GSMA特別推出Post MWC22思享匯,分享MWC 巴塞羅那的產(chǎn)業(yè)洞察。Post MWC22思享匯將于2022年3月31日舉行,屆時(shí)將探討MWC22的主要議題與趨勢(shì),以及來(lái)自中國(guó)移動(dòng)、中國(guó)電信、中國(guó)聯(lián)通、榮耀、華為、高通、中興、GSMA等重量級(jí)嘉賓的演講。
GSMA大中華區(qū)總裁斯寒表示:“MWC致力于匯聚全球的移動(dòng)生態(tài)系統(tǒng),就顛覆性技術(shù)如何促成深遠(yuǎn)的變革展開(kāi)富有成效的交流與研討。中國(guó)是5G領(lǐng)先市場(chǎng)之一,在加速各行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面一直發(fā)揮著重要作用。我們邀請(qǐng)合作伙伴及各相關(guān)方齊聚一堂,鼓勵(lì)國(guó)際合作,促進(jìn)創(chuàng)新,推動(dòng)發(fā)展,攜手繼續(xù)塑造5G未來(lái),開(kāi)啟互聯(lián)互通的新時(shí)代。”
MWC22巴塞羅那回顧
業(yè)界領(lǐng)袖將基于MWC22的重點(diǎn)趨勢(shì)與成功案例,圍繞關(guān)鍵經(jīng)驗(yàn)與最佳實(shí)踐展開(kāi)討論,探討激發(fā)中國(guó)市場(chǎng)互聯(lián)互通潛能的機(jī)會(huì)。MWC22標(biāo)志著眾望所歸的線下盛會(huì)終于回歸巴塞羅那。今年共有來(lái)自近 200 個(gè)國(guó)家和地區(qū)的 61,000多人現(xiàn)場(chǎng)參與,其中包括超過(guò)1,000 位演講者。
出席 Post MWC22思享匯的思想領(lǐng)導(dǎo)者
該活動(dòng)將聚焦充滿活力的中國(guó)移動(dòng)行業(yè),重點(diǎn)關(guān)注運(yùn)營(yíng)商的 5G案例及應(yīng)用場(chǎng)景、5G城市、元宇宙、智能終端、云網(wǎng)融合、算力網(wǎng)絡(luò)等。GSMA非常高興將迎來(lái)眾多業(yè)界領(lǐng)袖,涵蓋移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商、終端制造商、通信企業(yè)等等。專家們將討論中國(guó)活力四射的移動(dòng)產(chǎn)業(yè)前景、企業(yè)和城市的5G應(yīng)用,以及塑造移動(dòng)產(chǎn)業(yè)未來(lái)的趨勢(shì)等。演講嘉賓包括:
• 劉烈宏,中國(guó)聯(lián)通董事長(zhǎng)
• 董昕,中國(guó)移動(dòng)總經(jīng)理
• 李正茂,中國(guó)電信總經(jīng)理
• 洪曜莊(John Hoffman),GSMA Ltd 首席執(zhí)行官
• 斯寒,GSMA大中華區(qū)總裁
• 王建宙,GSMA高級(jí)顧問(wèn)
• 趙明,榮耀首席執(zhí)行官
• Carlos Grau,Mobile World Capital首席執(zhí)行官
• 馬德嘉 (Durga Malladi),高通技術(shù)公司高級(jí)副總裁兼5G、移動(dòng)寬帶和基礎(chǔ)設(shè)施業(yè)務(wù)總經(jīng)理
• 謝峻石,中興通訊首席運(yùn)營(yíng)官
• 宋曉迪,華為運(yùn)營(yíng)商BG首席營(yíng)銷官
《2022中國(guó)移動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展》再次展示中國(guó)5G的領(lǐng)先發(fā)展
于今日發(fā)布的 GSMA年度報(bào)告《2022 中國(guó)移動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展》顯示,中國(guó)的5G市場(chǎng)持續(xù)發(fā)展,預(yù)計(jì)到2025年,中國(guó)5G連接總數(shù)將從2021年的4.88億增至8.92億。到2025年,中國(guó)超過(guò)半數(shù)的移動(dòng)連接將使用5G。
4G的采用率在2020年達(dá)到頂峰,但隨著消費(fèi)者越來(lái)越多地轉(zhuǎn)向5G套餐,4G在2021年呈下降趨勢(shì)。由于5G在中國(guó)市場(chǎng)的迅速普及,該地區(qū)成為5G使用的全球領(lǐng)先地區(qū)之一。5G市場(chǎng)的增長(zhǎng)得益于不斷發(fā)展的終端生態(tài)系統(tǒng),以及越來(lái)越多的適用于5G的手機(jī)銷售量與更加完善的網(wǎng)絡(luò)覆蓋。
其他主要內(nèi)容包括:
• 到2025年底,5G將占中國(guó)移動(dòng)連接數(shù)的52%
• 2021年,中國(guó)新增的5G連接超過(guò)2.85億,5G連接總數(shù)占全球5G連接的75%
• 2021年,移動(dòng)技術(shù)與服務(wù)創(chuàng)造了9,000億美元的經(jīng)濟(jì)價(jià)值,占國(guó)家GDP的5.6%,預(yù)計(jì)到2025年,這一數(shù)字還將增長(zhǎng)約660億美元
• 目前,中國(guó)有超過(guò)10.4億人使用移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù),預(yù)計(jì)到2025年,這一數(shù)字將進(jìn)一步增加1.46億,聯(lián)網(wǎng)人口占總?cè)丝诘谋壤龑⑸?0%
• 中國(guó)大陸的運(yùn)營(yíng)商已經(jīng)部署了140多萬(wàn)個(gè)5G基站,根據(jù)工信部目標(biāo),計(jì)劃到2025年底將5G基站數(shù)量增至364萬(wàn)個(gè)。
《中國(guó)5G垂直行業(yè)應(yīng)用案例2022》集中展示強(qiáng)大的5G應(yīng)用
于今日發(fā)布的還有《中國(guó)5G垂直行業(yè)應(yīng)用案例2022》報(bào)告,該報(bào)告介紹了中國(guó)由運(yùn)營(yíng)商和技術(shù)合作伙伴共同打造的多個(gè)行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景中的16個(gè)5G應(yīng)用案例。從智能地鐵、自動(dòng)巡查到環(huán)境監(jiān)測(cè)、醫(yī)療救援指揮平臺(tái),該報(bào)告深入探討了5G在5G City、智能制造和智慧礦山等方面的工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景機(jī)會(huì)。
同時(shí), GSMA大中華區(qū)還宣布與中國(guó)移動(dòng)、中國(guó)電信、中國(guó)聯(lián)通等13家合作伙伴成立5G City特別工作組,共同推動(dòng)5G在城市治理中交通運(yùn)輸、應(yīng)急公安、生態(tài)環(huán)境、民生服務(wù)和數(shù)字政府五大領(lǐng)域的應(yīng)用,構(gòu)建安全、高效、綠色、智能、宜居的5G City。
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新加坡國(guó)立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了SPIRAL框架,通過(guò)讓AI與自己對(duì)弈零和游戲來(lái)提升推理能力。實(shí)驗(yàn)顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡(jiǎn)單撲克游戲就能讓其數(shù)學(xué)推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無(wú)需任何數(shù)學(xué)題目作為訓(xùn)練材料。研究發(fā)現(xiàn)游戲中的三種推理模式能成功轉(zhuǎn)移到數(shù)學(xué)解題中,為AI訓(xùn)練提供了新思路。
同濟(jì)大學(xué)團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過(guò)融合多幀圖像的"圖結(jié)構(gòu)"信息,創(chuàng)新性地解決了3D相機(jī)噪聲問(wèn)題。該技術(shù)利用圖像間的不變幾何關(guān)系,結(jié)合深度學(xué)習(xí)和數(shù)學(xué)優(yōu)化方法,在合成數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實(shí)設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機(jī)器人、AR和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域提供更可靠的3D視覺(jué)解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺(jué)語(yǔ)言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時(shí)刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯(cuò)行為并不能實(shí)際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗(yàn)證差距",即生成答案的能力強(qiáng)于驗(yàn)證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗(yàn)證時(shí)無(wú)法有效利用視覺(jué)信息,為AI多模態(tài)推理發(fā)展提供了重要啟示。
MIT等頂尖機(jī)構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過(guò)動(dòng)態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語(yǔ)言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計(jì)算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計(jì)器智能選擇重要計(jì)算部分,在保持模型性能的同時(shí)顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個(gè)任務(wù)上驗(yàn)證有效性。