系统阐述了AI for Engineering(AI4E)驱动数字生态系统网络发展范式的转型动因、机理与实践路径,指出传统数字生态系统网络发展范式面临“刚性架构与场景多样化”的根本矛盾,亟需以“超融合、高可信、一体化”为目标进行重构。介绍了AI4...系统阐述了AI for Engineering(AI4E)驱动数字生态系统网络发展范式的转型动因、机理与实践路径,指出传统数字生态系统网络发展范式面临“刚性架构与场景多样化”的根本矛盾,亟需以“超融合、高可信、一体化”为目标进行重构。介绍了AI4E驱动数字生态系统网络发展范式转型的重要基础、技术支撑、运作方式,从思维视角、方法论、实践规范、发展路径等方面阐述了新范式的主要特征;同时,介绍了AI4E赋能转型的实践探索,提出基于生成式AI的多模态网络环境(PINE),开辟网络技术体制“第二曲线”;提出晶上生成式变结构计算,打造智能算力“芯物种”;推动内生安全赋能数字系统网络弹性工程,提升人工智能应用系统内生安全能力;呼吁建设"超融合网络与智能计算实验床"大科学装置,验证“结构决定效能/安全/多样性”的科学猜想,为构建自主知识体系、推动科技自主创新、深化人才自主培养改革提供支撑。展开更多
文摘系统阐述了AI for Engineering(AI4E)驱动数字生态系统网络发展范式的转型动因、机理与实践路径,指出传统数字生态系统网络发展范式面临“刚性架构与场景多样化”的根本矛盾,亟需以“超融合、高可信、一体化”为目标进行重构。介绍了AI4E驱动数字生态系统网络发展范式转型的重要基础、技术支撑、运作方式,从思维视角、方法论、实践规范、发展路径等方面阐述了新范式的主要特征;同时,介绍了AI4E赋能转型的实践探索,提出基于生成式AI的多模态网络环境(PINE),开辟网络技术体制“第二曲线”;提出晶上生成式变结构计算,打造智能算力“芯物种”;推动内生安全赋能数字系统网络弹性工程,提升人工智能应用系统内生安全能力;呼吁建设"超融合网络与智能计算实验床"大科学装置,验证“结构决定效能/安全/多样性”的科学猜想,为构建自主知识体系、推动科技自主创新、深化人才自主培养改革提供支撑。
