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3嘉宾简介：
陈永立，创业公司边无际CEO，获得奇迹论坛投资，在美国完成了物理以及电子工程的双学位本科学习后，又深入计算机科学的硕士研究。他的学术追求并未止步于理论，而是在博士期间就勇敢地迈出了创业的步伐，最终他的公司被成功收购。陈永立的职业生涯随后转向了微软，在那里，他不仅参与了云计算领域的工作，还参与构建了GPT-2语言模型的底层基础设施。这段经历让他深刻认识到大语言模型在泛化能力上的优势，坚信这是推动人工智能发展的关键方向。
边无际项目介绍：
边无际基于Kubernetes首创分布式AIoT底座Shifu，为客户全场景AIoT互联互通，具身智能提供了透明框架。通过透明框架内的数字孪生技术，为设备赋予有思考能力的”数字大脑“，通过平台层对场景内所有设备、机器进行北向数据收集和南向指令管控，进而形成具身智能。
在微软的丰富经验让陈永立洞察到智能物联网市场的巨大潜力。他发现，如果把AI模型比作大脑，IoT设备比做身体，我们则缺少了一套有效的神经网络来实现AI模型与设备间的互联互通。这一洞察催生了他的再次创业——边无际（Shifu），一个利用AI技术解决IoT设备互操作性难题的项目。Shifu不仅提升了具身智能应用的构建速度，还在实际项目中展现了其惊人的效率：一个原本需要十多人耗时两年的项目，在Shifu的帮助下，仅需两人两个月即可完成。
边无际的一个客户“爱快”，遇到了相似的问题：不同品牌和型号的摄像头并存现象非常普遍，管理复杂且繁重。基于边无际的技术，爱快实现了数字摄像头与云的结合，将不同型号的摄像头统一到云平台上集中管控，并支持摄像头云平台告警，告警信息同步支持爱快e云APP推送，保障内网摄像头设备状态实时感知。
工业物联网中，首艘国产大型邮轮“爱达•魔都号”上的生物降解系统的研发和部署，也使用了边无际的方案，将生物降解系统赋予了实时数据采集与分析能力，以及具有超高稳定性的云边协同能力。
对于个人用户来说，陈永立已经在自己的家里通过SHIFU将不同厂商的IOT设备链接到同一个网络，通过GPT4统一控制，这大幅的提升了他们家IOT网络的智能。
陈永立对程序员的职业发展的建议
在AI工具的应用上，陈永立是GitHub Copilot早期的尝试者之一。他认为，如果自己仍然在工程师岗位上，大约70%的代码可能将由AI自动化完成。他鼓励自己的员工使用AI工具来提升工作效率，并强调程序员需要掌握对大模型的Benchmark能力，这不仅能帮助他们评估和选择最合适的AI工具，也是适应未来技术发展的关键。
陈永立对程序员的职业发展提出了建议：尽可能选择与AI相关的工作，参与AI原生项目的开发。他预见，在AI时代，个人将能够以前所未有的方式提供服务、创造价值，甚至一人运营一个高效的公司。但这背后需要足够的AI知识和对细分行业的深刻理解。陈永立的见解不仅为程序员们指明了发展方向，也为整个技术行业揭示了AI技术塑造未来的无限可能。
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