驾乘 AI 技术发展浪潮,全球最大中文 IT 社区 CSDN 宣布战略升级为 AI 社区

简介:

全球最大的中文 IT 技术社区 CSDN 在蔓兰酒店举办“ AI 生态赋能 2018 论坛暨 CSDN AI 新战略发布会”,与数百位来自人工智能产业和技术界的精英们共同展望 AI 发展趋势,探讨AI 生态赋能之道。

这是 2018 年国内第一场人工智能高端论坛,论坛分别从趋势观察、市场数据、行业实践、人才成长等维度展开深度探讨。

CSDN创始人&董事长蒋涛在论坛上正式宣布CSDN全面战略升级为 AI 社区, 并从知识赋能、工具赋能和产业赋能三个方向对社区进行全面升级。

CSDN 全面战略升级为 AI 社区

CSDN 创始人&董事长蒋涛发表主题演讲《 AI 时代的新机遇及新使命》。蒋涛谈到, CSDN 作为一个 20 岁的互联网公司,从创立至今一直是全球最大的中文 IT 社区,一路走来,见证了技术从 PC 到互联网,再到移动互联网,从云计算到大数据的全过程。

回到当下汹涌澎湃的AI浪潮,蒋涛表示,正如所有的企业都被互联网化一样,所有的互联网企业都将 AI 化。而这些互联网企业中,也包含CSDN。同时,作为全球最大的中文IT社区,CSDN还有一个历史使命——为广大的互联网公司和传统企业进行AI赋能。基于此,投身科技投资圈数年的蒋涛先生于2017年底重回CSDN。

20180116194907586

(图为蒋涛发表演讲《AI时代的新机遇及新使命》)

蒋涛表示,未来CSDN 将从知识赋能、工具赋能和产业赋能三个方向,全面服务中国的开发者和企业,帮助开发者成为 AI 时代的开发者,帮助企业成为 AI 时代的企业,构建一个新形态的社区,把技术的创造者及使用者连接到一起。

20180116195109781

论坛上,易观董事长于揚在主题演讲《数据分析是人工智能的基础构件》中,从数据的角度分享了 AI 对产业产生的直观改变。

他谈到,行业应用是当前 AI 应用的重点,但无论哪个行业,均包括数据输入、计算分析、以及数据输出三个方面。数据作为一种新能源,和以往所有的能源一样,将对企业产生极大地推动作用。

AI 知识赋能——新媒体、CSDN学院和人工智能大会多产品线共同发力

蒋涛认为,本次涌现的 AI、区块链和物联网热潮不同于以往,将对产业、社会和生活产生真正堪称“颠覆性”的变革。IT 技术人员需要全方位地“换脑”:对原有的知识结构进行全面刷新,全面升级。

基于这些需求,CSDN 将在新媒体、人工智能大会、在线学院等领域发力,全方位聚焦AI知识赋能。目前,CSDN新媒体微信公众号矩阵关注人数已超 265 万;人工智能大会已有三年的举办经验;在线学院蓬勃发展,将帮助广大开发者升级知识结构,增强专业技能。

AI 工具赋能——重磅发布一站式 AI 平台 TinyMind

程序员靠代码说话,算法工程师靠算法模型和成果说话,可验证算法和模型是当前一大痛点,为解决这一痛点,CSDN宣布正式收购 TinyMind 团队,成为为开发者提供的一站式AI平台。

据 TinyMind 总经理智亮介绍,TinyMind 作为专业的云计算平台,支持主流 AI 框架,同时可提供全 Web 操作完成模型的创建、运行和共享,以及开箱即用的 Jupyter Notebook 支持。

此外,TinyMind 还提供论文复现训练功能,贯穿 AI 技术从业人员的生命周期。

赋能 AI 产业,重磅发布 AI 产业基金—— ABI 基金

最后,CSDN 创始人&董事长蒋涛宣布成立ABI 产业基金,将论坛气氛推向高潮。该基金由CSDN、易观、视觉中国共同发起,清华海峡研究院提供生态支持。

20180116195311068

(图为 ABI 产业基金启动仪式,从左到右依次为:视觉中国创始人&执行董事柴继军,清华海峡研究院助理院长王熙,CSDN 创始人&董事长蒋涛,易观董事长兼 CEO 于揚)

关于基金名字的由来,蒋涛表示,“ A ”代表 AI(人工智能) ,“ B ” 代表 Blockchain(区块链),“ I ” 代表 IOT(物联网),力争在未来孵化一大批新兴科技独角兽。

在蒋涛看来,未来十年,物联网将构建更先进的基础设施,AI将构建更先进的生产力,区块链将构建更先进的生产关系。ABI基金未来不仅能发掘早期优质项目,还将为这些项目提供系统资源、数据资源、产业资源,真正帮助被投公司落地和成长。

行业精英共话 AI 未来

现场,CSDN 副总裁孟岩发布《 AI 技术成长路线图 V1.0 》和《 2017-2018 中国人工智能产业路线图 V1.0 》,并表示,CSDN会将这两份路线图做成活的报告,时时维护,随时更新,动态开放。

论坛还分别围绕企业 AI 转型和 AI 人才培养进行了两场主题研讨,来自旷视、思必驰、京东等知名企业的 14 位嘉宾就一系列问题发表了自己的见解。

在总结论坛时,CSDN 董事长蒋涛说:“ CSDN 成立至今已经第 20 个年头了,一直以来都是全球最大的中文专业 IT 社区。我们之所以能发展至今,就是因为不断拥抱一波又一波的技术革命浪潮。现在,新的一波技术革命巨浪已经近在眼前,代表技术就是 AI、区块链和物联网。CSDN 将以新的方式与更广大的技术合作伙伴和产业合作伙伴一起,抓住机会,共同转型升级,在推动中国科技产业发展的同时,实现自身的腾飞。”





本文出处:畅享网
本文来自云栖社区合作伙伴畅享网,了解相关信息可以关注vsharing.com网站。
相关实践学习
钉钉群中如何接收IoT温控器数据告警通知
本实验主要介绍如何将温控器设备以MQTT协议接入IoT物联网平台,通过云产品流转到函数计算FC,调用钉钉群机器人API,实时推送温湿度消息到钉钉群。
阿里云AIoT物联网开发实战
本课程将由物联网专家带你熟悉阿里云AIoT物联网领域全套云产品,7天轻松搭建基于Arduino的端到端物联网场景应用。 开始学习前,请先开通下方两个云产品,让学习更流畅: IoT物联网平台:https://iot.console.aliyun.com/ LinkWAN物联网络管理平台:https://linkwan.console.aliyun.com/service-open
目录
相关文章
|
11天前
|
传感器 人工智能 自动驾驶
构建未来:利用AI技术优化城市交通系统
【4月更文挑战第27天】 随着城市化的快速发展,交通拥堵已成为全球城市的普遍问题。本文探讨了人工智能(AI)技术在缓解城市交通压力、提升交通效率方面的应用前景。通过分析智能信号控制、交通流量预测、自动驾驶车辆以及公共交通优化等关键技术的实际案例,评估了AI在现代交通系统中的潜力与挑战。本研究不仅展示了AI技术在改善城市交通中的有效性,同时也指出了实施过程中需要克服的技术和社会障碍。
|
29天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
AI技术在医疗领域的突破与应用
近年来,人工智能(AI)技术在医疗领域取得了巨大的突破和应用。本文将介绍AI技术在医疗领域的应用现状和未来发展前景,并探讨其对医疗行业带来的影响。
16 0
|
1天前
|
存储 机器学习/深度学习 人工智能
RAG:AI大模型联合向量数据库和 Llama-index,助力检索增强生成技术
RAG:AI大模型联合向量数据库和 Llama-index,助力检索增强生成技术
RAG:AI大模型联合向量数据库和 Llama-index,助力检索增强生成技术
|
1天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 安全
用AI技术创业需要哪些技能?
人工智能(AI)技术作为当今科技创新的前沿领域,为创业者提供了广阔的机会和挑战。随着AI技术的快速发展和应用领域的不断拓展,未来AI技术方面会有哪些创业机会呢? 创什么业打工才是程序员的主旋律,没有资源没有人脉怎么创业。
9 0
|
1天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
未来AI技术在医疗领域可能带来的变革
【5月更文挑战第7天】未来AI技术在医疗领域可能带来的变革
17 5
|
2天前
|
人工智能 文字识别 语音技术
学习资料大全​ | 一起来魔搭社区学AI吧!
魔搭社区特别推出研习社栏目,包含AI前沿技术解读、模型应用最佳实践、动手做AI应用(AIGC/Agent/RAG)等主题,持续更新,代码实战点击即运行
|
8天前
|
数据采集 机器学习/深度学习 人工智能
自动化测试中AI辅助技术的应用与挑战
【4月更文挑战第30天】随着人工智能(AI)技术的飞速发展,其在软件自动化测试领域的应用日益增多。本文探讨了AI辅助技术在自动化测试中的应用情况,包括智能化测试用例生成、测试执行监控、缺陷预测及测试结果分析等方面。同时,文章还分析了在融合AI技术时所面临的挑战,如数据质量要求、模型的透明度与解释性问题以及技术整合成本等,并提出了相应的解决策略。
|
8天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
构建未来:利用AI技术优化城市交通系统
【4月更文挑战第30天】 在快速发展的城市环境中,交通拥堵已成为一个日益严重的问题。随着人工智能(AI)技术的不断进步,其在交通管理领域的应用展现出了巨大潜力。本文将探讨如何通过集成机器学习、深度学习和大数据分析等AI技术来优化城市交通系统。我们将讨论智能交通信号控制、实时交通流量监控、预测模型以及自动驾驶车辆如何共同作用于缓解交通压力,提升道路使用效率,并最终实现智能、可持续的交通生态系统。
|
8天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
学习AI技术
【4月更文挑战第30天】学习AI技术
23 4
|
9天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
深入分析自动化测试中AI驱动的测试用例生成技术
【4月更文挑战第29天】随着人工智能技术的不断发展,其在软件测试领域的应用也越来越广泛。本文主要探讨了AI驱动的测试用例生成技术在自动化测试中的应用,以及其对提高测试效率和质量的影响。通过对现有技术的深入分析和实例演示,我们展示了AI如何通过学习和理解软件行为来自动生成有效的测试用例,从而减少人工编写测试用例的工作量,提高测试覆盖率,降低错误检测的成本。