据了解，大华云睿经过3年时间，已经对几千家企业实现赋能，涵盖门店、园区、社区、物流、停车等场景，活跃用户快速增长。

联想集团副总裁、企业科技集团行业事业部总经理刘文超以功能均衡、成本高效的解决方案帮助本地企业提升国际竞争力在后疫情时代，中国企业提升自身竞争力的过程中，如何释放降本增效的势能成为许多中国公司采购服务器的考量重点未来五年或十年，是一个万物互联、以数字为核心的时代。

例如，在离散行业，联想智能制造的智能化水平一直走在行业前列。据了解，端-边-云-网-智协同的基础架构能满足企业实现智能化的不同算力需求，是各行业实现数据智能化的基石。管清友认为，联想早已完成了从传统的硬件提供商到技术提供者的角色转变，在人工智能、企业云计算、5G、设备创新、智能生活方式创新与孵化、区块链等领域掌握着核心技术。这个技术看起来高深莫测，似乎与我们没有多大关系，但细化到每一个分支领域，都与每个人息息相关。《问道》中，童夫尧说。

从ChinaMade到ChinaBuilt，也是中国数字经济发展的转机。以往，某地气象局的超算设备计算能力达9.8万亿次每秒，在旁人看来这已是一个非常惊人的数字。此外，通过将 GPT-2 语言模型直接应用于图像生成的结果，也进一步表明由于其简单性和通用性，序列 Transformer 在足够的计算量下，有可能成为学习到不同领域的特征的有效方法。

最近Rayfield受到GPT-2在国际象棋和民间音乐上应用的启发，也想来搞点不一样的事情。OpenAI研究团队认为其原因是足够大的 Transformer 模型，通过训练来预测下一个像素，最终它能够学会根据清晰可识别对象来生成具有多样性的样本。最近，一位名为Matthew Rayfield的程序员就满足了自己的愿望。既然你诚心诚意的发问了，我们就大发慈悲的告诉你。

白色的明天在等着我们。他们采用一种通用的无监督学习算法—生成序列建模进行了测试。

https://github.com/MatthewRayfield/pokemon-gpt-2Image GPT：语言模型处理图像任务需要说明的是，上述Rayfield用GPT-2语言模型来学习图像表征的方法，早已被OpenAI验证。由于对长序列采用密集注意力（dense attention）的建模计算成本高，他们用 32x32、48x48 和 64x64 的低分辨率进行了训练。实验结果如图：人类提供上半图（第一列），GPT-2自动补全下半图，右侧为原始图像同时，该模型的特征在多个分类任务的数据集上也取得了不错的成绩，尤其是在 ImageNet 上取得了接近于最优的成绩，如下图。这部分代码Rayfield已将其在GitHub开源，感兴趣的朋友可以了解一下。

无监督和自监督的学习，或没有人为标记的数据的学习，在自然语言处理领域取得了令人瞩目的成功，因为像BERT、GPT-2、RoBERTa、T5 等 Transformer 模型，在广泛的语言任务中取得了最佳成绩，但同类的模型在图像分类任务中，不能生成较为有用的特征。具体来说，他们在 ImageNet 上分别训练包含 76M、455M 和 1.4B 参数的 iGPT-S、iGPT-M 和 iGPT-L Transformer。GPT-2，与GPT-3师出同门，都是OpenAI研发的自然语言处理模型，两个模型最大的不同是它的参数量，GPT-2仅为15亿。会放电的皮卡丘、经常酣睡的妙蛙种子、不好惹的小火龙，还有喵喵、超梦、可达鸭。

他突发奇想决定用GPT-2来生成全新的宠物精灵形象，结果效果还不错。出于这一目的，OpenAI尝试利用GPT-2处理图像分类任务，以探究用 Transformer 模型在学习图像表征方面的可行性。

他用《神奇宝贝》中的788只动漫形象作为原型，通过AI生成了3000个全新的宠物小精灵。而这个AI正是自然语言模型GPT-2.GPT-2：「精灵制造机」提到NLP模型，我们印象最深的可能是GPT-3。

使用经过训练的模型生成图像。在自然语言处理中，依赖于单词预测的无监督学习算法（如 GPT-2 和 BERT）之所以成功，一个可能的原因是下游语言任务的实例出现在训练用的文本中。为了防止世界被破坏，为了守护世界的和平，贯彻爱与真实的邪恶，可爱又迷人的反派角色....听到这段台词，相信很多朋友都会不由自主地接上一句.......我们是穿梭在银河的火箭队。今年该模型因1750亿超大参数量和超强应用，在各大媒体平台频频刷屏。Rayfield从3000个生成图像中挑选出了6个，如图：emm...看起来，小精灵原型还不错，但就是清晰度太差。将基于文本的图像格式转换为PNG。

不过，用文字训练GPT-2的过程还相对简单，最棘手的环节是通过代码将输出结果变成规范化的图像格式。最终，基于GPT-2生成的原型，这些宠物小精灵就变成了这样：感觉第二个和第六个可以直接成为《神奇宝贝》的一员了，你觉得呢？Rayfield简单介绍了他利用GPT-2创建这些精灵的实现过程。

就这样~喵~没错，它就是《神奇宝贝》中火箭队每次出场都让人忍不住发笑的经典台词。这些可可爱爱又奇奇怪怪的动漫小精灵让人记忆犹新，相信很多人小时候都幻想过拥有一支属于自己的精灵宝贝。

还在来自 ImageNet 和互联网的图像的混合数据集上训练 iGPT-XL ——一个 68 亿参数的 Transformer。最终实验结果表明，通过计算量来代替二维知识，以及通过从网络中选择的特征，序列 Transformer 可以与最优的卷积网竞争，实现无监督图像分类。

而即使没有明确的监督，图像上的 GPT-2 仍然起作用。比如在文本格式转换时，出现了很多嘈杂的像素，因此最终调整成了如下格式。大致就是：搜寻了788张小精灵图片（均为64x64像素）作为数据源，然后：将图像转换为基于文本的格式。用输入文本训练GPT-2模型

优必选5G智慧园区展示除了在5G智慧园区领域的合作以外，中移物联网和优必选科技还将借鉴基础通信领域的丰富合作经验，充分发挥各自的专业优势，积极向上下游探索，在商业模式探索、人工智能和巡检机器人研究、开放实验室搭建等各个领域展开深入合作，推进物联网产业的共赢发展。园区平台可远程下达一键巡逻命令，ATRIS（安巡士）按照事先设定好的路线进行巡逻，将采集到的多维度动态视频实时同步到园区平台进行统一分析，通过对拍摄到的画面进行图像比对，利用物体/人脸/车牌识别等技术，第一时间发现异常发出告警信号，全方位满足园区日常安防管理需求。

5G立体安防解决方案示例图中移物联网是国内运营商成立的第一家专业化经营物联网的公司，在交通、物流、电网、家居、安防等众多领域开展了丰富的示范应用，并于今年9月正式推出了5G百川智慧园区平台，提供基于5G的可视化指挥调度、全方位园区安防、一体化物业管理、云办公等14个应用子系统，支持对接5G安防VR、5G巡逻机器人等应用平台。此次中移物联网联合优必选科技在物联网业务领域签署了战略合作协议，并同时推出了业界首款搭载中国移动自研的云帆5G通信板的安巡机器人ATRIS（安巡士）。

双方将利用各自领域的优势资源，合作建立物联网业务生态圈，在物联网领域标准制定、能力共享、数据对接、服务增值、产业链合作等方面达成深入合作。中国移动南方基地是中国移动与广东省、广州市政府联合打造的国际化高新技术产业园，也是中国移动集团级5G智慧园区的实训基地，旨在全国打造一个5G与物联网、人工智能融合创新的先行示范园区，重在解决传统园区客户长期面临的服务体验差、综合安防弱、运营效率低、管理成本高、业务创新难等痛点，全方位、智能化、多场景提升园区智慧运营能力，并推动产业园区、工业园区、办公园区、大学科技园等各类园区建设从1.0时代迈入统筹运营的4.0时代。

ATRIS（安巡士）在中国移动南方基地5G智慧园区的安防应用示范同期于11月19日-21日举行的2020中国移动全球合作伙伴大会上，优必选科技重点展示了5G智慧园区机器人解决方案，围绕5G+物联网+智能机器人，实现更安全可靠的数据传输、超高清视频画面的实时传输、稳定可靠的远程控制等多重优势，助力园区实现管理数据化、应急主动化、设备智能化和服务精准化。在5G作为国家新基建核心牵引力的今天，各类型园区被定位为创新高质量发展的主战场，承担着我国产业转型升级的重任，未来将承接更多的产业孵化和服务功能。优必选科技专注于人工智能及机器人核心技术研发，其智能机器人已在多个场景成功商业化落地，包含园区安防、电力巡检、机房巡检、防疫消毒等各个领域。2020年11月，中移物联网联合优必选科技在中国移动南方基地5G智慧园区成功部署立体化智慧安防系统，合力打造基于云-管-边-端的5G智慧园区新样板。

优必选科技基于室外巡检机器人ATRIS（安巡士）的安防解决方案，此次在南方基地与中移物联网的5G百川智慧园区平台和中国移动南方基地园区安防平台深度融合，形成一套5G立体化智慧安防系统，大幅度提升了园区安防、巡检的精度和效率演讲主题围绕面对疫情带来的机遇与挑战，以及企业怎样通过产品与商业化的创新为自己开辟更广阔的发展路径。

在这一背景下，本次峰会围绕 创新引领未来、人工智能‘新基建、未来基石 、互联世界、生物医药的无限可能 以及 技术驱动下的医疗生态 6 大主题展开，紧扣科技发展脉搏，正面应对全球挑战，通过重磅嘉宾的分享，为大家带来最前沿的解读。EmTech 原意为 Emerging Technologies，即新兴科技。

作为在全球享有盛誉，以权威见解临摹科技的盛会之一，《麻省理工科技评论》 的 EmTech 系列峰会已成为全球最具影响力的科技会议风向标。此外，《麻省理工科技评论》50 家聪明公司 2020 年榜单也在现场重磅发布。