2023年2月17日,第七屆世界智能大會首批參展商名單正式公布。本次公布了50家率先簽約、參展面積較大的參展企業(yè)和機(jī)構(gòu)。目前,企業(yè)參展報(bào)名踴躍,更多優(yōu)質(zhì)參展企業(yè)還將持續(xù)發(fā)布。
第七屆世界智能大會將于2023年5月在國家會展中心(天津)如期線下舉行。第七屆世界智能大會包含八大展館和室外展區(qū),共計(jì)12萬平米規(guī)模,現(xiàn)已設(shè)置信息技術(shù)應(yīng)用創(chuàng)新、智能制造、人工智能與機(jī)器人、智能交通、智能物流、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智慧城市、智慧雙碳、智慧生活、數(shù)字金融、數(shù)字健康、國際與省市等十二個(gè)主題展示區(qū),智能駕駛、5G兩個(gè)智能體驗(yàn)專區(qū)。
第七屆世界智能大會將持續(xù)優(yōu)化企業(yè)展示板塊專區(qū)劃分,讓細(xì)節(jié)彰顯智慧、創(chuàng)新科技融入生活,加大專業(yè)觀眾邀請力度,策劃系列智能科技專業(yè)活動(dòng),不斷增強(qiáng)廣大展客商的參與獲得感。
我們熱忱歡迎中外智能科技領(lǐng)域頭部企業(yè)、獨(dú)角獸企業(yè)、新生代企業(yè)等前來參展,同時(shí)歡迎國內(nèi)外智能科技領(lǐng)域?qū)I(yè)觀眾到場參會,利用世界智能大會實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)對接,促成商業(yè)合作,共享發(fā)展機(jī)遇。
第七屆世界智能大會首批參展商名單
(排名不分先后)
云賬戶(天津)共享經(jīng)濟(jì)信息咨詢有限公司 |
同方股份有限公司 |
曙光信息產(chǎn)業(yè)股份有限公司 |
中金數(shù)據(jù)集團(tuán)有限公司 |
天津卓朗科技發(fā)展有限公司 |
菲特(天津)檢測技術(shù)有限公司 |
朝亞科技發(fā)展(天津)有限公司 |
北京科藍(lán)軟件系統(tǒng)股份有限公司 |
天津南開創(chuàng)元信息技術(shù)有限公司 |
杭州中電安科現(xiàn)代科技有限公司 |
融科聯(lián)創(chuàng)(天津)信息技術(shù)有限公司 |
天津神舟通用數(shù)據(jù)技術(shù)有限公司 |
中國華錄集團(tuán)有限公司 |
聯(lián)想集團(tuán)有限公司 |
天津美騰科技股份有限公司 |
新奧集團(tuán)股份有限公司 |
天津博盛睿創(chuàng)科技有限公司 |
天津百利機(jī)械裝備集團(tuán)有限公司 |
中國航天科工集團(tuán)有限公司 |
天津渤海輕工投資集團(tuán)有限公司 |
天津市公共交通集團(tuán)(控股)有限公司 |
上海極兔速遞有限公司 |
天津云遙宇航科技有限公司 |
天津港(集團(tuán))有限公司 |
中國聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信集團(tuán)有限公司 |
中國移動(dòng)通信集團(tuán)有限公司 |
中國電信集團(tuán)有限公司 |
上海建工集團(tuán)股份有限公司 |
天津天樂國際工程咨詢設(shè)計(jì)有限公司 |
天津能源投資集團(tuán)有限公司 |
天津水務(wù)集團(tuán)有限公司 |
天津水泥工業(yè)設(shè)計(jì)研究院有限公司 |
天津渤?;ぜ瘓F(tuán)有限責(zé)任公司 |
天津萬峰環(huán)??萍加邢薰?/p> |
聯(lián)合赤道環(huán)境評價(jià)股份有限公司 |
天津市紅旗環(huán)??萍加邢薰?/p> |
天津榮程祥泰投資控股集團(tuán)有限公司 |
中國工商銀行股份有限公司 |
中國銀行股份有限公司 |
天津銀行股份有限公司 |
渤海銀行股份有限公司 |
中信銀行股份有限公司 |
天士力醫(yī)藥集團(tuán)股份有限公司 |
史賽克(北京)醫(yī)療器械有限公司 |
深圳邁瑞生物醫(yī)療電子股份有限公司 |
天津愛仕凱??萍及l(fā)展有限公司 |
天津醫(yī)科大學(xué)總醫(yī)院 |
主賓國英國展團(tuán) |
新加坡展團(tuán) |
安徽展團(tuán) |
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新加坡國立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了SPIRAL框架,通過讓AI與自己對弈零和游戲來提升推理能力。實(shí)驗(yàn)顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡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)開發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過融合多幀圖像的"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視覺解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過對比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺語言模型雖然表現(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)無法有效利用視覺信息,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),通過動(dòng)態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語言模型訓(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。