“算”“智”融合将促动产业爆发式增长——2024世界计算大会观察
新华社长沙9月26日电 题：“算”“智”融合将促动产业爆发式增长——2024世界计算大会观察
新华社记者苏晓洲、白田田、戴斌
算力无处不在，智算引领未来。
9月24日至25日，2024世界计算大会在湖南长沙举办，大会主题为“智算万物 湘约未来——算出新质生产力”，设置了1场开幕式暨主题报告会和12场专题活动。与会代表围绕技术演进、场景落地、生态构建等话题展开讨论，立体计算、具身智能、垂直大模型等热词引发关注，勾勒出计算产业推进经济社会大发展的美好图景。
技术融合，“算”出新境界
一段4K水幕特效画面，以前需要一个星期才能完成渲染，现在只需用“一顿饭的功夫”；在虚拟影棚拍摄的画面，观众在线上可以实时看到近乎“无损”的画质；用“万兴播爆”软件传张照片和输段语音，就能迅速生成声情并茂的视频……
位于湖南长沙的马栏山视频文创园里，员工借助AI系统开展工作。新华社记者白田田 摄
2024世界计算大会期间，湖南音视频装备产业的“黑科技”精彩纷呈。这些新成果以“肉眼可见”的速度诞生、进化，背后仰仗算力的驱动。
记者从大会上了解到，截至目前，我国算力总规模在全球处于第二位，大型数据中心、超级计算中心、智能计算中心等多样化算力中心保持高速增长。
算力并不只追求“大”和“快”，还在追求“智”和“绿”。
不少参会专家指出，当前计算技术面临诸多挑战，比如算力分布不均、智能计算资源不足、部分算力“不好用”、高端智算芯片缺失以及高能耗问题等。
如何挖掘潜能、降本增效，“融合”是个关键词。
“如果说算力是路、算法是车，我们既要让路更好走，也要让车的马力更足。”湖南大学副校长、国家超级计算长沙中心主任李肯立认为，一方面要在硬件上提升超算水平，一方面要在软件上优化算法能力，才能推动超算与人工智能快速融合发展。
中国科学院院士、国防科技大学教授王怀民认为，下一步要将超算、智算、云计算等技术结合起来，像建立电网一样建立国家算力网，让用户像用电一样方便使用算力。
颠覆传统，“算”出新场景
几年前，如果你去医院看病，医生说：“不好意思，我要问一下AI（人工智能）。”你或许会对这位医生的专业水平表示怀疑。但10年后，如果医生不使用AI，病人可能就不会信任他了。
2024世界计算大会主题报告会上，美国硅谷人工智能研究院院长皮埃罗·斯加鲁菲描述了这幕有趣的场景。随后他“剧透”说，最新研究显示，AI能和医生做得一样好。“我最喜欢医学AI，它会带来巨大的改变，改变我们和医生、医院之间的互动。”
9月24日，参会嘉宾在2024世界计算大会体验AI视频生成。新华社记者陈振海 摄
2024世界计算大会上展示的成果，证明皮埃罗·斯加鲁菲所言不虚。在展示区，一款脑血管病专病大模型引来不少观众咨询。新华三集团工程师彭洋说，大模型被“投喂”了海量病历数据，当输入病人的血压、心率、病史等信息，它就能给出诊疗方案，基本上能达到资深医生的水平。
不只是医疗行业，随着人工智能、垂直大模型等新技术的涌现，工业、通信、城市管理等千行百业都在发生深刻变化。具身智能“新物种”将改变传统服务业模式、无人驾驶矿卡可以完全自主运行和决策……这些新场景被人们津津乐道。
业界人士认为，在计算技术变革中，传统产业有望“换道超车”。在中国工程院院士、浙江大学教授潘云鹤看来，就像彩电或者汽车行业，中国以前只能制造中低端产品，但后来抓住新技术演变机遇，实现了重大进步。人工智能技术也一定能够驱动中国产业向高水平升级。
产业集聚，“算”出新生态
在湖南马栏山视频先进技术研究院有限公司的企业展厅，展板上有一棵象征产业生态的“树”。以图形计算为核心的基础硬件企业是树根，基础软件、内容创作工具、影视制作等企业则是树干和枝叶。
如今，这棵“树”已经变得枝繁叶茂。这家公司的副总经理杨易说，算力、算法、算料叠加，重塑了视频内容生产，再通过搭建算力公共服务平台，吸引要素集聚，形成了“视频+算力”的产业链闭环。
拓维信息系统股份有限公司展示的智慧交通沙盘。新华社记者白田田 摄
湖南拥有全国计算领域唯一的国家先进制造业集群，致力构建“1+3+N”产业格局，即打造国家级绿色智能计算产业，自主安全计算、北斗规模应用、音视频3大支柱产业，以及功率半导体、新型显示、大数据等N个关联产业。
总部位于长沙的拓维信息系统股份有限公司党委书记肖前辉说，拓维信息联合200多家伙伴开展政企、校企、企企等多种模式合作，共同推动国产化适配、人才培养、成果转化进程，形成了龙头企业牵引的计算产业生态。
“算力每投入1元，将带动3元至4元的GDP增长。”中兴通讯股份有限公司董事长李自学认为，算力是数智时代新生产力的引擎，千行百业快速从“+人工智能”向“人工智能+”转变，产业将迎来爆发式增长。
IP地址定位中多源数据融合的应用
IP地址定位如今在诸如网络安全、地理信息服务、智能交通等领域发挥着关键作用。然而，传统的基于单一数据源（如IP数据库）的定位方法往往存在精度有限、可靠性不足等问题。多源数据融合技术的出现为解决这些问题提供了新的思路和方法。今天我们来了解一下IP地址定位中多源数据融合的应用这一话题。
IP地址定位中多源数据融合的应用
IP地址定位：https://www.ip66.net/?utm-source=LMN&utm-keyword=?2088
·多源数据有哪些类型呢
（一）GPS数据
GPS（全球定位系统）是一种基于卫星的导航系统，能够在全球范围内提供高精度的地理位置信息。GPS的定位原理是通过测量卫星信号的传播时间来计算接收器与卫星之间的距离，然后利用三角测量法确定接收器的位置。但是，GPS信号在室内环境、高楼林立的城市峡谷以及茂密的森林等区域可能会受到严重的遮挡和多径效应影响，导致信号接收不稳定甚至无法接收，从而影响定位的精度和可用性，且GPS设备的成本相对较高。
（二）WiFi信号数据
WiFi信号强度和接入点（AP）信息常常用于室内定位。当移动设备连接到WiFi网络时，它可以检测到周围多个WiFi接入点的信号强度。通过测量这些信号强度，再结合已知的接入点位置信息，就可以通过信号传播模型的算法来估算移动设备的位置。但是，WiFi信号的传播受到障碍物、干扰、人员移动等的影响较大，导致信号强度的波动较为剧烈，从而影响定位的准确性。而且，WiFi覆盖范围通常有限，在没有WiFi覆盖的区域无法进行定位。
（三）基站信号数据
基站信号数据是通过移动设备与移动通信基站之间的通信交互来获取位置信息。基站会向设备发送信号，设备根据接收到的多个基站信号的强度、到达时间等参数来计算自身位置。其优点是覆盖范围广，在城市和乡村等大多数地区都能使用。但基站信号数据的定位精度相对较低，通常在几百米到几千米之间，且易受到基站分布密度、信号干扰等因素影响。在高楼密集区域，信号折射和反射可能导致定位偏差。
（四）此外还有蓝牙数据、RFID 数据、社交网络数据……多种数据
IP地址定位中多源数据融合的应用
·多源数据融合技术如何实现
（一）数据预处理
多源数据融合之前需要对来自不同数据源的数据进行预处理。包括数据清洗，以去除噪声、重复和异常的数据点；格式转换，将不同格式的数据转换为统一的格式，以便后续处理；以及误差校正，针对不同数据源可能存在的系统误差和随机误差，采用相应的方法进行校正。例如，对于GPS数据，可能需要校正由于卫星时钟误差、大气延迟等因素导致的定位误差；对于WiFi信号数据，可能需要考虑信号衰减模型的参数校准以及多径效应的补偿。
（二）特征提取与选择
然后需要我们从多源数据中提取与位置相关的特征。对于GPS数据，可以提取位置坐标、速度、方向等特征；对于WiFi信号数据，可以提取信号强度、信号到达角度、AP标识等特征。在提取特征之后，还需要进行特征选择，以去除冗余和不相关的特征，降低数据维度，提高融合效率和准确性。基本特征选择会选取利用统计学方法、机器学习算法来进行冗杂的操作。
（三）融合算法
常见的融合算法包括卡尔曼滤波、粒子滤波、加权平均等。卡尔曼滤波是一种基于线性系统模型的最优估计方法，适用于处理具有高斯噪声的动态系统。在IP地址定位中，可以利用卡尔曼滤波融合GPS和WiFi数据的位置估计，以提高定位的平滑性和准确性。粒子滤波则适用于处理非线性、非高斯系统，通过模拟大量的粒子来近似系统的状态分布。在复杂的室内环境中，粒子滤波可以更好地处理多径效应和信号遮挡等问题。加权平均是一种简单而直观的融合方法，通过为不同数据源分配不同的权重，计算加权平均值作为最终的定位结果。权重的确定可以基于数据源的精度、可靠性、时效性等因素。
源数据融合方法显著提高了IP地址定位的精度，尤其在复杂的城市环境和室内环境中表现更为突出。同时，分析了不同融合算法和数据组合对定位精度的影响，通过合理选择数据源、优化融合算法和应用场景，就可以实现更准确、可靠的IP地址定位技术。
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