荣耀人工智能如何改名(王者荣耀机器人怎么改名字)
荣耀人工智能如何改名(王者荣耀机器人怎么改名字)人工智能2023.01.028850导读：很多朋友问到关于荣耀人工智能如何改名的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
华为荣耀x10的语音助手怎么改名字？语音助手是手机内置的一个人工智能系统，它能够帮助我们快捷的操控手机，而我们熟知的华为手机也有语音助手，但是很多朋友都觉得小艺不够智能，不过在升级到EMUI10后，小艺再次进化，变得非常机灵了！下面我们就来一起看看小艺有多智能吧！
小艺如何唤醒
1.电源键唤醒
首先我们需要打开设置→智慧助手→智慧语音→电源键唤醒→开启即可→之后长按一秒电源键就能唤醒语音助手了。
2.语音唤醒
在智慧语音中还有一个语音唤醒功能，开启语音唤醒并设置好唤醒词，比如"你好！小艺"，其实唤醒词也可以自定义设置哦，设置完毕后，我们对着手机说唤醒词语音助手就会出来了。
小艺的实用功能
1.语音翻译
当我们出国旅游需要跟外国人沟通的时候，就算英语不好也没关系！唤醒小艺，对着说："翻译"就会跳转到语音翻译界面，在这里面就能进行中英文语音翻译啦！
不过小艺只能进行中英文语音翻译，如果需要翻译韩语、日语等其他国家的语言怎么办呢？我们可以使用录音转文字助手，这款专业工具来帮我们进行语音翻译。
操作方法：
打开这款专业工具→语音翻译→点击上方设置好识别的语言→点击中文，说中文语音就会翻译成外语，点击English，说外语就会转为中文语音。
2.我的技能
在这里你可以添加一些回复短语和快捷功能，比如设置好当小艺听到："你的主人是谁？"，让它回复是"您就是我的主人"，小艺听到你的问题，就会按设置好的回答。
设置方法：
设置→智慧助手→智慧语音→我的技能→添加回复短语和快捷功能即可。
3.驾驶场景
开车一定不能玩手机，这是每个人都知道的，但是一些重要消息，重要电话该如何办呢？这就可以用到小艺的驾驶场景了。通过它就能帮我们拨打、接听电话；读取和发送消息；导航、播放音乐等操作哦。
开启方法：
唤醒语音助手，然后对着说驾驶场景即可开启。
荣耀语音助手叫什么荣耀的语音助手叫，YOYO，中文名叫做，悠悠。
开启语音助手方法如下：
1
第一步
在设置界面，点击智能辅助，语音控制，语音唤醒
2
第二步
打开语音唤醒开关，同意。
扩展资料：
华为手机隶属于华为消费者业务，是华为三大核心业务之一。2003年7月，华为技术有限公司手机业务部成立。2018年第二季度，华为智能手机全球市场份额跃升至15.8%，首次成为全球第二大智能手机厂商。
品牌理念
“MakeItPossible（以行践言）”是华为在2013年MWC上展示的全新品牌理念，代表积极进取，敢于挑战，创造卓越的品牌精神力量。
2015年华为入选BrandZ全球最具价值品牌榜百强，位列科技领域品牌排名第16位。
西班牙巴塞罗那时间2016年3月17日，华为宣布五届FIFA金球奖得主梅西成为华为全球品牌大使。
华为手机的人工智能叫什么？怎么呼唤出来？您可以通过如下任意一种方式唤醒智慧语音。
一、长按电源键1秒
1.进入设置智慧助手智慧语音电源键唤醒，开启电源键唤醒开关。
2.长按电源键1秒即可唤醒智慧语音，长按电源键3秒关机。
二、说出唤醒词
1.进入设置智慧助手智慧语音语音唤醒，开启语音唤醒开关。
2.按照屏幕提示录入唤醒词。
3.录入后，您只要大声说出唤醒词“小艺小艺”，即可唤醒智慧语音。
怎么给人工智能改名不能改。人工智能不能改名，智能语音不支持修改唤醒词，只能使用手机自带的唤醒名，人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
华为荣耀八X可以给人工智能改名字吗？智能手机，只有安卓系统！没有人工智能！智能手机，肯定不能重命名系统名称！因为属于安卓系统的版权！铁定不允许修改系统名称！！
华为的人工智能叫什么名字？华为手机的人工智能叫小艺。
1、首先解锁华为mate40。具体方法如下图所示：
2、接下来点击一下【智慧语音】。具体方法如下图所示：
3、点击一下【语音唤醒】。具体方法如下图所示：
4、叫【小艺，小艺】就可以呼唤出来了。具体方法如下图所示：
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于荣耀人工智能如何改名的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于荣耀人工智能如何改名的相关内容别忘了在本站进行查找喔。
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上一篇:做人工智能的应用有哪些(人工智能的行业应用有哪些)下一篇:如何让人工智能摆脱算法(2023年最新整理)华为证书名字不对怎么办
您的位置：首页行业资讯华为证书名字不对怎么办？发布时间:2022-09-2815:33:54 点击量:1052
华为认证的业务是全球化业务，华为证书上的名字是用统一的形式来书写的，华为证书上的名字拼写规定用的是中文拼音全拼的方式展示，名+姓，名在前，姓在后。中文证书或姓+名的书写方式均不符合华为认证证书规范要求。
在考华为认证证书前填写名字的时候是输入字母，一不小心就会有输入错误的情况，考生个人信息提交后，自己不能修改姓名，所以大家填写个人信息的时候，注意信息不要填写错误。
如果发现自己的名字不对的话，就到华为人才在线官网-点击右下角“联系我们”-提交问题单，提供成绩单截图及身份证截图或个人信息的截图、需要更改的相关信息等发起问题单，由后台工作人员核实处理进行更改。
华为人才在线网址：https://e.huawei.com/cn/talent/cert/#/careerCert
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华为Atlas人工智能计算平台概述
人工智能的四大要素：数据、算力、算法、场景
AI芯片：也被称为AI加速器，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的功能模块。
AI芯片分类从技术架构来看，大致分为四个类型：CPU、GPU、ASIC、FPGA。之前的博客中都有提到，这里不做介绍。
从业务应用来看，可以分为Training（训练）和Inference（推理）两个类型：
训练环节通常需要通过大量的数据输入，或者采取增强学习等非监督学习方法，训练出复杂的深度神经网络模型，训练过程中，涉及到海量的训练数据和复杂的深度神经网络结构，运算量巨大，需要庞大的计算规模，对于处理器的计算能力，精度、可扩展性等性能要求很高，常用的例如：英伟达的GPU集群、Google的TPU（张量处理单元）等。
推理环节指利用训练好的模型，使用新的数据去推理出各种结论，比如视频监控设备通过后台的深度神经网络模型，判断一张抓拍的人脸是否属于特定的目标，虽然推理的计算量相比于训练环节要少很多，但是仍然会设计到很多的运算，在推理环节，GPU、FPGA和ASIC都有很多的应用价值。
所以说对于人工智能来说，对算力的要求很高。
AI芯片的现状CPU：早期的计算机性能会随着摩尔定律逐年稳步提升；后来摩尔定律失效，就通过增加核数提升性能，但是功耗和成本会增加；后来就通过修改架构的方式来提升AI性能，比如在复杂指令集架构中加入AVX512等指令，在ALU计算模块加入矢量运算模块（FMA）,或者是在精简指令集架构中加入CortexA等指令集并计算持续升级；然后通过提高频率来提升性能，但是提升空间有限，高主频会导致芯片出现功耗过大和过热的问题。
GPU：在矩阵计算和并行计算上具有突出的性能，异构计算的主力，早期被作为深度学习的加速芯片进入AI淋雨，并且，生态成熟（最早是为了游戏）
英伟达沿用了GPU的架构，在这个基础上，在蛇毒学习的两个方向上发力，一个方向是丰富生态，在这个方向上推出了cuDNN针对神经网络的优化库，提升易用性并优化GPU底层架构；另一个方向就是提升定制性，增加多数据类型支持，不再是只坚持float32了，还增加了int8等数据类型，还添加了深度学习专用模块，（如引入并配置了张量核的改进型架构，V100的TensorCore）
对于GPU来说，当前存在的主要问题就是成本高、能耗比低、延迟高。
TPU（TensorProcessingUnit）
谷歌从2006年起致力于将ASIC的设计理念应用到神经网络领域，发布了支持深度学习开源框架TensorFlow的人工智能定制芯片TPU(TensorProcessingUnit)。
利用大规模脉动阵列结合大容量片上存储来高效加速深度神经网络中最为常见的卷积运算：脉动阵列可用来优化矩阵乘法和卷积运算，以达到提供更高算力和更低能耗的作用。
FPGA
采用HDL可编程方式，灵活性高，可以进行重构，可深度定制。
可以通过多片FPGA联合将DNN模型加载到片上进行低时延计算，计算性能优于GPU，但由于需要考虑不断的擦写的过程，性能达不到最优（冗余晶体管和连线，相同功能逻辑电路占芯片面积更大）。
由于可以重构，供货风险和研发风险较低，成本取决于购买的数量，相对自由。
设计、流片过程解耦，开发周期较长（通常半年），门槛高。
昇腾AI处理器
NPU（Neural-NetworkProcessingUnit，神经网络处理器）：在电路层模拟人类神经元和突触，并且用深度学习指令集直接处理大规模的神经元和突触，一条指令完成一组神经元的处理。
NPU的典型代表-----华为昇腾AI芯片（Ascend）、寒武纪芯片、IBM的TrueNorth。
对于华为公司的昇腾AI芯片主要有两款，昇腾310和昇腾910.
对于昇腾310来说，主要用于推理应用，昇腾910主要用于训练，二者的功耗也有一定的差异，如下图所示，
昇腾芯片硬件架构昇腾芯片硬件架构由昇腾AI处理器逻辑架构和以及达芬奇架构。
昇腾处理器逻辑架构昇腾AI处理器的主要架构组成：
1.芯片系统控制CPU
2.AI计算引擎（包括AICore和AICPU）
3.多层级的片上系统缓存（Cache）或缓冲区（Buffer）
4.数字数据预处理模块（DigitalVisionPre-Processing，DVPP）等
如下图所示是昇腾AI处理器的逻辑架构
昇腾AI计算引擎---达芬奇架构昇腾AI处理器的四大主要架构之一是AI计算引擎，AI计算引擎有包含了AIcore（达芬奇架构）和AICPU。因此达芬奇架构这一专门为AI算力提升所研发的架构也就是昇腾AI计算引擎和AI处理器的核心所在。
达芬奇架构主要部分：
1.计算单元：包含三种基础计算资源（矩阵计算单元、向量计算单元、标量计算单元）
计算单元会跟传统的CPU和GPU有一定的区别，它包含了三种基础计算资源，将不同的数据类型放到不同的计算资源里面，最大化的提升计算力度。
2.存储系统：AICore的片上存储单元和相应的数据通路构成了存储系统。
3.控制单元：整个计算过程提供了指令控制，相当于AICore的司令部，负责整个AICore的运行。
达芬奇架构（AICore）—计算单元计算单元里包含三种基础计算资源，分别是：CubeUnit、VectorUnit和ScalarUnit，分别对应矩阵、向量和标量三种常见的计算模式。
1.矩阵计算单元：矩阵计算单元和累加器主要完成矩阵相关运算。一拍完成一个fp16的16x16与16x16矩阵乘（4096）；如果是int8输入，则一拍完成16*32与32*16矩阵乘（8192）；如图像数据。
2.向量计算单元：实现向量和标量，或双向量之间的计算，功能覆盖各种基本的计算类型和许多定制的计算类型，主要包括FP16/FP32/Int32/Int8等数据类型的计算；如一维。
3.标量计算单元：相当于一个微型CPU，控制整个AICore的运行，完成整个程序的循环控制、分支判断，可以为Cube/Vector提供数据地址和相关参数的计算，以及基本的算术运算，如个位的数字。
达芬奇架构（AICore）—存储系统1.存储系统由存储单元和相应的数据通路，构成了AICore的存储系统2.存储单元由存储控制单元、缓冲区和寄存器组成
3. 数据通路：是指AICore在完成一次计算任务时，数据在AICore中的流通路径。
达芬奇架构数据通路的特点是多进单出，主要是考虑到神经网络在计算过程中，输入的数据种类繁多并且数量巨大，可以通过并行输入的方式来提高数据流入的效率。与此相反，将多种输入数据处理完成后往往只生成输出特征矩阵，数据种类相对单一，单输出的数据通路，可以节约芯片硬件资源。
昇腾芯片的软件架构，昇腾芯片的软件架构，包括：昇腾AI处理器软件的逻辑架构以及昇腾AI处理器神经网络软件流。
昇腾AI处理器软件的逻辑架构可以分为四层，分别是L3应用使能层、 L2执行框架层、 L1芯片使能层和 L0计算资源层，如下图所示，
L3应用使能层：是应用级封装，面向特定的应用领域，提供不同的处理算法。为各种领域提供具有计算和处理能力的引擎可以直接使用下一层L2执行框架提供的框架调度能力，通过通用框架来生成相应的神经网络而实现具体的引擎功能。（ 通用引擎：提供通用的神经网络推理能力；计算机视觉引擎：提供视频或图像处理的算法封装； 语言文字引擎：提供语音、文本等数据的基础处理算法封装）
L2执行框架层：是框架调用能力和离线模型生成能力的封装。L3层将应用算法开发完并封装成引擎后，L2层会根据相关算法的特点进行合适深度学习框架的调用(如Caffe或TensorFlow)，来得到相应功能的神经网络，再通过框架管理器生成离线模型。L2层将神经网络的原始模型转化成可在昇腾AI芯片上运行的离线模型后，离线模型执行器将离线模型传送给L1芯片使能层进行任务分配。
L1芯片使能层：是离线模型通向昇腾AI芯片的桥梁。针对不同的计算任务，L1层通过加速库(Library)给离线模型计算提供加速功能。L1层是最接近底层计算资源的一层，负责给硬件输出算子层面的任务。
L0计算资源层：是昇腾AI芯片的硬件算力基础，提供计算资源，执行具体的计算任务。
昇腾AI处理器神经网络软件流昇腾AI处理器神经网络软件流，是深度学习框架到昇腾AI芯片之间的一座桥梁，完成一个神经网络应用的实现和执行，并聚集了如下几个功能模块。1.流程编排器：负责完成神经网络在昇腾AI芯片上的落地与实现，统筹了整个神经网络生效的过程，控制离线模型的加载和执行过程；2.数字视觉预处理模块：在输入之前进行一次数据处理和修饰，来满足计算的格式需求；3.张量加速引擎：作为神经网络算子兵工厂，为神经网络模型源源不断提供功能强大的计算算子；4.框架管理器：专门将原始神经网络模型打造成昇腾AI芯片支持的形态，并且将塑造后的模型与昇腾AI芯片相融合，引导神经网络运行并高效发挥出性能；5.运行管理器：为神经网络的任务下发和分配提供了各种资源管理通道；
6.任务调度器：作为一个硬件执行的任务驱动者，为昇腾AI芯片提供具体的目标任务；运行管理器和任务调度器联合互动，共同组成了神经网络任务流通向硬件资源的大坝系统，实时监控和有效分发不同类型的执行任务。
它们之间的逻辑关系如下图所示
数字通过数字视觉预处理模块进入到框架管理器，框架管理器将塑造好的魔心和芯片融合，接着通过运行管理器来下发人物，分配一些资源管理通道，进入任务调度器，任务调度器分发不同类型的执行任务，最后交给昇腾AI处理器。
昇腾AI处理器数据流程图的一个典型应用就是人脸识别推理应用，
首先是Camera数据采集和处理，从摄像头传入压缩视频流,，通过PCIE存储值DDR内存中。DVPP将压缩视频流读入缓存。 DVPP经过预处理，将解压缩的帧写入DDR内存。
接着对数据进行推理，通过 任务调度器（TS）向直接存储访问引擎（DMA）发送指令，将AI资源从DDR预加载到片上缓冲区。任务调度器（TS）配置AICore以执行任务。AICore工作时，它将读取特征图和权重并将结果写入DDR或片上缓冲区。
最后 进行人脸识别结果输出， AICore完成处理后，发送信号给任务调度器（TS），任务调度器检查结果，如果需要会分配另一个任务，并返回之前的步骤 。当最后一个AI任务完成，任务调度器（TS）会将结果报告给Host。
Atlas人工智能计算平台全景芯片和硬件是最底层的部分，像芯片，和一些其他的部件。
CANN：基于昇腾AI处理器的芯片算子库和高度自动化算子开发工具，兼具最优开发效率和算子最佳匹配昇腾芯片性能。
框架：各种开发框架，需要被使用，华为的开发框架是MindDpore
应用使能：主要是智能边缘平台、深度学习的平台，还包含了一些集群的管理等。
对于Atals加速AI推理模块方面，华为推出了以下几款基于昇腾310AI处理器的产品，
Atlas200DK和Atlas200是比较初级的设备，用于一些小型的推理应用，可以在一台笔记本上搭建开发环境，本地独立环境成本比较低，对于一些研究者，可以进行一些本地开发和云端训练，对于创业者来说，可以提供一些代码级Demo，可以基于一些参考架构，完成算法的功能，对于一些商品产品进行无缝迁移；Atlas300是业界最高密度的64路的视频推理加速卡，可应用的场景非常多，比如高清视频实时分析，语音识别，医疗影像分析；Atlas500是智能小站，可以完成一些实时的数据流的处理，Atlas800是基于鲲鹏处理器的超强算例的AI推理平台。
对于Atals加速AI训练模块方面，华为推出了以下几款基于昇腾910AI处理器的产品，
Atlas900AI集群是全球最快的AI训练集群，算力是业界领先，拥有极致散热系统。
Atlas深度学习系统加速AI模型训练，构建丰富应用，端边云协同，打造极致开发、使用体验。
针对人工智能，华为有着怎样的布局
近日，华为在公司内部举行了一场座谈会，会上，华为创始人兼总裁任正非与公司Fellow进行了一场涉及多方面的谈话。其中，任正非提到了自己对人工智能的看法以及华为的人工智能布局。
华为的AI成绩
“人工智能”逐渐在人们生活的方方面面扮演越来越重要的角色，而华为也极为重视“人工智能”的研究与开发，早在两年前就开始布局，比如包括包含诺亚方舟实验室、高斯实验室、香农实验室在内的2012实验室的成立，其中，诺亚方舟实验室，主要从事人工智能学习——数据挖掘研究。
而根据华为公布的2015年年报的内容显示，在人工智能领域，华为在深度学习上持续突破取得了不错的成绩。基于深度学习，华为研究出了业界最先进的神经应答机（NeuralRespondingMachine），发布业界第一个基于深度学习的单轮对话生成模型。所谓神经应答机，就是一个单轮的对话系统，用编码器将问句转换成中间表示，再用解码器将中间表示转换成回答。
比如你说：“我想买一部iPhone”，系统回答：“还是支持一下国产的吧”。事实上，这一句话并没有提前写入对话数据中，而是系统在看了许多对话例子后自动生成的反馈。除此之外，华为还研发出神经机器翻译（NeuralMachineTranslation）技术，能够支持深度记忆框架，达到业界一流机器翻译能力。
华为的AI布局
除了上文所提及的2012实验室之外，面对“人工智能”的未来发展需求，华为也有着自己的看法与打算。在会上，针对这方面，任正非大概介绍了一下华为的“管道原则”以及一些目前尚需解决的问题。
降低时延。在任正非看来，流量问题是智能社会最大的问题，而相对于“流量大”问题的容易解决，时延却显得有些棘手。在这方面，就涉及到了一个数据传输速度的方面。学习算法的训练需要数据，人工智能产品的命令执行需要数据……可以说，“数据”都是一个极其重要、不可或缺的部分，而只有数据传输速度够快，人工智能产品才能发挥出自己最大的功效。因而，为了更好地布局人工智能，华为将在“时延”上下功夫。
遵循管道战略“上不碰应用，下不碰数据”。对于“管道”这一说法，任正非表示这是一个操作系统，下面操作管道，上面中间平台是网络集成，对上还要能力开放，把所有内容接进来，实现管道的三点衔接，即任何两个点经过一个转接点就能接通。
而对于“上不碰应用，下不碰数据”的原则，任正非也给出了一个形象的解释“数据在我们平台里运转，又还给数据；内容在平台里运转，又还给内容。”举个例子来讲，当某一个电信客户需要提高它的离网率时，华为会把算法和平台放在客户那里运转，用客户的数据帮客户解决问题。在操作上面，华为的这种做法类似于IBM的认知计算。
除此之外，任正非还谈及了AI的其他布局。但华为的布局并不仅仅限于技术层面，在人工智能终端设备市场上，华为也开始了一番新的布局。就在本月，华为与美的对外宣布双方将在智能家居领域建立密切的战略合作伙伴关系，共同构建智能家居整体解决方案，给广大消费者提供更美好的智能家居体验。对于各大厂商来说，如何将“人工智能”完美运用到终端产品中将是他们吸引消费者眼球的重要方式，而华为与美的的这一“用户基础与技术”的强强联合，不得不承认，华为走出了一手好棋。
而且，除了在家居方面的合作，双方还透露，将加强在下一代物联网芯片、操作系统（OS）、人工智能（AI）、安全、数据分享与挖掘等领域的合作，并探讨联合研发以及新业务联合拓展的可能性。
华为的AI展望
相对于马斯克、霍金等人对于“人工智能”的消极，任正非对于“人工智能”的未来发展以及相关应用表现出了极大的热情与信心。在他看来，“人工智能”这种新人类在以数据为核心的情况下，只要情况允许，它的知识积累甚至可以长达万年，从而比真人类更智慧，让生产、服务变得智能化。
在技术创新与研发上，华为向来不吝啬，从2006年到如今，其资金投入累计超过2400亿人民币。并且，根据2015年年报发布的信息来看，华为以云计算、物联网、大数据、移动互联等为代表的新一代信息通信技术（ICT）正在迅猛的发展，已经在全球范围内掀起新一轮科技革命和产业变革。
在人才招募方面，华为也走出了一条与众不同的道路。任正非一直信奉“一杯咖啡吸收宇宙能量”。他不要求那些专家一定要“卖身”华为贡献力量，但希望双方可以合作，哪怕是坐下来喝喝咖啡、谈谈学术。因为他知道，哪怕只是一小段谈话，有时候也能够让人从中得到很大的启发。
不管是技术支持，还是人才的招纳，华为都表现出了自己的特色，以及对于“人工智能”的雄心壮志。相信假以时日，华为在“人工智能”领域将会在世界上闯出更大的一片天。
2023华为云人工智能高峰论坛顺利召开，助力厦门“智改数转”
12月20日，2022华为云人工智能年度高峰论坛在厦门市集美区集美湖豪生大酒店召开，此次高峰论坛由厦门市工业和信息化局、集美区工业和信息化局支持、华为云计算技术有限公司主办、厦门市人工智能行业协会联合主办，厦门市软件行业协会、厦门市智能制造产业协会、福建省物联网行业协会、中软国际信息技术（厦门）有限公司、AIoT物联网研究院联合承办，聚焦企业智能化改造和数字化转型议题，会议邀请了政府及行业协会领导、人工智能行业专家以及优秀企业代表出席。聚焦“智改数转”，搭建高效政企沟通平台随着《“十四五”数字经济发展规划》落地，各地有序推进基础设置智能升级，高效布局人工智能基础设施。作为软件名城和制造业名城，厦门也大力推动企业向智能化、数字化升级，如何运用人工智能技术赋能实体企业，成为了政府和企业决策者的必答题。华为云也正在通过完善人工智能产品架构，践行人工智能融入企业核心系统，在工业、互联网、电商等领域不同场景中与合作伙伴推出诸多解决方案，实现AI的场景化应用落地。此次华为云人工智能高峰论坛，与政府领导、华为技术专家、厦门代表企业齐聚一堂，共睹人工智能赋能千行百业的实践路径，共同探讨实体产业如何借助人工智能技术实现数字化转型和数智化升级。厦门市工业和信息化局副局长、厦门市大数据局局长许文恭在致辞中提到厦门持续将创新作为动力之源，扎实推进数字产业化和产业数字化，强力推动数字经济高质量创新发展。（厦门市工业和信息化局副局长、厦门市大数据局局长许文恭）
“集美区同样紧跟技术创新步伐，积极推动人工智能、5G、大数据、物联等技术对细分领域产业的赋能，打造示范应用场景，助力产业数字化。”集美区工业和信息化局副局长谢茗在之后的致辞中说到。为此集美区颁布了一系列支持相关企业数字化转型的政策，例如集美区企业转型升级，全面诊断，深度辅导与扎根辅导专项资金的补贴实施细则，集美区使用中软国际华为云服务专项资金补贴实施细则，重点产业人才扶持政策等，全面助力区域内产业数字化转型和人才培养发展。（集美区工业和信息化局副局长谢茗）
华为中国区副总裁、华为云中国区总裁张修征表示，华为云结合厦门产业特色，落地华为云厦门创新中心，以软件开发云和智能制造云两朵云，借助赋能云服务模式，持续牵引新技术落地，为本地行业提供面向研发、生产、管理、制造等全流程的技术赋能服务。未来，华为云厦门创新中心也将更好的立足本地产业智能升级创新需求，持续整合本地产业资源，以“点线面体”运营模式，赋能茶产、光电、生物医药等厦门特色行业场景的创新应用开发，推进产业链跨区域协同创新！（华为中国区副总裁、华为云中国区总裁张修征）
厦门市人工智能行业协会会长缪国栋在稍后的致辞环节中也提到构建政、产、学、研、用生态体系，搭建具有国际影响力的人工智能技术服务平台对于推动区域行业技术和应用发展有着重要作用。（厦门市人工智能行业协会会长缪国栋）
“华为云赋能云携手政府与伙伴借助“1+3”融通创新服务平台，通过落地160+创新中心，联合300余家合作伙伴，为逾2.3万家企业提供数字化转型服务。”华为云福建总经理胡锦涛做了主题为《融通创新，华为云创新中心赋能百城千企智能升级》的主题演讲，对华为云赋能云融通创新服务平台为各地企业提供数字化转型服务的实践做了介绍。（华为云福建总经理）
华为云人工智能D-Plan技术总监李明华在主题为《云端智享，人工智能技术加速千行百业智变飞跃》的演讲中表示，当前传统产业在向智能化升级过程中仍面临着数字化水平不足、思维模式转变难、升级成本高昂、落地难、人才短缺等关键问题，华为云通过构筑“算力、算法和数据治理”的核心能力，借助ModelArts平台技术，完成AI技术的专业开发、快速应用、生态构建和行业落地全链通路，为千行百业提供自主可控、全栈服务和平台领先的全链服务。（华为云人工智能D-Plan技术总监李明华）
此外，作为制造业数字化升级改造优秀企业，马坑矿业和厦门卡伦特科技还在现场分享了企业在人工智能赋能制造业中的实践。创建于1999年的福建马坑矿业有限公司矿区覆盖面积近10平方千米，在采矿、运输矿料、半成品、成品过程中尝尝面临因传统传感器感知弱、人工巡检难而造成陶瓷片和皮带破损、矿浆泄露等问题。华为云基于神经网络算法分析，进行目标智能识别和故障检测，助力企业实现智慧变革。（马坑矿业股份有限公司两化融合办主任林友清）
厦门卡伦特科技依托云计算、大数据、协同技术以及人工AI智能等技术围绕CAD打造的工业软件如今已为上千家企业提供服务。云服务和人工智能的加速普及也为工业设计软件的发展带来了新的机遇。今年，卡伦特也与华为云人工智能团队共同研发3D搜索引擎，采用深度智能学习算法，快速找到3D文件，提升企业数字作业效率。（厦门卡伦特科技有限公司华南区销售总监陈琛）
此外，本次高峰论坛现场还举办了厦门市人工智能产业联盟及华为云AI联合应用场景两大发布仪式携手政府和企业伙伴，共助厦门人工智能产业发展，推动构建现代产业体系。（厦门市人工智能产业联盟发布）
（华为云人工智能联合场景发布仪式）
值得一提的是，本次AI技术联合应用场景发布仪式首次采用了数字人虚拟IP发布形式，来自厦门快商通科技股份有限公司、厦门四信通信科技有限公司、建霖健康家居股份有限公司、厦门麦丰密封件有限公司、厦门云评众联科技有限公司、厦门金龙联合汽车工业有限公司的企业代表们化身数字人跃然大屏上，介绍企业与华为云AI技术的具体应用技术和使用场景，逼真生动，让参会观众体会到智能交互的技术革新和视觉享受。（华为云数字人联合场景发布介绍视频）
积极布局数字经济，厦门推动企业智能化、数字化升级早在2018年，厦门市工业和信息化局就与华为云联合成立了华为云厦门创新中心，并搭建“制造云”和“软开云”，帮助企业进行智能化升级和数字化改造。截至目前，该中心已推动全市738家企业深度上云，累计降低企业成本数亿元，在卫厨、模具、注塑、纺织、机器人、运动器材等行业成功树立了一批上云应用标杆企业。当前，《厦门市统筹推进现代产业体系实施方案》的发布确立了四大支柱产业集群、四个战略性新兴产业、六个未来产业三个层次，着力推动构建动能持续、梯次发展的“4+4+6”现代产业体系，厦门市迎来了企业智能化改造和数字化升级新的发展机遇。未来，华为云赋能云将立足“4+4+6”产业发展规划，携手政府和伙伴、结合厦门产业发展特点赋能厦门企业数字化升级，助力厦门经济社会实现更高质量发展。免责声明：该文章系我网转载，旨在为读者提供更多新闻资讯。所涉内容不构成投资、消费建议，仅供读者参考。【责任编辑：钟经文】