信息技术前沿与应用

从学院派看到理论的研究以及行业具体应用空间需求,前者研究底层算法、技术的细节,后者更关注行业趋势,从更大层面上把握落地,两者的融合缺一不可,前者走得快,甚至近乎科幻,后者同样概念满天飞,如果,在信息时代,不迷糊,最好看看哲学,这是专门过滤信息的利器。话说回来,行业的理论消耗殆尽,就需要,学术的跟进,比如:摩尔定律的接近尾声,传统的CPU无法满足大数据时代,大能耗、大产量的牵引,就出现了GPU,但后者,成本的高昂,跟摩尔定律的强大特征比,难以市场大规模的应用,又出现了AI芯片,来解决问题,对于一个外行来讲,觉得,思维方式没有多大区别,就是换了一个功率更大的齿轮泵一样,当单一的结构,无法满足其中的单耗时,出现了机器学习、深度学习的体系架构,从现在各行业和理论学术的进展来看,各大主流互联网公司,甚至芯片企业,在整个信息产业链的现状,都处在摸索阶段,像电影《十二生肖》里面的三D打印和数据建模,还处在不同层次的探索。

回到成熟的信息行业本身,不谈外延,其中比如:运维更趋向自动化、便利化,在开发本身的管理体系上,这是概念出现,本身的进化和发展。职业和岗位本身的智能化,结合外行人的职业构架迁移,能理解这种变化本身的影响。

商业目标以及具体应用、管理层次的更新,特别是未来趋势的真正痛点,而且是大规模的,不是黑科技的自我迷醉。现在看来人口红利的殆尽,技术红利的萌芽和传统行业的觉醒,都存在着不可分离的作用。这几天,在某个网站学习Python的感觉,得到的印象是,这个小工具,在运维中,比在开发中,实际应用空间,虽然有点没有分量感,毕竟比不上C语言本身的技术含量,在职业性质的位置,跟我现在中控的位置,没有什么区别,都是属于维护正常运行的工具和管理工种的一部分,宏观上感知,学院体系和产业界体系的融合是碰撞出创新的桥梁,产学研,特别是学院和研究院,都是底层的专研,比起产业和商业界的布局来说,更显得谈定,在这一阵子,各种媒体和利益群体得炒作下,出现一部分浮躁得现象,但总得来说,还是两种互相学习和提高吧,毕竟,理想主义和现实是要融合。

以一句话结束,在智能化时代,你不需要聪明,只需要善良。

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