အတုအသုံးအနေဖဲ့ အသိဉာဏ်သည် မှုန်းမှုန်းမှုမှ အဆုံးသတ်သည့် အဆင့်သို့ မြန်မြန် ရောက်လာသည်

မကြာသေးမီက တိုကင်စီးပွားရေးသည် AI လုပ်ငန်းတွင် စိုးရိမ်စရာအကောင်းဆုံး အကြောင်းအရာတစ်ခု ဖြစ်လာခဲ့သည်။ မော်ဒယ်ကြီးများတွင် အချက်အလက်များကို စီမံဆောင်ရွက်ရန်အတွက် အသေးဆုံးယူနစ်အနေဖြင့်၊ ဝေါဟာရအသံအသုံးပြုမှု၏ အဆမတန်ပေါက်ကွဲမှုသည် terminal intelligent agent နည်းပညာ၏ တိုးတက်မှုများနှင့် ကြီးမားသော အကောင်အထည်ဖော်မှုအတွက် မောင်းနှင်အားဖြစ်လာပြီး AI ကို cloud မှ terminal များသို့ ရွှေ့ပြောင်းရန်နှင့် auxiliary tools မှ autonomous agent များအဖြစ် တိုးတက်ပြောင်းလဲစေရန် မြှင့်တင်ပေးပါသည်။

အချက်အလက်များအရ မတ်လအထိ တရုတ်နိုင်ငံတွင် သော့ချက်စကားလုံးများနှင့် အသံများ၏ နေ့စဉ်ပျမ်းမျေားသုံးစွဲမှုပမာဏသည် ယူအေန် ၁၄ ထရီလီယံ ယွမ်ကို ကျော်လွန်ခဲ့ပြီး ၂၀၂၄ ခုနှစ်အစေးတွင် ယူအေန် ၁၀၀ ဘီလီယံ ယွမ်ဖြင့် စတင်ခဲ့သည့် အချိန်နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက အဆ ၁၀၀၀ ကျော် တိုးတက်မှုရှိခဲ့သည်။ အများပြည်သူ ဒေတာစီမံရေးရှိ သက်ဆိုင်ရာ တာဝန်ရှိသူများက သော့ချက်စကားလုံးများ၏ နေ့စဉ်ပျမ်းမျေားသုံးစွဲမှုပမာဏ သိသိသာသာ တိုးပါက တရုတ်နိုင်ငံ၏ အတုအဖော် အသိဉာဏ် (AI) ဖ development ဖြစ်ပေါ်မှုသည် မြန်မြန်နေးလျော်သော အဆင့်သို့ ရောက်ရှိနေကြောင်း ဖော်ပြခဲ့သည်။ ထို့အပါအဝင် တရုတ်နိုင်ငံ၏ အရည်အသွေးမြင့် ဒေတာများ ပေးလုပ်ရေးစနစ်သည် ဆက်လက်တိုးတက်နေပါသည်။ ၂၀၂၅ ခုနှစ်အဆုံးတွင် နိုင်ငံတ whole လုံးတွင် အရည်အသွေးမြင့် ဒေတာစုစည်းမှုများ ၁၀၀၀၀၀ ကျော် တည်ဆောက်ပေးနိုင်မည်ဖြစ်ပြီး စုစုပေါင်းပမာဏသည် ၈၉၀ PB ဖြစ်မည်ဖြစ်ပါသည်။ ထိုသို့ဖြင့် သော့ချက်စကားလုံးစီးပွားရေးနှင့် အဆုံးသွား အတုအဖော်အသိဉာဏ် အေဂျင့်များ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် ခိုင်မာသော ဒေတာအခြေခံများကို ချမ်းသာစေမည်ဖြစ်ပါသည်။

ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော agent တစ်ခုသည် စဉ်းစားတိုင်း၊ စီစဉ်တိုင်းနှင့် လုပ်ဆောင်တိုင်း စကားလုံးဆိုင်ရာ အစိတ်အပိုင်းများကို အသုံးပြုသည်။ စကားလုံးဆိုင်ရာ အစိတ်အပိုင်း သုံးစွဲမှု မြင့်မားခြင်း၊ cloud မှီခိုမှု ပြင်းထန်ခြင်း၊ privacy နှင့် လုံခြုံရေး အန္တရာယ်များကဲ့သို့သော နာကျင်မှုအချက်များနှင့် ရင်ဆိုင်ရသောအခါ၊ terminal ထုတ်လုပ်သူများသည် ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရန်နှင့် စကားလုံးဆိုင်ရာ စီးပွားရေး၏ "ထိရောက်မှု၊ ကုန်ကျစရိတ်နည်းပါးမှုနှင့် လုံခြုံရေး" ဆီသို့ တိုးတက်ပြောင်းလဲလာမှုကို မြှင့်တင်ရန် end-to-end intelligent agent နည်းပညာကို အသုံးပြုရာတွင် ဦးဆောင်ခဲ့ကြသည်။ မကြာသေးမီက Honor သည် terminal side "lobster" AI intelligent agent ဖြစ်သည့် YOYO Claw နည်းပညာကို ထုတ်ပြန်ခဲ့သည်။ ဤနည်းပညာသည် end cloud ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှု၏ တိကျသော အချိန်ဇယားဆွဲခြင်းကို ရရှိရန် intelligent routing algorithms များကို အားကိုးသည်။ ရိုးရှင်းပြီး မြင့်မားသော ကြိမ်နှုန်းရှိသော အလုပ်များကို 100% end-to-end လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ စကားလုံးဆိုင်ရာ အစိတ်အပိုင်းများကို သုညဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ခြင်း။ ရှုပ်ထွေးသော အလုပ်များကို cloud သို့ on demand ခေါ်ဆိုနိုင်ပြီး context optimization နှင့် memory matching မှတစ်ဆင့် ထိရောက်မှုကို မြှင့်တင်နိုင်ပြီး အသုံးပြုသူ ကုန်ကျစရိတ်များကို သိသိသာသာ လျှော့ချပေးသည်။

အသိဉာဏ်ရှိသော ကောက်ပစ်တ် စနစ်များ ပိုမိုမြင့်မားသော အဆင့်များသို့ ဖွံ့ဖေါ်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အဓိက စိန်ခေါ်မှု (၃) ရပ်မှာ ကွန်ပျူတာစွမ်းအား လိုအပ်ချက်များ မြင့်တက်လာခြင်း၊ မိုက်ခရိုကလော့ဒ် စုစုပေါင်းစရိတ်များ မြင့်မားလာခြင်းနှင့် ဖွံ့ဖေါ်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်များ ရှုပ်ထွေးလာခြင်း တို့ဖြစ်သည်။ SenseTime Jueying မှ မော်ဒယ် Sage Box ကို မိတ်ဆက်ပေးခဲ့ပြီး ဤစနစ်ဖွံ့ဖေါ်ရေး စိန်ခေါ်မှုများကို ဖြေရှင်းပေးနိုင်သည်။ SenseTime Jueying ၏ CTO (Chief Technology Officer) ဖြစ်သူ Xiao Feng က ဤကိရိယာတွင် ကားဘေးတွင် ရှုပ်ထွေးသော အသိဉာဏ်ရှိသော အေဂျင့်လုပ်ဆောင်ခွင့်များကို အကောင်အထည်ဖော်ပေးနိုင်သည့် အခြေခံမော်ဒယ်ကြီးတစ်ခု ပါဝင်ပြီး "တိုကင်စရိတ် သုည" ကို အောင်မြင်စွာ အကောင်အထည်ဖော်နိုင်ကြောင်း ဖော်ပြခဲ့သည်။ တွက်ချက်မှုများအရ ကားတစ်စီးလျှင် တစ်နေ့လျှင် မိုက်ခရိုကလော့ဒ်စရိတ် ယွမ် ၃၀ ခန့် ချွေတာနိုင်ပြီး ကြီးမားသော အသုံးပြုမှုအတွက် ကား ၁၀၀၀၀ စီးတွင် တစ်နှစ်လျှင် ယွမ် ၁၀၀ သန်းကျော် ချွေတာနိုင်မည်ဟု ခန့်မှန်းထားသည်။ စနစ်၏ တုံ့ပြန်မှုအချိန်ကို စက္ကန်း ၀.၅ အထိ လျော့ချနိုင်သည်။

အတုပါရမီးစ် အသိဉာဏ်၏ ဖွံ့ဖော်ရေးသည် ကွန်ပျူတာစွမ်းအားနှင့် ကွန်ရက်များ၊ အခြေခံအဆောက်အအုပ်များ၏ ပူးပေါင်းမှုဖြင့် အားဖေးပေးမှုများမှ မခွဲထွက်နိုင်ပါ။ China Mobile ၏ မြန်နှုန်းမြင့် ဒေတာကွန်ရက်သည် "မြန်နှုန်းမြင့် လည်ပင်းမှု၊ လုံခြုံသော အတွင်းပိုင်း စနစ်နှင့် စံနှုန်းနှင့်အညီ ခွဲခြားနိုင်သော လေးနက်မှု" ဟူသော အဓိကအချက်များကို အခြေခံ၍ လုပ်ငန်းအဆင့်တွင် ကွန်ရက်အလုပ်လုပ်မှုနှင့် ပြည်နယ်အလုပ်လုပ်မှုများကို စက္ကန်းအနည်းငယ်ဖြင့် ချိတ်ဆက်ပေးနိုင်ပါသည်။ ဒေတာလည်ပင်းမှုကို အပုံစံအားလုံးဖြင့် ခွဲခြားနိုင်ရေးကို အာမခံပေးပြီး ဒေတာပို့လွှတ်မှု စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် လုပ်ငန်းတုံ့ပြန်မှု အမြန်နှုန်းကို အများအားဖြင့် မြင့်တင်ပေးပါသည်။

ချိုင်းနားမိုဘိုင်း၏ ဒစ်ဂျစ်တယ်အသိဉာဏ်ဌာန၏ ဒုတိယအထွေထွေမနေဂျာ လူ ဟောင်းသည် ပထမအကျောင်းသုံးမြန်နှုန်းမြင့် ဒေတာကွန်ရက်ဖြေရှင်းနည်းများကို တီယန်ချင်း၊ စူချူးနှင့် ဂန်ချူးစသည့်မြို့များတွင် အကောင်အထည်ဖော်ပီးစီးခဲ့ကြောင်း မိတ်ဆက်ပေးခဲ့သည်။ ထိုဖြေရှင်းနည်းများသည် လျှပ်စစ်ယာဥ်အသုံးပျော်မှုများအတွက် ဒေတာပေါင်းစပ်ခြင်း၊ ဘဏ်နှင့် ငွေကြေးရေးရာ စွန့်စားမှုထိန်းချုပ်ခြင်း၊ မုတ်သုံးဒေတာများ၏ ထိရောက်သော လှည့်ပတ်မှုနှင့် ဒေတာစီးဆင်းမှု လုပ်ဆောင်မှုများကဲ့သို့သော အရေးကြီးသော အခင်းအကျင်းများ၏ တည်ဆောက်မှုကို အောင်မြင်စွာ အားပေးခဲ့ပြီး ဒေတာလဲလှယ်မှုနှင့် ပို့ဆောင်မှုကို အွန်လိုင်းသို့ ပြောင်းလဲရေးကို အထောက်အကူပုံဖော်ပေးခဲ့သည်။

တရုတ်လူမှုရေးသိပ္ပံအကယ်ဒမီ၏ လူမှုဗေဒအင်စတီကျုမှ သုတေသီတစ်ဦးဖြစ်သူ Lv Peng က ဝေါဟာရစီးပွားရေး ပေါက်ကွဲမှုနှင့် terminal intelligent agent များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာမှုသည် အပြန်အလှန် စွမ်းအားပေးနေသည်ဟု ယုံကြည်ပါသည်။ စီးပွားရေးဟူသော ဝေါဟာရသည် terminal intelligent agent များကို "ပါဝင်မှုနှင့် ထိရောက်မှု" ဆီသို့ မောင်းနှင်နေပြီး AI ဝန်ဆောင်မှုများ၏ တန်ဖိုးကို ခိုင်မာစေကာ intelligent agent များကို ရိုးရှင်းသော နည်းပညာဆိုင်ရာ သဘောတရားများမှ ပမာဏသတ်မှတ်နိုင်သော ထုတ်လုပ်မှုအထိ ပြောင်းလဲပေးနေပါသည်။ အသုံးပြုသူများအတွက် keyword များအသုံးပြုခြင်း၏ ကုန်ကျစရိတ်ကို လျှော့ချရန်အတွက် terminal ထုတ်လုပ်သူများသည် end-to-end computing power နှင့် system level optimization ကို အာရုံစိုက်နေကြပြီး software hardware ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုမှတစ်ဆင့် keyword conversion rate များကို မြှင့်တင်ပေးနေပါသည်။ intelligent agent များကို သာမန်အသုံးပြုသူများ အသုံးပြုနိုင်သည့် ရင်းနှီးသော လက်ထောက်များအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲခြင်းသည် စားသုံးသူဈေးကွက်တွင် AI ၏ အောင်မြင်မှုကို မြှင့်တင်ပေးခဲ့ပါသည်။

PC များ၊ ကားများနှင့် smart home များကဲ့သို့သော နယ်ပယ်များတွင် terminal intelligent agent များ စဉ်ဆက်မပြတ် ထိုးဖောက်ဝင်ရောက်လာခြင်းနှင့်အတူ စကားလုံး element များကို "လောင်စာ" အဖြစ်နှင့် end side computing power ကို "engine" အဖြစ် အသုံးပြုသည့် AI ecosystem အသစ်တစ်ခုသည် လက်တွေ့တွင် အရှိန်အဟုန်ဖြင့် ရောက်ရှိလာနေပါသည်။ Lv Peng က ci yuan ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုသည် အဓိက အားနည်းချက်သုံးခုနှင့် ရင်ဆိုင်နေရဆဲဖြစ်ကြောင်း ဖော်ပြခဲ့သည်- ပထမအချက်မှာ ကုန်ကျစရိတ်နှင့် စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုဖိအားများ၊ computing power supply နှင့် လျှပ်စစ်ဓာတ်အား ကုန်ကျစရိတ်များသည် ci yuan ၏ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် လူကြိုက်များလာစေရန်အတွက် အတားအဆီးများအဖြစ် ရှိနေသေးသည်။ ဒုတိယအချက်မှာ စနစ်တကျ ကာကွယ်ရန် လိုအပ်သော လုံခြုံရေးနှင့် privacy အန္တရာယ်များ ရှိနေပြီး ၎င်းတို့မှာ intelligent agent များမှ မကြာခဏ ဖုန်းခေါ်ဆိုမှုများကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာသော data lexical နှင့် permission အလွဲသုံးစားပြုမှုများ ဖြစ်သည်။ တတိယအချက်မှာ စံနှုန်းများနှင့် ဂေဟဗေဒ ချို့တဲ့ခြင်း၊ ဝေါဟာရ element များကို တိုင်းတာခြင်းနှင့် ဈေးနှုန်းသတ်မှတ်ခြင်းအတွက် စည်းလုံးညီညွတ်သော စံနှုန်းများ မရှိခြင်းနှင့် မရင့်ကျက်သော စက်မှုလုပ်ငန်း ဂေဟဗေဒတို့ ဖြစ်သည်။ ဤအားနည်းချက်များကို ဖြေရှင်းခြင်းဖြင့်သာ Ci Yuan ၏ စီးပွားရေးသည် တည်ငြိမ်မှုနှင့် ရေရှည်အောင်မြင်မှုကို ရရှိနိုင်မည်ဖြစ်သည်" ဟု Lv Peng က ပြောကြားခဲ့သည်။