業成為資源整合的關鍵錨點,在加速併購企業發展步伐的同時,促進了物流體系的優化。

2022年,物流行業呈現出了強勁的修復能力和應急能力。快遞業、冷鏈業、跨境物流等行業均顯現了新的發展趨勢,数字化轉型升級速度加快,出海步伐不停,甚至在巨頭群集的國際物流競爭中也打開了天窗。

2023年,物流行業將繼續迎着風雨趕路。隨着政策紅利進一步釋放以及新防疫環境調整,行業轉向燈已經亮起,分化併購將進一步加劇,物流企業增厚血液,打磨筋骨,才能經受住市場風雨的洗禮。

(本文首發鈦媒體APP,作者|楊秀娟)

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油氣2022成績單:時隔六年,國內原油產量重回2億噸

圖片來源@視覺中國

文 | 華夏能源網

中國2022年全年的油氣產量成績單出來了!

華夏能源網注意到,臨近年關,油氣領域各方紛紛發出業績數據。其中最值得一提的是,時隔六年之後,國內原油產量在2022年重新站到2億噸以上,保住了中國能源的“安全紅線”。

在實現新一輪國內油氣增儲上產重大突破之外,2022年還有哪些值得一提的油氣發現?全年各個油田的表現又如何?華夏能源網特做總結,回看2022年中國油氣行業的亮眼表現。

原油產量重回2億噸

2023年新年前夕,國家能源局發布了2022年能源工作“成績單”,總結回顧了過去一年能源領域的工作。

過去一年,國家能源局全力推動油氣增儲上產,國內原油產量重回2億噸,天然氣產量超過2170億立方米。

繼2016年原油產量跌破2億噸后,中國2017到2021年的原油產量分別為1.9億噸、1.9億噸、1.9億噸、1.95億噸、1.9898億噸。因此,2022年是時隔6年之後,中國原油生產重回2億噸的“里程碑”。

我國原油生產有此成績,和2022年初定下的目標和全年加大油氣勘探開發力度關係密切。

2022年3月份,國家能源局制定了《2022年能源工作指導意見》,要求持續提升油氣勘探開發力度,堅決完成2022年原油產量重回2億噸、天然氣產量持續穩步上產(天然氣產量2140億立方米左右)的既定目標。

到2022年7月份,國家能源局又組織召開2022年大力提升油氣勘探開發力度工作推進視頻會,要求要大力推動油氣相關規劃落地實施,以更大力度增加上游投資,助力保障經濟運行和民生需求;大力推動海洋油氣勘探開發取得新的突破性進展,提高海洋油氣資源探明程度;大力推動頁岩油、頁岩氣成為戰略接續領域,堅定非常規油氣發展方向,加快非常規資源開發。

在國家能源局的大力推動下,國內油氣企業開足馬力增儲上產,實現了“重回2億噸”的成績。

展望2023年,國家能源局提出,要推動油氣增產增供:保持“五油三氣”重點盆地及海域穩產上產,加快非常規油氣快速上產,推進西氣東輸三線中段等重大管道工程和油氣儲備能力建設,預計2023年原油產量達到2.05億噸、天然氣增產60億立方米以上。

“三桶油”加速勘探開發

2022年,三大石油央企延續了“增儲上產”的戰略目標,用於勘探開發的資本支出持續攀升,合力推動國內油氣產量穩增長。

其中,(SH:600028)2022年前三季度資本支出人民幣1040億元,同比增加5%。其中勘探及開發板塊人民幣516億元,主要用於順北、塔河等原油產能建設,川西、東勝等天然氣產能建設,東營原油庫搬遷以及龍口LNG等儲運設施建設。

(SH:600938)2022年三季報显示,公司前三季度資本支出達到約人民幣686.9億元,同比增加20.6%,主要用在勘探、開發、生產資本化方面。

(SH:601857)在2022年半年報中披露的今年上半年資本性支出923.12億元,同比增長24.9%,其中勘探與生產728.2億元,同比增長34.7%。

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從成果上來看,今年前三季度,、、分別實現油氣當量產量11.26億桶、3.63億桶和4.62億桶,分別同比增長3.9%、2.3%和9.3%。

在產量成就之外,“三桶油”在2022年全年更是獲得了不少新的油氣大發現,進一步提升了我國油氣資源的開發潛能。

方面,10月,隸屬於塔里木油田公司的富滿油田富東1井在地下8000米超深層試獲高產油氣流,在富滿油田主力產層之下,開闢出全新油氣接替領域。該油田是我國能源保障重點工程,油區面積1.7萬平方千米,同北京市面積相當,油氣資源量超10億噸,是我國目前發現埋藏最深、規模最大的超深原油上產區。

方面,8月,勝利濟陽頁岩油國家級示範區正式揭牌,成為我國首個第三系陸相斷陷盆地頁岩油國家級示範區。在相關區域的14口專探水平井試獲百噸以上高產油流,7口井累產油突破萬噸,落實有利區頁岩油資源量32億噸,新增“控制+預測”儲量11.5億噸。

方面,10月,在海南島東南部海域瓊東南盆地再獲勘探重大突破,發現了我國首個深水深層大氣田寶島21-1,探明地質儲量超過500億立方米,實現了松南-寶島凹陷半個多世紀來的最大突破。

十大油田排名:渤海油田成黑馬

國家大力推動,企業增加開支,國內各個油氣田的表現又如何?

華夏能源網統計,2022年油氣產量當量排名依次為長慶油田、渤海油田、大慶油田、塔里木油田、西南油氣田、勝利油田、南海東部油田、延長石油、新疆油田、遼河油田,分別為6500萬噸、3450萬噸、3438萬噸、3310萬噸、3000萬噸、2386萬噸、2000萬噸、1765萬噸、1748萬噸、1000萬噸。

總體來看,2022年十大油田的總油氣產量當量達到2.86億噸,較2021年多了175萬噸。具體來看,與2021年相比,該排名主要有三大看點:

首先,長慶油田延續了2021年的優秀表現,繼續排名第一位。2022年產油氣產量當量首次突破6500萬噸,天然氣年產量更是史詩性突破500億立方米,不但刷新了國內新紀錄,更創造了非常規油氣藏開發的中國奇迹,穩居中國第一大油氣田。

截至目前,長慶油田排名全球第13位,累計探明油氣儲量約佔全國的1/3,成為21世紀以來為國家貢獻最大、增長最快的油氣生產基地。預計到“十四五”末,油氣當量將達到6800萬噸。

其次,是隸屬於的渤海油田超越了中石油的大慶油田。

在2021年,大慶油田油氣產量當量為4322萬噸,比渤海油田多出了1022萬噸。而到2022年,渤海油田油氣產量創造歷史新高,全年完成原油產量約3175萬噸、天然氣產量近35億立方米,使得渤海油田產量超過大慶油田的油氣產量當量,升為國內第二大油氣田。

最後,2021年排在第十位的中海油南海西部油田被遼河油田取代。

據悉,2021年,南海西部油田的油氣產量當量是1137萬噸,遼河油田則為1071萬噸。究其原因,由於海南分公司從中海油南海西部油田中劃出,故而中海油南海西部油田暫不計入此次排名中。

到2022年,取而代之的遼河油田油氣產量當量雖然下降為1000萬噸,但仍登上了榜單。據悉,遼河油田的原油產量連續37年實現千萬噸規模穩產。儲氣庫日注氣能力躍居全國第一、採氣能力再創新高,調峰能力近兩年翻一番。

2023年,隨着三大石油公司進一步加大勘探開發力度,十大油氣田有望再創佳績,實現新的跨越,為保障能源安全做出更大貢獻。

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找工作! 想知道堆高機駕駛日薪是多少嗎? 哪裡有職缺?幫你快速媒合

堆高機,又稱叉架起貨機或叉式起重車,香港稱為鏟車,中國大陸稱為叉車,台灣國語稱為堆高機,台語俗稱豬哥(ti-ko),是指工廠、倉儲等地方對成件托盤貨物進行裝卸、堆垛和短距離運輸作業的各種輪式搬運車輛。國際標準化組織ISO/TC110稱為工業車輛。堆高機的發展於1920年代,今天在生產和倉儲運營過程中它已成為不可或缺的設備。

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鎖定低功耗邊緣運算應用市場,Nvidia翻新入門級單板電腦_工業用機械手臂,無線充電裝置

在2021年底發表Jetson AGX Orin單板電腦,Nvidia持續擴充新一代Jetson產品線,例如,3月GTC春季大會期間,他們預告將有64 GB與32 GB等兩種記憶體容量版本,INT8整數運算效能分別是275 TOPS與200 TOPS,而且將推出Jetson Orin NX系列,提供16 GB與8 GB等兩種記憶體容量版本,INT8整數運算效能分別是100 TOPS與70 TOPS;

到了9月GTC秋季大會,他們發表Jetson Orin Nano,提供8 GB與4 GB等兩種記憶體容量版本,INT8整數運算效能分別是40 TOPS與20 TOPS,預計2023年1月上市。(根據目前Nvidia網站標示的上市時間,Jetson Orin NX 16GB是2023年1月,Jetson AGX Orin 64GB、Jetson Orin NX 8GB、Jetson Orin Nano系列是2023年3月)。

至此Jetson產品線提供了6款基於Orin處理器世代的機型,涵蓋自主機器、主流、入門這三種市場需求位階,能廣泛支援邊緣人工智慧應用系統的部署,以及機器人作業系統(Robotics Operating System,ROS)的開發,協助建構次世代智能機器。

如同其他採用Jetson Orin架構的單板電腦,Nvidia最新發表的Jetson Orin Nano同樣搭配Nvidia Ampere架構GPU、Arm架構CPU、高速介面、更大的記憶體存取頻寬,以及支援多模態並用(multimodal)的感測器。

不過,由於此款平臺屬於入門級產品,因此,相關運算配置也隨之調整,例如,並未配備深度學習加速器(DLA)、可程式化視覺加速器(PVA);以GPU而言,時脈僅有625 MHz,這裡搭配512顆CUDA核心,以及16顆 Tensor核心,或是1024顆CUDA核心與32顆 Tensor核心(同於Jetson Orin NX系列)。

CPU的部分,Jetson Orin Nano搭配的處理器時脈為1.5 GHz,這裡採用6核心Arm Cortex-A78AE,此處配置同於Jetson Orin NX 8GB。相較之下,Jetson Orin NX 16GB與Jetson AGX Orin 32GB採用8核心,Jetson AGX Orin 64GB採用12核心。

關於記憶體的規格,Jetson Orin Nano 4 GB機型的頻寬為34 GB/s,8 GB機型的頻寬為68 GB/s;進階的Jetson Orin NX系列為102.4 GB/s,Jetson AGX Orin系列為204.8 GB/s。而在I/O介面的部分,這系列單板電腦提供7個PCIe 3.0通道(1個x4與3個x1);進階的Jetson Orin NX系列同樣提供7個PCIe通道,但規格提升至4.0,Jetson AGX Orin系列提供22個PCIe 4.0通道(2個x8、1個x4、2個x1)。

基於這樣的規格,Jetson Orin Nano的功耗也是最低的,4 GB機型為5到10瓦,8 GB機型為7到15瓦,看齊前一代入門級單板電腦、Jetson TX2 NX,但效能提升幅度最大可達到80倍。

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在軟體開發環境的搭配上,Jetson Orin Nano由於採用Nvidia Ampere架構GPU,能夠同時執行多個AI應用流程,因而能用於入門級AI設備與系統,透過更低的建置成本,以及更易於存取複雜AI模型等特性,支援零售分析與工業品質管控。

此運算環境同樣可支援Nvidia JetPack軟體開發套件,以及CUDA-X系列加速運算軟體堆疊,建構工業物聯網、產品製造、智慧城市等領域的AI產品。針對發展機器人應用的需求,Jetson Orin Nano也能搭配Nvidia Isaac ROS軟體套件,提供更高的處理效能與生產力。

值得注意的是,就整個模組的外形與硬體連接規格而言,Jetson Orin Nano與Jetson Orin NX都是長69.6公釐、寬45公釐,並且採用260個針腳的SO-DIMM接頭,可用於先前針對Jetson Orin NX搭配所設計的裝置上。

除此之外,用戶也能用基於Jetson AGX Orin而成的開發者套件,透過套用映像組態與設定運算時脈等步驟,就能以原生方式模擬Jetson Orin Nano等6種模組的效能,進而快速著手開發與縮短整體解決方案的上市時間,並且提供更多彈性,以便設計出支援多種Jetson模組的單一系統,輕鬆擴展應用程式的執行規模。

  

產品資訊

Nvidia Jetson Orin Nano
●原廠:Nvidia
●建議售價:199美元起
●機型名稱:Jetson Orin Nano 4GB、Jetson Orin Nano 8GB
●外形尺寸:69.6 x 45 公釐
●中央處理器:6核心Arm Cortex-A78AE(Arm v8.2)
●繪圖處理器:Nvidia Ampere架構(512個CUDA核心與16個Tensor Core核心,或1024個CUDA核心與32個Tensor Core核心)
●音訊處理器:專屬處理器,搭配Arm Cortex A9 with NEON與HAD控制器
●記憶體:LPDDR5,4GB、8GB 
●儲存空間:外部儲存(NVMe)
●網路介面:GbE埠
●AI運算效能:40 TOPS、20 TOPS(INT8)
●顯示介面:支援HDMI 1.4 / eDP 1.4/ DP 1.2
●連接介面:PCIe(3個x1、1個x4)、3個USB 3.2、3個USB 2.0、3個UART、2個SPI、1個CAN、15個GPIO

【註:規格與價格由廠商提供,因時有異動,正確資訊請洽廠商】

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Meta發布可同時從影像、聲音和文字學習的AI模型Data2vec 2.0,訓練更快更有效率

Meta在早前發布了Data2vec模型,這是同時以同一方式學習三種不同模式,分別為語音、影像和文字的高效能自我監督演算法,而Meta現在釋出,這個新的演算法更快更有效率,速度達當前熱門電腦視覺自我監督演算法的16倍。

官方提到,近期人工智慧技術的突破,都是採取自我監督式學習,但是當前演算法有幾個明顯的限制,包括通常只能用於單一模式,像是圖像或文字,並且需要大量的運算能力。這顯然與人類的學習方式不同,人類的學習效率更高,並且習慣從不同類型的資訊中學習,而不僅仰賴文字、 語音或其他單獨的學習機制。

Data2vec演算法便是Meta在這方面的突破,使得文字理解等技術更容易應用在圖像分割或是語音翻譯等應用,而Data2vec 2.0新演算則是朝這個目標更進一步,效率大幅提升,在能夠以16倍的速度,達成與現有熱門電腦視覺自我監督演算法相同準確度。

研究人員解釋,自我監督學習的想法,是讓電腦藉由簡單地觀察世界,來學習圖像、語音和文字結構,而這產生了諸如語音模型Wav2vec 2.0、電腦視覺模型MAE,以及用於自然語言處理模型BERT,但是這些系統對於運算的要求很高,訓練大型模型需要龐大的GPU運算資源。

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Data2vec 2.0與Data2vec演算法類似,針對資料的脈絡化(Contextualized)表示進行預測,而非只是圖像的畫素、文字段落或是語音的單音。研究人員提到,這和大多數的演算法不同,這代表演算法將整個訓練範例納入考量,像是考量整個出現Bank這個單詞的句子,就更容易了解其正確含義,由於脈絡化目標帶來更豐富的學習任務,因此Data2vec 2.0也就比其他演算法學習的更快。

研究人員使用基準測試Data2vec 2.0,測試其在電腦視覺、語音和文字任務的表現,了解新的演算法與其他模型的差異。研究人員以ImageNet-1K圖像分類基準評估Data2vec 2.0,發現準確度可媲美MAE,但是速度要快16倍,給Data2vec 2.0更多時間也就能達到更高的準確度,但是仍然比MAE快得多。

語音方面則是使用LibriSpeech語音辨識基準進行測試,Data2vec 2.0執行速度是Wav2vec 2.0的11倍以上,達類似準確度。自然語言處理任務則使用GLUE基準測試,其以RoBERTa一半的時間,獲得相同的準確度。

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BigCode釋出僅有11億參數的高效能程式語言模型SantaCoder

開放科學合作組織BigCode釋出了一個用於程式開發,具有11億參數的,能夠產生比更大型開源模型,更好的Python、Java與JavaScript程式碼生成和填充建議。BigCode現在於Huggingface網站提供SantaCoder演示,供任何人研究試用。

SantaCoder使用The Stack資料集訓練,由於研究人員想要訓練出一個相對小的模型,因此僅選擇目前流行的三種語言Python、Java與JavaScript。在訓練模型之前,研究人員先註解400個範例,並且建置完善的正規表示式規則,從程式碼中刪除了諸如電子郵件、金鑰和IP地址等敏感資訊。

研究人員藉由實驗不同的因素對模型造成的影響,發現有兩個做法能夠顯著提高模型效能,第一是積極過濾重複專案,另一項則是不篩選GitHub專案星數,研究人員表示,如果只選擇GitHub 5星專案的檔案,模型效能反而會明顯降低。

模型訓練完成後,研究人員使用MultiPL-E基準評估模型,MultiPL-E是一個支援18種程式語言的文字轉程式碼基準。SantaCoder從左至右生成和填充MultiPL-E中Python、Java與JavaScript部分程式碼,評估實驗證明,儘管SantaCoder只有1.1B,但效能優於規模較大擁有67億參數的InCoder,以及參數27億的模型CodeGen-multi。

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SantaCoder使用開發和負責任人工智慧授權OpenRAIL,更重要的是,由於要讓開發者可以安心的使用SantaCoder,研究人員開發了一個程式碼歸屬查詢介面,讓用戶可以查詢SantaCoder生成程式碼的歸屬。

當開發者使用SantaCoder產生程式碼的時候,結果可能包含預訓練資料集程式碼的副本,研究人員提到,在這種情況下,程式碼的授權可能會要求開發者遵守部分要求,而透過使用程式碼歸屬查詢功能,用戶便可以找到程式碼的來源,遵守程式碼庫特定授權要求。

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Adobe提供可為錄音降噪的免費AI服務

圖片來源: 

Will Francis on unsplash

可為錄音品質去除背景噪音的免費工具,讓一般環境下錄製的podcast也能具有專業錄音室的品質。

這項工具名為Enhanced Speech源自Project Shasta的AI研究專案。Adobe不久前將Project Shasta。

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茶葉罐是用來存放茶葉的容器,有錫製、鐵製、陶瓷、玻璃、紙製的材質。

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使用真空封口機常見問題?

封口機用途廣泛,各產業袋類包裝,食品包裝、豆乾、喜餅、咖啡豆、咖啡粉掛耳包、鳳梨酥等等

飲水機皆有含淨水功能嗎?

採e化保養管理,用戶資料建檔完整售後服務,服務區域內深受各大機關團體、百大企業等等知名企業採用

Enhanced Speech可將一段錄音的背景雜聲去除,並改善音質。Enhanced Speech網站描述,它能讓用戶的人聲錄音聽來像在專業工作室錄製。

用戶只需註冊或登入Adobe帳號即可使用Enhanced Speech。這項服務最好是以桌機版瀏覽器登入。使用者可以上傳最多1GB的MP3或WAV檔,幾分鐘就能完成。用戶可以在瀏覽器器聽取,或是將聲音檔下載到電腦。

根據測試,這項服務處理沒有串音干擾或過大背景噪音的錄音效果最好,例如以iMac內建麥克風製播的錄音,Enhanced Speech真的可以消除背景噪音,音質也更好。

https://www.ithome.com.tw/news/154903

飲水機選購技巧大公開!!

機器上方放桶裝水,與桶裝水配套使用。桶裝飲水機在20世紀中期之前就出現了,這種飲水機被設計為機身頂部的一個專門的連接器倒放置水桶

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ML.NET 3.0加入英特爾oneDAL函式庫加速模型訓練

微軟釋出.NET跨平臺機器學習框架ML.NET新版3.0,這個版本加入了多項硬體加速改進,使開發者可以在訓練期間,充分使用資源加速計算。開發者現在可以安裝最新的和英特爾oneDAL(oneAPI Data Analytics Library)預覽套件,獲得更好的機器學習工作負載效能。

oneDAL為一個函式庫,可以提供資料分析和機器學習所有階段,高度最佳化的演算法建構模塊,以快速分析資料。oneDAL運用英特爾和AMD CPU中,64位元架構的SIMD擴充加速運算,並提供建置運算密集應用程式的高效能工具,像是分析函式、數學函式,還有C++與Java的預測函式,同時也最佳化XGBoost等熱門Python機器學習函式庫。

選擇示波器的10 項考量因素

示波器是一種能夠顯示電壓訊號動態波形的電子測量儀器。它能夠將時變的電壓訊號,轉換為時間域上的曲線,原來不可見的電氣訊號

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ML.NET整合oneDAL,使得開發者可以分析大型資料集,進行更快更好的預測,oneDAL加速ML.NET現有訓練器,包括Ordinary Least Squares、L-BGFS、FastTree和FastForest演算法。

https://www.ithome.com.tw/news/154904

滑鼠墊適用各種文宣活動廣告曝光,專業客製服務

滑鼠墊是用於放置和移動滑鼠的一個墊子。它的主要功能是防止在玻璃等特殊材質的表面上移動時的反射與折射影響滑鼠感光器的定位,提供一個方便滑鼠感光器系統計算移動向量的平面;次要功能是為了美觀,上面可印有精美、個性化的圖案;還有一些滑鼠墊增加了腕托以提高手部舒適度。

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L型文件夾是市面上最常見到的收納文具,有多層與各種厚度可選擇,也可客製化製作專屬自己的尺寸

市面十大品牌封口機!該如何選購?

市面上的封口機一般分為兩種:一種是要預熱的,一種是不用預熱的(插電後即可直接使用。)而瞬熱式就是不用預熱的封口機

AI趨勢周報第204期:更可靠生成EHR資料!Google AI研究院發表新方法

圖片來源: 

螢幕截圖

重點新聞(1223~1229)

EHR     Google AI     生成  

更可靠生成EHR資料!Google AI研究院發表新方法

Google AI研究院日前發表一種新方法,能以更安全的方式,生成更可靠的EHR(電子健康記錄)資料,來推進醫療AI的發展。進一步來說,用EHR訓練的模型,可用來預測民眾發生特定疾病的風險,如糖尿病,或是對藥物的反應。不過,EHR屬於高機敏資料,要用來訓練模型,得先去識別化,這一步可能扭曲原本資料中的關鍵資訊,不僅降低效果,也有資料隱私的風險。

因此,Google AI研究院想出一種新的資料生成方法,打造一套EHR資料生成模型EHR-Safe,可兼顧高真度和隱私。EHR-Safe由序列性編碼器-解碼器和GAN組成,因為團隊認為,GAN很難根據原始EHR資料直接合成新資料,因為EHR多為異質性資料。因此,他們認為,以序列性編碼器-解碼器架構來學習原始EHR資料到潛在表徵的映射,能解決數字分布和分類分布嚴重不對稱的問題。

後來,團隊也以2個EHR資料集MIMIC-III和eICU來驗證模型,並發現,在大多數情況下,合成數據和原始數據的最高分布函數(CDF)差距小於0.03,表示合成數據和原始數據在統計上非常接近。此外,在保真度指標上,團隊選定死亡率預測,來比對原始數據訓練的模型,以及以合成數據訓練的模型。結果,兩類中表現最好的模型相比,MIMIC-GBDT III的差異只有2.6%,eICU差異則是0.9%。在隱私測試方面,Google則發現,要從合成數據中推導出原始資料的機率,等於隨機猜測,表示資料隱私可被保護。

  醫療QA     Benchmark     大型語言模型  

Google打造醫療QA Benchmark,要來驗證大型語言模型生成能力

科技巨頭和各路好手打造各種大型語言模型,最近爆紅的ChatGPT也是其一,這些模型可生成各種看似縝密的回答,但在醫療問答等專精領域,卻未有一套基準測試(Benchmark)來衡量。

於是,Google與DeepMind聯手,開發一款專門用於醫療QA的基準測試MultiMediaQA。該基準測試包含7大醫療QA資料集,也就是MedQA、MedMCQA、PubMedQA、LiveQA、MedicationQA、MMLU和HealthSearchQA。這些資料集涵蓋專業醫學檢查、研究和顧客詢問等領域,其中,HealthSearchQA包含顧客詢問資料集,有3千多個常見的醫療查詢問題。

該基準測試可用來衡量模型的真實性、準確性、潛在危害和偏見。團隊也用MultiMediaQA來測試Google開發的大型語言模型(5,400億參數)和其變形Flan-PaLM,發現後者在每項MultiMediaQA多選題資料集中都達SOTA水準,甚至在美國醫學執照考試資料集MedQA得到67.6%準確率,比現有最佳模型高出17%。不過,在人工評估階段,卻發現該模型的回答有些關鍵鴻溝。於是,團隊用指令提示微調方法,來改善模型,讓大型語言模型能更對齊新領域知識。新模型Med-PaLM雖進步很多,但與臨床醫師仍有一段差距。

  大型模型     人工標註     指令  

大型模型人工標註成本好高?華盛頓大學新方法省時省力

要打造ChatGPT這類大型模型,需要大量人工標註訓練資料才行,但並非所有人都能負擔。為此,華盛頓大學聯手艾倫AI研究院、約翰霍普金斯大學等機構,設計一套SELF-INSTRUCT框架,能用模型自行生成的指令,來引導模型,強化大型語言模型遵循指令的能力。

具體的工作流程是根據一個語言模型生成指令、輸入值和輸出值樣本,接著修剪這些生成值,再用來微調模型。經測試,該方法可提高GPT-3的效能達33%,與人工標註資料訓練的InstructGPT_001一樣。

  生成式AI     簡報     史丹佛大學  

史丹佛博士生打造ChatBCG,輸入文字就能生成英文簡報

受ChatGPT啟發,史丹佛大學兩位博士生Silas Alberti和Joseph Semrai打造一款生成模型,來實作BCG-3雙向條件生成模型,使用者只要輸入一個主題或提示,就能得到一分簡報。該簡報自有一套配色,也能圖文並茂,還會穿插粗體關鍵字和條列式的Bullet point。生成後,使用者也能調整配色和編輯內容,其他功能如資料圖表生成、對話式編輯和部落格文章匯入,則是接下來將新增的功能。

使用者可將簡報以PPTX或PDF格式輸出。不過,官網貼出公告,由於受到大量使用,其用量已快超過OpenAI API限額,使用者只能使用範例,團隊正想辦法克服問題中。

總是為了廚餘煩惱嗎?

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  Adobe    降噪       錄音  

Adobe提供免費降噪AI服務

Adobe近日開放一款免費工具,能替錄音去除背景噪音,讓一般環境下錄製的Podcast也能有專業錄音室品質。這項工具名為Enhanced Speech,源自Project Shasta的AI研究專案,Adobe不久前才將Project Shasta改名為Adobe Podcast。

用戶註冊或登入Adobe帳號,就能使用Enhanced Speech。這項服務以桌機瀏覽器登入,體驗最好。使用者可以上傳最多1GB的MP3或WAV檔案,幾分鐘就能完成降噪。用戶可在瀏覽器器聽取,或將聲音檔下載到電腦。

  OpenAI     嵌入模型     Davinci  

OpenAI新嵌入模型比Davinci更優更便宜

OpenAI發表新嵌入模型text-embedding-ada-002,功能更強大、成本更低,且用起來也更容易,可取代文字搜尋、文字相似性和程式碼搜尋等5個獨立模型,價格還比之前最強大的模型Davinci,便宜了99.8%。

OpenAI表示,嵌入是指將概念的數字表示轉換為數字序列,讓電腦能簡單理解概念之間的關係,Text-embedding-ada-002就是一種嵌入模型。text-embedding-ada-002也能夠處理更長的上下文,是舊模型長度的4倍,從2048增加到8192,用戶能更簡單處理長文件。text-embedding-ada-002還有較小的嵌入,新嵌入只有1536維,是davinci-001的八分之一,較小的嵌入使向量資料庫更具成本效益。與相同大小的舊模型相比,text-embedding-ada-002價格降低了90%,只要0.2%的舊模型價格,就能獲得比Davinci更好或類似的效能。

  3D模型     生成式AI     文生圖  

輸入文字就能快速產出3D模型!OpenAI釋出新AI

OpenAI發表一套AI模型Point-E,可根據文字輸入產生3D模型,還比其他方法快上一到兩個量級。目前,文字生成圖像模型發展成熟,先進的模型在數秒內,就能生成高品質圖像,但3D模型生成仍不如文生圖成熟。

而OpenAI採用整合方法,利用文字轉圖像和圖像轉3D模型技術,來打造Point-E。因此,Point-E首先用文字生成圖像模型進行採樣,然後將採樣圖像作為條件生成3D物件樣本,這兩個步驟可在數秒鐘內完成模型點雲,不需要昂貴的最佳化程序。最後,團隊採迴歸方法,從點雲生成網格,整個過程只要1、2分鐘,就能在單個GPU上生成3D模型。雖然目前Point-E所產出模型品質較差,但在需快速回應的案例上,是一個權衡方法。

  Document AI     OCR     PDF  

Google OCR引擎預覽新功能

專門提供OCR辨識服務的Google Document AI更新OCR引擎,加入3個預覽功能,讓Document AI可評估文件光學品質、支援數位PDF,以及OCR版本控制。

Document AI採用Google雲端和自家研究院團隊開發的ML模型,能處理非結構化文件、從中擷取文字和段落,能處理200多種語言。Document AI OCR引擎的第一個更新,是針對頁面層級的智慧文件品質(IDQ)評估,含模糊、小字體、眩光等八個維度頁面品質指標。第二個新功能可完全支援數位PDF檔案,能擷取和來源文件完全相同的文字和符號。而OCR版本控制功能,能讓用戶凍結OCR模型行為,確保OCR行為一致,不受模型更新影響。

圖片來源/Google AI、華盛頓大學、ChatBCG、OpenAI

  AI近期新聞 

1. ML.NET 3.0加入英特爾oneDAL函式庫加速模型訓練

2. Amazon釋出ML不確定性量化函示庫Fortuna

資料來源:iThome整理,2022年12月

https://www.ithome.com.tw/news/154940

快速搞懂塑膠射出成型原理

注塑成型為藉由將熔融塑料注射到模具中來生產零件的製造過程。可以使用多重材料進行射出成型,最常見為熱塑性聚合物。塑料被送入加熱料管中,利用螺桿混鍊,然後注入模,在模腔中冷卻並固化成型。

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