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221 播客
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Ep. 148
How are standards and microservices reducing integration costs
Daniel Young, Senior Manager of Product Standards, Toshiba
Monday, Oct 10, 2022

本周我们采访了东芝产品标准部高级经理Daniel Young 。东芝为多个行业提供了创新且具有成本效益的 b2b 解决方案。 140 年来,它通过将创新技术应用于价值创造,为可持续发展的未来做出了贡献。

在这一集中,我们讨论了制造技术适应的趋势以及需要解决的剩余挑战。我们还讨论了标准和微服务如何使解决方案能够显着降低系统集成成本和时间。

关键问题:

您如何描述当今美国的制造业状况?

您如何优化流程或用例以在财务上可行?

工业自动化和数字化的共同挑战是什么?

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Ep. 147
How low-code platforms can transform your AI development process
Brian Sathianathan, co-founder and CTO, Iterate AI
Wednesday, Sep 28, 2022

在这一集中,我们采访了 Iterate AI的联合创始人兼首席技术官Brian Sathianathan 。 Iterate AI 是一个低代码快速原型设计平台,成立于 2013 年,通过使用 465 个预构建的软件组件更快地开发和采用数字解决方案,帮助加快大型企业的创新项目。

在本次演讲中,我们讨论了低代码平台如何通过使用已经预构建的 AI 和 IoT 技术堆栈组件来简化任务的完成。我们还介绍了低代码平台如何改变边缘和云 AI 解决方案的上市路径。

关键问题:

  • 传统的人工智能开发流程与企业的低代码平台有什么区别?
  • 为边缘 AI 与云 AI 部署平台的独特挑战是什么?
  • 如何有效地标记大量数据以训练 AI 算法?
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Ep. 146
How to cross the embedded computing valley of death
Taylor Cooper, CEO, MistyWest
Tuesday, Sep 20, 2022

在本周的节目中,我们采访了MistyWest的 CEO Taylor Cooper 。 MistyWest 是一家工程设计咨询公司,致力于创造技术复杂的智能连接设备,加速世界向更可持续的未来过渡。

在本次演讲中,我们讨论了嵌入式计算,这是一个帮助电子和工业设备正常运行的基本系统。我们还深入探讨了嵌入式计算的当前状态,并分享了从连接设备的概念到生产跨越死亡之谷的最佳实践。

关键问题:

  • 过去十年嵌入式计算发生了哪些变化?

  • 当前的芯片短缺对将新物联网解决方案推向市场的公司有何影响?

  • 今天哪些物联网细分市场是红海,哪里有发现蓝海的潜力?

  • 您如何探索新解决方案的机会?

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Ep. 145
How can Web3 help to unlock next gen mobility services
Andy Chatham, CEO & Co-founder, DIMO
Wednesday, Sep 14, 2022

在这一集中,我们采访了DIMO的首席执行官兼联合创始人Andy Chatham 。 DIMO 是一个开放平台,可连接汽车、消费者和商业应用程序等数据生产者,以解锁下一代移动服务。

今天,我们探索了 Web3 作为汽车行业支持技术的潜力。特别是,我们讨论了 Web3 如何提供方便的基础设施来进行可以设计创新业务模型的业务交易。

关键问题:

  • 什么样的技术和市场变化让 DIMO 的商业模式在今天变得可行?
  • 汽车应用的软硬件集成面临哪些挑战?
  • Web3 方法作为业务模型的一部分何时有意义?
  • 政府监管如何影响 Web3 商业模式的发展?
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Ep. 144
How can IoT make buildings more healthy, efficient and sustainable
Ross Sheil, Senior VP of Global Revenue, Infogrid
Friday, Sep 09, 2022

本周我们采访了 Infogrid 全球收入高级副总裁Ross SheilInfogrid是一个基于任务的 AI 智能驱动平台,它收集和分析来自其物联网 (IoT) 传感器网络的数据,以推动其使每座建筑健康、高效和可持续发展的使命。

在这一集中,我们讨论了对建筑智能以减少能源消耗和改善人类福祉的需求如何增加。 Infogrid 与财富 500 强公司合作,帮助他们重新构想企业房地产的智能建筑战略。

关键问题:

  • 在过去几年中,您观察到建筑技术行业发生了哪些重大变化?
  • 法规如何影响建筑物中技术的使用?
  • 您如何衡量 AI 解决方案对建筑业主和管理人员的影响?
  • 您通常在智能建筑项目中与哪些利益相关者合作?
  • 在商业建筑中收集与员工或客户相关的数据时,您如何处理隐私问题?
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Ep. 143
How can OEMs transition to a service-based business model
Gijs Meuleman, CEO, Sensorfy
Friday, Aug 26, 2022

在这一集中,我们采访了 Sensorfy 的首席执行官Gijs Meuleman ,他是工业公司预测解决方案专家。 Sensorfy 设计和开发预测性维护解决方案,以处理源附近的传感器数据,并在边缘进行机器学习。

我们将讨论如何将交易业务模型转变为基于服务、数据支持的业务,从而更紧密地与最终客户实现的利益保持一致。我们还讨论了预测性维护如何影响运营成本结构,从而在维持服务水平的同时允许更精简的维护组织。

关键问题:

  • 为什么预测性维护是最广泛采用的物联网用例之一?
  • 您如何评估不同的参数以确定预测性维护在特定情况下是否有意义?
  • 预测分析如何实现商业模式创新?
  • 目前工业设备市场在采用基于服务的商业模式方面的成熟程度如何?
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Ep. 142
What motivates companies to adopt IIoT today
Greggory Garrett, CEO, CGS Advisors
Friday, Aug 19, 2022

在本周的节目中, CGS Advisors的首席执行官Gregory Garrett加入了我们的行列,该公司是一家战略转型咨询公司,帮助企业规划和执行举措以在互联世界中竞争。他还是备受好评的播客“你、我和你的前三名”的主持人。

与我们的典型形式不同,Gregory 首先采访了 Erik,讲述了他在中国作为企业家的经历。然后他们交换了角色,Gregory 分享了他对建立生态系统以创建可扩展的数字解决方案的重要性的看法。

关键问题:

  • 当您在一个充满活力的行业工作时,如何让您的专业知识保持新鲜?
  • 在中国做美国企业家是什么感觉?
  • 为了成为更好的领导者,你应该和谁在一起?
  • 您如何为公司的未来建立愿景?你什么时候应该对改变这一愿景持开放态度?
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Ep. 141
How to seamlessly integrate real time IoT data streams
Brian Gilmore, Director of IoT & Emerging Technology, InfluxData
Monday, Aug 15, 2022

在这一集中,我们采访了InfluxData的物联网和新兴技术总监Brian Gilmore 。 InfluxData 是InfluxDB的创建者,这是一个开创性的时间序列平台,允许开发人员使用时间戳数据构建实时物联网、分析和云应用程序。它们处理随时间变化的传感器、应用程序和系统产生的大量数据。

今天,我们将讨论下一代数据库如何通过使组织能够将实时物联网数据流与云数据库无缝集成来创造新机会。我们还深入研究了数据库技术与 AI、AR 和区块链中的相邻创新之间的关系。

关键问题:

  • 从用户的角度思考“实时”的正确方法是什么?
  • 时间序列数据的独特用途是什么,它带来了哪些挑战?
  • 人工智能、增强现实和区块链如何集成到物联网系统中?
  • 最近的哪些数据库开发正在改善复杂物联网系统的管理?
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Ep. 140
How can next gen blockchain enable new business models
Tim Wagner, CEO, Vendia
Friday, Aug 05, 2022

本周我们采访了Vendia的首席执行官Tim Wagner 。 Vendia 是一家实时数据基础设施提供商,使公司能够跨组织、应用程序和数据湖安全地共享数据。

在本次演讲中,我们讨论了使用下一代区块链和服务器列表基础设施来解决与安全、隐私和数据管理相关的数据共享问题。我们还探讨了三体问题——传统 IT、私有账本和公共区块链将如何协同工作以迎来 Web 3.0 时代。

关键问题:

  • 适合区块链架构的用例有哪些特点?
  • 如何区分私有账本和公共账本?
  • 私有区块链的数据所有权和共享机制如何运作?
  • 下一代区块链的功能和业务逻辑是什么?
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Ep. 139
How to efficiently convert raw data into high-value training data for Al
Tigran Pe trosyan, Co-Founder & CEO, SuperAnnotate
Friday, Jul 29, 2022

数据标注是机器学习的隐形冠军。这是标记图像、视频、文本和其他数据的过程,以便为训练模型做好准备。数据注释的质量决定了洞察力和噪音之间的差异。

在本周的节目中,我们采访了SuperAnnotate的联合创始人兼首席执行官Tigran Petrosyan 。我们将讨论如何管理和扩展您的注释工作流程、快速发现数据中的质量问题以及将新数据集无缝集成到现有管道中。我们还探讨了专门机构和 AI 如何合作以准确标记 AI 培训所需的大量数据。

关键问题:

  • 如何管理注释过程的关键步骤——注释、管理、自动化、策划和集成?
  • 如何在不影响质量的情况下更快地交付 ML 项目?
  • 您应该如何平衡内部团队、自由职业者和自动标记的努力,以实现正确的成本结构和绩效?
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