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阿里云南京云棲大會:分享智造范本 發布前沿技術

原創
人工智能 云計算
今天,阿里云棲大會·南京峰會正式召開,現場的真的可以用摩肩接踵來形容。此次大會主題為“飛天·智能”,包含主論壇以及江蘇新制造、大數據、教育、政務、云生態等多個分論壇,主要涉及阿里巴巴江蘇總部正式落戶南京并產生眾多合作、人工智能/大數據/云計算等技術推進傳統工業制造企業智能制造的轉型升級及飛天專有云,函數計算,一站式視頻SDK和麒麟液冷服務器等前沿技術的重磅發布等方面內容。

【51CTO.com原創稿件】今天,阿里云棲大會·南京峰會正式召開,現場真的可以用摩肩接踵來形容。此次大會主題為“飛天·智能”,包含主論壇以及江蘇新制造、大數據、教育、政務、云生態等多個分論壇,主要涉及阿里巴巴江蘇總部正式落戶南京并產生眾多合作、人工智能/大數據/云計算等技術推進傳統工業制造企業智能制造的轉型升級及飛天專有云,函數計算,一站式視頻SDK和麒麟液冷服務器等前沿技術的重磅發布等方面內容。

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阿里云南京云棲大會現場

阿里江蘇總部落地南京并與本地產生眾多合作

云棲大會經歷多年演變,從最初地方網站峰會、到阿里云開發者大會,再到2015年正式更名為“云棲大會”。這一路走來,云棲大會在云計算領域有著很重的分量。阿里巴巴江蘇總部正式落地南京,以制造***大省江蘇作為范本,勢必會在制造領域產生很大的影響,進而推進更多的企業加入智能制造轉型的行列。

江蘇“1+30+300”工程

江蘇“1+30+300”工程

產生這樣的影響力,是阿里云和江蘇制造業共同努力的結果。阿里云ET工業大腦在流程制造的數據化控制、生產線的升級換代、工藝改良、設備故障預測等環節發揮再大的效益,江蘇制造業不敢為人先也是枉然。江蘇“1+30+300”工程,是指推進江蘇省內30家“信息化、工業化”融合服務機構、300家制造企業高效利用云計算、人工智能。幫助企業重構信息系統,打通企業經營全渠道鏈,實現數據驅動企業發展,最終推進企業的智能制造轉型

在蘇州,ET工業大腦入駐協鑫光伏的生產車間,幫助協鑫光伏成功提升良品率1個百分點,相當于每年可增加上億利潤;在鎮江,全國***的品牌羽絨服生產商波司登借助ET工業大腦疏通了零售IT系統,有能力承載更高并發量,實現全面智慧互聯。

徐工集團、悅達集團、波司登、科沃斯、蘇鹽集團、兆伏愛索等江蘇標桿企業都在積極投入智能制造的轉型升級。

阿里云總裁胡曉明表示:“我們希望利用人工智能技術發揮‘中國智造1%’的威力,即幫助中國制造業提升1%的良品率。”在江蘇省,這意味著ET工業大腦能為當地制造業帶來數百億的利潤。

重磅發布兩大賽事與四大前沿技術

賽事一:阿里巴巴諸神之戰全球創客大賽啟動。阿里巴巴集團副總裁劉松表示,今年全球創客大賽,將有12個賽區在海外,12個賽區在國內,范圍超過3000家公司會參與,涉及十幾個前沿技術方向。

賽事二:大航杯“智造揚中”電力AI大賽啟動。阿里云人工智能團隊為發電企業預測及調度店里,這項比賽則是通過工程師算法,來減少電力虛耗。

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全浸沒液冷服務器“麒麟”

技術一:全浸沒液冷服務器“麒麟”。全浸沒的“涼得快”服務器——麒麟,把整臺服務器浸在液體里循環冷卻,這一方案可以無需使用空調,能源使用率(PUE)逼近了理論極限值1.0。這是“麒麟”數據中心解決方案***公開展示,這種耗能極低的技術方案將應用于阿里云服務,也將成為阿里巴巴的NASA計劃的重要基礎,可為未來20年提供計算能力。

研發協同云

技術二:研發協同云。研發協同云是指將軟件需求、編碼、測試、發布、反饋這整個生命周期都放在云端完成的解決方案。它沉淀了阿里巴巴創立18年來在研發、運維方面積累的經驗和產品。特別適用于希望通過互聯網方式改革企業研發過程,實現持續集成,持續交付和DevOps的企業。

函數計算(Function Compute)

技術三:函數計算(Function Compute)。阿里云宣布函數計算(Function Compute)啟動邀測。這是一個事件驅動的無服務器計算平臺。用戶按需調用、按需付費,無需管理服務器等基礎設施,特別適用于應用場景中有明顯波峰波谷的企業。 函數計算的推出是阿里云在Serverless領域的重要產品。當人們想使用計算資源時,再也不用先買一臺計算機。開發者通過函數計算即可獲取巨大計算資源,發揮自己的創造才能,我們可以真正從計算機時代進入計算時代。

函數計算(Function Compute)

存儲優化型實例D1規格族啟動公測

技術四:存儲優化型實例D1規格族啟動公測。這是阿里云ECS實例規格族中單位存儲容量和磁盤吞吐能力性價比***的一款產品,特別適合泛互聯網、金融行業。支持小時付費,也支持包月包年。阿里云存儲優化型實例幾乎涵蓋了市面上所有主流數據庫和分布式計算業務類型。據了解,D1規格族專為Hadoop分布式計算、海量日志處理和大型數據倉庫等大數據業務場景而設計。今年年初推出的I1則廣泛適用于關系型數據庫、數據倉庫及NoSQL數據庫場景。

寫在***:

當前,我國很多的制造業正面臨著很大的挑戰,產能過剩和技術落后是困擾企業的兩大主要門檻。想要長遠的發展,從“制造”到“智造”的轉型升級是***之路。 制造業要根據消費者的需求做改變,要實現從數據積累→數據在線→數據智能,做到真正的按需“智造”。

【51CTO原創稿件,合作站點轉載請注明原文作者和出處為51CTO.com】

責任編輯:王雪燕 來源: 51CTO
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