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‘数据孤岛’新闻 2个
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机器人搬运货物，数据驱动港口运作……人工智能海洋时代来临一只像小狗一样四足行走的机器人在人群中穿行，停下后展示了翻滚的技巧。在旁边的展位上，一台无需人类操控的机器人正在不断搬运货物。工业人工智能平台公司Mobilio的四足机器人和ROBOE的物流机器人直观地展示了智能港口的未来。 15日，仁川松岛会议中心以“人工智能（AI）时代，海洋的未来”为主题举办了仁川国际海洋论坛。此次活动包括5个常规会议和1个特别会议，以及与论坛相关的研讨会、仁川本地大学主办的AI竞赛和物理AI展览等。 仁川港务公社社长李京圭表示：“仁川国际海洋论坛已经成为首都圈最大的海洋论坛，希望在产业界、学术界以及普通市民和青年积极参与的背景下，发现海洋的新价值。” 第一部分的主旨演讲由成均馆大学教授崔在丰进行，他提出了在AI文明转型期，海洋城市面临的社会挑战和未来变化的建议。随后，现代汽车·起亚的常务理事朱时贤展示了利用AI技术进行港口物流创新和海洋移动性的新的应用方案。 接下来的会议围绕六个主题进行了发言，分别是：海运·物流、智能港口、海洋旅游、海洋旅游·能源、基于AI的海洋城市、仁川的AI产业。专家们讨论了AI在海运产业中的引入必要性及其实际应用的挑战。 国立台湾海洋大学海运运输管理学系教授林亲山以“AI与全球网络”为主题进行了发言。他表示：“AI相关能力已成为非常重要的因素。”他引用相关报告指出，若在集装箱和码头运营中应用AI，能够节省20~30%的成本，海运公司至少可以减少5%，最多可达15%的运营成本。 林教授强调：“企业在推进AI应用时，最重要的是管理层的AI能力。” 接下来发言的新加坡国立大学商学院副教授韦英雅指出，为了应对AI时代，需要建立数据治理。她特别指出，必须解决海运网络中的“数据孤岛”现象。数据孤岛是指企业或组织之间的数据未能共享，导致信息收集和利用受到限制的现象。 韦英雅副教授表示：“全球网络的利益相关者虽然拥有海量数据，但信息却因碎片化而未能整合。为了提高AI的效率，首先要解决数据孤岛现象。” 香港理工大学物流与海事学系教授杨东则以碳排放及海运业的应对方案为主题进行了发言。他表示：“预计到2035年，碳成本将增加20~30倍，因此需要基于数据分析来降低成本，并应对碳中和框架。” 论坛的第二天，即16日，将以“仁川特色日”进行。第五场会议“基于AI的海洋城市”将由成均馆大学教授金道年主持，讨论“AI时代的未来移动性与智能海洋城市”的主题。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。
2026-07-16 01:56:00 -
Snowflake发布企业内消除数据孤岛的AI集成解决方案全球人工智能(AI)数据云公司Snowflake于28日参加了SAP韩国在首尔康拉德酒店举办的‘数据与IT创新SAP连接日’活动。 Snowflake在此次活动中展示了高效分析SAP数据与Snowflake平台的技术能力。 Snowflake董事会成员韩在元作为数据与AI分会的演讲者，围绕“为SAP数据增添智能”主题，阐述了基于Snowflake AI构建的自主业务代理与SAP业务数据云(以下简称BDC)的整合战略。 双方通过合作伙伴关系，近期正式推出了“SAP Snowflake”和“SAP业务数据云连接Snowflake”解决方案。SAP Snowflake支持在SAP BDC环境中使用Snowflake应用程序。SAP客户可以直接使用Snowflake的市场、应用程序、灾难恢复(DR)和基础代理AI等功能。 SAP业务数据云连接Snowflake为现有Snowflake客户提供功能，支持实时访问SAP数据，而无需移动或复制数据。 客户可以直接在Snowflake平台上查询SAP数据，从而快速高效地整合和利用数据。此外，在单一治理环境中，AI模型和代理能够理解SAP的业务背景并保持一致性运作。 Snowflake在单一平台上整合管理结构化和非结构化数据，为业务人员提供自然语言分析数据和构建AI代理的环境。 Snowflake与SAP的此次合作，旨在将Snowflake的AI能力与SAP业务数据直接连接，确保在多云环境中保持一致的安全性和治理，使企业能够更快地基于核心运营数据实现代理AI。 在当天的发布会上，还介绍了结合SAP与Snowflake的AI应用案例，涵盖供应链、财务、客户服务和人力资源等各个业务部门。客户可以在供应链管理、财务、客户服务和人力资源等多个领域广泛应用这些服务。 例如，可以结合SAP库存数据与Snowflake市场的物流和天气预测数据，构建连接内部运营与外部环境的综合数据。 此次推出的企业AI集成解决方案也聚焦于解决企业的“数据孤岛”问题。许多企业在引入AI后，由于数据在部门或系统间分散和孤立，难以实现全公司范围的应用效果。 Snowflake通过与SAP业务数据的直接连接，减少了这一问题，并确保在多云环境中保持一致的安全体系。通过这一方式，企业能够更快地基于核心运营数据实现代理AI，促进部门间的协作和全公司范围的AI应用。 韩在元表示：“SAP与Snowflake的合作伙伴关系不仅仅是技术整合，更是为企业提供将全公司数据转变为可信AI基础的核心战略。”他还指出：“Snowflake将支持国内企业领导者在供应链、财务、客户服务等各个业务部门消除数据孤岛，提升在代理AI时代的竞争力。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。
2026-05-29 02:12:00
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机器人搬运货物，数据驱动港口运作……人工智能海洋时代来临
一只像小狗一样四足行走的机器人在人群中穿行，停下后展示了翻滚的技巧。在旁边的展位上，一台无需人类操控的机器人正在不断搬运货物。工业人工智能平台公司Mobilio的四足机器人和ROBOE的物流机器人直观地展示了智能港口的未来。 15日，仁川松岛会议中心以“人工智能（AI）时代，海洋的未来”为主题举办了仁川国际海洋论坛。此次活动包括5个常规会议和1个特别会议，以及与论坛相关的研讨会、仁川本地大学主办的AI竞赛和物理AI展览等。 仁川港务公社社长李京圭表示：“仁川国际海洋论坛已经成为首都圈最大的海洋论坛，希望在产业界、学术界以及普通市民和青年积极参与的背景下，发现海洋的新价值。” 第一部分的主旨演讲由成均馆大学教授崔在丰进行，他提出了在AI文明转型期，海洋城市面临的社会挑战和未来变化的建议。随后，现代汽车·起亚的常务理事朱时贤展示了利用AI技术进行港口物流创新和海洋移动性的新的应用方案。 接下来的会议围绕六个主题进行了发言，分别是：海运·物流、智能港口、海洋旅游、海洋旅游·能源、基于AI的海洋城市、仁川的AI产业。专家们讨论了AI在海运产业中的引入必要性及其实际应用的挑战。 国立台湾海洋大学海运运输管理学系教授林亲山以“AI与全球网络”为主题进行了发言。他表示：“AI相关能力已成为非常重要的因素。”他引用相关报告指出，若在集装箱和码头运营中应用AI，能够节省20~30%的成本，海运公司至少可以减少5%，最多可达15%的运营成本。 林教授强调：“企业在推进AI应用时，最重要的是管理层的AI能力。” 接下来发言的新加坡国立大学商学院副教授韦英雅指出，为了应对AI时代，需要建立数据治理。她特别指出，必须解决海运网络中的“数据孤岛”现象。数据孤岛是指企业或组织之间的数据未能共享，导致信息收集和利用受到限制的现象。 韦英雅副教授表示：“全球网络的利益相关者虽然拥有海量数据，但信息却因碎片化而未能整合。为了提高AI的效率，首先要解决数据孤岛现象。” 香港理工大学物流与海事学系教授杨东则以碳排放及海运业的应对方案为主题进行了发言。他表示：“预计到2035年，碳成本将增加20~30倍，因此需要基于数据分析来降低成本，并应对碳中和框架。” 论坛的第二天，即16日，将以“仁川特色日”进行。第五场会议“基于AI的海洋城市”将由成均馆大学教授金道年主持，讨论“AI时代的未来移动性与智能海洋城市”的主题。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。
2026-07-16 01:56:00 -
Snowflake发布企业内消除数据孤岛的AI集成解决方案
全球人工智能(AI)数据云公司Snowflake于28日参加了SAP韩国在首尔康拉德酒店举办的‘数据与IT创新SAP连接日’活动。 Snowflake在此次活动中展示了高效分析SAP数据与Snowflake平台的技术能力。 Snowflake董事会成员韩在元作为数据与AI分会的演讲者，围绕“为SAP数据增添智能”主题，阐述了基于Snowflake AI构建的自主业务代理与SAP业务数据云(以下简称BDC)的整合战略。 双方通过合作伙伴关系，近期正式推出了“SAP Snowflake”和“SAP业务数据云连接Snowflake”解决方案。SAP Snowflake支持在SAP BDC环境中使用Snowflake应用程序。SAP客户可以直接使用Snowflake的市场、应用程序、灾难恢复(DR)和基础代理AI等功能。 SAP业务数据云连接Snowflake为现有Snowflake客户提供功能，支持实时访问SAP数据，而无需移动或复制数据。 客户可以直接在Snowflake平台上查询SAP数据，从而快速高效地整合和利用数据。此外，在单一治理环境中，AI模型和代理能够理解SAP的业务背景并保持一致性运作。 Snowflake在单一平台上整合管理结构化和非结构化数据，为业务人员提供自然语言分析数据和构建AI代理的环境。 Snowflake与SAP的此次合作，旨在将Snowflake的AI能力与SAP业务数据直接连接，确保在多云环境中保持一致的安全性和治理，使企业能够更快地基于核心运营数据实现代理AI。 在当天的发布会上，还介绍了结合SAP与Snowflake的AI应用案例，涵盖供应链、财务、客户服务和人力资源等各个业务部门。客户可以在供应链管理、财务、客户服务和人力资源等多个领域广泛应用这些服务。 例如，可以结合SAP库存数据与Snowflake市场的物流和天气预测数据，构建连接内部运营与外部环境的综合数据。 此次推出的企业AI集成解决方案也聚焦于解决企业的“数据孤岛”问题。许多企业在引入AI后，由于数据在部门或系统间分散和孤立，难以实现全公司范围的应用效果。 Snowflake通过与SAP业务数据的直接连接，减少了这一问题，并确保在多云环境中保持一致的安全体系。通过这一方式，企业能够更快地基于核心运营数据实现代理AI，促进部门间的协作和全公司范围的AI应用。 韩在元表示：“SAP与Snowflake的合作伙伴关系不仅仅是技术整合，更是为企业提供将全公司数据转变为可信AI基础的核心战略。”他还指出：“Snowflake将支持国内企业领导者在供应链、财务、客户服务等各个业务部门消除数据孤岛，提升在代理AI时代的竞争力。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。
2026-05-29 02:12:00
