原名：陈润生院士破解了精确的医疗密码，华为表示，ARM处理器不受软银智能（公开No.zhidxcom）的限制。

    原名：陈润生院士破解了准确的医疗密码。华为表示，ARM处理器不受软银智能（Zidxcom）文本|思维起源智能东西方12月24日新闻的限制。今天，中国2018大数据与智能计算大会在北京召开。本次会议由中国大数据与智能计算产业联盟、北京大学大数据分析与应用国家工程实验室和金融经济网络主办。会议召开了联盟理事会年会和专家委员会成立典礼，深入解读TOP100（2018年HPC TOP100）中国高性能计算机性能排名。会议期间，联想、曙光、华为、上塘、百度云等企业荣获2008年度中国大数据和智能计算行业龙头企业奖。发布了《中国大数据与智能计算行业经典案例研究报告》（2018）和《中国大数据与智能计算行业报告》（2018）。此外，中国科学院院士陈润生、中国智能计算业务副总裁张英志、曙光大数据与创新设备产品总监刘超等就大数据与智能计算等问题交换了看法。陈润生测序的进展和精确医疗的多重挑战表明，华为的ARM处理器完全是自主研发的。陈润生：很快任何人都可以测试他们的遗传密码。中国科学院院士陈润生首先介绍了基因测序技术的进展。例如，最近测序巨头Illumina宣布与皇家飞利浦公司和IBM公司合作，促进对癌症基因数据的分析和解释，加速对数据的解释，并帮助研究人员迅速开始精确的癌症护理。后来，陈润生院士提出了精确医疗的挑战。在他的演讲中，他列举了六类可用于实现精确医疗的大数据。在基因组和转录组中，基因组中的暗信息是一个巨大的挑战。陈润生院士介绍说，对人类遗传编码生物学的实际知识分析不超过3%。大量未知的非编码基因也给实际应用带来了困难。在数据的末端，存在许多计算问题，如基因组、转录组、蛋白质组、代谢组、表观遗传组等。目前最好的测序误差率是千分之一，信噪比不是很好，存在缺失值，这些都是目前存在的挑战。此外，在样本端存在小样本问题。陈润生院士说，模型中有成千上万甚至上万个自变量，但是临床医生很难找到成千上万个样本。复杂疾病相关网络和高度异构数据的集成也是实现精确医疗的障碍。陈润生院士说，第一次测序遗传密码花了10年时间。现在只需要100美元和3个小时就可以完成这个序列。30年来，测序遗传能力的能力增加了数百万倍。很快，任何人都可以测试他们的遗传密码。由于分析方法存在许多困难，陈润生院士认为，发展自己的理论和技术，了解任何受过训练的系统的使用范围，对于加速实现人工智能的精确医疗，都更为重要。2。华为：ARM处理器完全自主开发。中国智能计算业务副总裁张英梅主要介绍了华为的发展战略和华为的智能计算业务。华为有五项人工智能发展战略：投资基础研究、建立一整套人工智能解决方案、提高效率、增强解决方案和投资开放生态系统。张说，到2019年，华为将专注于“连接计算云”，其内部组织也将做出相应的调整。此外，张还澄清了关于华为ARM处理器仅限于软银的传言。他说，华为为其ARM处理器编写了每一行代码和每一道程序。尽管目前的处理器在浮点计算方面略逊于英特尔，但华为明年将弥补其不足。张英冠还简要介绍了华为的智能计算业务，智东详细报道了华为的智能计算新战略！五个芯片，端到端的云协作布局全面曝光。第三，中国科技曙光：2025年，中国将建设一个领先的先进计算产业创新中心。中国科技曙光大数据和创新设备产品总监刘超介绍了数字化改造的趋势以及中国科技曙光在智能计算领域所做的努力。在数字化方面，企业进行信息化建设，完成业务流程数字化；在互联方面，互联网和云计算突破早期的数字边界，走向数据互联；pect，机器智能突飞猛进，突破了人脑数据理解的界限，走向数据智能。《中国科学曙光先进计算及其附属公司》在数据智能产业转型中有三个核心环节。一个是构建数据源，不断挖掘应用需求；另一个是构建先进的计算支持平台，将计算能力覆盖到行业的每个角落；第三个是构建产业生态。就曙光本身的高级计算而言，刘超表示，曙光将重点推出曙光XData大数据智能引擎。曙光XData推出了第六代，处理速度高达1000亿秒。刘超认为，在未来，随着数据量的进一步提高，在实际应用中有可能达到万亿秒。此外，中石化曙光正积极推进数据智能应用建设在各行各业。例如，Dawn致力于构建支持芯片设计的EDA环境，基于高性能计算的集成电路电子设计自动化平台。刘超说，曙光认为EDA软件自主性在未来是可以实现的。未来曙光还具有建设国家先进计算产业创新中心的三步走。曙光公司计划在2020年之前初步建成该中心，到2025年基本建成功能齐全、国内领先的先进计算产业创新中心。再过5-10年，全面建设国际领先的先进计算产业创新中心。4。中国科学院计算技术研究所张云泉对中国高性能计算机发展趋势的分析对11月发布的TOP100作了深入的解释。其中，由国家并行计算机工程技术研究中心开发的神威太湖灯具居全国首位，测试性能为93.015PFLOPS。以神威太湖为依托，数以千万计的全隐式大气动力学模拟器在大气领域的应用最终荣获2016年国际高性能计算应用奖“戈登贝尔”奖。这是中国队30年来首次被选中并获奖，打破了西方国家的垄断。在过去的16年中，HPC的主要应用领域发生了显著的转移，张云泉对此也有所解释。从2002年到2004年，HPC的主要应用领域是科学计算、通信和金融保险。在接下来的三年里，HPC的主要应用领域变成了能源、教育和工业。从2007年到2010年，网络游戏取代了教育，成为HPC的三大应用之一。从2011年到2015年，HPC的主要应用领域已经转移到互联网服务、政府和过度计算中心。自2015年以来，HPC的主要应用领域是大型数据、互联网设备、超级计算中心和云计算。结论：产业智能化转型面临障碍。随着大数据和人工智能技术的迅速兴起，数据智能已经成为技术变革的重要推动力。它深入到各行各业，产生了许多新的商业模式，促进了各行各业的智能化升级。然而，无论是在精密医学还是其他行业，我国实现真正意义上的智能化改造仍然存在许多障碍。例如，除了深入挖掘各种应用领域的智能需求外，传统产业需要继续研究数据隐藏的巨大价值。科学家和技术人员还需要不断发展自己的理论和先进技术，以改善竞争的壁垒。