人大代表谈“元宇宙”:把握机遇,加速布局

本文探讨了元宇宙如何与传统工业结合,推动数字经济的发展。元宇宙通过虚拟现实技术与现实场景的结合,为传统工业提供二次迭代的机会。尽管存在概念炒作,但业界更关注其落地应用。5G、云计算、人工智能等技术为元宇宙提供支撑,助力工业领域的数字化进程。数字经济的未来,或将开启新一轮的产业布局和科技竞争。

在这里插入图片描述

人大代表谈“元宇宙”:把握机遇,加速布局!

元宇宙将探寻虚拟技术与现实场景的勾连作为切入口,不仅是对元宇宙之问的回应,更是发展数字经济的应有之义。传统工业丰富广阔的场景,让元宇宙有了施展空间,也能帮助传统工业在新一轮数字经济发展的浪潮中,实现二次迭代。

“元宇宙只是一个艺术性的表述”。面对元宇宙概念的热炒,一些业内人士开始反思。一位市场人士认为,元宇宙应是发展数字经济的一部分,相较繁复的概念,元宇宙的落地场景更值得关注。

2021年底以来,数字经济成为各地规划中的高频概念。作为继农业经济、工业经济后的第三大经济形态,数字经济将如何引领相关行业发展?元宇宙又将发挥怎样的作用?日前,上海证券报记者调研多家相关公司发现,由虚向实正成为这一轮工业领域元宇宙发展的共识。

“上海各区最近都非常关注相关议题。”一位券商分析师透露,近期他参加的多场政府学习会议上,元宇宙成为热词。不过,这位分析师也注意到,“在学习会议上,领导们并不会在玄之又玄的定义上纠结,而是关注技术内在逻辑,寻找这一趋势与数字经济之间的关联”。

虚拟与现实相结合的技术,一语道破了元宇宙背后深层的工业逻辑。“工业的发展就是在虚拟与现实之间不断轮转。”一位行业分析师将传统工业与数字技术之间的关系,比喻成一条螺旋缠绕的DNA链,两者相互促进又密不可分。“回顾历史会发现,早期的数字技术帮助工业完成了第一轮变革,并改变其发展模式,这是一个由实向虚的过程。”

“为什么工业发展越来越离不开数字经济?因为模拟的成本更加低廉。”一位从事3D建模的业内人士认为,以数字孪生为代表的虚拟现实技术,让工业生产容错率提升。“古时候开个铁匠铺,哪里放锅炉,哪里放铁砧,影响不大,因为改错的成本很低。现在做一个芯片生产车间,随便一个小改动,现实环境里就是几亿元的投入。”

然而,当数字化达到一定程度后,重新回归实体又成为了数字经济的目标。“就像电商离不开真实的物流货运,虚拟技术一定要服务实体场景。”前述行业分析师表示,如今,将探寻虚拟技术与现实场景的勾连作为切入口,不仅是对元宇宙之问的回应,更是发展数字经济的应有之义。

“从技术层面看,元宇宙涉及5G、云计算、人工智能等围绕虚拟现实的底层技术。”该行业分析师认为,这些技术并非天然产生于工业领域,更多的是从其他行业迁移而来。“传统工业丰富广阔的场景,让元宇宙有了施展空间,也能帮助传统工业在新一轮数字经济发展的浪潮中,实现二次迭代。”

“元宇宙或开启数字经济的新一轮产业布局和科技博弈,为中国布局新一轮信息变革提供了赛道。”盛天网络负责人认为,“每一层产业结构背后都有相应技术和设施的支撑,也将带动一系列商业公司和产业模式的崛起。”

“无论是元宇宙还是数字经济,对国内相关产业都是非常好的新机遇,”一位业内人士表示,在发展路径上,技术应继续往下走,往底层走。

训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动,以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化和Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值,包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习图像处理领域的基石,并持续创新。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值