es.wedoany.com Noticia: Recientemente, la Universidad de Jiaotong de Pekín y la Universidad de Ingeniería Química de Pekín, en colaboración con más de 30 entidades, incluyendo Huawei, el Grupo de Datos de Pekín, la Universidad de Tsinghua y la Universidad de Pekín, publicaron oficialmente el «Libro Blanco de la Fábrica de Datos». Este libro blanco es el primer resultado sistemático de China que estudia las políticas, teorías y prácticas de las fábricas de datos, definiendo por primera vez de manera clara el significado, la clasificación de tipos y las principales características de las fábricas de datos, proporcionando una referencia sistémica para la construcción de la industria de elementos de datos de China y la implementación de escenarios de inteligencia artificial.
El libro blanco consta de seis capítulos. La primera parte, partiendo del estado actual del desarrollo de la inteligencia artificial, la formación de la cadena industrial de datos inteligentes y sus eslabones débiles, expone la necesidad y urgencia de la fábrica de datos como instalación clave para la producción a gran escala de conjuntos de datos de alta calidad. La segunda parte revisa las prácticas exploratorias de fábricas de datos típicas a nivel nacional e internacional. Los casos internacionales incluyen Scale AI, el Proyecto Stargate de EE. UU., el Centro de Datos Europeo, el Laboratorio de Datos Europeo, Parse Biosciences, Bioptimus y Descartes Labs; los casos nacionales abarcan la Súper Fábrica de Datos «Hub Inteligente de Agricultura Futura Fan» del Laboratorio Nacional de Yazhou Bay, el Centro de Capacidad de Almacenamiento Principal y Base de Garantía de Elementos de Datos de Guizhou, la «Súper Fábrica de Corpus» de Kupasi, la Fábrica de Datos de Inteligencia Artificial del Parque Industrial de Elementos de Datos de Pekín-Tianjin-Hebei, el Centro de Capacidad de Almacenamiento Avanzado de la Provincia de Guangdong, la Súper Fábrica de Datos de Inteligencia Física de PaxiNi, el «Espacio de Velocidad de Modelos» del Distrito de Xuhui en Shanghái, el «Mundo de Modelos y Datos» de la Zona de Desarrollo Económico y Tecnológico de Pekín, el «Espacio de Modelos y Datos» de Zhuhai, y la «Súper Fábrica de Grandes Modelos» del Distrito de Shijingshan en Pekín, resumiendo las características comunes de las fábricas de datos nacionales. La tercera parte propone que la fábrica de datos es una instalación de producción a gran escala de conjuntos de datos de alta calidad y una nueva forma de negocio, una parte importante de la infraestructura nacional de datos, dividida en tres tipos: centralizada, semiconcentrada y distribuida, con cinco características principales: diversificación, escalabilidad, sistematización, estandarización e inteligencia artificial. La cuarta parte expone la composición, posicionamiento y funciones de la fábrica de datos desde dos niveles, amplio y estricto: en sentido amplio, incluye la base nacional de datos, la fábrica nacional de datos y el campo de entrenamiento nacional de inteligencia artificial; en sentido estricto, incluye el taller de reserva, el taller de producción y el taller de prueba piloto, correspondientes respectivamente a la base de suministro de materias primas de datos, la línea de producción de conjuntos de datos de alta calidad y el campo de pruebas de conjuntos de datos. La quinta parte discute cuatro modos de construcción (iteración de empresas de anotación de datos, actualización de bases de almacenamiento de datos, extensión de empresas de inteligencia artificial, innovación y creación de empresas tecnológicas), cuatro mecanismos de operación (garantía, personalización, emparejamiento y comercio electrónico), y tres estrategias de despliegue (despliegue de fábricas de datos de conjuntos de datos de conocimiento general en la base de infraestructura nacional, despliegue de fábricas de datos de conjuntos de datos de conocimiento general sectorial en instalaciones funcionales importantes, y despliegue de fábricas de datos de conjuntos de datos de conocimiento especializado sectorial en nodos de negocio). La sexta parte propone sugerencias de desarrollo desde cuatro dimensiones: políticas, estándares, tecnología y plataformas, incluyendo la aceleración de la emisión de directrices, el inicio de la elaboración de estándares y la superación de los cuellos de botella de tecnologías clave.
