光棒制程大数据分析

　　集成互联，数字化助力企业降本增效

　　降本增效是制造业重点关注的工作之一，随着产业的不断发展、各项改善措施的不断制定和落实，传统的基于“人机料法环”五要素的成本管控体系走入瓶颈。烽火通信从全局出发，进行了系统性的业务及应用架构重构，打造了高度集成化、透明化的OTD全业务链数字化解决方案，并在数字化转型实践过程中，致力于将“数据”作为第六要素纳入到从市场到交付的全价值链降本增效工作中，解决数据的透明化和集成化，以“数据”促效益。

　　基于数字化场景的OTD全业务链数字化解决方案

　　为了实现OTD环节的数据透明集成，烽火通信启动了包括APS、MES、WMS、QMS在内的系列信息化管理系统的重新开发，以数字化的思维重构了相关业务，优化了超过40个业务块、100多个流程，消除了30多个业务断点，将系统间数据流动的效率提升了30%。以此为基础，烽火还启动了新光缆工厂的建设，运用自身在数字化转型过程中掌握的理念，融合先进制造技术、信息技术，打造标杆级别的数字化透明工厂。目前工厂基建已完成，软硬件建设已经进入冲刺阶段。

　　烽火通信数字化光缆工厂实景

　　融合共创，数字化赋能线缆行业生态建设

　　随着行业的不断发展，供应链整体的稳定性以及健康程度越来越重要。烽火通信立足于自有的的棒纤缆全产业链，联合供应商及客户，共同打造融合、共享、发展的产业链生态。在企业内部，借助自身的IoT技术能力，打通棒、纤、缆的关键制造数据和交付数据，形成一体联动的拉动式、可回溯的制造交付体系。烽火还与运营商、中南建筑设计院、武汉理工大学等客户、机构、高校及科研院所开展广泛合作，议题涉及行业标准、市场开拓、技术创新、人才培养等。

　　数据驱动产业链信息融合

　　数字化是当前各行各业都必须思考和面对的话题，随着以GPT技术为代表的智能技术的逐渐成熟，未来的制造业必定会以更大的步伐和更开放的心态拥抱数字化和智能化。作为中国光通信的发源地，烽火通信时刻铭记自己的使命和担当，不断探索中国制造业数字化转型之路，为中华民族的伟大复兴贡献力量！

此次签约后，双方将在科技咨询、财务管理提升、风险管理体系建设、AI智能客服、电销智能化应用等方面开展深化合作。依托招银云创领先的科技能力，招商信诺人寿将实现进一步的数字化转型升级：一方面，以“客户体验”为先导，双方将探索创新技术植入保险服务，促进保险与科技双向赋能，由综合化经营向综合化服务跃升；另一方面，在运营质效上，双方将在金融科技领域共同探索新模式、新技术，以创新驱动业务模式变革，在降低经营成本的同时，助推招商信诺人寿提升金融服务效率和质量。

招商信诺人寿与招银云创同为招商银行附属机构，双方将通过战略合作的形式，实践金融科技输出市场化的战略与规划，促进业务的多方融合与高效运转，以科技飞轮带动价值创造。

会上，招商信诺人寿总经理兼首席执行官常颖表示：“相信招银云创将通过科技赋能帮助招商信诺驱动客户体验迭代升级，加速助推智能化和数字化转型持续提升公司运营质效，有效提升差异化竞争力。”招银云创总经理兰军表示：“希望双方以本次签约为起点，持续深化合作，优势互补、协同联动，共同探索保险业智能数字化的实效应用。”

成立20年来，招商信诺人寿从未停止在科技服务创新方面的探索，依托AI、移动互联、云计算、大数据等科技能力，逐步构建出了一套适用于自身，紧密结合业务流程的数字化客服服务和运营管理体系，这也为其持续拓展服务外延奠定了坚实的基础。站在全新的发展阶段，双方将在招商银行“科技兴行”的战略引领下，优势互补、双向赋能，提升运营和业务流程的数字化能力，持续加深合作深度与广度，共筑金融服务生态体系。招商信诺人寿也将继续秉持“以客户为中心”的经营理念，不断深化技术革新、产品创新，以更广泛的服务范围、更优质的服务品质，守护与陪伴客户的美好生活。

得益于科研团队孜孜不倦的技术攻关，天津工业生物研究所牵头组织承担了多项合成生物学、绿色生物制造等重点研发计划任务。天津工业生物研究所拥有目前国内合成生物学、生物制造领域比较少见地，从基础研究端到产品端再到产业转化运营端完整的全产业链生态体系。

2019年，天津工业生物研究所成立了生物设计中心平台实验室，并围绕生物计算设计，开始与亚马逊云科技共同探索生物技术和信息技术相结合（BT+IT）技术体系，以进一步推动合成生物学发展，以期能够为在健康、能源、农业和环境等领域的重大突破提供技术支撑。

而近期，这一合作已经将升级至2.0阶段。双方在AI、大模型甚至量子计算等一系列前沿技术合作已箭在弦上。

构建BT+IT技术体系

天津工业生物研究所与亚马逊云科技的合作，始于2019年的上云浪潮。当时天津工业生物研究所负责IT技术的团队规模不大，开发人员数量不多。他们既要兼顾多个应用场景，开发不同的应用需求，同时需要开发好几个任务。

现实的需求让天津工业生物研究所开始尝试从基于服务器端的开发模式，转向于云原生的开发模式，借助云计算，很好的提升了科研业务的效率。从2019年开始在云上已经部署了超过20个云端应用。

天津工业生物研究所打通了一系列的不同的云上应用开发方式，包括纯分析类的、面向用户的工具/网站平台开发。几年来已经围绕着工业生物设计里面的不同子领域做了相当多的工作，比如说序列设计、图谱、各种分析平台开发、数据库开发等。

1.0技术合作三阶段层层递进

亚马逊云科技与天津工业生物研究所经过了四年多的合作，从最初的数字中心到现在的所有IT架构、开发理念、开发模式都以云原生的方式实现，合作分为三个阶段：

最初在2020年及之前，更多的是在学习云计算的一些技术，包括初步尝试在云上利用一些新的工具做构建。凭借天津工业生物研究所的行业经验和亚马逊云科技的提供的很好的云计算解决方案和思路，研发人员理解了云计算在解决具体场景需求方面的能力。

第二阶段，2021年进入快速发展期，天津工业生物研究所陆续有10多个软件应用实现了云上部署，并尝试构建云原生现代化应用，探索出了适合生物设计中心业务模式的最佳实践。

第三阶段，从2022年到现在，天津工业生物研究所使用托管服务和创新服务进行云原生创新，加大对云计算优势的利用，如按需交付、快速扩展、弹性等，大大提升了开发效率、业务敏捷性、可扩展性和可用性，同时实现成本节约。

生物计算设计成果频出

天津工业生物研究所与亚马逊云科技携手，通过突破传统开发模式提升科研效率，在核心数据库和专业应用工具设计两大研发方向上实现技术突破，有效推动了合成生物学发展。

天津工业生物所生物设计中心团队联合亚马逊云科技团队在计算生物学国际期刊《Nucleic Acids Research》（《核酸研究》）上发表文章，发布了首个基于图数据库Amazon Neptune的大肠杆菌调控代谢关系知识图谱ERMer，首次提供了全局的代谢调控图谱，并通过可视化框架实现了丰富的搜索功能，如多步查询、最短路径查询等。ERMer采用专门为高度关联的复杂数据集的高效存储和查询设计图数据库架构，这打破了传统的低效数据检索方式，有效增强用户和图谱的人机交互，大大降低了使用门槛。

为充分发挥知识图谱的价值，生物设计中心团队还进一步采用基于图神经网络技术进行推理，成功实现了转录因子预测和转录因子靶点预测等功能，这将有助于挖掘潜在的关键调控因子和调控靶点，构建新的调控代谢网络，能够为研究人员提供新的思路和方向。

另外，天津工业生物所生物设计中心团队开发得到了第一个能够在所有操作类型、任何基因组位点和跨物种上进行精确、自动化和高通量编辑序列设计的云平台AutoESD。AutoESD的开发采用了基于云端的无服务器架构，确保了高可靠性、稳健性和可扩展性，能够在几分钟内并行处理包含上千个编辑序列设计目标的数百个设计任务。

开发人员利用Amazon Lambda无服务计算将不同的引物设计、同源臂设计等编辑序列设计模块封装打包，满足了具体功能的模块化开发要求，并方便地对功能模块进行管理和共享；利用Amazon DynamoDB提供毫秒级的动态资源响应性能，并自动扩展所需资源以应对增加的业务需求；利用Amazon Step Functions实现可视化的工作流管理，实现了编辑序列设计工作流的串联，从而实现应用的快速构建和更新，同时快速查询处理异常任务。这些Serverless服务帮助天津工业生物所团队进一步简化运维，使得开发人员可以专注于业务代码和创新，与传统开发方式相比，开发时间缩短了75%，总体拥有成本降低50%。

战略合作升级到2.0  AI、大模型等是未来重点

中国科学院天津工业生物技术研究所副所长王钦宏介绍称，研究所正式成立十年来，产生了一系列的成果，尤其是最近几年随着积累的增加，成果产生的速度还在逐渐加快。从整个科技创新来说，研究所的创新首先要解决底层技术的创新，围绕着工业生物创制的体系的底层技术，做了很好的布局，也取得了不错的成绩。

王钦宏强调要借助亚马逊云科技强大的云计算能力、强大的数据处理能力、强大的计算平台，为天津工业生物研究所认识生命、设计生命以及合成生命来提供一个更好的支撑。

中国科学院天津工业生物技术研究所生物设计中心主任马红武认为，如同当下AI已经升级到２.０阶段，与亚马逊云科技的合作也准备进入到2.0模式。要把AI大模型、图数据库、知识图谱和工业生物大数据结合在一起，双方合作进一步深化并提升到新的高度。

中国科学院天津工业生物技术研究所生物设计中心副主任廖小平表示，天津工业生物研究所生物设计中心团队从去年开始布局做机器学习和推理的任务，今年上半年开始做大语言模型，希望用另外一种方式来推动研发方式的转变，从而撬动研发的新范式。此外，也期望通过亚马逊云科技的全球科研领域辐射能力，提升天津工业生物研究所生物计算设计方面的国际影响力，为世界各国的合成生物学科研工作者提供优质服务。

亚马逊云科技中国区商用与公共市场事业部总经理李晓芒表示：“亚马逊云科技为全球数千家生命科学领域客户提供云服务和行业解决方案，助力从实验室到真实世界，全面加速生命科学数字化创新。我们很高兴能够与天津工业生物所一道，通过云技术和深厚的行业实践推动合成生物学领域的技术进步，开拓生物制造产业的数字化创新路径。”

　　2022年Arm在快速增长的芯片设计知识产权市场中占据了领先份额，数据显示，排名前五的厂商中Arm、Synopsys、Imagination和Alphawave的市场增幅分别为24.5%、22.1%、23.1%和94.7%，均超过了市场的平均增速。排名第三的Cadence的增速略低，为13.5%，而排名第五的Alphawave达到了94.7%的高速增长，主要得益于其对于IP供应商OpenFive的收购。此外，排名第十的Rambus也取得了84.3%的增长，同样得益于其对PLDA，AnalogX和Hardent的收购。

　　报告指出，2017年到2022年的六年间，处理器IP对市场的重要性不断下降，处理器IP在2017年的市场份额为57.6%，2022年下降到49.5%，而有线接口和其他数字领域却在增长。有线接口IP从2017年的18.0%增长到2022年的24.9%，Synopsys、Alphawave和Rambus的增长也再次证实了该类别的重要性。但Arm和Imagination的良好表现表明智能手机行业略有反弹，同时，汽车行业也开始成为设计IP的增长引擎。

　　此外，在IP授权收入方面，2022年Synopsys以29.7%的市场份额排名第一，而Arm以25.1%的市场份额排名第二。Alphawave排名第四，仅次于Cadence，可见，高性能SerDes IP对于现代以数据为中心的应用至关重要。

　　2022年授权收入排名前五的设计IP公司。资料来源：IPnest 2023年4月。

　　在特许权使用费方面，Arm继续以63.8%的市场份额占据主导地位，远远领先于Synopsys、Imagination、Cadence和SST，它们的市场份额均不超过5%。

　　2022年特许权使用费收入排名前五的设计IP公司。资料来源：IPnest 2023年4月。

上海2023年4月27日 /美通社/ -- 亚马逊云科技医疗与生命科学行业峰会于今日召开，会议汇聚了业界专家和思想领袖，共同探讨行业数字化转型和创新之道。作为全球医疗及生命科学行业云计算引领者，亚马逊云科技将围绕数据、算力和行业用户体验三大需求发力，通过持续构建行业专属解决方案，进一步赋能生物制药、基因测序和医疗保健等细分领域的数字化创新，加速推进创新成果从实验室到真实世界的落地。

“云计算、大数据和人工智能等技术是加速医疗与生命科学行业实现数字化转型和发展的重要途径。”亚马逊云科技大中华区战略业务发展部总经理顾凡表示：“亚马逊云科技不仅提供覆盖全球的云基础设施以及超过200大类的云服务，更重要的是，我们深刻了解行业需求，不断地丰富和拓展行业数字化创新生态链，并围绕数据、算力和体验等需求与合作伙伴们一道为客户推出了诸多顺应行业发展趋势的、端到端的解决方案。”

亚马逊云科技大中华区战略业务发展部总经理顾凡

亚马逊云科技一直是医疗与生命科学行业数字化转型和创新的推动者和支持者。早在2013年，亚马逊云科技就组建了全球范围的医疗和生命科学专业团队，并联合数百家合作伙伴，服务于包括辉瑞、拜尔、罗氏、默沙东、飞利浦等头部企业在内的4200多家行业客户，积累了大量成功实践和经验。目前，全球前十大药企中，九家都在使用亚马逊云科技。在中国，亚马逊云科技也和数十家本地合作伙伴一起，共同服务于超过400家客户。我们帮助客户与时俱进地应对当下行业普遍面临的技术挑战和需求，并提供符合和提升行业用户体验的应用和解决方案。

数据全生命周期管理解决方案，应对基因测序领域海量数据挑战

随着测序技术的发展，基因测序的数据量极具增加。一台测序仪的下机数据往往超过100GB，而在分析过程中，中间数据还会翻倍地增加。预计到2025年，基因组测序领域全球每年将增加40EB（百亿亿字节）数据。为此，亚马逊云科技提供了基因测序领域的数据全生命周期管理解决方案，能够为基因分析不同阶段的生物信息学数据的存储、调用和分析提供更好的性价比和更高可用性。该解决方案包括数据上传、数据分析、数据共享和数据备份及存档全生命周期，具体来说将基因组学数据上传到Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)中并进行管理；使用云上分析服务对基因组学数据进行分析和处理，数据可以直接从 Amazon S3 中读取并在分析后将结果存回；使用 Amazon S3 的访问控制功能控制数据的访问权限，并将数据共享给合作研究者；以及定期备份基因组学数据以确保数据安全，并将不再需要频繁访问的数据存档到 Amazon S3 Glacier 或 Amazon S3 Glacier Deep Archive 中以降低长期存储成本。

值得一提的是，Amazon S3 对象存储提供高达八层的存储层级，提供的自动分层功能可以更高效地存储数据和实现成本节约。同时亚马逊云科技还将这项功能扩展至Amazon Elastic File System (Amazon EFS)云原生文件存储之中，进一步降低数据管理的难度。

亚马逊云科技还在2022年re:Invent期间最新推出了Amazon Omics服务，该服务是一项用于存储、分析和阐述基因组学、转录组学和其他组学数据的托管服务，并能够兼顾具体应用场景下的智能存储与调度需求。Amazon Omics的推出能够帮助行业用户更快速地进行基因分析研究，从而加速新药研发、疾病诊断和治疗等领域的进展。

未知君是中国首家专注于肠道微生态治疗的AI制药公司，在其研究的微生态领域，仅一个研究样本就会消耗100G到200G的存储容量。随着基因测序和分析项目的增多，每个项目都会生成海量数据，对数据的存储、管理和处理极大增加了容量和计算量，不必要的延迟带来的时间消耗对未知君的研发业务造成了影响。同时，计算与存储成本也超出负荷。通过亚马逊云科技提供的自动化数据生命周期管理服务，该公司将不同的数据分级存储、归档到成本极低的存储层中，有效降低存储成本，并实现了TB级基因数据的存储，同时还应对了团队不断增长的存储需求。

云上高性能计算平台，加速生物制药领域人工智能辅助新药研发

一款新药从发现到上市往往需要超过十年的时间并花费数十亿美元的研发成本，而人工智能辅助药物研发是突破这一反摩尔定律的利器。亚马逊云科技提供基于高性能计算（HPC）的人工智能新药研发服务解决方案使研究人员能够在亚马逊云科技上组建数百万个vCPU的高性能计算平台，以开展数十亿蛋白质分子规模的药物发现研究。以十亿个分子的化合物分析为例，单核服务器需要475年，而在亚马逊云科技上只需要1天。

亚马逊云科技还推出了“量子计算探索之药物发现方案”，该方案提供了一键部署的量子计算/经典计算混合架构，通过Amazon Braket量子计算平台调用量子计算资源进行实验，为量子计算在药物发现方面的应用探索新思路。

晶泰科技是全球领先的智能化自动化驱动的药物研发科技公司。晶泰科技首创了智能计算、自动化实验和专家经验相结合的药物研发新模式，利用人工智能、自动化等前沿技术，显著缩短药物研发周期，提高药物研发成功率。目前支撑晶泰科技药物研发业务的计算调度平台已经构建在亚马逊云科技之上，每年可以节省大量的运营成本。亚马逊云科技不仅可以满足晶泰的业务对资源和成本的要求，无需购置业务所需的大型集群也可以随时调取大规模的超算资源，还可以通过提供竞价实例，达到极佳的计算性价比。

英矽智能是一家由生成式人工智能驱动的临床阶段生物医药公司。他们利用亚马逊云科技构建了靶点识别、分子设计平台、和临床试验结果预测平台，使他们能够以数百万美元的成本，在不到18个月的时间内找到一种治疗纤维化的候选药物，完成了从靶点发现到化合物验证的临床前药物研发过程。

加速构建行业解决方案 满足医疗保健行业用户体验

医疗保健行业企业希望能够快速构建轻松易用的创新应用，覆盖研究设计、临床实验、生产制造、上市推广、上市后监控与支持等各个环节，以向医疗人员提供更多更好用的新功能，并最终为患者提供加人性化的医疗方案。亚马逊云科技的行业专家团队与合作伙伴深入探索行业应用场景，结合丰富的云上应用开发实践，加速构建众多解决方案，满足医疗保健和医疗设备企业的数字化创新需求。

益体康（北京）科技有限公司是国内最专业的智慧远程心电平台及专业会诊服务提供商之一。益体康的远程心电诊疗平台能够充分赋能基层医疗，快速提供专家诊疗服务。为进一步提升诊断效果，益体康在亚马逊云科技上利用GPU实例大幅提升心电辅助诊断模型的训练效率。使用亚马逊云科技，益体康成倍地提升了AI模型训练和推理效率，大幅缩短了产品上市时间——原本需要半年才能推出的AI模型，目前仅需3个月左右，便可完成从训练到部署上线全过程——并且基于云的能力轻松支持十倍以上数据规模的模型训练场景。

携手合作伙伴，加速云端构建行业数字化创新生态链

作为医疗与生命科学行业的云计算引领者，亚马逊云科技不断丰富行业数字化创新生态链——亚马逊云科技与APN合作伙伴网络成员联手为各种创新场景提供端到端解决方案，同时还在亚马逊云科技Marketplace上推出可以快速部署和使用的工具和服务。亚马逊云科技还开放了96种生命科学公开数据集，涵盖生命科学、基因、重疾以及新冠研究等重要领域。

除此之外，在医疗资源密集的上海市徐汇区设立的上海亚马逊云科技生命健康数字化赋能中心已于2022年10月正式投入运营，希望通过徐汇区这个平台和窗口，为区域内乃至全国生命健康行业的高质量发展贡献力量。赋能中通过卓越展示中心、协同服务云平台、行业俱乐部、全球合作计划四个方面为生命健康企业赋能。

面对医疗和生命健康行业的初创企业，亚马逊云科技还推出了“云创计划”，为他们提供起步云资源和技术服务，以加速扶持行业初创公司在云上开启数字化创新之旅，实现高速成长。目前亚马逊云科技累计支持的来自医疗和生命科学行业的初创企业数量已超过300家。

　　在IaaS市场，华为云排名仍居第二，中国电信天翼云由第四位升至第三位，腾讯云由第三位降至第四位。

　　对比来看，2022年下半年在IaaS和IaaS+PaaS市场，腾讯云均被天翼云挤出了TOP3的位置。

　　此外，IDC报告显示，2022下半年，持续三年的疫情深刻影响着整体IT市场环境的发展，公有云市场企业用户不稳定因素增加，上游企业预算缩减与建设周期的持续延长对公有云市场发展造成一定阻碍，中国公有云服务市场增长稳中有降。

　　从IaaS+PaaS市场来看，2022下半年同比增长19.0%，与2021年下半年同比增速（42.9%）相比下滑23.9的百分点，与2022上半年同比增速30.6%相比下滑11.6个百分点，增速均有明显放缓。各大云厂商均在PaaS层加快发展节奏，市场增速明显高于公有云大盘增速。

　　IDC中国企业研究部研究经理崔婷婷表示：虽然之前疫情的给企业用户上云用云带来一定阻碍，但是中国企业云化进程和发展方向并没有因此而动摇。尤其是在2022年底疫情放开之后，公有云市场在年底冲刺的同时，也对新一年“疫情后时代”的到来充满期待。云计算在分布式数据库、大数据、AI模型、算力升级、存算分离、多地多活等领域的技术深耕和产品迭代，与企业数智化转型需求的集中爆发相结合，必然会在未来公有云和云计算市场上碰撞出新的火花，推动中国公有云市场进入快速发展的新阶段。

从业务上云到采用云原生技术，再到Serverless的不断普及，云计算的价值被瞬间提升。

亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建指出，Serverless代表了目前的技术方向，根据亚马逊云科技多年的实践来看，这个方向符合用户的诉求。＂我们大量的客户希望的是鱼和熊掌都需要，既要有更低的门槛去使用我们的Serverless服务，同时也希望有更低的成本，还能获得更高的安全性。Serverless是企业应对不确定性的一个非常有效的工具。它不是万能的，但它是非常好的工具。＂

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释放 Serverless 力量加速创新应对不确定性

Serverless是帮助企业应对不确定性的有效技术手段。

一个典型的应用有6个组成部分“基础设施、计算、存储与数据库、消息队列和编排、API、顶层业务逻辑”。传统的、典型的IT服务，用户需要去关心从底层到上层每一块功能实际的开发。Serverless能接管底层所有物理资源的部署和管理，让用户可以把自己的精力放在最应该关心的地方，加速应用推出时间.

2022 re:Invent全球大会上推出的Amazon Lambda Snapstart可将Lambda函数的冷启动时间降低90%，实现10倍的快速启动性能，消除在系统启动的时候带来的突发延时，客户不需要做任何的代码改变，也不需要支付任何的费用。

Serverless可以消除业务不稳定起伏带来的隐性成本，轻松应对峰值、非频发的复杂工作负载；还可以消除数据管理系统按需扩展的复杂实施难题，无需考虑计算和存储资源的比例，也不会出现节点读写状态不一致等问题。

亚马逊云科技提供全栈Serverless Data服务，包括六大Serverless数据库：Amazon Aurora Serverless、Amazon DynamoDB、Amazon Timestream、Amazon Keyspaces和Amazon Quantum Ledger Database (Amazon QLDB）和Amazon Neptune。以及全部的分析服务：交互式查询服务Amazon Athena、大数据处理服务Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)、实时分析服务Amazon Kinesis和Amazon MSK、数据仓库服务Amazon Redshift、数据集成服务Amazon Glue、商业智能服务Amazon QuickSight以及运营分析服务Amazon OpenSearch Service。

Serverless对已有技术并不是直接替代

当199IT向亚马逊云科技相关负责人提出Serverless与容器之间的关系和未来的融合趋势的问题时，得到的答案并不是简单的替代。

陈晓建认为，包括虚拟机、容器等客户拥有完整的物理资源的管控，都是非常合理的。这些需求可能会跟着客户的使用场景长期存在。用户如果真的能够放心地使用Serverless，必须要能做到在绝大部分的功能和性能方面是能够达到直接使用物理资源的效果。随着亚马逊云科技产品能力的逐渐演化，等到某一天如果绝大部分的场景下都可以完全使用Serverless去达到和物理机完全一样的功能性，相信很多用户自然就会使用Serverless。目前还未使用Serverless可能是客户不习惯，但不代表客户真正的目的是要拥有自己的虚拟机，拥有容器。

亚马逊云科技大中华区产品部计算与存储总监周舸认为，＂在容器和Serverless之间会产生更多的融合的发展方向，我们不会认为一个会取代另外一个，我们一直尊重客户有各种选择可能性。＂

亚马逊云科技还表示，Serverless和容器都是现代应用开发当中一个重要组成部分，在很多DevOps的工作环境当中，无论是Serverless还是容器，在很多客户场景当中都大量的使用。除了像AmazonLambda Web Adapter，让用户在不改代码的情况下，让应用在Serverless、在AmazonFargate、在AmazonEC2中无缝迁移。AmazonFargate本身也是Serverless的一个服务，但AmazonFargate的管理是可以通过AmazonECS和AmazonEKS去管理的。AmazonEKS是亚马逊云科技托管的Kubernetes容器管理编排方案，所以亚马逊云科技提供了Serverless也好，容器也好，它本身就是互相融合、相辅相成的过程。从当下来讲，两者不是二选一的关系，而是相辅相成、互相促进，都能给客户带来很多价值的技术产品。

亚马逊云科技在Serverless和容器两方面都提供很多的服务，无论是无服务器优先策略还是开源路线自建容器，两个方向将持续演进，客户可基于自身业务需求、IT能力选择技术路线。具体来看：

Serverless和容器本质上都是对应用部署的一种管理方式，并且融合到现代应用开发的整个DevOps生命周期之中不可或缺；容器用户中，80%的客户也同时在使用Serverless，可见两者并不是二选一的关系，而是相辅相成的关系。特别是亚马逊云科技的Serverless产品线中除了Amazon Lambda以外，还有Amazon Fargate，Amazon Fargate本身的编排就是通过Amazon ECS和Amazon EKS这样的容器管理工具进行的。

无服务器优先策略（Serverless First）：对于不想承担运维负担的客户，建议优先考虑无服务器技术。这种方法可以让客户集中精力处理业务逻辑，而无需关心服务器管理、扩容和维护，以及安全和高可用等问题。

开源路线自建容器：对于需要更多定制化能力的客户，可以考虑使用开源技术自建容器，使客户能够根据自身特定需求和场景构建解决方案。例如，Kubernetes是一个广泛使用的开源容器编排平台，为客户提供更多的定制化选项。

使用Serverless的进阶之路

陈晓建在主题演讲中提到了客户使用Serverless的进阶之路，包括从迁移开始，无需代码改造、拥抱事件驱动架构，灵活应对不确定性、Serverless First，降低应用成本。

从后端服务的无服务器化重构到对于后端数据管理无服务器化迁移，亚马逊云科技均提供了丰富的产品。

事件驱动型的好处在于更少的依赖，有故障隔离，同时是可进化的架构。到今天为止，亚马逊云科技已经有超过200组自己的产品和包括40种SaaS的服务，可以作为事件的产生者。同时还有超过30个Serverless的产品可以作为事件的消费者。结合这些产品，客户完全可以构建一个非常完善的、且符合事件驱动架构的Serverless的应用。

Serverless First就是在构建新的应用时首先考虑是否可以首选 Serverless 来实现。Serverless 应用拥有极致弹性和成本优化：相对于容器和有EC2模式，Serverless可以以更细的颗粒度来做资源的部署，提供资源利用率，降低成本。Serverless First思维还包括：面向应用场景选择各种所需云原生Serverless服务来设计架构，充分发挥服务之间的功能集成和协同治理优势。

陈晓建表示，“如同云计算将客户从复杂的物理基础设施中解放出来一样，亚马逊云科技进一步通过Serverless将这一过程延展到了云上的虚拟基础设施和云服务领域。我们希望客户写的每一行代码都是业务逻辑，Serverless正在让它变为现实。过去17年，我们持续推进Serverless的发展，将Serverless提供的极致弹性和自动扩展能力带给越来越多的客户。此外，亚马逊云科技大规模云服务的运营能力以及标准、安全的产品API体系，确保了我们的Serverless服务为客户提供极致的瞬间并发能力，应对极端业务激增，并帮助他们实现大规模部署，把应用快速部署到全球。”

作为2022年抖音卡塔尔世界杯转播的背后技术支持，火山引擎为抖音提供了包括RTC技术、AR互动等多项技术。谭待表示，更高清、更互动、更沉浸是消费者视频体验提升的三个关键方向。此次世界杯，火山引擎支持了累计106亿人次的直播观看，决赛直播观看人数达2.3亿。

在超高清直播方面，火山引擎通过H266自研编码器，以及基于AI技术的智能编码方式，大幅提升文件压缩率。

在“更互动”方面，RTC帮助抖音的世界杯直播开拓了“边看边聊”的互动模式，在线人数峰值超过200W，崩溃率低于十万分之三。火山引擎通过SFU+MCU融合方案，一方面减少RTC系统全链路的并发音视频流数，扩大RTC系统并发容量，另一方面保证用户可以随时平滑上麦交流的同时，有效降低观赛用户的设备端性能消耗压力，让用户获得最佳的观播互动体验。

在“更沉浸”方面，火山引擎支持了PICO的VR直播，提升沉浸感，基于自研的全真超清显示技术，观影清晰度提升50%；在酒吧背景的世界杯狂欢夜场景中，通过8K 360度多机位实时直播，基于自研切片传输算法，节省50%码率。

而在会上开放的六大新品，首先是“云游戏”，为用户提供即点即玩服务，解放终端算力，随时随地畅玩优质内容和同朋友进行实时互动。

第二是“创意互动Vlog”，提供全新高精度拍摄和自动成片技术，可以一键生成游客专属的高光短视频，还可以一键分发到抖音，可以帮助景区在线种草，提高景区曝光和口碑营销效果。

第三是“AR互动”产品。基于字节跳动在C端的积累，依托自研算法及渲染能力，实现AR效果更低延时、低性能要求、高稳定性及贴合性。在服务链路上，打通了抖音和巨量引擎，融合内容+流量+技术+转化，让用户边看边玩边买，帮助品牌在线上线下的试穿戴和活动营销中更加吸引年轻用户的参与。

会上，火山引擎正式推出下一代RTC产品——WebRTC 传输网络（WTN），构建于可支撑亿级DAU的全球实时传输网络之上，提供标准WebRTC接入，以及全球范围超低延迟、稳定可靠的实时音视频通信能力，拥有标准协议、开源生态、超低延时、稳定可靠、无限开发五大优势，可以帮助商业伙伴降低服务端传输网络的建设和研发投入，同时降低多供应商的集成和运维难度，也让更多人享受高清、实时的线上互动体验。

“虚拟数字人”产品，则可以助力客户在内容播报和客服场景与用户增强互动。唇形自然，表情生动，动作流畅之外，制作简单，仅需5-10分钟视频，即可生成形象趋近于真人的数字分身。

最后则是音视频云端一体解决方案“veVOS”，在功能和体验层面进行全面升级，接入效率提升30%，最快两周业务就可上线，为客户的音视频业务继续增砖加瓦。

当下，视频形式帮助企业从内容上打动用户，并且连接人、内容和服务，为各行各业开辟了新的“生意场”。而在“视频化时代”，火山引擎及时开放抖音世界杯同款视频工具，则将助力客户打造更高清、更互动、更沉浸的视频体验创新，为后疫情时代实现增长提供更强助力。

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　　正文：

　　近来，火爆出圈的巨星当属ChatGPT，它的横空出世，引发各界热议，很多人甚至将它描述的无所不能，大有代替人类职业的趋势；但也有人提出担扰，一些顶级学术杂志和知名高校已明确限制AI作者发表论文和科研成果，大规模验证着一种新范式价值。

　　00 AI大模型：类ChatGPT可能成为人工智能技术最大跃迁

　　早在1997年5月11日，AI“深蓝”战胜棋王卡斯帕罗夫；2016年3月，谷歌旗下DeepMind公司开发的人工智能程序AlphaGo（阿尔法狗），以41的比分取得压倒性战胜世界围棋冠军、韩国棋手李世石；2017年5月，AlphaGo再次击败世界围棋冠军中国棋手柯洁，凡此种种均被认为是人工智能技术的标志性事件。李开复曾坦言“AI将在极大程度上推动人类社会的发展，通过很多实际应用场景为人类带来巨大的惊喜。”

　　ChatGPT的自动生成内容、图片、视频乃至未来的自动生成元空间是元宇宙内容生成的主要方式，也是动态参数空间生成的必然。同时，虚拟人和机器人最重要的就是云大脑，下一步ChatGPT接入到各类虚拟人和机器人中或将是全球趋势，其发展从AI角度极大助推了元宇宙的智能化。它底层逻辑也是大数据，计算是最大能力，基于大量的网络数据，进行参数训练，进行参数和规则调优。进化优秀，有望替代搜索引擎，内容产业有望成为一个人机协同的新时代。

　　伴随微软ChatGPT、谷歌Bard、百度“文心一言”京东、科大讯飞、腾讯、华为等AI大模型之争愈演愈烈，生成式AI在全球范围内掀起轩然大波。同时，多位业内专家指出，依托大型语言模型的训练，机器对人类意图的理解有了跨越式的质变提升，智能化与算力计算即将迎来新一轮“进化”。

　　图2百度文心一言

　　出于好奇心和探索欲，对ChatGPT进行过一些体验，对于一般的开放性问题其生成的回答文法结构完整，语言非常自然，比过往的聊天机器人有明显的进步。有标准内容的准确性和完整性，超过正常交流时大多数人的“第一反应”，像是经过了一番思考并整理后的结果，条理清晰，颇有启发。

　　但对于专业性问题，尤其是需要逻辑推理的知识，道德水准、自我反思、认知智能等，并没有像网上文章说的那么出色，经常“张冠李戴”“形而上学”，内容上却不知所云。有助于拓展思维广度，但思考深度差强人意。

　　图3颉腾文化

　　AI的爆发主要受到三方面因素影响：算法、数据、计算力，创造和专业性、主动性对话、后台集成能力依旧是深度研究的方向，产业方向在归纳性的文字类工作、代码开发相关工作、图像生成领域、智能客服类工作。ChatGPT揭示了许多技术趋势和商业洞察，这些趋势和洞察将对企业和社会产生深远的影响。企业需要密切关注并适时地采取行动，以保持竞争优势和创造更多的商业价值。

　　图4随着网数字化、云计算、AI等技术也在迅速发展普及，已然渗透到各行各业，对企业的影响有目共睹

　　今天的ChatGPT，大模型和文本生成技术所呈现的体验感受比过往令人惊艳，其开放的用户界面更是让大众能够亲身体验这种惊艳，专业性、可设计性、集成性则更适合企业级的业务定位。ChatGPT可改善在AWA（自动化办公助手）能力，但AWA更多是以RPA（机器人流程自动化）、NLP（自然语言处理）、DPA（数字流程自动化）和AIOps（智能运维）等产品形态体现。相信会有更多推进中国认知智能大模型建设的企业，更多自主可控平台让行业尽快享受AI红利，让每个人都有AI助手。

　　图5甲子光年

　　长期而言，大模型不仅能够更好地训练机器人学习算法和处理更复杂和更大规模的数据集，而且有助于机器人更好地理解人类语言、行为和环境，通过与包括智能仿生材料在内的其他软硬件技术发展的融合，加速人形机器人在任务完成、自主学习、适应能力、仿生体验等领域的进化。ChatGPT在短期内并不会为人形机器人带来实质影响。

　　01数字经济基础设施是算力经济

　　图6阿里研究院

　　在工业时代，代表性的通用技术是电力、交通网络，相对农业经济是通过大规模标准化生产降低成本。到信息化时代，代表的技术是数字通用系统，由IT技术支撑起的供应链协同，相对于工业经济呈现了服务和解决方案为价值载体，尤其是对创造力的加强。

　　今天，我们看到的数字经济，主要是传统产业数字经济化、新兴智能化的经济形态。通过与计算激发更多的创新可能，以云计算、大数据、AI、区块链、5G等数字技术为代表的技术，依旧是经济持续增长的关键。

　　数字经济真正的蓝海在于数字化平台与生产场景结合，对于传统产业进行赋能升级，形成产业互联网。算力，一方面代表我们对信息的处理能力，另一方，面表现我们将能量转化为信息处理能力的手段。数字经济的智能化，算力成为衡量经济的标尺，也成为核心基础，各个行业数据经过计算加深后产生不可限量的商业价值，云计算也会成为普惠科技。

　　02数字化运营、数字化管理、数字化创新是三驾马车

　　如何运用好数字技术，以高效、差异化的数字化运营、管理、创新手段来为高速发展的企业注入新动能，是每个传统企业的必修课。BCG在2019-2021年对296家企业调研，数字化程度高的企业中由40%收入增长超过10%，而数字化程度较率达10%以上，数字化程度低的企业，只有36%企业投资回报率达到这一增长率。

　　马车一：传统的人力为主的业务运营模式普遍存在效率低、出错率高、可复制性低、过程数据难以留存等常见问题。数字科技则通过自动化、智能化带来低成本、低出错率、快速响应等优势，进而为研发、供应链、生产制造、营销、服务、客户运营全环节带来降本增效或是创造更好的用户体验，从而提升企业所创造的经济价值。

　　图7

　　马车二：传统的以人力交互为主的企业中，企业规模扩大往往带来业务复杂化、决策和响应速度放缓，以及流程管控难度加大等问题。通过引入数字科技并改革管理机制，不仅可重塑流程、降本增效，还可通过自动化与智能化进一步提升用户及员工的体验。

　　图8

　　马车三：红海竞争的存量时代，用户需求多元多变，企业需要通过数字化手段提高创新能力，进而通过新产品和业务、生态发展带来增长点以及竞争优势。

　　图9

　　03算力的芯，未来的心

　　万物互联的背景下，承载算力的主体为底层核心芯片，它的处理也会达到空前的高度。

　　当前，AI芯片主要分为GPU、FPGA、ASIC。AI芯片根据其技术架构，可分为GPU、FPGA、ASIC及类脑芯片，同时CPU可执行通用AI计算，其中类脑芯片还处于探索阶段。AI芯片根据其在网络中的位置可以分为云端AI芯片、边缘及终端AI芯片；根据其在实践中的目标，可分为训练（training）芯片和推理（inference）芯片。

　　如果说工业互联网、产业互联网、数字经济的基础条件是能“万物发声”，5G便是互联的纽带，实现人机互动+智慧的就在于算力。芯片、服务器、超算系统、计算速度、通信能力、存储量、云服务能力都是其核心竞争力。

　　随着AI应用市场规模庞大，数据积累形成海量规模，为国内人工智能芯片发展提供巨大空间。现阶段企业紧跟人工智能芯片创新机遇，积极开展定制ASIC芯片研发，并在部分领域取得一定进展，也为人工智能产业持续升级夯实基础。

　　图10

　　04云网融合，弹性无处不在的云计算服务

　　随着数字化转型进程加速，云计算正逐渐成为经济社会运行的数字化业务平台。据Gartner公司测算，2015-2021年，全球政府和企业的云计算市场渗透率逐年上升，由4.3%上升至15.3%，云计算用户已经遍及互联网、政务、金融、教育、制造等各个行业。在中国，互联网行业是云计算产业的主流应用行业，占比约为1/3；在政策驱动下，中国政务云近年来实现高增长，政务云占比约为29%；交通物流、金融、制造等行业领域的云计算应用水平正在快速提高，占据了更重要的市场地位。

　　全球云计算服务商市场集中度较高，21年亚马逊、微软、阿里云成为全球IaaS的前三甲，占据69.54%的市场份额，中国的阿里、华为、腾讯三家合计占据17%的全球市场份额。2021年，亚马逊AWS收入622亿美元，同比增长37%；微软智能云收入600亿美元，增长24%；阿里云收入724亿元（111亿美元），同比增长30%。

　　单个芯片或单台服务器算力在计算速度、性能、成本等方面出现瓶颈时，超大型计算需求需要超级计算，，相应的集群计算、并行计算、分布式计算、网格计算、云计算等应用而生。

　　云计算可以说是一种用户习惯和需求、技术演进带来的自然演进的过程，那种按照使用付费模式，便捷按需的网络访问，以及可配置的计算资源共享池，资源的快速提供、极少的管理工作和成本，让我们利用技术在地理上分散各处资源、完成超大规模、复杂计算和数据处理。

　　云计算厂商的大型云计算数据中心正在向着新型多层次数据中心演进，更多基于物联网的边缘计算数据中心与云计算数据中心连接在一起，并实现智能终端、物联网、互联网和云计算的高度一体化融合，基础云计算服务将向新一代算力服务演进。

　　作为云服务的升级，人工智能、区块链、大数据、扩展现实等算力服务不断成熟，并呈开放、普惠、标准化的特点。新一代智能算力服务形成数字经济的核心生产力，成为加速行业数字化及经济社会发展的重要引擎。

　　混合云也将是大型企业云服务的常见模式，很多大型企业采用多个云服务供应商，包括公共云与私有云，以满足不同的需求。公有云与私有云的组合被称为混合云，混合云的优势是能够适应不同的平台需求，它既能提供私有云的安全性，也可以提供公有云的开放性，决定了混合云是大型企业云服务的常见模式，中小企业则更多采用公有云模式。新兴云计算服务企业以算力服务创新为用户提供差异化服务，加快AI、行业云等新一代算力服务创新，为用户提供特色和专业化服务特色。

　　05大数据平台放大存算价值

　　图11

　　大数据之所以智慧，是因为智能与计算机中有几个步骤，采集、抓取、推送、传输、存储、分析、处理、检索和挖掘，算法帮助我们找到了路径、目标和方法。大数据的喂养，重复训练，让AI智能成熟。算力+数据是一种促进，算力借助于大数据高效分析、价值挖掘、更近距离的让数据处理效率不断提升，基于分布式产生和数据爆发的原动力，断点和边缘承担的作用非常关键，实时交付、实时决策、个性化服务、智能分析等，对于加快业务响应、改进用户体验、提升运营效率必不可少。

　　为实现数据及时、高效采集、减少交互，大数据平台系统设计采用就近采集、分布存储原则，整体向上汇聚方式，实时数据可直接对接到应用系统，来实现业务的展现。数据的主控节点、分布节点、边缘节点都会行程标准化数据转化，最终实现价值沉淀和挖掘。

　　图12艾瑞咨询研究院

　　传统架构下的湖仓分体引发数据孤岛，造成实施、运维和成本问题。湖仓一体架构在数据和查询层面形成一体化架构，突破实时性和并发度、集群规模受限、非结构化数据无法整合、建模路径冗长、数据一致性弱等瓶颈。同时，平台融合AI自主学习和自适应能力，增强用数人员的分析和决策能力。

　　架构选择在从离线、在线及实时场景出发，按需选择和组合分析架构，在落地实施时，用户的分析场景又趋于融合，既有HTAP数仓方案的融合框架缩影，也有融合AP和TP场景的海量大数据分析平台，用户皆可按需选取；传统Hadoop架构和以MPP为主的数仓架构都无法真正适应云平台。Hadoop将存储和计算部署在同一物理集群以拉近与数据的距离，仅在同一集群下实现了存算分离，而MPP数据库本身存算耦合。打破传统架构下的技术异构，统一数据能力提升业务价值是其技术发展的必然趋势。

　　图13

　　06 AI服务：智能社会的核心引擎

　　图14算力时代

　　AI产业布局在生活方方面面，如智能医疗、智能金融、智慧教育、智慧交通、智能家居、智能零售等，算力最为AI技术发展的保障，反过来促进算力的技术革新。AI模型和算法对分布式、分散式的需求，以及超大规模的复杂模型处理海量数据，都需要高性能计算机的并行计算做支撑。

　　OpenAI数据显示，AI算力以每年10倍速度增长么，意味着2021年以来，大规模AI训练计算量呈指数级增长，远远快于芯片的摩尔定律。国际数据也公布，计算作为AI的关键，算力突破推动算法创新，也会促进第三次深度学习发展浪潮。

　　随着AI边缘应用发展，工业、安防、物联网、多媒体、自动驾驶、移动互联等成熟落地，AI应用会从云端走向边缘，与此同时，量子计算也会是增强新能量的思路，，融合公共算力服务、产业聚集以及生态建设，各个企业计算中心也会成为智能时代关键设施。算力发展为大数据提供了很强大的技术保障。

　　总结：

　　就全球范围而言，9大行业中，科技、金融、电信是全球数字化最高的三大领域，它的经验是：大力投资技术、数据和人才，将AI作为数字化转型的核心，采用平台经营模式，以及技术+人+能力结合体，这些经验非常值得借鉴。

　　研发要面向世界科技前沿，各行业的企业级应用，自主创新并不是一条容易的路，IT产业界从业者们，应加快建设智能化基础设施，抓住数字经济发展战略机遇，与实体深度融合，也为数字经济健康发展做出更大贡献。

　　CSDI:

　　算力+智能

　　数字时代的进化升级

　　当前，我们已经在智慧时代拐点，由巨大支撑的AI技术愈发成熟，无人机场、智能农机、智慧工业，生产效率的提升，都是算力带来变革改变未来人类生产和生活方式。它也是数字化、智能化时代的基础能源。

　　百林哲携手国内外一线技术嘉宾，微软、谷歌、阿里巴巴、百度、腾讯、蚂蚁金服、华为、字节跳动、58、携程、京东、美团、亚马逊等知名企业共同打造。

　　本次峰会，涵盖14+分会场，8+行业领袖、80+业界一线技术嘉宾，从IT发展当下多维度，呈现前沿的技术发展实践和洞见。

　　数字技术由消费领域向生产领域、由虚拟经济向实体经济蔓延，以云为基础、网为核心的云网融合数字信息基础设施，成为AI、工业互联网、大数据、区块链、元宇宙等新技术应用的承载体，未来的算力会像水电一样变成随取随用的社会公共资源。

　　参考文献：《算力时代》《数字上的中国》《弹性计算》《云网融合》

　　千帆竞渡，百舸争流，数字科技的不断创新与提升，荆棘与鲜花同在。

　　据介绍，在SSIM （结构相似性）、PSNR（峰值信噪比）和VMAF（视频多方法评估融合） 等多项评价指标上，沧海芯片大幅领先行业GPU等标品硬件。此外，在120fps的高帧率档位上，在同等画质下沧海较行业领先ASIC水平能再节省10%码率。

　　2019年初，腾讯蓬莱实验室、香农实验室联合启动编解码芯片”沧海“研发。对硬件编解码的算法、架构和工程进行深度攻关，向高画质、低延迟、低成本的“不可能三角”发起挑战。

　　基于自身在底层软硬件架构和音视频领域的多年积累，研发团队对每个模块的计算任务都作了并行拆解。通过分配不同的计算单元，从而叠加大量处理任务；为沧海芯片内置视频编码加速专用功能模块，让流水控制逻辑更纯粹，减少重复计算和分支判断，带来更低的功耗和成本。

　　沧海芯片的编码器设计中完整实现了高精度运动搜索、全率失真优化、高效自适应量化等所有主流编码工具，并融合腾讯云软件编码器码率控制等方面的领先技术，压缩率高于市面标品35%以上。

　　在硬件架构上，通过将视频预分析计算单元进一步卸载到硬件中，沧海芯片大幅减少了高密度转码场景下任务对CPU性能的依赖，将转码性能提升到更强。通过灵活的多核扩展架构、高性能编码流水线、层级化Memory布局，沧海芯片能满足高吞吐、低时延和实时性要求。

　　去年3月，沧海芯片顺利“点亮”，目前已经量产并投用数万片，在云游戏、直点播等场景中，面向腾讯自研业务和公有云客户提供服务。（文猛）

华为云Stack副总裁胡玉海表示："我们希望通过华为云Stack 8.2新版本以及成立亚太华为云Stack创新实验室，为亚太混合云市场注入新的活力，携手政企客户、伙伴加速推进智能升级，释放数字生产力。"

华为云Stack 8.2，政企智能升级首选

作为一朵部署在用户本地数据中心的可信云解决方案，华为云Stack兼顾本地部署的安全合规与公有云服务持续迭代的优势，围绕三大关键方向持续开展技术创新，为行业创造新价值：

华为云Stack三大核心创新方向

可信、有韧性的云原生基础设施

业务系统稳定运行，是企业全面云化的基本诉求。华为云Stack从六个方面持续提升云基础设施韧性，包括高可靠、多样化算力、高安全、高效存储、全互联网络和高效云管。

• 面向不同的业务场景提供从同城双活到跨地域高可用的多样化容灾方案，故障自动切换；并且支持容灾服务化和细粒度容灾，租户可按需自定义灵活的容灾策略，实现容灾即服务；

• 基于一个中心和七层防线的安全架构，构建端到端的安全防护体系，实现从被动保护到主动介入，内置的100+检测模型和50+处置脚本，可实现90%的安全事件分钟级响应；

• ManageOne智能云管平台从服务、运营和运维三个视角提供丰富的管理能力，并支持独有的多级云资源池管理，匹配复杂的政企组织架构。

丰富的云服务，让业务创新更简单

华为云Stack基于华为公有云的相同架构，保持云服务的持续迭代演进，确保用户可基于最新的能力开展数据、AI和应用的创新。

• AI开发生产线ModelArts，提供数据管理、数据标注、算法开发、模型训练以及推理部署等一整套的AI开发工具链，解决AI应用的碎片化、定制化和作坊式开发模式导致开发效率低下的问题；聚焦垂直行业AI场景，让AI在矿山、气象预测、生物医学等领域更高效落地。

• 围绕数据创新提供三大产品。通过高性能、高可靠和高安全的GaussDB OLTP数据库，帮助客户实现核心数据库的分布式改造；通过MRS提供高性能、实时的数据湖方案；通过DWS提供企业级数仓能力，支持传统的T+1 OLAP和实时的HTAP模式。

• 在应用创新方面，华为云Stack CCE容器引擎100%兼容K8S API，通过端到端的运维平台，实现应用运行状态的监控管理；通过ROMA Connect实现数据、信息和API的高效治理。

深耕行业，让优秀实践得以复制

华为云Stack基于丰富的行业云化经验，携手伙伴提供专业的服务和最佳实践，帮助用户上好云、用好云、管好云。

• 聚焦典型场景，已发布超过30个行业场景化解决方案，包括国家AI云、国家政务云、金融云等，让云平台和伙伴应用提前预集成与验证，为场景提供参考架构。

• 提供超过70个专业服务，覆盖顶层设计、设计实施、卓越运营等多个阶段，让专业经验得以复制。

亚太华为云Stack创新实验室

为更好地服务本地客户与伙伴围绕场景开展创新，华为云Stack在香港建立了亚太创新实验室。创新实验室将面向客户和伙伴开放，承担软硬件验证、POC测试和人才培养等主要职能。

亚太政企智能升级，释放数字生产力

华为云始终秉持"一切皆服务"的理念持续创新，成为全球客户信赖的品牌。在广大客户和伙伴的支持下，成长成为全球第五，中国第二的云厂商，也是亚洲新兴市场Top5中增长最快的云。

在印度尼西亚，华为云Stack混合云方案帮助当地TOP集团CT Corp建立了用户数据平台CDP，实现了25%的TCO降低，整体业务业绩上升30%。

在泰国，华为云Stack与泰国医疗水平最高的科研公立医院之一Siriraj联合开发打造智慧医院，打造了AI阅片、送药无人车、5G救护车等9大应用场景。

在中国，华为云Stack帮助工商银行构筑了4000+节点业界最大的金融数据湖，实现了包括大数据风控、实时反欺诈反洗钱等业务的核心业务100%上云。

数字化转型浪潮席卷亚太市场，云上创新已成为企业应对不确定挑战的必然选择，华为云Stack将坚持技术创新、深耕行业和亚太本地市场，与客户、伙伴一起携手推进政企智能升级，成就数字化未来。

　　会上，国家应对气候变化战略研究和国际合作中心主任徐华清指出，要把碳达峰、碳中和纳入生态文明建设整体布局，建全法律法规标准，构建有利于绿色低碳发展的法律体系。他对阿里巴巴推动低碳化与智能化融合创新的实践和探索给予高度评价。

　　清华大学建筑学院副院长、长江学者特聘教授、生态规划与绿色建筑教育部重点实验室主任林波荣认为，在碳中和机遇下，通过以人为核心的绿色发展，以低碳健康智能为主题，通过场景驱动、工程导向、问题驱使的跨学科、跨行业合作，能够为双碳目标落实贡献力量。

　　在本次峰会上，阿里云与北京绿色交易所签订合作仪式，基于能源转型、技术创新、参与者经济等双碳战略的核心支柱，共同构建繁荣、健康、可持续发展的能耗云产品技术合作，助力企业数智化绿色、可持续发展。

　　阿里云智能企业云服务总经理熊务真介绍了阿里云碳中和产品的布局和体系。阿里云碳中和产品包括：服务政府实现碳排放两看两定的产品-碳眼，通过产品实现看得见、看得清、定时间表、定路线图；服务于企业能源和碳管理的产品-能耗宝，企业通过能耗宝实现自助的算碳减碳；还有服务于社区以及校园的低碳产品-能耗宝社区，致力于培养绿色意识，让消费者更好的参与到低碳行为中。他还介绍了阿里云碳中和产品服务皖能长丰园区、汽车车企、新加坡Synagie、马来西亚EDGENTA等国内外客户的实践。

　　同时，阿里云作为国内能耗管理及碳中和技术应用领域的领跑者，坚持持续开放底层产品技术能力和商业合作资源，希望与不同行业、不同领域的优秀产品合作伙伴共建能耗云合作生态圈；输出更具竞争力的能耗管理与碳中和产品及解决方案，帮助用户核算碳排放量、科学计算产品碳足迹、制定节能降碳方案、推演规划碳中和路径，让每一个商品都有碳足迹、每一个企业和商家都能算碳减碳，用绿色科技为客户创造更大的业务价值。

　　会上，阿里云与诸多生态合作伙伴进行了签约，推出聚焦在双碳领域的集成与被集成合作的产品合作计划，共享绿色发展机遇。

虽然英特尔并未具体表示这款数据中心GPU针对的那个“不同市场”，但是外界一致认为，英特尔这是在效仿英伟达针对中国市场推出A800 GPU的举措，以顺应美国去年10月出台的对华出口高性能计算芯片的“更低I/O带宽”要求，从而能够在中国市场进行销售。

英特尔的GPU Max系列是其针对高性能计算加速设计的第一款GPU产品，基于全新的Xe HPC架构，多工艺、多芯片整合，具备5种不同工艺，晶体管数量超过1000亿个，整合了多达47个小芯片模块。

顶级型号的Max 1550具备满血的128个Xe-HPC核心、128个光追核心、64MB一级缓存、408MB二级缓存、128GB HBM高带宽内存，最高功耗600W，最多八卡并联。

即将针对中国市场推出的MAX 1450，英特尔并未公布具体的规格参数，仅表示会降低 I/O 带宽。

值得一提的是，英特尔不久前取消了Max 1350系列，这是一款112核心，96GB内存，450W功耗的GPU产品。而这款产品的取消，似乎正是为了MAX 1450让路。

英特尔表示，Max 1550原本是针对液冷设计的，但已经成功进行风冷部署，这就和Max 1350的定位产生了冲突，因此将其取消，改为再推出一款新的Max 1450，液冷、风冷均可，今年晚些时候正式推出。

另外，英特尔原计划在今年推出下一代高性能GPU Rialto Bridge，2024年再发布全新XPU Falcon Shores，同时集成x86 CPU、Xe GPU，但最近决定取消Rialto Bridge，改为在2025年直接发布Falcon Shores。

编辑：芯智讯-浪客剑

华为数据中心能源领域总裁费珍福解读数据中心能源十大趋势

费珍福表示,数智化时代,全球算力需求呈现指数级增长,数据中心迎来建设热潮。与此同时,碳中和目标下,数据中心产业的节能减排和绿色转型势在必行,挑战与机遇并存。华为基于自身实践和行业洞察,面向全球发布未来五年数据中心能源十大趋势,以趋势明晰方向,助力数据中心产业低碳可持续发展。

趋势一:低碳化

碳中和已成为全球共识和使命,驱动数据中心加速迈向绿色低碳化。光伏、风电、水电等清洁能源将更普遍地应用于数据中心,预计到2027年,绿电使用率超过50%,从源头上实现绿色低碳。同时,通过采用先进节能解决方案和余热回收等节能技术,大幅提升能源使用效率和能源回收利用率,持续推动数据中心走向低碳化。

趋势二:可持续发展

数据中心的可持续发展,主要体现在对能源、资源的利用效率以及对环境的影响等方面。在具体的衡量指标上,数据中心将从以往的唯PUE论,向PUE、可再生能源利用率、水资源利用效率(WUE)、碳利用效率(CUE)、空间利用效率(SUE)、市电利用效率(GUE)、材料回收率以及全生命周期污染物排放等多维度综合指标转变。

趋势三:快速部署

随着AI和HPC的快速发展,全球算力需求高速增长,未来5年复合增速超过50%。这类算力需求的特征与传统截然不同,它会在短时间快速爆发,以ChatGPT为例,其上线仅2个月,月活跃用户突破1个亿,这些突增的业务量对数据中心的快速部署提出更高要求,未来数据中心建设速度将从当前的12个月缩短到6个月,甚至更短。

趋势四:高密化

根据摩尔定律,芯片每2年更新一代,其性能和功耗同步大幅提升,推动数据中心从低密走向高密化。未来,随着算力和功率密度的持续攀升,云数据中心将成为主流业务场景,多样化算力协同成为常态,单IT机柜主流功率密度将从6-8KW/柜提高到12-15KW/柜@2027,超算、智算中心功率密度将提升至30kW以上。

趋势五:弹性扩容

传统数据中心建设是一步到位,初期投资大,后期扩容升级难,基础设施与IT设备迭代周期不匹配。IT设备的生命周期一般为4-5年,其功率密度基本每5年翻番,而数据中心基础设施的生命周期为10-15年。因此,未来数据中心应具备弹性升级能力,1代基础设施能够匹配未来2-3代IT设备功率演进,同时通过标准化设计,实现按需部署和弹性扩容。

趋势六:预制化

为应对传统数据中心建设周期长、运维难等挑战,预制化极简架构将成为主流。以电力模块为例,采用预制化和全模块化设计,核心部件工厂预安装、预调试,现场交付时间从2个月缩短至2周,满足业务快速上线需求。未来的数据中心从千柜级建筑到万柜级园区,采用预制化架构,建设周期从12个月缩短至6个月@1000柜,可实现快速交付和分期按需部署。

趋势七:储备一体

数据中心作为“能耗大户”,是新能源消纳和储能的重要应用场景。由于新能源发电存在间歇性和随机性,其大规模接入易影响供电稳定性,加上政策引导峰谷电价差,鼓励错峰用电,储能系统价值日益凸显。数据中心通过部署储能系统,逐步从短时备电走向储备一体化,一方面通过参与电网调频调峰,大幅提升电网稳定性;另一方面,通过削峰填谷,有效提升出电率,可多部署IT机柜以增加收益。

趋势八:分布式制冷

传统集中式制冷系统,运维复杂、故障域大、可靠性低,一旦发生故障往往影响整个数据中心的可靠运行。相比之下,分布式制冷系统针对单个Datahall配置冷源,并按需设置冗余,单点故障不影响整体运行,还具备快速交付的优势。未来,分布式制冷系统凭借灵活架构和高可靠性等优势,将逐步取代集中式制冷成为大型数据中心首选制冷方案。

趋势九:智能营维

随着数字化技术和AI技术的快速发展,数据中心规模持续扩大,运维复杂度也大幅提升,智能营维在提升数据中心资源利用率和可靠性方面发挥越来越重要的作用。其主要包括两个方面,一是通过智能运营,自动盘点数据中心资产状态,实现资产价值最大化;二是通过智能运维,实时识别故障和节能调优,进一步提升运维效率,实现预测性维护和能效最优。

趋势十:安全可信

安全性和可靠性是数据中心基础设施的重中之重。随着数字化、智能化程度的进一步提升,数据中心会更加重视硬件可靠性、软件安全性、系统韧性、安全性、隐私性和可用性。在硬件层面,基于AI技术实现从器件、设备到系统三层级的预测性维护;在软件层面,重点投入分层级防御,通过软硬结合,持续构筑数据中心安全防线。

洞察趋势,方能引领变革,站在产业绿色转型的新起点,数据中心的发展脉络正逐步清晰。面向未来,华为数据中心能源坚持以技术创新引领行业发展,以极具竞争力的产品及解决方案打造坚实的数字底座,使能数据中心产业共赢绿色低碳未来。

　　霍尼韦尔任命柯伟茂（Vimal Kapur）为首席执行官

　　“柯伟茂是领导霍尼韦尔迈向增长新篇章、再创优异业绩的最佳人选。”杜瑞哲表示，“他对公司业务、终端市场和客户需求有着长达34年的深厚经验。他拥有推动公司可持续发展和数字化战略的卓越能力，并致力于推广领先的运营系统——霍尼韦尔加速器（Honeywell Accelerator）在公司内的运用，这为他持续驱动公司以优异的业绩回报股东们打下了坚实基础。在柯伟茂的领导下，公司接下来将把霍尼韦尔加速器整合进公司运营进程并推动全球业务模式的标准化，从而赋能每个业务领域的业绩增长。”

　　“非常荣幸能在杜瑞哲及董事会的领导下担任霍尼韦尔首席执行官。”柯伟茂表示，“在霍尼韦尔工作的三十余年间，我有幸在多个业务和职能部门任职。我们的高绩效文化和杰出人才队伍让霍尼韦尔卓而不群。公司将创新技术不断推向市场，以积极的方式影响世界，这让我每天都倍感振奋。霍尼韦尔正在发挥着重要作用，让世界变得更美好，而我为担任这家伟大公司的首席执行官感到自豪和谦卑。我期待着继续与杜瑞哲及董事会携手为我们的股东和客户持续创造价值。”

　　柯伟茂于2022年7月被任命为霍尼韦尔总裁兼首席运营官，专注于领导公司开发创新解决方案，帮助客户推动可持续发展和数字化转型。作为首席运营官，他还负责领导了霍尼韦尔加速器在公司内的持续整合，并将其作为运营系统进一步推广到公司的所有工作中。在担任首席运营官之前，柯伟茂曾担任霍尼韦尔特性材料和技术集团总裁兼首席执行官。在担任特性材料和技术集团总裁兼首席执行官期间，柯伟茂领导了可持续发展业务组合的快速增长，这涵盖了循环经济、能源和环境转型、弹性运营与汇报机制等方面，包括在塑料回收领域推出创新技术并与合作伙伴推广可再生能源存储技术大规模应用于风能和太阳能，以及通过广泛的低全球变暖潜值制冷剂产品线帮助客户降低碳足迹并提高能源效率。

　　在领导霍尼韦尔特性材料和技术集团之前，柯伟茂曾担任霍尼韦尔智能建筑科技集团总裁兼首席执行官。在他的领导下，智能建筑科技集团成功推出了健康楼宇解决方案，并在三年内实现利润率增长约200个基点。

　　在领导智能建筑科技集团之前，柯伟茂曾领导霍尼韦尔特性材料和技术集团旗下过程控制部，带领该业务成功渡过了石油与天然气行业的低迷时期。任职三年间，他领导该业务实现销售额增长达6%，利润率增长超过400个基点，现金利润率提高860个基点至17%以上。

　　在此之前，柯伟茂还曾担任高技术解决方案业务部的副总裁兼总经理。他建立起以结果为导向的软件业务，并成功完成对Matrikon公司的收购。柯伟茂还曾担任其他领导职务，其中包括霍尼韦尔自动化（印度）有限公司常务董事。柯伟茂毕业于印度伯蒂亚拉的塔帕尔大学的仪器仪表专业，是一名电子工程师。

　　杜瑞哲于2016年被任命为霍尼韦尔首席运营官，于2017年就任首席执行官，并于2018年出任董事长兼首席执行官。任职期间，他领导霍尼韦尔持续大幅领跑行业水平、标普500指数水平和XLI指数水平。在杜瑞哲的领导下，霍尼韦尔的市值从2016年的880亿美元增长到2022年的1,450亿美元，年均复合增长率高达9%。在此期间，霍尼韦尔的累计股东总回报率为128%，而标普500指数和XLI指数的对应数据分别为109%和100%。公司的年化股息率从2.27美元增长到4.12美元，增幅达到82%，同期股价上涨了99%。

　　“在任职期间，杜瑞哲始终是一位真正的变革型领导。他创建了我们的工业软件业务，并设计和执行了公司的差异化价值创造框架，包括数字化、集成供应链、突破性创新、增强型SaaS产品和ESG（环境、社会和公司治理）方面的转型战略。”霍尼韦尔首席董事斯科特·戴维斯（Scott Davis）表示，“在杜瑞哲的领导下，他和团队建立的强大业务组合、流程和公司文化让霍尼韦尔的绩效标准提升到了一个新的水平。我们的业绩表现一直领先市场。我们在可持续发展解决方案方面的创新传统让霍尼韦尔独具优势。”

　　作为执行董事长，杜瑞哲将专注于支持客户关系、业务拓展、企业战略规划、业务组合制定和全球政府关系。

　　霍尼韦尔同时宣布，霍尼韦尔智能建筑科技集团总裁兼首席执行官戴瑞德（Doug Wright）将离开公司。哈必朗（Billal Hammoud）将于2023年4月1日出任霍尼韦尔智能建筑科技集团总裁兼首席执行官。他目前担任智慧能源管理和热能解决方案业务总裁。在2021年再次加入霍尼韦尔之前，哈必朗曾担任伊萨（ESAB）美国和全球制造解决方案总裁。在任职于伊萨之前，他曾担任霍尼韦尔热能解决方案业务副总裁兼总经理。哈必朗拥有韦恩州立大学机械工程专业的学士学位和工商管理硕士学位。

　　▲图源：Canalys

　　三大运营商加快织就全国算力“一张网”

　　图为西部云基地国家（中卫）数据中心中国联通数据中心机房。新华社记者 王鹏 摄

　　图为工作人员在位于贵州贵安新区的中国移动贵州数据中心机房内巡检。新华社记者 欧东衢 摄

　　当前“东数西算”工程从系统布局进入全面建设阶段，作为我国算力网络建设的中坚力量，三大运营商算力基础设施建设全面提速，全国算力“一张网”正加速织就。

　　算力基础设施建设全面提速

　　在天津市武清区高村科技创新园，中国电信京津冀大数据智能算力中心以低时延实现了京津冀网络全覆盖。中国电信工作人员介绍，中国电信将该算力中心定位为京津冀枢纽集群算力核心节点，直通中国电信骨干网，不仅承接着以京津冀为主的北方地区数据存储和算力需求，也是开展“西算”的重要网络通道，端到端网络时延在10毫秒以内，区域内数据传输2毫秒以内。

　　“未来，在算力中心全部建成后，将产生50万台服务器的承载能力，可大幅提升京津冀地区通信基础设施能力、算力水平和产业聚集效能，预计将带动大数据、人工智能等上下游产业链投资近500亿元。”上述工作人员说。

　　在祖国的西南腹地，机房设备巡检工作人员正在中国联通天府信息中心数据中心和西南（重庆水土）数据中心仔细检查着IDC机房内的每一个服务器，确保来自四面八方的海量数据经过计算、存储后可以原路返回。

　　今年1月，中国联通天府信息中心数据中心四期工程被纳入2023年四川省重点项目名单，将作为四川省2023年新开工重点项目全力推进。2月初，重庆高新区和中国联通达成合作意向，计划总投资50亿元建设中国联通西部（重庆）科学城数字创新产业基地。

　　2022年2月，“东数西算”工程正式全面启动。据国家发改委消息，截至目前，“东数西算”工程中，8个国家算力枢纽节点已全部开工，“东数西算”从系统布局进入全面建设阶段。工信部数据也显示，通过统筹布局数据和算力设施，2022年底全国在用数据中心机架总规模超过650万标准机架，算力总规模近五年年均增速超过了25%。

　　作为数字信息基础设施建设的国家队和主力军，三大运营商正加快算力基础设施建设和投资。其中，根据中国联通日前公布的2022年度业绩显示，2022年积极落实东数西算战略，完善“5+4+31+X”多级架构，加强骨干网时延领先及多云联接优势，全年算力投资达到124亿元。IDC机架规模达到36.3万架，千架数据中心覆盖23个省。

　　中国移动持续优化“4+N+31+X”数据中心布局，匹配国家枢纽节点，算力规模达到8EFLOPS，可对外服务数据中心投产达46.7万架，实现全国一级算力资源池互联互通，云专网覆盖超300个地市。中国电信统筹云、网、数、智、安及平台等多要素算力需求，持续优化“2+4+31+X+O”的泛在算力基础设施布局，规模建设京津冀、长三角、粤港澳、成渝等区域中心节点。

　　拓展算力融合创新应用

　　发展数字经济，算力是重要支撑。算力基础设施建设不断夯实的同时，三大运营商也在加快算力核心技术攻关，积极拓展算力融合创新应用。

　　在四川南充川北医学院附属医院的MDT多学科会诊中心内，专家组通过联通“5G+医疗云+远程超声”系统，远程指导了700多公里外的凉山州美姑县人民医院超声科医生进行超声操作。在广州，天翼云借助数字孪生技术助力打造的广州机场高速无感通行收费站，使车辆的最高通行速度由每小时20公里提高到每小时72公里，交易时长由4秒降低到1.65秒，智慧交通应用走进百姓日常生活。

　　中国移动则孵化了“东数西存”“东数西算”“东数西训”“东视西渲”等一批创新应用，特别是医疗数据异地存储等场景已经商用落地。数据显示，中国移动依托5G+光纤“双千兆”网络，整合全网7.8EFLOPS算力资源，开放超900项技术能力，全力服务各类客户全年超1500亿次调用需求。

　　“随着‘万物智联’进程的不断加速，百亿级的人、机、物连接持续生成海量高价值数据，推动数据处理成为全社会的普遍需求。人工智能生成内容的蓬勃兴起，加速云、边、端多层次算力需求的指数级增长，推动信息技术应用进入新一轮爆发期。”中国移动总经理董昕日前在2023年世界移动通信大会上表示，中国移动升级“新网络”，推动网络功能从“连接”为主，向“连接+算力+能力”一站式服务拓展。

　　不断涌现的算力融合创新应用，离不开算力产业创新发展。其中，中国移动构建算力网络标准，标准贡献居全球运营商第一阵营，联合产业共同打造算力网络科学装置，全面推动算力网络技术与应用创新。

　　中国电信创新推出了算力分发网络——息壤，结合自研算力调度引擎、算力资源管理平台两大基础能力，提供快速上云、按需使用算力的一站式解决方案。目前，中国电信总体算力规模达到3.1EFLOPS，预计“十四五”末达16.3EFLOPS。

　　推动算力产业生态日渐完善

　　不过也要看到，算力发展水平整体提升的同时，算力网络发展面临的挑战也不容忽视。

　　中国移动表示，当前运营商的网络优势尚未完全发挥。“东数西算”带来大量数据跨域传输，网络性能如带宽、时延、安全等能否满足要求，是“东数西算”相关业务能否规模推广，形成全新产业生态的关键，需加强“以网强算”。

　　与此同时，关键新技术有待突破，新的生态尚未形成，需加强产业引导。中国移动认为，当前产业各方的智算和超算布局虽有成网趋势，但呈“烟囱式”发展；多方在算网交易等领域开展布局，但均未规模发展、形成合力，数据安全等方面也面临挑战。算力网络发展需“算”和“网”两大学科融合创新，在基础理论、架构、材料等方面仍有诸多方向需要创新突破。

　　值得一提的是，三大运营商将进一步发挥网络优势，一方面做好底层网络规划、性能提升，另一方面，加快创新业务场景和商业模式孵化，推动算力产业生态日渐完善。

　　其中，面向未来网络和业务发展新形势，中国联通将以“算力”和智能为两大核心，持续推进无线网络演进，从云网一体迈向智算网一体创新，实现连接和计算在网络边缘的融合供给。

　　中国电信认为，2023年算力将进一步深度融合人工智能、物联网、5G、边缘计算、数字孪生等技术要素。中国电信董事长柯瑞文表示，将进一步打造安全可控的国家云基础设施，按照国家一体化大数据中心枢纽节点的建设要求，建设梯次分布、云边协同、技术融合的算力基础设施体系。推进关键核心技术攻关，增强自主创新能力。

　　产业间的协同也将进一步加强。中国移动2022年启动了算力网络技术与应用创新试验，联合产业加快实现技术标准到业务流程再到商业模式的贯通，通过标杆示范，推动创新应用规模复制。董昕说，中国移动愿与各方携手，充分发挥现有网络覆盖广、传输快、安全性高等优势，共同构建新型信息基础设施，开展下一代网络的架构研究和前瞻布局，不断降低全社会信息技术应用门槛。（记者 郭倩 实习生 杨乐雯）

PureSoftware showcases 5G Network Listening Module at Mobile World Congress 2023

网络监听模块（NLM）是自组织网络（SON）的理想解决方案，解决GPS停电问题，提供时间和频率基准，并降低部署GPS天线的运营成本。通过NLM与SON的统一，5G小型蜂窝可以根据所处环境进行自我调整和配置，防止与其他基站发生冲突。

PureSoftware创始人兼首席战略官Anil Baid表示："NLM软件解决方案将帮助我们的客户在高精度装配线、自动监控以及集中式维护和工程运营中轻松部署5G小型蜂窝。该解决方案还将支持视觉辅助产品包装、服务机器人、沉浸式娱乐以及其他更多应用。" 他补充道："通过提供符合O-RAN标准的5G解决方案，Arttha5G正在改变5G行业，使组织能够更加顺利地过渡到现代无线网络。"

PureSoftware的NLM软件以行业领先、具有成本效益的NXP LayerBee® Access LA9310硅为基础，可更快推向市场，并降低开发成本以加速推出。

"我们理解对可靠和高效网络的需求。NLM解决方案旨在支持多个行业的网络，消除昂贵的全球定位系统部署需求。在PureSoftware，我们致力于为客户提供最新的符合O-RAN标准的5G解决方案，超越我们客户的下一代网络需求"，PureSoftware高级副总裁Noy Kucuk补充道。

PureSoftware致力于为全球知名的原始设计制造商（ODM）、原始设备制造商（OEM）和电信行业参与者提供符合O-RAN标准的5G软件解决方案。适用于FR1和FR2无线电单元、集成小基站和NLM的Arttha5G软件解决方案套件使客户和运营商受益于低拥有成本、能源效率和快速上市的可能性。

iValue InfoSolutions 今天宣布收购ASPL Info Services，这是一家总部位于班加罗尔的技术服务企业，提供一流的IT和网络安全服务，以满足混合多云企业的需求，从而为业务带来革命性变革。 ASPL Info通过其遍布印度、南亚区域合作联盟、中东和东南亚地区的合作伙伴网络，推动全球企业、中端市场企业和中小企业取得成功。

iValue Adds Hybrid Multi – Cloud Services Capabilities through ASPL Info Acquisition

ASPL Info与iValue皆在2008年成立，已与120多家客户广泛合作，包括印度、阿联酋、尼泊尔、澳大利亚、马达加斯加、毛里求斯和冈比亚等多个行业和地区的领先企业。该公司拥有一支由150多名基础设施和安全专家组成的强大团队，满足客户独特和不断发展的业务需求，负责运营全天候托管SOC和NOC，并实现了令人印象深刻的年同比97%以上的SLA遵守率，以提供全面的托管IT服务、定制服务和企业工具机群，改变监控和安全态势。企业将ASPL Info视为他们信赖的长期战略合作伙伴，以实现高质量的结果、为他们的需求而精心打造独一无二打包服务产品、以及始终如一的服务体验。iValue的合作伙伴和原始设备制造商社区可以利用这一强大而广泛的服务能力，为其客户群扩展产品。

iValue Infosolutions 首席执行官Shrikant Shitole表示：「我们很高兴欢迎ASPL Info团队加入iValue大家庭，因为它加强了我们服务在托管数据中心和安全服务以及专业服务方面的作用。ASPL Info具有成熟的项目管理流程、服务交付方法、强大的SOC和NOC团队、模块化服务产品和强大的客户成功管理。

在更多的技术联盟、地域扩张以及为我们的合作伙伴和原始设备制造商提供的PS和MS业务的帮助下，这为我们提供了一个很好的机会来围绕iValue解决方案扩展和构建服务产品。 这进一步增强了iValue在以服务为主导的解决方案分发重点的市场中的独特定位。

我相信ASPL Info将深化我们与原始设备制造商和合作伙伴的互动，达到我们的核心业务，从而扩大我们的目标市场。」

ASPL Info Services首席执行官Jayanth Gojer表示：「我们很高兴与iValue这样的领导者携手合作，在过去20年中，iValue在推动网络安全、数据中心和多云领域采用尖端技术解决方案方面取得了令人印象深刻的成绩。iValue由原始设备制造商和合作伙伴组成的大型生态系统将加速ASPL Info的增长，我们将共同满足并超越客户、原始设备制造商及合作伙伴的增长需求。这与ASPL Info品牌宗旨非常一致：成为利益相关者值得信赖的团队，在每一步都赋予他们实现业务目标的能力。 

在当今日益混合和复杂的数字环境中，我们期待着向iValue的合作伙伴和原始设备制造商提供我们独特的能力，以建立真实的关系，并提供卓越的客户满意。 

近期英特尔为Aurora超算系统部署的Borealis测试系统终于上线了，将用于在全面上线之前运行系统性能评估、压力测试以及调试技术和架构，总算跨出了里程碑的一步。英特尔还发布了Borealis测试系统的视频，有兴趣的可以点击去官网观看。

Aurora将有大约10000个刀片服务器，每个都配有两个XeonMaxCPU和六个PonteVecchioGPU。英特尔Borealis测试系统与Aurora超算系统架构是一样的，配置和可扩展设置方面是相同的，只不过只有128台刀片服务器，同时CPU暂时使用的是第四代英特尔至强可扩展处理器，并不是性能更强、配有HBM的型号。据了解，其节点为八个HPESlingshot-11互连系统，采用了蜻蜓拓扑结构。

此前英特尔曾表示，Aurora超算系统旨在处理高性能计算、AI/ML和大数据分析工作负载，可以实现2ExaFLOP的峰值计算能力。整个Aurora超算系统大概占地两个篮球场大小，在正式推出的时候，预计将成为少数几个达到Exascale级别的超级计算机之一。

图源：趋势科技

网络安全公司 Deep Instinct 在 2018 年首次记录了“Mylobot”僵尸网络，该公司发现该僵尸网络具有反分析技术和下载程序能力。

每天感染 50000 台设备，“Mylobot”僵尸网络正在全球肆虐© 由 IT之家 提供

科技公司 Lumen 的 Black Lotus Labs 在几个月后也报告发现了该僵尸网络，在其博文中写道：“Mylobot 的危险之处在于它能够在感染主机后下载和执行任何类型的有效负载。这意味着它可以随时根据攻击者的意愿，下载任何其他类型的恶意软件”。

IT之家附 Mylobot 僵尸网络的相关特点：反虚拟机、沙箱和调试技术

• 使用加密的资源文件封装内部代码

• Process hollowing：一种安全漏洞，其中攻击者删除可执行文件中的代码并用恶意代码替换它

• Reflective EXE：直接从内存中执行 EXE 文件的行为，而不是将其保存在磁盘上

Mylobot 僵尸网络主要使用的代理 C2 IP 地址：

• 89.39.105.47

• 89.38.96.140

• 89.38.96.14

• 217.23.12.80

• 178.132.3.12

• 168.119.15.229

• 89.38.98.48

• 49.12.128.181

• 37.48.112.111

• 109.236.82.28

• 49.12.128.180

• 144.76.8.93

• 194.88.106.18

• 95.211.203.197

• 89.39.104.201

• 95.168.169.43

• 95.211.198.102

• 91.229.23.112

• 217.23.13.104

• 95.211.140.149

• 62.112.11.245

• 178.132.2.82

• 116.202.114.236

• 217.23.12.50

• 89.39.104.58

• 89.38.98.47

• 194.88.105.108

• 109.236.83.166

• 109.236.91.239

• 89.39.107.92

• 190.2.134.165

• 217.23.8.12

• 89.39.104.62

• 89.39.107.82

工业企业加速上云

随着工业互联网发展，云加速向工业领域渗透，越来越多企业以公有云或私有云等模式开展IT基础设施及各类应用软件建设。面向此类需求，传统工业软件厂商侧重以SaaS模式为企业提供工业云服务，云服务商和IT设备厂商则重点提供云基础设施和PaaS平台、数据库、中间件等IaaS、PaaS类产品及服务。

工业云IaaS+PaaS超400亿元，市场持续增长

工业云IaaS+PaaS即指为工业企业（制造、能源及公共事业企业）提供的IaaS及PaaS产品及关联服务，覆盖公有云及私有云、专属云模式。

2021年中国工业云IaaS+PaaS市场规模达到64.5亿美元（约合415.8亿元人民币），相比2020年增长35.2%，总体仍呈现了快速增长态势。

从产品类型上看，IaaS部分，占比超过60%。PaaS部分，在IoT、大数据和AI各类应用推动下增速更快。

从部署模式上看，公有云部分市场达到25.7亿美元（约合159亿元人民币），电商、电子采购、物流和供应链优化、智能营销等是驱动公有云应用的主要场景，生产制造相关领域应用仍以私有化部署居多。

头部厂商已经形成显著领先优势

经过多年市场发展，工业云IaaS+PaaS市场已经涌现了一批领先厂商，阿里巴巴、华为、浪潮、新华三、亚马逊云科技（AWS）、腾讯合计占据了市场半数份额。尽管厂商在IaaS和PaaS方面都有广泛布局，但相比于PaaS方面差距较难拉开（例如工业互联网平台及应用解决方案市场），不少头部厂商更多通过IaaS方面优势取得领先。

公有云部分市场头部厂商优势更为明显，阿里巴巴、亚马逊云科技（AWS）、华为、中国电信、腾讯5家厂商更是占据合计近77%的市场份额。

该项可信评估主要考察智算平台的基础资源、平台、应用三层核心能力，监控运维、安全性、高可用与灾备三大跨层能力，涉及基础资源管理、数据管理、框架管理、算法管理、监控告警、日志审计、权限管理等能力项。

数字时代到来，自动驾驶、生命医学、智能制造等领域发展迅速，超大规模人工智能（AI）模型和海量数据对算力需求不断提高，智算平台能够帮助企业突破算力瓶颈，提高计算资源利用效率，满足企业不断增长的高性能算力使用需求，成为云服务商新的发力点。

智算平台的建设面临着众多挑战，国产化AI算力自主可控要求高，需加强技术攻关，提高平台的安全性；人工智能、科学研究以及元宇宙等新兴领域快速崛起，对算力提出更多元化的要求；大规模分布式训练、异构算力的统一管理和调度效率较低，新计算任务上线耗费大量时间；网管、云管多平台共存，AI场景算力的统一分配和融合调度难度大。

天翼云紧跟市场需求，依托分布式架构的云底座和海量的计算、存储、网络资源打造智算平台，具有自主可控、高性能、算力调度赋能、统一管理调度、产业赋能等优势。

①自主可控

打造国产化能力体系，适配昇腾、寒武纪等国产主流GPU芯片，适配海光、鲲鹏等各种国产服务器，构建自主可控的智算平台。

②高性能底座

计算侧提供GPU云主机、弹性裸金属等高性能服务器；存储侧支持并行文件存储、海量文件存储、对象存储等多种存储形态，提供百万级IOPS、亚毫秒级时延，支持丰富的大容量非结构化数据保存和分析场景；网络侧提供百GE RDMA。

③算力调度赋能

提供AI任务调度、异构算力调度、数据缓存加速、GPU虚拟化等能力，支持近万亿级参数模型训练规模、3D并行分布式训练、推理加速引擎、数据加速等算力赋能调度能力，大大提升训练速度和推理效率。

④统一管理调度

云上云下多算力数据中心可统一进行管理调度，平台提供标准化运营计费、租户管理、监控运维等能力。

⑤产业赋能

根据客户的业务软件特性，为数字政府、产业金融、高校科研等行业客户提供风险低、高性能、最佳性价比的实现方案。

天翼云智算平台适用于城市治理、AI质检、搜索推荐、自动驾驶、金融、科学研究等领域，大模型训练与推理全场景支持，可提供人工智能应用所需算力服务、数据服务和算法服务，通过算力的生产、聚合、调度和释放，支撑产业创新聚集。

为了满足更多场景更多元的算力需求，天翼云基于智算平台和超算平台融合打造解决方案，为企业提供更灵活、高性能、高性价比的算力服务。

“1”个底座：以“云+智”的体系为核心，提供云计算完整产品能力、超大规模超高性能底座、精细化运营能力，为数字经济发展提供强有力的云底座支撑；“2”个平台：智算、超算平台，满足复杂业务场景需求；“3”种部署形态：智算、超算、智算超算融合三种交付形态，实现不同场景灵活交付。

未来，天翼云将继续坚持智算平台的自主研发与技术创新，推动国家人工智能战略实施，赋能实体经济实现动能转换，促进人工智能科研等领域高质量发展。

其中“N”代表通用AEC，“Y”代表特定说话人AEC，绿色越深代表指标表现越好

ICASSP AEC 挑战赛由国际音频顶级会议 ICASSP 和微软联合发起，旨在激发声学回声消除领域的研究，自第一届举办以来就吸引了亚马逊、腾讯、阿里巴巴、百度、快手、中科院、西工大等全球诸多知名企业和科研院所的参与。今年的 ICASSP AEC 也不例外，参赛队伍之多之强，使 AEC 成为 ICASSP 2023 各项赛事中竞争最为激烈的赛道之一。

ICASSP AEC 挑战赛要求各参赛队伍对 10,000 多个来自于真实音频设备和真实环境下的录音数据进行 AEC 模型训练，并根据单讲/双讲等场景中获得的主观平均意见分以及语音识别率综合评判名次。火山引擎 RTC 通过对时延补偿模块、线性 AEC模块、残留回声抑制处理模块进行优化，有效降低了 AEC 模型的复杂度，提升了回声的抑制效果。同时，通过对训练数据进行增广，使 AEC 处理框架可以覆盖更多场景的回声处理问题。最终，团队在远端单讲回声抑制、近端单讲信号保护、双讲回声抑制、双讲近端语音保护等各子场景中均发挥出色，取得总分第一的成绩。

另外，今年的 ICASSP AEC 挑战赛首次增加了特定说话人 AEC 赛道。过去，通用回声消除技术（Non-personalized AEC）在线上使用较多，特定说话人回声消除技术（Personalized AEC）则更多出现在学术研究领域。随着回声消除应用的场景越来越广泛、越来越复杂，特定说话人 AEC 也越来越受到人们关注。延续在通用 AEC 领域的技术优势，火山引擎 RTC 在特定说话人 AEC 赛道也荣获冠军。

传统 AEC + 深度学习双管齐下，解决复杂双讲场景中的回声消除难题

回声消除是音视频通话中最难的音频技术之一，而“双讲”则是回声消除应用中最复杂的场景。在视频会议、线上小班课等多人音视频通话场景中，如果近端和远端同时说话，远端的声音信号通过扬声器播放出来，又和近端的声音混合在一起被麦克风采集进去，远端就会听到回声，且听不清近端的语音内容。双讲场景回声消除比普通场景回声消除难度要大——因为既需要把远端的回声尽量消除干净，又不能矫枉过正，保护近端的语音信号尽量不被损伤。

以下是火山引擎 RTC 在双讲场景的回声消除效果。

在双讲场景中，当回声的能量远远高于目标说话人的能量（比如扬声器离麦克风太近或其他原因），就会形成超低信回比场景（比如-20db以下）。下面这段样本中，女声为目标说话人语音，男生为非目标说话人语音（回声），目标语音几乎被非目标语音完全覆盖了，回声消除挑战极大。

火山引擎 RTC 对 AEC 处理框架中的线性 AEC 模块和残留回声抑制处理模块进行了创新性优化：在线性 AEC 模块中，保护近端语音不受损伤的同时，最大程度抑制回声中的线性成分，减轻后续残留回声抑制模型的负担；在残留回声抑制模块中，基于低延时深度学习网络来抑制回声中非线性残留成分，同时在特定说话人回声消除 Track 上额外引入说话人声纹信息，在去除回声的同时也抑制非目标说话人的语音。通过以上处理，火山引擎 RTC 在超低信回比双讲场景中也取得了优秀的回声消除效果。

为线上各类互动场景提供更清晰、动听的音质体验

视频会议、在线教育、语聊房、游戏开黑、在线 KTV、“一起看”、“一起玩”……线上互动场景正变得越来越丰富，对 RTC 的技术挑战也越来越高，比如更饱满的音质、更清晰的画质、更流畅、稳定的使用体验等等。在音质方面，火山引擎 RTC 基于自研语音编码器 NICO，结合深度学习的 3A 算法、AI 降噪算法、语音检测算法等技术，不断提升音频的编码质量、抗丢包能力和处理性能，已成功为抖音世界杯“边看边聊”直播间、飞书视频会议、《Mobile Legends: Bang Bang(无尽对决)》等提供高质量的音频服务。

未来，火山引擎 RTC 还将不断探索前沿音频技术，并与业务场景高效结合，打造更具针对性的场景适配策略，持续为各类线上互动场景提供更清晰、更动听的音质体验。

点击阅读原文，了解产品更多信息：https://www.volcengine.com/contact/product?t=rtc&source=%E4%BA%A7%E5%93%81%E5%92%A8%E8%AF%A2

各种各样的AI工具也像雨后春笋一般涌现出来，令人耳熟能详的就是可以通过输入文字来“咏唱”生成图片的绘图AI或者是最近被大家玩疯的ChatGPT聊天机器人。不过现在的AI工具已经发展到可以构建一个整合多种工具的搜索引擎，还可以“每日更新”，想想就让人激动不已。

今天，我们想介绍的是一个全新的在线AI工具检索平台Futurepedia，它自称是最大的AI工具数据库，每天会更新信息的页面，就像许多图库或者线上小游戏的内容整合数据库一样。

1.jpg© 由 站长之家 提供

Futurepedia汇集了许多类别的AI工具，包括3D、艺术、语音编辑、人物创造、客服、开发工具、教育助理、时尚、有趣工具等，以及大家最熟悉的文字AI和图片生成器等。截至发稿时，Futurepedia已标注了超过897个AI工具，总共49种类别。

除了汇集工具，Futurepedia还可以为每个工具提供简单描述和免费/付费/订阅信息。检索功能可以根据是否开源、有无行动版本、API或者浏览器插件进行过滤。

Futurepedia也会对这些AI工具进行官方验证，通过验证的会有蓝勾勾标注，并会在搜索时优先排序。此外，该服务还提供谷歌帐号登录的收藏夹功能。热衷于AI功能的朋友可以关注一下。

据行业分析机构451 Group指出，目前企业拥有的 API 的平均数量超过15,000个。显然，这一数字远高于平台运营团队可以用电子表格跟踪的API 的平均数量。即使将API跟踪的责任分配给各个业务部门，考虑到API数量的惊人的增长速度，这仍然是一项艰巨的任务。

2021年，F5工程师和技术专家Rajesh Narayanan为这个问题创造了一个新词：API蔓延（API sprawl）。“API蔓延”一词的含义正如其名——即世界各地的企业中的API数量的加速增长，而这也给API的管理和防护带来了巨大挑战。这一问题有多严重？据Narayan估计，到2030年，全球部署和运行的API将超过10亿个。

现代应用在开发方式方面的变化加速了API的蔓延。微服务的兴起、用于系统内部通信的API的不断增加，以及多云和混合云架构的快速增加，都使得我们需要更多地使用API在应用之间进行通信。例如，作为容器编排的事实标准的Kubernetes就是使用API来实现所有的内部通信的。新的基础架构类型（如serverless架构）也意味着API可以在几乎所有环境中运行。同时还有更多种类的API技术需要管理——REST、GraphQL和gRPC都已被广泛使用，而更多的API查询协议也将很快出现。

更糟糕的是，网络罪犯绝对会乐于见到API蔓延。他们越来越多地将API作为他们精确攻击的目标，原因是API通常没有得到仔细的管理，而且默认配置的访问权限相对开放。

为了消除这种问题，必须以程序化、规模化的解决方案来应对API管理、发现和防护方面的挑战。不过在您能够有效应对API蔓延之前，您需要先了解该问题在您的组织机构中的严重程度。以下六个明显迹象表明您遇到了API蔓延问题。

1. 没有最近更新的API清单

API蔓延的典型症状是不知道在所有环境中都运行着哪些API，这通常是由于松散的API管理策略导致的——在这种策略下，团队无需注册仅在内部使用的API（即所谓的“影子API”）。

您的首要任务是准确盘点现有的API。但由于API的添加和弃用通常极为频繁，想要“准确盘点”就需要不断地进行统计。合理的解决方案是通过编程式的方式进行盘点并持续进行API发现，类似于网络扫描和资产发现。

从理论上讲，结构化的API审批流程也有所助益。但在现实中，对于API创建和版本管理等任务，不断“左移”的企业会想要缩减繁重的审批流程。对于这些企业来说，将API清单盘点作为CI/CD的一部分来构建流程通常是一种很好的方法，尤其是当API用于微服务和其他更现代的应用架构时。

2. 不知道每个API分别在何处运行

在现代基础架构环境中，仅仅知道API的存在还远远不够——还需要知道每个API的位置。端点可能会在不同基础架构形式的容器间互为镜像——横跨多个云平台、在混合云中，或者在像是 serverless 这样的多种服务中。

安全团队需要掌握API的位置信息，从而正确配置策略和防护措施并运行API安全测试。如果您需要在多个环境中运行API，这也会影响您对于API网关和其他API流量管理方式的选择。理想情况下，您会希望有一个适用全局的API网关解决方案，以便能够在不同环境中实现具有一致性的API流量管理和防护。

3. 无法轻松地识别API的所有者或负责人
如果您不知道API由谁负责，当API出现问题时，就不知道该找谁处理。通常情况下，当构建API的人或团队调岗或者离职时，那些对于平稳运营来说不可或缺的API就会成为“孤儿”。有时，API所有权的转移非常明确——但更常见的情况是，这个过程会被跳过或通过非正式手续完成。

为每个API分配所有权是清单盘点过程的一部分，它至关重要，因为这样可以确立问责制，帮助责任人合理地管理和防护他们负责的API。

4. 多个API在执行着类似或重复任务

当多个团队有相似但不完全相同的需求，通常会发生任务重合的情况，而且有人会说：“我们会通过构建自己的API来满足我们的需求，这样，我们就可以掌控自己的命运！”但是，拥有多个类似API会增加不必要的技术债务。因此，衡量有多少应用或服务需要使用API，并将其作为关键性能指标 (KPI) 之一非常重要。跟踪这些指标有助于最大程度地提高每个API的可重用性。整合API的另一种方法是转换到像是GraphQL一类的更灵活的形式。

5. 文档滞后超过2个版本

文档对于经验传递、新员工入职培训和组织弹性至关重要。可惜的是，编写和维护文档通常是工程师最痛恨的事情。过时的API文档通常表明API正在蔓延——因为这说明团队创建和更新API的速度太快，所以没时间更新文档——或者他们可以看似合理地这么解释他们不更新文档的行为。在最坏的情况下，过时的文档标示着其中提到的API是无人维护的孤儿。

庆幸的是，API往往有清晰定义的结构，使其易于理解。良好的API管理解决方案通常包含一个工具，用于帮助开发人员根据API规范自动生成文档。最常见的例子之一是OpenAPI规范。它使用标准格式来描述API，这样，人类和计算机就可以在无需访问源代码或其他文档的前提下发现和理解API的功能。

6. 项目由于API安全防护而延误

有好消息？安全团队会在发布前检查所有API。坏消息呢？由于API负责人在开发过程中没有遵循API安全最佳实践，或者没有进行充分的测试，因此未通过检查，代码被送回返工。还有更好的消息？制定一套一致的通用规则和最佳实践来帮助开发人员实现绝大部分的要求，并不是那么难的事情——基本方法包括了实施速率限制、加密外部流量，以及要求对密钥再生进行重新授权等。大多数企业还可以使用高级Web应用防火墙 (WAF) 或其他工具对API网关实施额外的保护，以抵御OWASP 列出的10种最常见API攻击。

更先进的组织机构拥有成熟的SecDevOps能力，可以为每个API进行威胁建模，而且还可能能够根据可以访问的数据或服务类型为不同的API指定不同的安全等级。

结论：避免蔓延是一场永无止境的斗争
以上六个迹象只是API蔓延现象的一部分预警。我们要明确一点——API蔓延是开发人员自主性和微服务DIY思维的自然产物。借助现代开发工具和像GitHub Copilot这样的代码自动化能力，构建新的API正变得越来越轻松可行。

应对API蔓延的工作没有止境。部署API管理解决方案和API网关可以发挥强大的助推作用——如果开发人员不针对API使用APIM（API Management，即API管理）解决方案，网关可能会关闭他们的API——这一要求很苛刻，但对安全防护来说很必要。

幸运的是，应对蔓延所采取的措施大多与常见的API管理方法一致。随着时间的推移，这些措施可以消除技术债务，并避免在开发过程后期或发布后通过补充的安全措施修复API，最终让开发速度得到提高。

如果说API是企业的生命线，则API蔓延是对企业健康状况的最大威胁之一。谨慎且主动的API蔓延控制措施会带来巨大的回报，并且最终会提高开发人员的满意程度。

　　根据以上报告数据推算，2022年上半年，亚马逊云科技在中国实现了IaaS+PaaS业务高达56.84%的强劲增长。

　　IDC报告同时指出，在中国企业2022年上半年使用海外公有云资源、且计收在中国的业务中，亚马逊云科技占据了近3/4的市场份额。

　　同时，在去年的亚马逊云科技中国峰会上，还发布了“连中外、襄百业、携伙伴、促绿色”四大战略举措，进一步利用亚马逊云科技全球优势和资源，更好地植根中国本地，赋能客户数字化探索与创新，助力中国数字经济可持续发展。

从2022年中国智慧城市市场分析看趋势

2022年IDC中国智慧城市的研究覆盖智慧政务、智慧交通、智慧园区、智慧应急等场景，及大数据、人工智能、数字孪生、空间信息等技术在智慧城市的应用。

从IDC的市场分析来看，中国智慧城市整体市场具有如下趋势：智慧城市受城镇化进程影响，区县级市场潜力待挖掘。

“十四五”规划预计将常住人口城镇化率从2020年的60%进一步提高到 65%，城市建设的深入带来持续的智慧化应用场景需求。值得注意的是，2022年，中共中央办公厅国务院办公厅印发了《关于推进以县城为重要载体的城镇化建设的意见》，各地相继提出了相应的实施方案，预计智慧城市市场进一步下沉至区县，相关市场的潜力有待技术提供商深入挖掘。

注重场景化应用的实用性和有效性。

目前我国智慧城市的基础设施已相对完善，包括政务云、感知体系、脑类技术平台等在内的基础性技术基座为上层应用场景提供了有效的支撑。然而，应用场景包罗万象，十分丰富， 当前的智慧城市部分场景建设缺乏实际需求支撑，实用性和有效性还有较大的提升空间。

智慧城市成为新兴技术的主战场，技术融合孕育创新场景。

目前，人工智能、空间信息技术、数字孪生、自动驾驶、5G、物联网等新兴技术在智慧城市的城市治理、民生服务、经济发展等领域加速应用，如自动驾驶示范区的建设提升了城市数字化路口等基础设施的建设。新兴技术的融合创造了新的应用，如知识图谱与遥感影像解译的融合提高空间识别的准确度、空间地理信息与数据孪生的融合为城市决策规划提供依据。

更加关注智慧城市统筹规划和持续运营。

近年来以项目建设为主的智慧城市项目呈现出“重建设轻运营”的特点，智慧城市项目的发展模式亟待向“持续运营”的方向转变。通过关注新型智慧城市总体规划与顶层设计，创新智慧城市建设运营模式，建立智慧城市的标准规范、绩效管理、发展评价体系，推进智慧城市规划、建设、运营的一体化，建立起智慧城市长效发展的运营机制。智慧城市的运营将有效提升城市的经济效益及社会效益，促进城市内循环。

中国智慧城市需重点关注的技术和场景：

数字孪生城市：

IDC认为，数字孪生技术是仿真模拟和可视化技术在数字化转型组织中的扩展应用，而目前数字孪生城市是未来智慧城市建设新阶段中的重要特征。数字孪生城市应具备“物理-数字空间的精准映射”、“物理-数字空间的实时联动与交互”以及“城市要素全生命周期管理”这三个方面的能力或特点。目前我国正不断推动数字孪生技术在智慧城市建设方面的应用，“十四五”规划更确提出要“探索建设数字孪生城市”，为数字孪生城市建设提供了国家战略指引。

城市人工智能：

人工智能仍将是智慧城市建设中的重要内容，目前城市人工智能的应用以智慧安防、城市管理、城市治理等场景为主，智慧应急、智慧交通、智慧水务、智慧能源等场景对人工智能技术的需求也明显增多，结合城市应用场景的算法种类明显增多，进行横向多事件维度及纵向多时间维度的关联，复杂场景的推理明显增多，人工智能将赋能更多城市场景。

智慧园区：

智慧园区作为智慧城市的缩影，政策推动、客户需求以及技术进步使得智慧园区数字化加速，也为技术供应商带来更多机会。智慧园区已经从单一的信息化建设转变为从规划到建设运营的一体化服务，从传统的基础设施建设、物业管理等转变为包含产业服务、企业服务、人才服务等在内的全方位可持续运营服务。同时，需要关注智慧园区与产业发展的良性互动，智能化依旧是智慧园区的建设重点，低碳绿色化是智慧园区发展必然的趋势。

城市智能交通：

中国的城市智能交通发展的趋势与全球基本保持一致，越来越多的解决方案提供商和最终用户开始重视软件和数据在智慧化应用中给整体城市交通出行安全和效率带来的提升。交通硬件市场在中国城市智能交通的整体市场的占比依然保持在较高水平，但以数据和软件为核心的平台级和应用级解决方案市场的比重在迅速扩大。同时，数据在城市智能交通中的价值进一步显现。

从2022年中国智慧城市市场分析看趋势

IDC中国智慧城市十大预测

近日，IDC发布了《IDC FutureScape：全球智慧城市2023年预测——中国启示》，综合考虑影响智慧城市投资的全球驱动因素，如颠覆风暴、网络安全风险、人工智能、生态创新、元宇宙、ESG、一切皆服务等，总结出中国智慧城市市场的十大预测，内容涵盖云、人工智能、安全、数据共享、数字孪生、元宇宙、环境可持续发展、交通、水务等方面。

IDC 2023年中国智慧城市十大预测具体内容如下：

预测一

气候危机

到 2023 年，尽管在气候跟踪和智能分析，及绿色采购方面做出了一些努力，但是中国35%的城市仍受到全球能源和气候危机的影响。 

预测二

零信任与人工智能

到2024 年，零信任架构逐步采用，中国20%的大中型城市将使用人工智能技术，来提升感知能力，以及赋能网络安全解决方案。 

预测三

云与托管服务

到 2024 年，由于技术人员持续短缺，中国75%的地方政府将重新调整财政预算和组织分工，增加对云和管理服务的支出。 

预测四

数据共享

到 2023 年，中国30%的部、省、市政府将搭建数据平台，在政府、企业和公众之间的数据共享，以改善流程和用户体验。 

预测五

人工智能辅助技术

到 2025 年，中国60%的人口超过10万的社区，为保证公平性和包容性，至少部署了一种以上的人工智能辅助技术，提供从多语言到无障碍服务。  

预测六

建筑工程行业生态

到 2026 年，中国50%的大中城市将与 IT、建筑、工程和房地产公司组成行业生态，分享数据、应用和专业知识，以解决环境可持续发展（ESG） 问题。 

预测七

多式联运中心

到 2026 年，中国超过50%的大城市将部署多式联运中心，以促进便捷流动、健康和可持续发展及普惠。

预测八

数字身份认证

到 2024 年，中国60%的大城市和 80%的省将提供数字身份认证，以提高服务的访问安全性。 

预测九

数字孪生水务

到 2025 年，受缺水和极端天气的阴影，中国40%的大城市将建设水务数字孪生平台，以监测管理水资源的供应、质量、弹性，及用水习惯的变化。 

预测十

元宇宙服务

到 2027 年，中国15%的城市产品和服务将以元宇宙或增强现实的方案提供，改变服务交付、规划、模拟仿真，以及互动方式。 

IDC中国智慧城市市场规模预测

根据2023年1月发布的《IDC 中国智慧城市建设情况及趋势分析，2022-2026》报告，2022 年中国政府主导的智慧城市 ICT 市场投资规模为 214 亿美元，其中硬件产品投入达到 81 亿美元，占总体投入的 37.9%；软件投入为 51 亿美元，占总体投入的 23.8%；服务投入为 82 亿美元，占总体投入的 38.3%。IDC 预计，到 2026 年，中国政府主导的智慧城市 ICT 市场投资规模将达到 389 亿元人民币，2022–2026年的年均复合增长率为 17.1%。（备注：IDC定义的智慧城市市场包括智慧政务、智慧应急、智慧交通、智慧校园、智慧环保、智慧警务等子市场。）

预测1：2023年IT支出将保持强劲势头

在数字化转型需求的推动下，IT支出将继续保持强劲势头。尽管经济发展预测并不乐观，但我仍然认为企业会继续将数字投资放在首位。企业明白，消费者和客户已经开始要求、并依赖高速网络来传输数据，提高员工生产力，以及越来越多地使用边缘计算。与我的观察一致，Gartner分析师也预测2023年的技术支出将增加5%以上。

预测2：行业将联合发展早期多云架构

行业将联合发展早期多云架构。多年来，VMware都在构建一个强大的多云架构，我认为这种架构最终将在整个行业中占据主导地位，并在2023年成为主流。这个变化将促使我们彻底改变设计平台和应用的方式。云平台团队的重要性越发凸显，其负责开发新技术，以支持跨云服务和多云应用。同时也强调了DevOps和DevSecOps等实践的重要性，其负责创建、管理和保护现代化应用，以及所有相关事务，比如服务网格、事件驱动型应用、API和软件供应链安全等。行业需要整体团结起来，携手改进集成、互操作性、安全、边缘服务等方面的标准。我们已经在行业白皮书和各种活动中看到了此类合作的风向。

预测3：数字化转型将开始重视能源效率

我们将看到企业数字化转型开始高度重视能源效率。正如我在前两个预测中所说，企业对高速多云服务的需求正在不断增长，但电力成本也会随之增长。事实上，全球信息通信技术（ICT）部门的用电量约占全球总用电量的7%。

数据中心人工智能运维（AIOps）最适合用来控制能源成本（以及应对气候变化挑战）。AIOps可以使用机器学习模型将工作负载整合到数量最少的服务器上、自动结束僵尸进程、在需求低迷的时间段关闭服务器等等，从而节约能源和控制成本。虽然AIOps本身并不是什么新技术，但我预测这个应用场景可能会引发新一轮热潮和相关研究。

预测4：今年将是AI发展里程碑式的一年

AI将在技术发展中发挥更重要的作用。ChatGPT成为了大家耳熟能详的网络热词，这是一个使用OpenAI GPT-3深度学习语言模型的机器人程序。任何人都可以在ChatGPT中使用自然语言提问，它可以为几乎任何领域的问题提供详细的答案，甚至能在几秒钟内写出一篇文章。ChatGPT3在发布后五天，用户就突破了一百万大关，这个数字一般需要初创企业花费几个月、甚至几年的时间才能达到。

除了帮学生写作文、生成工作描述和回答古怪问题以外，ChatAI的其他用途也将在未来一年得到更多关注。一些早期用户已经尝试将其作为调试工具，并对结果赞不绝口。ChatAI可能成为实用的低代码和无代码开发工具。这项技术还需要几年才能成熟，不过毫无疑问，我们将在2023年更加清楚地认识到成熟的AI将如何以及在哪些方面对行业造成影响。尽管能够稳定且大规模采用该项技术的系统要到几年后才会出现，但2023年依然是对AI具有里程碑式意义的一年。

预测5：安全将成为焦点

安全问题将成为焦点。随着数字化转型的持续升温，企业对数据固若金汤的安全要求不断提升。在过去一年，我写了很多关于软件供应链安全的文章，预计这将继续成为行业热点。在未来一年，人们也会越来越关注加密问题。从6月28日起，AWS将不再支持TLS 1.0和1. 1版本。即便它继续支持TLS 1.2，这个TLS版本只有在去除弱密码和算法后才能被认为是安全的。所有这些变化（再加上NIST敲定新的量子安全算法）正在使加密敏捷性成为一项至关重要的业务要求。同时，人们对VMware加密敏捷性研究以及诸如Zero Knowledge Proofs等其他新安全方法的关注越来越多。

【本文作者 Kit Colbert，VMware首席技术官】

然而2022年，这些存储芯片也失血严重，由于价格暴跌，韩国的芯片出口也遭遇压力，1月份半导体出口额同比骤减44.5%，半导体出口已经连续5个月同比缩水，且跌幅比上个月的27.8%更大。

这也拖累了韩国整个出口，1月出口同比减少16.6%，为462.7亿美元，进口同比减少2.6%，为589.5亿美元，由此韩国贸易收支出现126.9亿美元逆差，创单月最大逆差纪录。

这是继1995年1月至1997年5月之后，韩国时隔25年首次出现连续11个月贸易收支逆差的局面。

即便存储芯片出口严重下滑，但是韩国并不打算就此停止，2023年的投资依然会加大力度，韩国产业通商资源部的数据显示，芯片等10大韩国制造业今年计划进行100万亿韩元的投资，与去年持平。

具体来说，各行业韩企计划投资规模分别是半导体47万亿韩元、汽车16万亿韩元、显示器14万亿韩元、电池8万亿韩元、钢铁4.8万亿韩元、石油化学4万亿韩元和造船2万亿韩元。

作为韩国经济支柱的半导体行业，投资力度占了半壁江山，哪怕价格下滑还止不住，但投资力度依然不减。

这一战略合作将谱写出怎样的行业传奇？199IT有幸聆听了甲骨文公司全球副总裁、NetSuite 大中华区总经理叶天禄与友达数位总经理赵丽娜的精彩分享。

（图：甲骨文公司全球副总裁、NetSuite 大中华区总经理叶天禄（左一）

与友达数位总经理赵丽娜（右一）签署战略合作）

友达与Oracle的三次结缘

早在20年前，双方从Oracle第一代ERP产品开始结缘。项目是本地部署，解决ERP、财务、生产等管理问题。

从当初全球显示屏龙头企业，发展到涵盖显示科技、 系统解决方案、智慧制造、医疗照护与绿色能源等领域的综合服务商，友达集团旗下的多家子公司、分公司、新业态、出海企业需要新一代灵活全面快速的云ERP。友达采用了Oracle NetSuite云ERP，这是双方的第二次合作。

友达数位是友达光电以全球化布局的智慧工业服务全新事业。在智改数转的浪潮中，双方发现各自在生产制造和运营管理方面能够优势互补，相互融合形成全面的解决方案，为更多的中国制造企业提供服务。这是友达与Oracle第三次结缘的契机。

三次合作，友达对Oracle 的信任度以及对系统认同度都非常高。

叶天禄坦言，当服务有智能制造需求的客户时，Oracle 主要能够提供的是ERP、运营、管理层面的支持。智能制造工厂更需要机器设备管理、IoT、制造执行系统(Manufacturing Execution Systems，MES)等层面的支撑。友达是智能制造行业专家。

叶天禄形象地比喻，双方的合作，是大脑、心脏与手、脚的合作。如果说Oracle NetSuite系统是大脑和心脏，那么友达智汇就是手和脚，没有友达智汇，Oracle NetSuite就无法触及制造业客户的落实层面。

赵丽娜强调，基于友达自身智能制造实践的最佳经验，结合Oracle在企业级数字化经营管理的经验，强强联合未来一定能为更多企业的数字化转型赋能。 

Oracle NetSuite在制造行业的独特优势 

在谈及Oracle NetSuite在制造行业的独特优势时，叶天禄表示，中国是制造大国，且已经进入升级的状态。在国家发展的宏图之下，制造业的升级需要自有的品牌。

中国自有品牌制造业的兴起，不止是制造和生产这么简单，它们大部分都是工贸一体。意味着不仅自己生产，自己的品牌还要要出海销售，所以它们的重心不仅仅是生产制造，更重要的是一些帮助其贸易、批发、分销、 海外零售、海外分公司管理。

因为是自主品牌，不止是代工，它们也会有很多研发的项目，所以项目管理也是非常重要的。在云ERP领域，一个系统能够做到除ERP以外，能够做到贸易、批发、分销、销量和项目管理，现在只有Oracle NetSuite能够做到。

Oracle NetSuite在中国发展如此之快。首先是抓住了国家制造业升级的契机，来服务这些自有品牌的制造业的发展。

第二点，得益于Oracle NetSuite的生态。Oracle NetSuite坚信生态共赢，除了从ERP到贸易、批发、分销、销量、收入管理、 电商等功能外，更强大在于有一个PasS平台，这个平台允许生态合作伙伴可以在上面开发自己的应用。或者把自己已经成型的应用，跟平台做无缝集成。就比如和友达智汇的合作，友达有非常多的关于智能制造工厂的应用和功能。都可以通过Oracle NetSuite PasS平台，做无缝集成。

叶天禄认为这两点能体现Oracle NetSuite在中国智能制造升级的大趋势之下的独特优势。

从MES到MOM 友达智汇与Oracle NetSuite聚焦新能源、医疗、汽车三大赛道 

友达智汇智能制造解决方案以制造执行系统MES(Manufacturing Execution Systems)为主体，延伸到制造运营管理体系MOM（Manufacturing Operation Management）。

赵丽娜表示，中国制造业正在蓬勃发展中。友达智汇与Oracle NetSuite团队在深入调研后决定将新能源、生物医疗、汽车电子这三大赛道作为战略合作的起点。

在国家的双碳战略的指引下，基于整个新能源赛道，友达智汇与Oracle NetSuite将共同构建新能源智能制造解决方案，为新能源产业的发展提供非常好的支撑。

生物医疗是中国重点发展的制造业新板块之一。随着国内的大面积应用，生物医疗已经从早期的研发创新逐渐走向大规模生产制造的过程。大部分生物医疗公司缺乏大规模制造的经验。 友达智汇和Oracle将基于全球化的经验，赋能国内生物医疗企业的全生命周期发展。

中国从用车大国到汽车制造大国，无论是新能源汽车还是新式车型，中国汽车制造发展成为全球智能制造的重要赛道。友达智汇的智造经验与Oracle企业级的数字化系统经验融合，可以帮助更多汽车产业链上下游企业得到非常稳健的数字化基础支撑。

叶天禄表示，Oracle NetSuite过去在这三个赛道已经服务了100多个客户。这些客户一开始所需要的是简单的财务管理、ERP管理。随着他们成长之后，更加需要生产更加精细化、智能化。Oracle NetSuite能够给他们提供这些附加价值。在友达智汇加入之后，Oracle NetSuite将结合双方的经验将完美的解决方案提供给客户。

制造业数字化转型深化的关键点

赵丽娜介绍称，作为友达双轴转型策略中的重要一环，友达智汇主要为制造企业提供数字化转型和体系的支撑。迄今为止，友达智汇已经服务了700多家客户。客户的行业、类型、体量都不尽相同。依据友达的经验，数字化转型过程中有三个关键点：

第一点：数字化转型的关键点来自于人和组织。如果人的能力没有得到培养，纯粹使用技术转型的效果一定是事倍功半的。

友达智汇沉淀了大量的方法论，尤其是激励体系、全员生产维护TPM管理体系、技术知识管理体系TKM ，这些工具不是买回去就万事大吉了，最重要的是员工学会如何去使用这些工具。

第二点，数字化转型需要全员参与。很多公司都过于依赖IT技术部门或者部分厂商提供的技术支持，这形成不了企业的核心能力。

友达提供的很多数字化平台，譬如UAD program（人人都是系统开发者），帮助很多企业构建低代码平台，教会企业的员工自己写APP、做大数据报告，培养员工的AI能力。数字化转型，是企业全员参与而非少数人参与的转型。

第三点，数字化转型蓝图规划非常重要。一个企业的数字化转型并不是短期能够完成的，甚至企业不断发展的全生命周期过程中都要经历不断的蓝图规划升级。从点到线及面来实现。

赵丽娜指出，很多企业早期做数字化转型就是头疼医头脚疼医脚，甚至以为上了一个自动化方案就结束了，这些远远不够。数字化转型是一个系统工程，而这个系统工程源自于蓝图设计。只有基于蓝图一步一步实施落地才能衍生出扎实的数字化架构。

未来合作友达智汇和Oracle NetSuite形成创新突破

对于双方未来的合作，赵丽娜认为友达智汇和Oracle NetSuite在三个层面可以形成创新突破。

第一个是制造管理和企业经营管理的结合。Oracle NetSuite 的ERP主要集中在企业经营管理层面上，友达智汇则主要侧重于生产制造管理层面。大家在各自领域都有非常丰富的经验，也是强强融合的连接点。

第二是知识体系和流程的融合。友达智汇更多是在生产知识体系上的沉淀，Oracle NetSuite 则能够帮助企业建立非常稳健的流程基础。友达智汇的知识体系搭配Oracle NetSuite的流程管理，能够为企业的数字化转型给予非常完整的内核支撑。

第三是行业赛道的布局。Oracle在ERP赛道，尤其Oracle NetSuite在云端的主赛道布局是非常好的学习对象。作为智能制造解决方案服务商，未来在整个行业赛道市场化的布局上，友达智汇将与Oracle深度融合，借助Oracle以往市场渠道的布局，将双方的能力叠加在一起，可以实现快速加持的作用。

叶天禄则表示，友达智汇是智能制造领域的专家，Oracle 是软件和云端的专家，Oracle 对软件和云的研发，投入非常大，驱使Oracle 在软件和云方面领先全球。最近几年的财报，Oracle NetSuite的表现非常亮眼，包括获客率，专利等都有很好的增长。

“Oracle NetSuite提供云解决方案，但不是制造业的专家。友达才是，我们希望从软件和云领域领先的地位上，能够赋能友达，Oracle NetSuite坚信以后所有的解决方案都会在云端，向SaaS 的方向去推进。Oracle NetSuite希望从基础层面能够赋能友达，加强他们在制造业的专业度，共同服务好制造业的客户。”叶天禄说道。

题后记

在专访行将结束之际，199IT问两位负责人对新的一年的期许。叶天禄感慨2022年很多客户企业经营得非常艰难，但因为管理有方基本都挺了过来。最让叶天禄振奋的一个消息是长三角众多企业抱团包机出国抢单。叶天禄认为，2023年中国企业将是浴火重生，勇创高峰。通过Oracle NetSuite更高端技术和高端管理，能够让更多企业更高效、更高质量地全球抢单。

赵丽娜认为，危机和机遇永远并存。友达智汇和Oracle NetSuite真正在做的是数字化赋能体系，希望双方的强强联合，能够数位赋能，智绘未来，用智慧的能力帮助更多的企业绘画出更有竞争力的未来。

钦州自动化集装箱码头是中国的一个大型码头，是世界上第一个U型全自动化码头，该码头的所有设备均为无人操作。CyberLogitec以在半自动集装箱码头积累的ARMGC（自动化轨道起重机）和STS（船到起重机）技术研发知识为基础，成功提前部署了I-AGV（智能引导车）程序。

钦州自动化集装箱码头自启用以来，一期运营两个泊位。在2023年底二期泊位扩建之前，CyberLogitec将持续关注BGPG在全自动化码头所追求的安全水平，开发先进的功能，比如基于AI的智能预测计划和操作，以实现高生产力和低成本运营，提高码头生产效率。

CyberLogitec副总裁Jeong Min Son表示："CyberLogitec部署全自动化码头的技术能力已经在BGPG项目中得到了充分的检验。为了给各种类型的设备和码头操作程序提供快速稳定的供应，顺应全球港口码头的发展趋势，CyberLogitec将率先部署智能码头操作系统。"

美国滥用半导体技术限制也让合作伙伴感受到压力，韩国科学技术院KAIST教授Kim Joung-ho日前表示韩国企业也需要掌握芯片核心技术，特别是先进工艺，3nm将成为改变游戏规则的关键。

韩国半导体目前强势的地方是存储芯片，其中内存、闪存都是世界第一，三星、SK海力士两家公司占了全球75%的内存芯片份额，闪存芯片份额加起来也超过50%了。

Kim Joung-ho教授指出韩国需要加强的还有先进工艺，晶圆代工能力要尽快赶超台积电，其中3nm工艺的商业化能力可能是关键，有可能改变游戏规则，还有就是先进封装，一条龙的服务让厂商获得更多机会。

此外，Kim Joung-ho教授还表示，政府部门也要行动起来，普及科技知识，营造良好的商业环境，培训芯片行业技术人才等等。

追上台积电 韩国教授放话：3nm工艺代工将改变游戏规则© 由 快科技 提供

据中汽协公布的2022年1-11月累计汽车销量数据，达到2430.2万台，同比增加3.3%；预计2023年汽车总销量能突破2760万台，同比增长3%——其中，预计2023年乘用车销量2380万台，同比增长1.3%；预计商用车销量380万台，同比增长15%；预计新能源车销量900万台，同比增长33%。

对汽车企业来说，近两年汽车市场变化诸多。一方面是钢铁、铜等原材料价格的持续上涨，另一方面，消费者在汽车信息接收方面的习惯也有所改变。

过去，汽车消费者往往只能通过线上汽车论坛，线下车展、4S店了解汽车信息，但随着小程序、APP等私域玩法的兴起，消费者接触汽车信息时有了更多选择。

正因如此，汽车企业如果还是抱着原有“等待消费者主动上门”的销售逻辑，将不再具备市场优势，只有主动将信息触达目标人群，并全链路数字化追踪消费者需求动态，才能抢占市场先机。

但汽车行业的营销场景，如何实现高效数字化？

过去一年，火山引擎数智平台VeDI和领克汽车尝试跑出一套完备的车企数字化营销方案。

领克汽车，是由吉利汽车、沃尔沃汽车和吉利控股集团合资成立的新时代高端品牌，在过去的多年时间里，其整体在线用户数约160万，车主60万，是国内汽车市场的佼佼者。

伴随着数字化的迅速发展，领克汽车开始思考企业数字化营销的模型，但在建设之初，却遇到了不少问题。

首先是底层数据，尽管在过去的多年时间里，领克汽车沉淀了一大批用户数据，但数据缺乏归类和整理，对于传统的结构化和非结构化数据的存储和计算没有收拢到统一的数据中台中，以至数据没办法被高效调用。

其次，虽然有底层的数据沉淀，但上端的数据可视化和数据呈现依然很难做到，对领克汽车而言，其不具备将底层营销数据呈现成的业务线索的能力。

除此之外，还有在用户层面的专业运营能力，比如标签、用户分类、精准营销等等，对领克汽车而言，“开始就有点难”。

好在，火山引擎数智平台VeDI为其提供了不少帮助。

总体来说，火山引擎数智平台VeDI为领克汽车提供的是一套集合APP咨询+客户数据平台VeCDP+增长营销平台GMP的综合解决方案，通过方案的接入，领克汽车可以直接实现从底层数据打通到上层数据应用，再到私域流量转化的全链条通路。

具体来看，客户数据平台VeCDP解决的是数据归集和数据呈现的难点。即火山引擎的做法是打通数据底层，接入15个系统数据源，彻底解决数据孤岛问题，同时将数据加工成用户标签，实现对用户的精准洞察及用户分群。

而增长营销平台GMP则解决的是前端的业务运营难题。即基于火山引擎增长营销平台GMP，领克汽车可以实现差异化及自动化的用户运营，针对不同人群进行差异化营销。

据此前媒体报道的数据显示，在这项解决方案部署后，领克汽车通过VeCDP和GMP节省了超过70%的活动运营人力成本，活动效率大幅提升。

目前，火山引擎数智平台VeDI的这套面向汽车行业的营销解决方案，可根据不同汽车企业的多场景业务痛点，进行多款产品自由耦合，并在包括领克汽车等在内的多家头部车企获得实践。

同时，为了更好地服务整个汽车行业，帮助应对2023年市场新变化，现阶段火山引擎数智平台VeDI特别设计了「“5事7计”汽车数字化营销能力在线评分表」，免费为汽车企业提供数字化进度评估服务，并可在此基础上进一步帮助汽车企业了解数字化进程中的核心问题归类及对应解决方案。

但目前的研究工作都基于平面结构的 IGZO 器件，形成的 2T0C 单元尺寸（大约 20F2）比相同特征尺寸下的 1T1C 单元尺寸（6F2）大很多，使 IGZO-DRAM 缺少密度优势。

针对平面结构 IGZO-DRAM 的密度问题，微电子所微电子重点实验室刘明院士团队在垂直环形沟道结构（Channel-All-Around, CAA）IGZO FET 的基础上，研究了第二层器件堆叠前层间介质层工艺的影响，验证了 CAA IGZO FET 在 2T0C DARM 应用中的可靠性。

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▲ CAA IGZO FET 的截面电镜图及转移输出曲线

经过优化后的 IGZO FET 表现出优秀的可靠性，经过 10000 秒栅极偏压应力稳定性测试后（包括正偏压与负偏压条件），阈值电压漂移小于 25mV，进行 1012 次写入擦除操作后没有表现出性能劣化。该研究成果有助于推动实现 4F2 IGZO 2T0C-DRAM 单元。

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▲ CAA IGZO FET 的可靠性测试结果

IT之家了解到，基于该成果的文章“Inter-Layer Dielectric Engineering for Monolithic Stacking 4F2-2T0C DRAM with Channel-All-Around (CAA) IGZO FET to Achieve Good Reliability (>104s Bias Stress, >1012 Cycles Endurance)”入选 2022 IEDM。微电子所硕士生陈传科为第一作者，微电子所李泠研究员、耿玓副研究员为通讯作者。

以色列安全公司Hudson Rock的联合创始人Alon Gal认为，黑客将利用刚刚泄露的Twitter数据库来攻击加密账户，入侵高知名度和政治账户，渗透到具有良好用户名的账户中，并对没有使用Twitter专用电子邮件的账户进行攻击。他说："不言而喻，世界各地的机构也会利用这个数据库来进一步伤害我们的隐私。"

据《华盛顿邮报》报道，这些记录很可能是在2021年底利用Twitter的一个漏洞编制的，该漏洞允许掌握电子邮件地址或电话号码的外部人士在Twitter上找到任何与该信息相匹配的账户。这些查询可以自动化，以检查无限数量的电话号码和电子邮件地址。

Twitter在去年8月说，它在2022年1月通过其错误报告奖励计划了解到这个漏洞，而这个漏洞在许多月前的代码更新中被错误地引入。这个漏洞后来被黑客利用，他们被发现出售Twitter账户的手柄和相关的电子邮件和电话号码。

新的泄漏似乎也与一个网络犯罪团伙有关，该团伙在12月初获得了约4亿Twitter用户的数据，并要求20万美元的资金来删除这些文件。爱尔兰数据保护委员会宣布，它正在调查早前的泄露事件，并补充说可能违反了《通用数据保护条例》。

Twitter公司尚未就此事发表评论。

亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建表示，数据是整个应用程序业务逻辑的核心，几乎是每个组织数字化转型的基石，但处理数据非常棘手，这也是亚马逊云科技一直致力于建设一个云原生数据战略的原因。

亚马逊云科技一直在数据存储和分析、机器学习方面创新，亚马逊云科技希望提供的所有工具，能够帮助客户在整个数据全生命周期从存储到最后的AI人工智能，在每个环节都能帮助用户把数据利益最大化，通过提供完整全面的数据解决方案，可以帮助客户更安全、更高效地去挖掘数据价值。

构建云原生数据战略

亚马逊云科技一直在数据存储和分析、机器学习方面创新，亚马逊云科技提供了一个端到端的数据战略，帮助客户从数据的摄入、存储、查询、分析，到可视化的展现，以及到人工智能，在各个方面通过安全、合规的方式帮助客户实现数据的共享和输出。

企业如何构建云原生的数据战略？陈晓建认为，第一，需要建立一个面向未来的数据底层基础设施。第二，需要实现一个跨组织的数据一体化融合。而数据不在是一个个烟囱式的孤岛，而是一个完整的打通的大的数据库。第三，希望能够通过教育和工具，来实现数据的普惠化，来降低数据使用的门槛，让更多的人可以从浩瀚的数据中获益。

而第一点至关重要。建立一个面向未来的数据底层基础设施，需要从四个步骤入手。

第一，应该具备适用于所有适合工作负载和任何数据类型的合适的工具，以及让你能够适应不同不断变化的需求和机会。

第二，应该能够持续优化，来跟得上用户业务的发展所带来更多的数据和业务规模，并能够保持一个高的性能。

第三，也能够去面对客户日益复杂的业务逻辑提供尽可能多的工具，帮助用户在整个数据使用过程之中降低门槛、降低复杂性，提升他们的使用效率。

第四，应该具备最高级别的可靠性，因为用户的数据对用户的业务来说是至关重要的。

亚马逊云科技的安全创新之道

亚马逊云科技帮助客户处理海量的请求，同时追踪和监测千万亿量级的事件（15个0），需要从中找出可能的威胁事件并解决他，并快速让全球所有的客户受到同等级别的保护。

安全是亚马逊云科技的Job Zero，从未停止脚步，在云自身的安全和云中的安全上持续创新。

亚马逊云科技树立了安全的四大目标，帮助企业提高整体安全态势：1、帮助用户快速提升安全水平；2、降低安全的成本；3、减少安全事件的处理时间；4、提高企业安全的效率。

亚马逊云科技安全合规责任共担模型：亚马逊云科技负责云平台的安全，从硬件到软件，从外到内。客户负责他们在云中所运行的内容的安全。首先亚马逊云科技持续在基础设施和服务层面投入，这些基础设施和服务层面的安全用户可以直接继承和使用。使用亚马逊云，客户可以在最安全的全球基础设施上进行构建，用户始终拥有自己的数据，并且能够加密、移动以及管理保留这些数据。在亚马逊云科技的数据中心和区域互连的全球网络中，所有的数据流动在离开安全设施之前，都经过物理层自动加密。

自研芯片、云原生、HPC 独步全球 亚马逊云科技加速底层技术创新

2022 re:Invent在底层架构服务方面的更新包括三个方面：1，极致性能的自研芯片战略；2，极速构建的云原生应用；3，面向极限未来的HPC需求。

从2006年开始到现在，亚马逊云科技已经有 600+ 种实例选择，几乎适用于所有工作负载，支持多种操作系统，计算平台，包括Intel， AMD， Nvidia，ARM，FPGA，ASIC，高主频，大内存，各种存储介质，高性能网络，还有裸金属服务器。

亚马逊云科技自研芯片团队Annapurna labs 在过去10年的持续创新，形成了三条自研芯片的产品线：四代虚拟化定制芯片 Nitro；三代基于ARM 架构的通用处理器芯片Graviton；两款用于机器学习的训练和推理的芯片。

2022 re:Invent新发布了Nitro V5。Nitro V5 的晶体管数量大约是上一代Nitro芯片的两倍。Nitro V5 每秒的数据包能力提高了60%，延迟减少30%，每瓦特性能提升 40%；

新发布的Graviton3E 处理器，它是 Graviton 3 家族的最新成员，专门为浮点和向量指令运算而优化，这在高性能计算工作负载里非常重要；相比于 Graviton3 实例，Graviton3E 在 HPL（线性代数的测量工具）上性能提升35%，在 GROMACS（分子运动）上性能提升 12%，在金融期权定价的工作负载上性能提升 30% ；

新发布的C7gn实例：配备了新一代 Nitro V5 和 Graviton 3E 的Amazon EC2 C7gn 实例，在 EC2 网络优化型实例中具有最高的网络带宽和数据包处理性能，而且功耗更低；与当前一代网络优化型实例相比，提供高达 200Gbps 的网络带宽和提高 50% 的数据包处理性能。C7gn实例适用于网络密集型工作负载，如网络虚拟化设备（包括防火墙、虚拟路由器和负载均衡器等）和数据加密业务等。

亚马逊云科技自研芯片中的第三条产品线，机器学习芯片包括：用于训练的Trainium和用于推理的Inferentia。

新发布的Amazon EC2 Trn1n，一款基于Trainium的网络优化型训练实例。

该实例将网络带宽进一步增加一倍，每个Trn1n实例支持1.6Tbps EFA 网络带宽，强大的网络吞吐能力也使亚马逊云科技能够将超过1万个Traniumn芯片构建在一个超大规模集群里，实现对超大模型的并行训练。

新发布的推理实例Amazon EC2 Inf2，基于最新款的 Inferentia2 机器学习加速推理芯片，是唯一专门为大型Transformer模型分布式推理建立的实例；与Inf1实例相比，提供高达4倍的吞吐量，降低多达10倍的延迟 ，与基于GPU的实例相比，每瓦性能提升高达45% ；支持诸如 GPT-3、Mask-RCNN、ViT等大型复杂模型。

亚马逊云科技16年持续引领云原生应用构建，推出大量服务，如消息队列服务Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS)，键/值和文档数据库Amazon DynamoDB，开创无服务器计算先河的Amazon Lambda，适用于容器的无服务器计算服务Amazon Fargate，专为云打造的高性能关系数据库服务Amazon Aurora等。

亚马逊云科技已经连续7年获得HPCWire 评选的最佳HPC 云平台的称号。客户对HPC的需求表现在三个层面：需要最HPC的计算实例，需要配套的网络、存储等服务的支持，需要各种任务管理的能力；针对这些需求，亚马逊云科技推出三款高性能计算实例应对三类不同负载，Hpc7g实例、Hpc6a实例、Hpc6id实例。

空间仿真技术是用来模拟人和物等实体在多维度环境下的行为，这个过程会涉及数百万对象之间的实时交互，比传统的仿真更复杂。新发布的Amazon SimSpace Weaver，可在云端大规模运行实时空间模拟。借助 SimSpace Weaver，模拟开发人员不再受硬件计算和内存的限制。

2022 re:Invent显示出亚马逊云科技正在加速底层创新，包括快速推进三条自研芯片的研发，实现 Amazon EC2可持续的安全创新，同时也是云原生应用的先行者，更是云原生的真正践行者，不断推出容器、Serverless、CI/CD等服务加速客户的现代化应用改造，并且在更加复杂的空间仿真领域推出新服务帮助客户速赢。

2022re:Invent五大重点方向

今年是亚马逊云科技第11年举办re:Invent。来自全球的5万多客户和合作伙伴参加了在拉斯维加斯举办的线下盛会，还有超过30万人线上参会。

陈晓建最后总结，此次2022 re:Invent包括了五大重点方向

第一，在基础架构层面，亚马逊云科技的自研芯片战略在加速创新，我们底层架构和技术的快速演进为客户提供极致性能。

第二，亚马逊云科技推进更多Serverless服务，把云原生应用的 开发体验和速度 进一步推向极致。

第三，亚马逊云科技今年发布了非常多的数据相关的服务，亚马逊云科技构建了云原 生端到端的数据解决方案，加强数据的流动、治理、共享和可视化，让客户可以更简便、安全地挖掘数据价值。

第四，安全无上限，亚马逊云科技通过自动化、服务间的集成等技术手段持续增强安全性。

第五，亚马逊云科技聚焦行业应用，并将亚马逊自身成功经验赋能用户。

　　计算机视觉市场

　　人脸人体领域：人脸人体识别技术正在进入成熟期。主要应用场景由发展成熟的安防、金融等领域向工业、医疗、零售等领域渗透。未来3D识别技术以及低质量人脸人体识别技术是业界关注的重点。2022上半年同比2021上半年人脸人体公有云服务市场规模仅有38%的增长，市场进入平稳期。在该领域，百度智能云、腾讯云、阿里云占据前三的市场份额。

　　图像视频领域：计算机视觉已经达到较高的市场规模，计算机视觉模型向通用性、泛化性发展为图像视频带来了新机遇，包括数字人人脸重建、自动驾驶等方向。同时2022年视频生成热度逐渐攀升成为该领域的核心驱动力。在该领域，百度智能云、阿里云依旧位居前二，腾讯云2022上半年在金融、泛互娱等领域持续发力排名提升至第三。

　　语音语义市场

　　自然语言处理领域：NLP市场2022上半年实现了68%的同比增长。未来自然语言处理大模型的进一步普及将为市场带来新一轮增长,市场发展的重点应用场景为情感分析、营销管理等。另一方面，将NLP技术产品服务嵌入各大厂商的全栈式平台也是重点方向。

　　智能语音领域：智能语音公有云服务市场已经经历过高速增长进入应用场景深耕阶段。应用场景主要为会议访谈转写、音频内容分析、课堂录音分析以及视频字幕等。未来录音识别时效性、录音情感分析将为市场带来新的空间（如融合图像识别、语音合成等多项技术）。

　　对话式AI领域：AI数字人在新场景的应用持续焕发市场活力，此外，全栈式的对话AI平台也是厂商产品服务及技术整合的发展方向，2022上半年对话式AI同比增速达114%，成为人工智能公有云增长速度最快的子领域。

　　机器学习平台市场

　　机器学习公有云服务市场2022上半年实现109%的同比增长，得益于AI开放平台等工具组件的不断迭代更新，低代码、零代码开发平台逐步完善，推动机器学习平台进一步发展。在该领域，华为云、阿里云、百度智能云位居前三，三家公司均有丰富的机器学习产品组合，未来也都将布局大模型等技术，持续降低AI开发门槛。

　　IDC中国高级分析师杨雯表示，近年来越来越多的企业投身于“数智化时代”，企业开始布局数字化转型以及智能化升级战略，从而催生出对人工智能更多的需求。AI云服务厂商作为人工智能公有云服务市场的主力军，不断推动AI技术突破与大规模应用落地。未来如何将“单点方案”推向“通用方案”，快速精准的解决客户痛点，是市场需要持续探索的方向。另一方面，头部厂商以开放包容的态度对外赋能，通过生态合作发挥不同企业优势，携手共赢也应是重点发展方向。未来3-5年AI公有云仍有发展空间，目前整体市场尚未形成定局，头部厂商之间在高强度竞争下仍有弯道超车的机会。

根据Palo Alto Networks（派拓网络）的最新调研“网络安全的下一步”，几乎所有受访者都表示其所在企业在过去一年中遭遇过网络安全事件和数据泄露，平均达到11起。但令人担忧的是，只有五分之二的人表示他们的董事会对网络风险的认知随着数字化战略的加速而大幅提高。

Palo Alto Networks（派拓网络）2023年亚太地区网络安全趋势预测提出了五大洞察，帮助企业在未来提高自身的安全性。预测对于网络安全非常重要，因为除了攻击行为外，预测还需要考虑从技术到工作场所趋势和不断变化的法律法规等各种因素。

Palo Alto Networks（派拓网络）副总裁兼亚太和日本地区首席安全官Sean Duca表示：“如今，由于网络攻击的易变性，企业领导者需要不断重构他们的网络安全方法，采取超越传统机制的创新解决方案、技术和方法。企业在2023年需要考虑很多事情，但保持警惕和安全意识将使他们能够抵御不断变化的威胁。”

他还表示：“从防御优先的Al到采用零信任战略和架构，企业需要在防御体系中采用最广泛、最深入的网络专业知识和威胁情报才能领先于攻击者。但更重要的是，为了应对防不胜防的攻击并从中恢复，他们必须提高自身弹性。”

Palo Alto Networks（派拓网络）提出了2023年需要关注的五大网络安全趋势：

预测1 加速采用5G会导致漏洞威胁加剧

根据全球移动通信系统联盟（GSMA）近期的一份报告，亚太地区5G连接预计将在2025年达到4.3亿，相比2021年底的2亿实现大幅上涨。中国目前的5G基站总量占全球60%以上，5G网络已覆盖所有地级市城区，超过98%的县城城区和80%的乡镇镇区[1]。虽然云计算提供了更大的敏捷性、可扩展性和性能，但它也使5G核心暴露于云安全漏洞之下。大规模攻击可能来自任何地方，甚至来自运营商自己的网络内。

预测2 确保联网医疗设备的安全将成为关键

数字化实现了虚拟医疗、远程诊断等新型医疗功能。但仍在普遍使用中的传统系统和敏感数据对网络犯罪分子极具吸引力，这让医疗行业成为网络威胁者虎视眈眈的“软目标”。设备离病人越近，就越有可能影响病人的安全，威胁者也就越有可能将其作为武器。因此，确保医疗物联网的安全对于病人的重要性将超越以往任何时候。

预测3 云供应链攻击将干扰企业秩序

采用云原生架构的企业在其关键应用中也必然会采用第三方代码。Log4J最近显示许多企业因为深藏在软件打包过程中的一段依赖代码而遭到攻击。攻击者针对维护这些开源代码结构的志愿者，通过软件包更新的过程渗透到企业中。这个问题属于云供应链的范畴，在未来一年里，我们预计将看到更多由于云的采用而产生的破坏。在我们的最新研究中，37%的企业认为2023年软件供应链攻击的增加将再创新高[2]。

预测4 围绕数据主权的讨论将愈演愈烈

随着全球愈发依赖数据和数字信息，用于控制和保护公民并确保关键服务持续可用的法律法规数量将会增加。因此，围绕数据本地化和数据主权的讨论在2023年将变得更加激烈。

预测5 元宇宙将成为网络犯罪分子的新“乐园” 据估计，全球每年在元宇宙虚拟商品上的花费达到540亿美元，该平台可能成为网络犯罪分子的新“乐园”。元宇宙的沉浸性将为企业和消费者带来新机会，它以一种新的方式连接了买家和卖家。企业将充分发挥混合现实体验的优势实现产品多样化，满足元宇宙中消费者的需求。  

计算的创新应用让存储更加智能

在新冠疫情的影响下，数字化转型和自动化正加速发展，以实现高效的远程工作。与此同时，为了在这种新形势下推动业务拓展、创新并提升用户体验，全球企业也愈发重视加强以数据为中心的关键基础设施建设，其中也包括计算基础设施。新兴的计算存储凭借近存储数据处理、减少数据搬运等特点，使数据中心、边缘服务器、物联网设备、汽车和其他数据密集型设备变得更实时、更高效、更安全。

计算存储使得在存储数据的地方直接进行数据处理成为可能，并可以让存储设备更加智能。这种方法减少了大量数据向外部处理设备的传输，同时也带来了包括减少时延和带宽使用、提高安全性和节能等在内的诸多益处。与此同时，为让数据不仅仅在云，甚至在物联网、机器学习、边缘计算等各领域都能实现其应有的价值，将产生的数据分析处理成有意义的洞察至关重要，而数据分析的速度和效率有赖于数据处理系统的架构。

ScaleFlux是一家致力于通过计算存储战略，推动存储应用创新的公司。在我与ScaleFlux联合创始人兼首席执行官钟浩的一次交谈中，他提及：“过去几年，可计算存储一直都在一个探索阶段，通过FPGA来验证应用场景的收益和有效性。现在我们即将迎来基于ASIC和Arm处理器集成的芯片，作为大幅度加速可计算存储产品的规模化部署。”

产业积极拥抱数智存储

鉴于由Arm技术驱动的计算应用范围越来越广，Arm预计未来全球100%的共享数据很快将会通过Arm技术进行处理。在存储领域，多家Arm的存储合作伙伴也正在积极拥抱数智存储，带动市场的创新变革。

英韧科技CEO吴子宁表示：“在数字经济不断深化，数据量激增的年代，数据基础设施对存储设备的吞吐量、性能、可靠性和更新迭代速度都提出了更高的要求，英韧科技始终专注于存储技术和数据处理系统，通过自主研发助力各个垂直产业的创新应用发展。Arm是英韧科技紧密的合作伙伴，在已实现批量部署的PCIe 4.0控制器Rainier系列中，我们选用了成熟可靠的Arm处理器，并率先在雷克沙、威刚等头部品牌客户实现量产，为英韧夯实了核心竞争优势。英韧科技很高兴能与Arm合作，在底层技术层面为我们解除后顾之忧，让我们可以专注于产品的性能提升，聚焦各种差异化创新，提高产品迭代速度。”

“慧荣科技作为经验丰富的NAND Flash主控芯片全球领导者，以全方位产品线为中国超大规模数据中心提供高性能SSD，同时也为工控、商用和车用市场提供定制化、小尺寸的单芯片SSD解决方案。我们与Arm保持着长期的合作伙伴关系，由于Arm广泛丰富的处理器产品，以及其具备的高扩展性，特别符合我们面向多重应用领域与各种产业阶段的多样化需求。”慧荣科技市场营销暨研发资深副总段喜亭说道，“我们最新的MonTitan™高性能和可定制化编程的PCIe Gen5 SSD平台，就是搭载Arm Cortex-A55应用处理器与Arm Cortex-M33微控制器，依托Arm架构的强大生态，为最具挑战性的数据中心和企业SSD存储应用提供可性能扩展和最符合现代创新技术，拥有高度灵活性和可定制化编程功能，满足未来标准要求。我们期待双方在未来能共同为存储产业赋能更多创新应用。”

ScaleFlux近期全新发布了搭载Arm应用处理器的CSD 3000，这是业界第一款完全基于自研ASIC（即不再使用FPGA），全面兼容标准NVMe，并具备规模化量产的可计算存储SSD。钟浩进一步补充：“与Arm技术合作是一个多维度综合考虑后的选择。首先，从用户生态的角度来说，大多数的SSD厂商此前都是基于Arm架构来开发固件，这对新产品的导入以及固件的移植做了很有利的铺垫。其次，从产品和工具链成熟度来说，Arm处理器具备了优异的稳定性和可靠性。最后，从技术的支持和演进来看，我们十分赞赏和期待Arm在此领域长期、持续的投入。ScaleFlux很高兴能与Arm合作，携手为行业带来突破性的产品。通过Arm架构的采用，我们得以在SSD性能、时延和成本优化方面达到显著的提升，为我们的客户和合作伙伴实现降本增效、优化TCO的目标。”

在专用处理能力驱动各项应用性能提升的同时，Arm推出了Cortex-R82，这是专为智能存储和计算存储量身定制的处理器，可以更好地支持高密度闪存、PCIe Gen5/Gen6接口、近存储计算，并使用ML等新技术使存储更智能。而得一微电子作为国内领先的存储控制芯片厂商，优先采用了Arm Cortex-R82，因为他们深知Cortex-R82的超低延迟和持续稳定的高性能将在其面向云、企业和汽车市场以及基于PCIe Gen5的下一代SSD控制器中发挥至关重要的作用。随着Arm与得一微电子合作的持续深入与共同探索，Cortex-R82在数智计算存储领域的创新应用值得期待。

数据安全为存储行业保驾护航

随着存储与计算走出数据中心和家庭，遍及全球甚至宇宙的各个角落，物理安全很多时候难以提供最佳保护。同时，随着数字化转型的深入，数据隐私和数据泄露的预防也变得至关重要。数据量越大，分布越广，安全保障的重要性也就越大。可以说，有数据安全才有数据的未来。无论数据是在静止、传输还是使用中的状态，确保数据具有足够的机密性、完整性和可用性，需要整个信息和通信技术堆栈的协同努力。

横贯云、边、端的Arm架构将很快触及全球几乎所有的共享数据，这为Arm广大的合作伙伴创造了前所未有机会，也使他们更加依靠Arm的安全架构、工具和可信赖的生态系统，将变革性的安全体验带到数据和计算所触及的每个角落。

在Arm架构演进的过程中，对安全的重视程度以及对安全的支持都是与日俱增的。Arm支持安全生态系统的方式十分丰富，例如：

• 包括Arm与志同道合的伙伴共同创立的PSA Certified安全认证体系；

• 以安全为导向的产品创新理念，确保敏感数据在隔离、可信的环境中存储、处理和保护；

• 检测和防止内存损坏 (memory corruption)、增强加密支持，以及通过微架构内置防御来减轻侧信道攻击 (side-channel attacks)。

Arm架构赋能存储行业未来

展望未来，万物智能、自动驾驶、Web 3.0、元宇宙、数字化等所带来的不断增长的高价值数据集为存储行业带来了激动人心的发展机遇，但随之而来的日益复杂的工作负载也意味着存储驱动必须建立在可靠、安全和高效的平台上，这也让Arm架构成为了不二之选：

• Arm拥有丰富的经量产验证、高性能、高可靠、高能效的处理器，系统IP和工具产品组合，广泛覆盖各类存储应用的需求；

• Arm在机器学习、矢量计算、安全、自定义指令和CXL方面的重点投资，持续赋能下一代计算和存储的创新；

• Arm始终坚信客户至上与生态的重要性，不断加深与全球最大的生态系统的合作，帮助客户实现快速、简单且具有成本效益的产品开发。

当然，存储控制器芯片需要的不仅仅是处理器，为了进一步简化存储控制芯片设计，Arm提供了丰富的系统IP，包括互连、mesh网络、中断控制器、MMU以及物理IP。同时，Arm持续在CXL等产业联盟，推动存储接口发展，打破内存密度和带宽瓶颈的限制。对于存储固件和软件开发，Arm为客户提供业界最佳的软件开发工具来简化开发流程，从而加快开发周期。相信以全方位、高性能、高可靠、高可信的处理器和系统IP技术组合为基础，以强大的生态系统和开发社区的高度认可为后盾，Arm能够不断赋能合作伙伴挑战创新极限、构建最优化的系统，从而成为创造差异化价值的力量源泉。

【本文作者马健，系Arm物联网事业部业务拓展 副总裁】

企业数字化已经进入深水区。从早期的上云，到现在，企业需要解决如何通过数据和智能来改造企业的决策流程，重塑业务体系。

全球云计算领导亚马逊云科技在其re:Invent 2022上明确将这整体流程总结为上云、用数、赋智。三个阶段相辅相成，其中上云可以相对容易，用数学问比较大，赋智是更高的境界。

亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建表示，re:Invent2022发布了非常多的数据服务。从这些re:Invent发布的特性中能够看到，未来技术演进的方向是数智融合。

Amazon SageMaker五年增加260项新功能

提到人工智能，Amazon SageMaker绝对是明星产品。也是数据与智能融合的典范。在推出的五年时间里，Amazon SageMaker增加260项新功能，不断降低机器学习的技术门槛，简化机器学习的前期工作，加速为客户“赋智”。在数据服务方面也是如此，通过各种新服务和新功能，尽可能让开发人员可以上手开展机器学习。

其中，Amazon SageMaker Studio Notebook提供了强大的数据功能。帮助客户直观地通过几次点击检查和解决数据质量问题。

专业人员在准备训练数据时希望直接在Notebook中探索数据集，以发现和纠正潜在的数据质量问题（如信息缺失、极值、数据集失真和偏差）。专业人员可能要花费数月时间编写样板代码将数据集的不同部分可视化，检查数据集，以期识别和修复问题。

Amazon SageMaker Studio Notebook新提供了内置的数据准备功能，让专业人员只需点击几下即可直观地查看数据特征、修复数据质量问题，所有这一切都直接在Notebook环境中进行。当用户在Notebook中显示data frame（即数据的表格形式）时，Amazon SageMaker Studio Notebook 会自动生成图表帮助用户识别数据质量问题，提供数据转换建议帮助解决常见问题。专业人员选择数据转换后，Amazon SageMaker Studio Notebook 会在Notebook中生成相应代码，可供每次运行Notebook时重复应用。

Amazon SageMaker Studio 是一个集成开发环境，它提供了一个基于 Web 的可视化界面，开发人员可以在其中访问各种工具，执行所有机器学习开发步骤，从准备数据到构建、训练和部署机器学习模型，将数据科学团队的生产力提高多达 10 倍。开发人员可以快速上传数据、创建新记事本、训练和调优模型，在各个步骤之间来回切换以调整实验，还可以在不离开 Studio 的情况下将模型部署到生产环境中。

Amazon Glue Data Quality跨数据湖和数据管道自动管理数据质量

Amazon Glue 是一项完全托管的提取、转换和加载 (ETL) 服务，让客户能够轻松地准备和加载数据以供分析。此次re:Invent 2022，亚马逊云科技为Amazon Glue推出的一项新功能，叫Amazon Glue Data Quality，可以跨数据湖和数据管道自动管理数据质量。其最终目标也是指向机器学习应用。

成千上万客户使用Amazon Glue快速、轻松且经济高效地构建和管理现代数据管道。组织需要监控其数据湖和数据管道中信息的数据质量（衡量数据的即时性、准确性和完整性），确保数据的高质量，然后再将其用于分析或机器学习应用。但数据质量管理是一个耗时且复杂的过程，需要数据工程师花费数天时间收集数据的详细统计数字，根据这些统计数字信息手动识别数据质量规则，并将其应用于数千个数据集和数据管道。实施了这些规则之后，数据工程师必须持续监控数据中的错误或变化，相应地调整规则。

Amazon Glue Data Quality可以自动测量、监控和管理Amazon S3数据湖和Amazon Glue数据管道的数据质量，将数据分析和规则识别的时间从几天缩短到几小时。Amazon Glue Data Quality可以计算客户数据集的统计数字（如最小值、最大值、直方图和相关性），使用统计数字自动地推荐规则，确保数据的即时性、准确性和完整性。客户可以安排Amazon Glue Data Quality在数据发生变化时定期运行，自动分析数据并提出质量规则的更改建议以确保相关性。一旦出现质量问题，数据工程师无需编写代码即可配置用户提醒或终止数据管道。

Amazon SageMaker对地理空间数据极致支持

亚马逊云科技对地理空间数据的支持让客户能够更轻松地为气候科学、城市规划、灾难响应、零售规划、精准农业等行业开发机器学习模型。此举意在帮助客户将更多的数据用于机器学习。

当前，大部分收集到的数据都包含地理空间信息（如位置坐标、天气图和交通数据）。但是，已经用于机器学习的只有一小部分，原因是地理空间数据集很难处理，通常达到PB 级的规模，且跨越整个城市或数百公里土地。要开始构建地理空间模型，客户通常会采购卫星图像或地图数据等第三方数据源以补充其专有数据。

由于地理空间数据规模庞大，专业人员需要合并这些数据，准备数据用于训练，并编写代码将数据集划分为可管理的子集。当客户准备部署训练好的模型时，他们必须编写更多代码以重新组合多个数据集，将数据和机器学习模型预测关联起来。

为了从完成的模型中提取预测结果，专业人员需要花费数天时间使用开源的可视化工具在地图上做渲染。从数据改进到可视化，整个过程可能需要几个月的时间，这使得客户很难利用地理空间数据及时产生机器学习预测。

Amazon SageMaker将客户丰富数据集、训练地理空间模型并将结果可视化的时间从数月缩短到数小时，从而加速和简化地理空间机器学习预测的生成。客户只需几次点击或使用 API就可以使用 Amazon SageMaker访问各种地理空间数据源。

例如亚马逊云科技的位置服务Amazon Location Service、开放数据集Amazon Open Data、客户自有数据和来自Planet Labs等第三方供应商的数据。

当专业人员选择了想要使用的数据集，他们可以利用内置的运算器将这些数据集与自己的专有数据合并起来。为了加快模型开发，Amazon SageMaker 提供了预训练的深度学习模型，其支持的用例包括通过精准农业提高作物产量、监测自然灾害后区域恢复以及改善城市规划等。训练完成后，内置的可视化工具在地图上显示数据，揭示新的预测。

Amazon QuickSight Q 新功能让客户能够预测并追问预测依据

 陈晓建认为Amazon QuickSight Q把人工智能和业务洞察相结合，使得客户不用再去掌握数据分析技术，而是通过人类自然语言来进行业务的洞察，从而大降低了使用门槛。

Amazon QuickSight Q使用机器学习让任何用户都能以自然语言提出有关业务数据的问题，并在几秒钟内获得可视化的准确答案。它让没有技术专业知识的业务人员都可以探索历史趋势和数据指标，让用户能够从支撑其看板和报表的数据中获得新的洞察。

亚马逊云科技新推出的Amazon QuickSight Q功能是可以针对预测结果追问预测依据。这样就可以查看特定结果受哪些历史数据影响。Amazon QuickSight Q让数据智能实现以前可以问“是什么”，现在不仅可以问“是什么”，还可以问“为什么”。

走过11个年头的亚马逊云科技re:Invent已经圆满落幕。re:Invent 2022带了诸多新的产品和新功能。其核心仍然是数据和智能的融合，降低客户使用门槛。让客户能够将更多精力放在业务本身。

Forrester 副总裁兼研究总监戴鲲评论道：“Forrester认为，在持续动荡的全球宏观经济环境下，广大企业客户亟需构建兼具韧性、自适应性和创造性的适应未来的技术战略。亚马逊云科技在今年re:Invent大会上的产品与服务发布不仅一如既往地贯彻自身以客户为中心的长期主义，而且持续彰显其作为全球公有云基础设施与开发平台市场领导者的前瞻性技术视野与快速产品创新能力。”

　　图1电子信息制造业和工业增加值累计增速

　　1-11月份，主要产品中，手机产量14.5亿台，同比下降2.8%，其中智能手机产量10.9亿台，同比下降3.7%；微型计算机设备产量3.82亿台，同比下降10.8%；集成电路产量2958亿块，同比下降12%。

　　二、出口增速回落

　　1-11月份，规模以上电子信息制造业实现出口交货值同比增长3.5%，增速较1-10月份回落2.5个百分点。11月份，规模以上电子信息制造业出口交货值同比由10月份同比增长2.7%转为同比下降16.2%。

　　图2电子信息制造业和工业出口交货值累计增速

　　据海关统计，1-11月份，我国出口笔记本电脑1.55亿台，同比下降22.8%；出口手机7.56亿台，同比下降11.7%；出口集成电路2505亿个，同比下降11.7%。

　　三、企业营收持续增长

　　1-11月份，电子信息制造业实现营业收入13.9万亿元，同比增长7%，较1-10月份回落1.4个百分点；营业成本12.1万亿元，同比增长7.8%；实现利润总额6691亿元，同比下降4.2%，较1-10月份回落1.3个百分点；营业收入利润率为4.8%，较1-10月份回落0.1个百分点。

　　图3电子信息制造业营业收入、利润总额累计增速

　　四、投资保持较快增速

　　1-11月份，电子信息制造业固定资产投资同比增长19.9%，比同期工业投资增速高9.8个百分点，但比高技术制造业投资增速低3.1个百分点。

　　图4电子信息制造业和工业固定资产投资累计增速

　　(注：1.文中统计数据除注明外，其余均为国家统计局数据或据此测算。2.文中“电子信息制造业”与国民经济行业分类中的“计算机、通信和其他电子设备制造业”为同一口径。)

为了顺应数字化转型的潮流和实现信创IT基础设施的突破，帮助客户更好地应对数字经济时代对应用交付和网络安全的高要求，满足客户在双轨（信创&非信创）环境中，实现基于双活或多云多活的应用可持续性，神州云科站在应用可持续性的战略高度，提出“1521”的战略性思路，希望通过一个双轨超高可用架构（Dual Track Maximum Availability Architecture,简称DTMAA），五大引擎，云科容翼+云科通明湖两大大系列产品，以及一套《金融信创应用可持续性测试指南》，助力企业在数字化进程中弯道超车。

《数字时代应用可持续性架构和验证白皮书》重磅发布

艾瑞咨询联手神州云科、通明湖云和信创研究院、通明智云，将于12月23日在业界首次发布《数字时代应用可持续性架构和验证白皮书》。

白皮书指出，应用可持续性架构应该从架构本身着手：只有整体架构和关键节点稳定了，各模块才能实现敏捷、灵活组装。而只有各模块实现敏捷了，不同数据中心之间的双活、灾备，传统架构和云原生架构之间的对接和迁移，非信创设备和信创设备之间的对接和迁移，才会在业务侧无感知的情况下，轻松完成。应用可持续架构具体特征包括：双活双轨，多协议对接，与现代技术栈无缝对接，全生命周期可观测，动态可扩展负载，主动韧性，可多种方式对接与集成等。

架构颠覆，双轨超高可用架构是数字化时代关键技术

自主创新的加速, 给客户的应用国产化历程带来了极大的可持续性挑战。应用可持续性是数字化时代的关键技术，对于企业而言，业务可持续性很大程度上和应用可持续性相关联, 尤其在极端情况下, 客户的应用都需要保持持续服务,包含突发压力, 安全隐患, 迭代过程, 灾害等状况下, 都能持续提供高品质服务。

据调查显示，中国52%的客户都选择可持续性第一的情况下, 能够将传统架构和云原生架构统一, 实现兼容和协同, 将会是最佳的可持续性服务。

神州云科副总裁、通明湖云和信创研究院副院长吴静涛表示，“一方面如何保证信创产品的稳定性，弥合性能与企业应用要求的差距；一方面，面对合规、风险和创新的挑战, 云原生如何实现可信开源与跨域协同。双轨超高可用架构（DTMAA）在这样的背景下应运而生。”

双轨超高可用架构（DTMAA）

通过架构的革新，神州云科首次在业界提出了双轨超高可用架构（DTMAA）。所谓DTMAA，是神州云科为满足企业面临自主创新IT基础重构所推出的全新架构, 架构在双活数据中心的分区调度基础上,添加每个数据中心内信创域和非信创域的分域调度,来实现分区分域协同的多活双轨超高可用。帮助客户在新架构下,提升应用可持续性,解决性能瓶颈,提升稳定性,在服务异常情况下,可以通过实时灰度调度的方式,切换流量,保留应用故障现场环境,便于后续的排错与根因定位。

双轨超高可用架构“5大引擎”的核心价值

数据中心架构在自主创新的过程中分解为现有架构的非信创区和信创区的两个业务区域，在每个数据中心分为信创区和非信创区后,在两个区域之间的跨区跨域协同方法,神州云科通过5大引擎实现多层次的应用可持续性最佳实践。

双轨超高可用架构五大引擎

1. 高可用调度引擎：助力信创业务验证，消除隐患；动态调整信创业务比例，风险可控；助力信创业务应急逃生；助力现代应用敏捷联动。

2. 安全服务编排引擎：助力实现信创安全架构创新，提高攻防对抗能力。

3. 信创高可用引擎：联网协同，智能调度。

4. 现代应用高可用引擎：可信开源 安全可控。

5. 大数据引擎：助力业务可观测性。

神州云科解决方案架构师李晓东指出，“五大引擎是双轨建设的核心灵魂。双轨超高可用架构的技术优势是实现了对于信创高可用引擎和高可用调度引擎的智能协议级互联互通。高可用引擎可以通过信创高可用引擎快速地感知到信创业务的状态，它会从信创高可用引擎中汲取必须要判断的信息，作为对业务质量的综合判断。”

持续交付，云科容翼+云科通明湖优势特性解读

为了更好的适配双轨超高可用架构，神州云科发布了全新的云科容翼系列产品，同时云科通明湖信创系列产品也进行了全面的升级。

云科容翼系列产品具有超高性能、超高安全、低碳节能的三大优势特性。

云科容翼系列

• 超高性能

• 更强的FPGA加速芯片和最新 CPU，4-7层处理性能提升2倍，SSL性能提升2倍；

• 全新容翼OS操作系统，基于容器平台底座，满足微时代应用极速扩展；

• 现代数据中心接口设计。

• 超高安全

• 硬件检测和缓解100多种类型的攻击向量、拒绝服务（DoS）和DDoS攻击、SYN泛洪等；

• 业界领先的SSL加密能力高达200k SSL TPS，极大增强了ECC处理的卸载能力；

• 高可用性使关键应用程序保持运行，增强的性能可处理流量峰值，阻止攻击者绕过安全协议。

• 超低能耗

• 全系列1U，绿色低碳，低能耗、低辐射，8.9%的典型功耗，50%的空间利用率。

云科通明湖系列产品具有超高可信、超高可靠、统一纳管的三大优势特性。

云科通明湖系列

• 超高可信

• 采用完全自主可控的国产硬件平台，已完成与国内主流的5大硬件平台：龙芯、飞腾、兆芯、海光、鲲鹏的适配工作，且都已获得了这些国产芯片硬件平台互认证明；

• 100%自主研发软件；

• 参与制定信创标准。

• 超高可靠

• 支持双机热备、多主集群、等价集群、会话同步等功能，实现亚秒级切换，确保客户的应用系统达到999%的可用性

• 统一纳管

• 支持云科通明湖系列、云科容翼系列、F5系列、NGINX等多类应用交付网关接入统一管理；

• 接入设备可以统一可观测，所以设备的监控状态和性能指标统一可视化仪表盘展示；

• 支持配置批量下发，包含批量升级、备份、集群高可用等配置下发；

• 统一 告警，有统一的日志告警平台，包含监控检查、审计日志、访问日志、错误日志、安全日志和系统日志以及告警中心。

神州云科应用交付产品经理杜名欣表示，“神州云科应用交付产品解决方案，无论是数据中心下移的架构创新，向分布式多云发展，还是信创领域深耕，都可以为客户提供满足当前和未来发展的最有投资价值的产品和解决方案，并供一致性的服务体验。”

标准引领，全新定义金融信创应用可持续性测试

面对金融行业数字化转型和信创需求，神州云科提出通过一套《金融信创应用可持续性测试指南》标准来满足双轨环境下应用交付产品的选型需要。

神州云科产品技术总监白文胜表示，“基于20多个金融信创客户案例，从实践中来到实践中去，涵盖银行负债、资产和中间件等业务区域系统，总结出一套实操性强，操作过程详细，且增加了新的云原生测试场景的完整金融信创应用可持续测试指南，为金融客户带来产品选型的便利性和易用性，促进金融行业信创的快速发展。”

结语

综上，神州云科打出的这套“组合拳”，通过多层次、多解决方案的组合，首先在架构层面实现分布式服务和容错逻辑；其次，通过丰富的产品功能特性和新的验证测试标准，为客户数字化进程中提供应用可持续性保障，并为客户夯实信创IT基础设施的“底座”增添助力。

第一，有速度的联接，从千兆到万兆。

胡厚崑表示，首先要提供更快的联接。华为助力北京联通，建成了全球最大规模的5G 200MHz大带宽网络，无论在城市主干道，还是胡同小巷，用户都能享受到下行峰值1.8Gbps的极致体验。面向未来新业务的需求，华为与业界伙伴共同提出了5.5G产业愿景，致力于将个人、家庭、企业的宽带联接推进到万兆无线、万兆光纤和万兆WiFi的“三万兆时代”。

第二，有广度的联接，从通信到感知。

联接在不断突破边界。从人联到物联，RedCap等创新技术使能海量的连接；从园区到车间，极简组网方案深入到核心生产环节；从陆地到海面， 5G高速超远覆盖提升了海上作业的效率和安全。

5.5G时代，通信与感知深度融合，开启了超越传统联接的业务空间。联通和华为联合牵头IMT2020通感工作组，牵引国际产业标准，开展通感一体车路协同创新试点。

第三，更智能的联接，从自动到自智。

网络复杂性不断增加，网络运维和用户体验管理面临新的挑战。华为通过打造自规划、自配置、自修复、自优化的自智网络，面向消费者和行业用户提供零等待、零接触、零故障、零风险的网络服务。同时，基于IPv6+和全光底座技术的算力网络，实现网络对算力、存储、应用等资源的灵活调度。华为助力河北联通，打造“IPv6+第一省”，基于IPv6+专网，赋能产业数字化发展。

第四，更安全的联接，从可用到可信。

胡厚崑强调，联接的原生可信是数字基础设施的可靠防线。华为携手联通共同定义了包含5G内生安全的设备、网络、管控三层可信网络架构，助力联通建设169可信骨干网，构建高效的主动防御体系，为数字化转型的安全保驾护航。

第五，更绿色的联接，从能耗到能效。

当前，绿色发展已成为全球共识。华为通过“绿色站点-绿色网络-绿色数据中心”三个维度，系统性地进行方案创新，提升整网能效。以北京联通为例，望京传输机房老旧设备改造后，大幅减少机柜空间，每年节省约26万度电，相当于种下1.1万棵树。

第六，有温度的联接，不让任何一个人在数字世界中掉队。

“联接不光要快，更要有温度”。胡厚崑表示，中国的5G网络建设领先全球，但仍然有一些偏远地区缺乏高质量的联接，无法享受到数字化带来的便利。华为助力中国联通大规模建设900MHz基站，从而进一步提升农村及边远地区的5G覆盖质量和用户体验。有了5G网络，内蒙古草原上的牧民们一部手机就可以远程放牧，不出远门就能看病；贵州的乡村教师们可以和远在北京、上海等地的名师在线探讨教学经验，让更多的乡村孩子获得更好的教育资源的帮助。

联接作为数字基础设施的底座，是数字经济发展与创新的基础。“始于联接，不止于联接。”胡厚崑最后强调，华为将继续携手中国联通，持续创新，充分释放联接的无限潜能，共创美好的智能世界。

但在今年双十一的消费背景下，慢慢买的各方面数据却得到比较大幅的增长。双十一期间，慢慢买帮助用户查询商品历史价格，避坑6120万次，整体 GMV 的增长同比达到了81.6%。此外订单量以及新用户数，同比增长也都达到了50%以上。

慢慢买是一个能够跨平台查询商品历史价格的工具类软件，数据覆盖了淘宝、京东和拼多多等搜索电商，主要对消费者提供历史价格走势、全网比价以及整理底价商品的聚合页等服务。

用户复制一个商品的链接到慢慢买，就可以看到商品整个的历史价格走势图。以手机通讯服务为例，由慢慢买提供的数据图可知，在iPhone 13刚刚发布时，价格波动围绕着最低点4690元到最高点6088元的数值范围波动。消费者通过查询价格历史图，可以有效地做出消费决策，从而达到省钱的目的。

慢慢买的成功离不开由火山引擎A/B测试平台—— DataTester的帮助。作为一个互联网化的数据比价平台，慢慢买的运转离不开大量的A/B测试和数据分析，而火山引擎DataTester为企业节约了大量时间成本和人力成本。

在慢慢买以往传统的A/B测试流程中，不仅需要有一个专业的运营人员来进行实验操作，而且还需要一个产品经理+前端+后端的技术团队，完成实验上的技术支持。而DataTester便捷的流程大大降低了A/B测试的实施门槛，任何工作人员都可以独立完成整个A/B测试的全部过程，并且一个人力就能同时操作5到10个A/B测试。

慢慢买的产品版本发布和版本更新，都会通过DataTester小规模的A/B测试去验证，比起其他A/B测试的产品，DataTeater在规避风险、降低测试的流程和成本上都更胜一筹。慢慢买做过整体计算，A/B测试可以为产品提升17%的转化率，而他们在DataTester中，平均两到三天就可以完成一个实验配置。截至2022年11月，DataTester已经支撑慢慢买完成了173个实验。

通过火山引擎DataTester，慢慢买能够高效优化产品，这也成为了它在当前的经济形势下，依然维持较高增长的重要原因之一。

 “当前，数以万计各种规模和各行各业的客户都在使用 Amazon SageMaker。亚马逊云科技客户每个月都在构建数百万个模型、训练数十亿参数规模的模型、生成数万亿个预测。 许多客户正在以几年前闻所未闻的规模使用机器学习。”亚马逊云科技人工智能和机器学习副总裁Bratin Saha表示， “今天发布的Amazon SageMaker新功能让团队能够更轻松地加快机器学习模型的端到端开发和部署。 从专门构建的治理工具到下一代Notebook体验和简化的模型测试，再到对地理空间数据的增强支持，我们在 Amazon SageMaker 的基础上不断创新，帮助客户大规模利用机器学习。”

对很多用户而言，云计算让机器学习触手可及。但直到几年前，构建、训练和部署模型的过程仍然是艰苦而乏味的，人手不多的数据科学家团队需要进行为期数周或数月的持续迭代，才能使模型达到生产水平。亚马逊云科技在五年前推出 Amazon SageMaker以应对这些挑战，此后陆续增加了250 多项新特性和功能，让客户能够更轻松地在多项业务中使用机器学习。当前，一些客户聘请了数百名专业人员，他们使用 Amazon SageMaker 做出预测，用以在改善客户体验、优化业务流程和加速新产品和服务开发等方面帮助解决最严峻的挑战。随着机器学习应用的增长，客户想要使用的数据类型不断增加，客户需要的治理、自动化和质量保证水平也与日俱增，以期实现对机器学习负责任的应用。Amazon SageMaker一向致力于为全球所有技能水平的专业人员提供支持，此次发布也秉承了这一创新传统。

Amazon SageMaker 机器学习治理新功能

Amazon SageMaker新功能可以帮助客户更轻松地在机器学习模型生命周期中扩大治理规模。 随着企业内模型和用户数量的增长，设置最低权限的访问控制和创建治理流程以记录模型信息（如输入数据集、训练环境信息、模型使用描述和风险评级）都变得愈发困难。模型部署后，客户还需要监测偏差和特征偏移，从而确保模型按预期运行。

Amazon SageMaker Role Manager 可以更轻松地控制访问和权限：适当的用户访问控制是治理的基石，它保护数据隐私，防止信息泄露，确保专业人员可以访问他们完成工作所需的工具。但一旦数据科学团队增加到数十甚至数百人，实施这些控制就会变得越来越复杂。机器学习管理员（创建和监控组织内机器学习系统的人）必须平衡对简化开发的需求和对管控机器学习工作流内任务、资源和数据访问的需求。当前，管理员通常创建电子表格或使用临时列表导览数十种不同活动（如数据准备和训练）和角色（如机器学习工程师和数据科学家）所需的访问策略。这些工具需要手动维护，而且可能需要数周时间才能明确新用户有效完成工作所需的具体任务。Amazon SageMaker Role Manager 让管理员可以更轻松地控制访问并为用户定义权限。管理员可以根据不同的用户角色和职责选择和编辑预建模板。之后，该工具会在几分钟内自动创建具有必要权限的访问策略，持续降低添加和管理用户所投入的时间和精力。

Amazon SageMaker Model Cards简化模型信息收集：当前，大多数专业人员依靠不同的工具（如电子邮件、电子表格和文本文件）记录模型开发和评估期间的业务需求、关键决策和观察结果。专业人员需要用这些信息支持审批工作流、注册、审计、客户查询和监控，但要为每个模型都收集这些详细信息则需要几个月的时间。一些专业人员试图通过构建复杂的记录保存系统来解决问题，但这样的系统需要手动操作、耗时且容易出错。Amazon SageMaker Model Cards在亚马逊云科技控制台提供了单独的位置存储模型信息，从而在整个模型生命周期中简化文档管理。新功能会自动将输入数据集、训练环境和训练结果等详细的训练信息直接输入到 Amazon SageMaker Model Cards。用户还可以使用自助问卷的形式保存模型信息（如精度目标、风险评级）、训练和验证结果（如偏差或精准度指标）以及供将来参考的观察结果，用以进一步提升治理水平、支持负责任地使用机器学习。

Amazon SageMaker Model Dashboard 提供集中界面以跟踪机器学习模型：模型部署到生产环境后，专业人员希望不断跟踪模型以了解其性能、识别潜在问题。这一任务通常针对每个模型单独完成。但当组织开始部署数千个模型时，这种方式会变得越来越复杂，需要大量的时间和资源。 Amazon SageMaker Model Dashboard 可以全面概览已部署的模型和端点，让专业人员只需在一个地方就可以跟踪资源和模型行为。通过模型看板，客户还可以使用内置集成的Amazon SageMaker Model Monitor（具备模型与数据偏移监控功能）和Amazon SageMaker Clarify（具备机器学习偏差检测功能）。这种对模型行为和性能的端到端可见性为简化机器学习治理流程、快速解决模型问题提供了必备的信息。

要了解有关 Amazon SageMaker 治理功能的更多信息，请访问 aws.amazon.com/sagemaker/ml-governance。

下一代Notebook

Amazon SageMaker Studio Notebook 为专业人员提供了从数据探索到部署的全托管Notebook体验。 随着团队规模和复杂性的增加，可能有数十名专业人员需要使用Notebook协作开发模型。亚马逊云科技推出三项新功能帮助客户协调和自动化Notebook代码，进一步为用户提供最佳Notebook体验。

简化数据准备：专业人员在准备训练数据时希望直接在Notebook中探索数据集，以发现和纠正潜在的数据质量问题（如信息缺失、极值、数据集失真和偏差）。专业人员可能要花费数月时间编写样板代码将数据集的不同部分可视化，检查数据集，以期识别和修复问题。Amazon SageMaker Studio Notebook提供内置的数据准备功能，让专业人员只需点击几下即可直观地查看数据特征、修复数据质量问题，所有这一切都直接在Notebook环境中进行。当用户在Notebook中显示data frame（即数据的表格形式）时，Amazon SageMaker Studio Notebook 会自动生成图表帮助用户识别数据质量问题，提供数据转换建议帮助解决常见问题。专业人员选择数据转换后，Amazon SageMaker Studio Notebook 会在Notebook中生成相应代码，可供每次运行Notebook时重复应用。

加速整个数据科学团队的协作：准备好数据后，专业人员就可以开始开发模型。这是一个迭代过程，可能需要团队成员在同一个Notebook中进行协作。当前，团队必须通过电子邮件或聊天应用交换Notebook和其它资产（如模型和数据集），以便在Notebook上实时协作，这会导致沟通疲劳、反馈迟滞和版本不统一等问题。 Amazon SageMaker 现在为团队提供了一个工作区，成员可以在其中实时阅读、编辑和运行Notebook，简化协作和沟通。团队成员可以一起查看Notebook结果，立即了解模型性能，无需反复传递信息。Amazon SageMaker Studio Notebook支持 BitBucket 和 Amazon CodeCommit 等服务，团队可以轻松管理不同的Notebook版本，比较版本变更。实验和机器学习模型这样的附加资源也会自动保存，让团队工作井井有条。

Notebook代码自动转换为生产就绪作业：当专业人员要将训练完成的机器学习模型用到生产中时，他们通常将代码片段从Notebook复制到一个脚本，再将脚本及其所有的依赖项打包到容器，最后调度容器运行。要在日程表上重复运行该作业，他们必须搭建、配置和管理持续集成和持续交付 （CI/CD）管道，才能实现自动化部署。搭建所有必要的基础设施可能需要数周时间，这会占用核心的机器学习开发活动时间。Amazon SageMaker Studio Notebook 现在让专业人员可以选择一个Notebook，将其自动化为可以在生产环境运行的作业。Notebook选择完成后，Amazon SageMaker Studio Notebook 会建立整个Notebook的快照，将其依赖项打包到容器，构建基础设施，按照专业人员设定的时间表将Notebook作为自动化作业运行，当作业完成时释放基础设施，如此可以将Notebook投入生产所需的时间从数周缩短到数小时。

要开始使用下一代 Amazon SageMaker Studio Notebook和这些新功能，请访问 aws.amazon.com/sagemaker/notebooks。

使用实时推理请求自动验证新模型

在部署到生产环境之前，专业人员会测试和验证每个模型，检查模型性能、识别可能对业务产生负面影响的错误。专业人员通常使用过去的推理请求数据测试新模型的性能，但这些数据有时无法代表当前的真实推理请求。例如，用于规划最快路线的机器学习模型的历史数据可能无法代表交通事故或突然关闭道路时交通流量的显著改变。为了解决这个问题，专业人员将发送到生产模型的推理请求副本路由到他们想要测试的新模型。他们需要花费数周时间构建这样的测试基础设施、镜像推理请求、比较新模型在关键指标（如延迟和吞吐量）上的表现。虽然这让专业人员对模型的执行情况更有信心，但为数百以至数千个模型实施这些解决方案的成本和复杂性太高，使其无法规模化。

Amazon SageMaker Inference 现在提供了一种功能，让专业人员可以更轻松地实时使用相同的真实推理请求数据，将新模型的性能与生产模型的性能进行比较。现在，他们可以轻松地将测试同时扩展到数千个新模型，无需构建自己的测试基础设施。首先，客户选择想要测试的生产模型，Amazon SageMaker Inference 随后会将新模型部署到具有完全相同条件的托管环境。Amazon SageMaker 将生产模型收到的推理请求副本路由到新模型，并创建控制面板显示关键指标之间的性能差异，客户便可以实时了解每个模型的不同之处。客户一旦验证了新模型的性能并确信它没有潜在错误，就可以安全地部署它。要了解有关 Amazon SageMaker Inference 的更多信息，请访问 aws.amazon.com/sagemaker/shadow-testing。

Amazon SageMaker全新的地理空间功能让客户可以更轻松地使用卫星和位置数据进行预测

当前，大部分收集到的数据都包含地理空间信息（如位置坐标、天气图和交通数据）。但是，已经用于机器学习的只有一小部分，原因是地理空间数据集很难处理，通常达到PB 级的规模，且跨越整个城市或数百公里土地。要开始构建地理空间模型，客户通常会采购卫星图像或地图数据等第三方数据源以补充其专有数据。由于地理空间数据规模庞大，专业人员需要合并这些数据，准备数据用于训练，并编写代码将数据集划分为可管理的子集。当客户准备部署训练好的模型时，他们必须编写更多代码以重新组合多个数据集，将数据和机器学习模型预测关联起来。为了从完成的模型中提取预测结果，专业人员需要花费数天时间使用开源的可视化工具在地图上做渲染。从数据改进到可视化，整个过程可能需要几个月的时间，这使得客户很难利用地理空间数据及时产生机器学习预测。

Amazon SageMaker将客户丰富数据集、训练地理空间模型并将结果可视化的时间从数月缩短到数小时，从而加速和简化地理空间机器学习预测的生成。客户只需几次点击或使用 API就可以使用 Amazon SageMaker访问各种地理空间数据源，例如亚马逊云科技的位置服务Amazon Location Service、开放数据集Amazon Open Data、客户自有数据和来自Planet Labs等第三方供应商的数据。当专业人员选择了想要使用的数据集，他们可以利用内置的运算器将这些数据集与自己的专有数据合并起来。为了加快模型开发，Amazon SageMaker 提供了预训练的深度学习模型，其支持的用例包括通过精准农业提高作物产量、监测自然灾害后区域恢复以及改善城市规划等。训练完成后，内置的可视化工具在地图上显示数据，揭示新的预测。要进一步了解有关 Amazon SageMaker 全新的地理空间功能，请访问 aws.amazon.com/sagemaker/geospatial。

Capitec Bank 是南非最大的数字银行，拥有超过 1000 万数字客户。 “在 Capitec，我们在各个产品线都拥有大批数据科学家，他们构建不同的机器学习解决方案。”Capitec Bank 机器学习工程师 Dean Matter表示，“我们的机器学习工程师管理着一个基于 Amazon SageMaker 构建的集中式建模平台，支持所有这些机器学习解决方案的开发和部署。在没有任何内置工具的情况下，跟踪建模工作往往发生文档脱节，模型缺乏可见性。借助 Amazon SageMaker Model Cards，我们可以在统一环境中跟踪大量的模型元数据。而Amazon SageMaker Model Dashboard 提供了对每个模型性能的可见性。此外，Amazon SageMaker Role Manager 简化了对不同产品线数据科学家进行的访问管理。每一项功能都有助于我们的模型治理，足以保证客户对我们作为金融服务提供商的信任。”

EarthOptics 是一家土壤数据测量和制图公司，利用专有传感器技术和数据分析精确测量土壤健康状况和土壤结构。 “我们希望使用机器学习帮助客户利用经济实惠的土壤地图提高农业产量。” EarthOptics 首席执行官 Lars Dyrud 表示，“Amazon SageMaker 的地理空间机器学习功能使我们能够使用多个数据源快速构建算法原型，并且将研究和部署生产 API 之间的时间缩短到只有一个月。 得益于 Amazon SageMaker，我们为美国各地的农场和牧场部署了用于土壤固碳的地理空间解决方案。”

HERE Technologies 是一个领先的位置数据和技术平台，可帮助客户创建自定义地图和基于高精度位置数据的位置体验。 “我们的客户需要实时情境信息，利用空间模式和趋势洞察做出业务决策。”HERE Technologies 首席产品和技术官 Giovanni Lanfranchi 表示，“我们依靠机器学习自动从不同数据源获取位置数据，增强数据的情境信息，加速数据分析。Amazon SageMaker 的测试新功能让我们能够在生产中更严格、更主动地测试机器学习模型，避免对客户造成不利影响或者因为部署的模型出错导致任何中断。 这对我们至关重要，因为客户期待我们根据瞬息万变的实时位置数据提供及时的见解。”

Intuit 是全球性金融技术平台，通过 TurboTax、Credit Karma、QuickBooks 和 Mailchimp等产品支持全球超过 1 亿客户的繁荣发展。 “我们正在释放数据的力量，给我们平台上的消费者、个体经营者和小型企业带来金融变革。”Intuit 工程和产品开发总监 Brett Hollman 表示，“为了进一步提高团队效率、将 AI 驱动的产品快速推向市场，我们与亚马逊云科技密切合作，设计了 SageMaker Studio Notebook 中全新的团队协作功能。我们成功实现了简化沟通和协作，让我们的团队能够使用 Amazon SageMaker Studio 将机器学习开发规模化。”

近年来，传统供热行业智能化发展逐渐起步，智慧供热成为行业热点。如何真正达成智慧供热的目标。承德市双滦区兴业热力有限公司选择与亚马逊云科技进行合作。

智慧供热体系提高供热质量、提升服务能力

在承德市双滦区兴业热力有限公司董事长赵志国看来，供热行业与其他行业有很多不同，其供热面积增长受城市规划决定，所以企业的增长主要集中在节能上。节能是供热行业最重要的增长方式之一。传统粗放式的供热模式在数字化和智能化的趋势下有很多的改进空间。

承德市双滦区兴业热力有限公司董事长赵志国

双滦兴业热力的目标是通过智慧供热体系不断提高供热质量、服务水平、并降低能耗，成为高度智能化、可持续发展的服务型供热企业。

具体而言是将能耗指标、服务水平都作为考核指标，通过考核来不断提升服务的质量。包括智能化这方面，工作人员素质也需要同时提高，来适应智慧供热的要求。

在双滦兴业热力信息化部主任王晓辉的规划中，理想的智慧供热应该包括三个方面。

第一，把末端的设备设施数据全面采集。

第二，经过多年的数据积累以及策略的学习和磨合，形成一套与自己实际情况相匹配的模型。

第三、在数据积累完整、供热策略磨合优化以后，其最终的前景是在保障用户实际地用热质量的前提下，把不平衡以及超标准供热浪费的能耗节省下来，把工作人员以往频繁的人工调控、维修、不断地处理各种问题的时间和精力节省下来，能更多地向服务用户倾斜，提升企业的服务水平。

承德市双滦区兴业热力有限公司信息化部主任王晓辉

亚马逊云科技系统化服务受到青睐

市面上做智慧供热的企业非常多，为何选择亚马逊云科技？

赵志国认为，亚马逊云科技的优势在于提供系统化的云服务。云端既有数据的统一对象存储和计算，又有数据分析，还有机器学习服务，数据在各个环节之间可以无缝地进行衔接和流动，企业可以通过无服务器的方式来使用这些云服务，只需要专注在数据价值的发掘和业务开发，提高机器学习的效率和创新应用开发和迭代的效率，来达到真正节能增效的目的。

在回答199IT关于真正实现智慧供热的难点在哪些方面，王晓辉表示，从技术角度而言，双滦兴业热力面临的最大问题是积累了很多年的数据，但没有对数据的有效集成和应用的能力。

亚马逊云科技在IT应用方面站得高、看得更广。携手亚马逊云科技，在云上采用亚马逊云科技合作伙伴智信远景解决方案 “揽月云AI智慧供热平台”，解决数据集成和应用难题，借助机器学习实现了基于数据优化业务运行决策与降本增效的目标，坚定信心继续合作。

谈及双方合作的成果时，王晓辉表示，通过与亚马逊云科技合作，能够根据天气和供热负载的预测，进行大数据分析；通过机器学习实现仿真和智能优化，实现了供热资源的精确调控，在提高用户室温的基础上，实现平均能耗下降11.7%，减少二氧化碳排放约18万吨，折合标准煤减少约6万吨，这为双滦兴业热力进一步扩大投入继续节能提供了一个很好的支撑和动力。

智慧供热的未来

双滦兴业热力所采用的亚马逊云科技服务包括 Amazon EC2、Amazon RDS、 Amazon S3、Amazon EMR、Amazon Athena、Amazon SageMaker等.

在尝试与亚马逊云科技合作后，2021年双滦兴业热力整个应用智慧供热的区域，用户端评价非常乐观。从用户反馈来看，投诉率下降、满意程度提升、平均室温提高。第三方的回访结果也非常正向。

对于未来的展望，双滦兴业热力方面表示，未来主要着眼于三个方面的推进：

• 扩大投入，增加供热管网中的物联网设备安装，进一步挖掘供热管网运行的节能潜力；

• 作为城镇供热行业信息化建设走在前列的供热企业，将继续在IT技术应用方面深入探索；

• 未来依靠强大的信息化支撑，将在“弹性供热”、 “计量供热”方面进行尝试，为承德市人民群众更好地提供舒适性供暖服务。

在亚马逊云科技方面看来，双滦兴业热力有行业专业知识和技术，希望降低能源的消耗和碳排放，亚马逊云科技通过多样的系统化云服务来实现这一个目标。

云计算的好处在于能提供系统化的云服务，云端既有数据的统一对象存储和计算，又有数据分析，还有机器学习服务，数据在各个环节之间可以无缝地进行衔接和流动。

客户可以通过无服务器的方式来使用这些云服务，只需要专注在数据价值的发掘和业务开发，从而加速数字化的进程，提高机器学习的效率，加快像双滦兴业热力这样的企业创新应用开发和迭代的效率，来达到真正节能增效的目的。

　　HPE全球副总裁兼计算部门总经理Neil MacDonald表示:“计算是一切混合战略的基础。HPE帮助企业更接近于边缘端。在边缘端,HPE的计算产品让数据得到创建、新的云体验得到交付,并为客户提供了不可或缺的安全性。全新HPE ProLiant Gen11服务器专为混合世界而生,具有三大特性——便捷的云运维体验、可靠的安全设计和优化工作负载性能。”

　　作为HPE最长青的明星产品系列之一,HPE ProLiant收获了全球客户青睐,期待全新HPE ProLiant Gen11系列新品为百行百业数字化转型注入全新动力:

　　便捷的云运维体验

　　全新一代HPE ProLiant服务器为用户提供了一个基于云原生技术的管理中枢。无论计算环境位于何处,用户都能安全地自动访问、监控和管理服务器,进而实现高效运维。

　　云原生管理中枢带来了便捷、统一和自动化的运维体验,通过实现全局可见性和洞察让您更好的管理计算环境。借助这一平台,用户还可以轻松地搭载数千台分布式设备,并从更快的服务器固件更新中受益。从而将精力集中在业务运营上,而非管理复杂的IT基础设施。

　　可靠的安全设计

　　从芯片级别的HPE可信硅根技术(Silicon Root of Trust)开始,HPE一直在计算的安全性上处于领先地位,为业界提供了覆盖边缘到云的安全的基础设施。HPE可信硅根作为业界独有的安全技术,通过服务器独特的数字指纹,能保护数百万行固件代码免受恶意软件和勒索软件的侵害。现在,HPE可信硅根技术正保护着全球数百万计的HPE服务器。

　　新一代HPE ProLiant服务器建立在这一安全创新的基础上,升级了以下数据和系统保护新功能:

　　●对设备组件进行验证和认证:使用最新的HPE Integrated Lights-Out(iLO)——iLO6对设备组件进行验证和认证。最新版本提供了使用安全协议和数据模型(SPDM)进行身份验证的新功能,这是服务器中的一个关键的安全功能,用于以基于开放标准的方法对设备进行身份验证和安全监控。

　　●防止更改唯一的服务器身份访问:通过默认的平台认证和安全设备标识(iDevID)功能,防止更改唯一的服务器身份访问。

　　●额外的身份验证:通过可信平台模块(Trusted Platform Module,简称TPM)监控安全启动和系统状态,再次进行身份验证。

　　●HPE可信供应链支持最高级别的安全:HPE可信供应链通过认证服务器提高了端到端的安全性,且这些服务器在制造过程中具有强化的数据保护功能。最近,HPE扩展了认证服务器选项,能实现在全球范围内生产和发货。

　　优化工作负载性能

　　AI、机器学习和渲染项目等工作负载的要求日益严苛,组织所需的计算或加速计算性能也需要日益精进。新一代HPE ProLiant服务器经过优化设计,可以为组织的数据密集型工作负载提供超高性能。与此同时,HPE ProLiant Gen11支持多种架构,包括第四代AMD EPYC™处理器,第四代Intel®Xeon®Scalable处理器,以及Ampere®Altra®和Ampere®Altra®Max云原生处理器。

　　与上一代相比,新的HPE ProLiant Gen11服务器能为要求最苛刻的应用程序提供两倍的I/O带宽。同时,单个CPU的内核数增加50%,能更好的整合工作负载。每台服务器的高性能GPU密度也增加了33%,以更好支持AI和图形密集型工作负载。

早在2019年，亚马逊联合发起《气候宣言》，目标是在2040年实现所有业务线零碳排放，相比《巴黎协定》的目标提前十年。目前已带动300多家企业加入《气候宣言》。同时，亚马逊也计划在2025年实现100%的可再生能源去支撑整个亚马逊集团的所有业务运营。

亚马逊全球可持续发展的副总裁Kara Hurst坦言，“在亚马逊，我们每天都在思考如何给客户提供更好的产品、服务和体验。对于任何组织来说，提升可持续发展的过程都不是简单或者直接的。对于像亚马逊这样业务规模和经营范围都很广的公司来说，这是一个巨大的挑战。但我们不会回避挑战，哪怕挑战巨大，我们将坚持持续创新。我们目前还没有找到所有的答案，但我们相信可持续经营已不再是一种选择，而是当务之急。应对气候变化需要所有行业和社会共同行动。”

亚马逊践行自身脱碳承诺

可持续发展的外延很广，从脱碳到节水，再到社会责任和循环经济，都是现代企业重要的考量元素。在脱碳领域，亚马逊针对三类碳足迹采取相应的减排措施：

• 针对直接碳排放，亚马逊此前宣布了零碳运输计划，该计划旨在使每批货物运输都实现净零碳排放。在电动车方面，亚马逊已经从Rivian订购了10万辆电动车，并计划2030年之前交付。在传统卡车方面：亚马逊正在与Infinium合作，将于2023年开始使用超低碳电动燃料为运输车队提供动力。

• 针对亚马逊基础设施购买电力产生的间接排放，亚马逊通过增加可再生能源的占比，来减少碳排放。

在全球19个国家投资和建立379个可再生能源项目。在全球225个亚马逊建筑的屋顶安装光伏设备，使用清洁能源为建筑供电。截止到2021年，亚马逊业务运营所使用的能源的85%部分是可再生能源。

在中国，亚马逊支持的位于山东的太阳能项目和吉林的风能项目正式投入运营，这两个项目预计每年能够产生49.6万兆瓦时（MWh）的可再生能源 ，相当于为25万中国普通家庭提供电力支持，更好地支持绿色发展需求。

• 除此之外，亚马逊还通过优化商品外包装及货运流程优化供应链上下游碳排放：亚马逊采用了人工智能的技术，当货物通过传送带，利用摄像头加计算机视觉辅助技术，能推理出来货物的尺寸，然后系统自动选择一个最合适的箱子进行包装。避免商品过度包装，从而减少碳足迹。同时当客户购买了多件商品时，尽量更好的调度把这些商品用一个包装配送给客户。

亚马逊云科技建立责任共担模型 实现云生、云治、云创

亚马逊云科技在可持续发展的顶层设计上建立责任共担模型，即亚马逊云科技负责云自身的可持续发展，如云数据中心的设计，机柜/服务器、建筑材料、可再生能源的采购，电力能源的使用效率、冷却过程中水的可持续性等等。

而客户负责云上自身应用的可持续发展，如软件架构，选择的云服务，及代码效率等。亚马逊云科技通过为客户提供工具及最佳实践，帮助客户去实现云中应用的可持续性。

这一责任共担模型减轻了客户在基础设施上的建设压力，让其能够集中资源和精力，实现更上层的业务可持续发展。

在具体实施上，亚马逊云科技大中华区战略业务发展部总经理 顾凡表示，亚马逊云科技通过云生、云治、云创三大维度赋能客户，助力用户实现“脱碳”。

“云生”是指通过亚马逊云科技构建可持续的云基础设施，帮助客户实现通过云原生或迁移上云减少碳排放。

在电使用方面，亚马逊云科技不断优化电力供应模式，提升数据中心能源效率。使用蒸发冷却技术，改善冷却数据中心的方法，提高能源效率。努力减少与建筑基础设施相关的碳排放。

“云治”是指亚马逊云科技提升其云服务的硬件和软件的效率，并帮助客户优化云上工作负载，提升云上应用的可持续性。

首先客户需要了解自己云上的应用采用的云服务及碳排现状：亚马逊云科技推出了碳足迹工具（Amazon Carbon Footprint Tool），提供具体工作负载现在的碳排放量，同时会预测工作负载未来的碳排，以及预测采用更多可再生能源可降低多少碳排。 使用量化工具去量化应用生命周期中的碳排变化：细化到衡量单位资源消耗，而不是云上总资源消耗，最终实现业务增长与资源消耗的脱钩。采用云上应用的可持续发展的最佳实践，逐步实现云上工作负载的“零浪费”。

“云创”是指亚马逊云科技围绕重点行业和场景，开发专属的可持续发展解决方案，赋能客户实现可持续发展目标。

亚马逊云科技围绕汽车、能源、制造、交通运输等重点行业，以及碳排放管理、智慧供热、供应链风险管理、绿色能源替换、运输优化管理等重点场景，赋能客户实现可持续发展目标。

与合作伙伴一起云上构建数字化解决方案实现双碳目标

在顾凡看来，亚马逊云科技在多个行业场景中，帮助客户实现双碳目标具有诸多优势，包括：

• 采用亚马逊云科技的物联网服务轻松地将设备连接到云，实现实时自动化采集数据

• 采用云上的数据湖处理不同渠道来源的碳数据，进行数据整合、分析和交换。

• 采用云上的Amazon Neptune图数据库处理多层级的复杂供应链体系。

• 采用Amazon SageMaker机器学习服务能让客户更快速和更容易地部署自己的机器学习方案，对外部公开的供应商的运营数据、舆情数据做分析。

• 探索使用Amazon Managed Blockchain托管区块链服务，真正做到碳排数据防篡改。

合作伙伴是亚马逊云科技实现全球战略发展的基石。在可持续发展上，亚马逊云科技与合作伙伴开展广泛的合作，为客户提供技术工具和定制化的解决方案，满足各行各业、各种规模的客户在各个应用场景的可持续性发展需求，越来越多的企业通过亚马逊云科技进行可持续发展数字化转型。

其中，清洁能源合作伙伴，向客户提供分散式风电、分布式光伏等硬件设施，助力企业实现清洁能源替换，加速低碳转型。咨询合作伙伴，可以帮助企业梳理自身的碳排放情况，并提供减排建议。德勤打造“端到端”方案，支持客户可持续转型，为客户提供可持续发展战略、实施和披露方面的全流程服务。软件合作伙伴，帮助企业更方便更快速地开展碳排放追踪和管理。

顾凡表示，“作为可持续发展的推动者和变革者，亚马逊云科技将不遗余力地在云基础设施和服务中践行可持续发展理念，提供工具和可持续发展最佳实践去帮助客户管理云上应用的可持续性，以及与合作伙伴一起提供可持续性解决方案，赋能客户可持续发展尤其是实现双碳目标。”

接下来看一下数据库发展历史。

在1960年左右出现了数据库，紧接着在1970年左右出现了关系型数据库，典型代表如MySQL，1980年左右出现了数据库仓库的理论，并且出现了MPV架构的数据仓库，1998年左右出现了NoSQL数据库，典型代表如MongoDB。

随着2000年互联网的快速发展，出现了大量的非结构化数据处理的需求，紧接着在2006年～2009年出现了Hadoop Spark代表的大数据平台，同时在2006年AWS推出了云计算业务，很多数据开始上云。在2010年左右出现了分布式流数据处理，典型代表如2010年出现的Storm平台，2013年出现的SparkStreaming，2014年出现的Flink产品，同时在2010年还出现了数据湖的概念，2017年～2019年出现了Delta Lake、Hudi、Iceberg等数据湖产品，2013年～2017年是云原生快速发展的几年，出现了如Kubernetes这样的技术，很多数据库、数据仓库、数据湖产品都基于云原生进行构建，在2020年左右出现了湖仓一体化的数据平台。

从以上可以看出，从1960年到2020年左右数据平台一个大概的发展历史，接下来分别看一下数据库、数据仓库、数据湖包括湖仓一体的产品。

数据库是我们大家所熟知的，比如你去商场里购买了一件产品，这个商品它会记录进入到数据库中，是什么时间点购买哪件产品，这个产品的价格是什么，这通常称为事务性数据库，典型代表如MySQL、Sql Server、Oracle、PostgreSQL，特点在于要处理高并发、快速读写删的能力，并且是低延迟的，通常采用行存数据库方式。

还有一种数据库是偏向于分析型的，它重点在于是哪类人购买了哪类产品，它的用户画像是什么样的，这类数据都是通过分析型数据库进行处理的，它的特点在于是海量数据的复杂查询、快速查询、通常采用列存。典型代表如ClickHouse、Presto、Greenplum、Snowflake、databend，都是属于数仓库类似的产品。

还有一类需求，就是既有事务性数据库的需求，也有混合型数据库的需求，那就是出现了HTAP混合型数据库，典型代表如TiDB，它既可以做TP类的事务处理，也可以做AP的数据的处理，但是如果说特别大量的数据处理，建议还是用OLAP类数据库进行处理。

    接下来看一下什么是大数据平台，大数据平台主要有以下特点：

    第一是数据量大，通常是TP、PB甚至是EB级的数据。

    第二是数据类型繁多，结构化、非结构化、日志、视频、图片、地理位置等等，这些数据都需要进行处理。

    第三，商业价值高，但是这种价值需要构建在海量数据之上，通过数据分析、机器学习进行挖掘出来，提供给前端的业务系统。

第四，处理实时性要求高，海量数据的处理要求不局限在离线中，而是推荐系统，它的实时性要求非常高，不等看完短视频，接下来就推荐其他的，看完战争片以后，给你推荐的爱情片，可能就不是他所喜欢的，就体现不了它的价值。

这是一个大数据平台典型的架构，从下往上首先是数据采集，所采集数据源可以是多种多样的，比如说是从其他的数据库中，事务性数据库或者其他的数据库中进行采集，可以是文件系统，可以是日志等。

之后进行数据的计算和存储，再往上是数据的应用，比如说是通过OLAP的数据仓库进行分析。

接下来看一下数据湖与数据仓库之间的关系，数仓主要是偏向事前的建模，数据湖主要偏向事后的建模。数据湖通常是把所有的数据结构化、半结构化、非结构化数据放到里面，都可以进行存储，之后根据这些数据进行建模处理，数仓则不同，通常在建模之前就进行数据的一些提取、抽取、分析，所以说它偏向于做事前的建模，而且它的存储通常是结构化、半结构化数据。

引擎方面也不太一样，数据湖是多种引擎都可以用，有多种数据源进行有限的优化，数据仓库是特定的数据引擎，通常选用一种数据引擎，或者说是两三种特定的数据引擎，根据它的数据特点或者业务系统的要求选择特定的数据引擎，经常对数据进行高度优化，甚至数据处理过程高度优化。

项目启动方面也不太一样，数据湖是易启动的，只要你有需求就可以快速的建立数据湖，把非结构化数据、结构化数据进行存储，数据仓库是需要提前规划、提前运作的。

治理方面也不太一样，数据治理方面，数据湖是偏向于数据量比较大，数据仓库也是数据量比较大，但是更强调数据质量。数据湖通常是做一些数据机器学习，做一些数据挖掘，数据仓库偏向于提供给前端的BI展示，可视化方面。

聊完了数据湖、数据仓库之后，我们来看一下2020年左右出现的湖仓一体，湖仓一体是一种将数据湖的灵活性和数仓的易用性、规范性、高性能结合起来的一种新型架构，类似于在湖边搭建的很多小仓库，把数据湖中不同的数据进行有效的分析，或者通过机器学习甚至来检索音视频信息等等处理。

说到了湖仓一体，先看海外的两个产品，第一个是Snowflake，它之前是一直做数仓这个产品起家的，但是随着业务量的逐渐发展，现在它提出了DataCloud理念，这是一个数据云平台的概念，它也逐渐的往湖仓一体方向发展。databricks是2013年由伯克利大学的研究人员成立的，偏向数据湖的概念，现在它也具有部分数仓的能力，所以说这两个产品越来越靠近，他们的产品边界越来越模糊，snowflake可以作为一部分湖的数据处理，databricks可以做一部分数仓的处理，他们逐渐都往湖仓一体的架构演进。

接下来看一下什么是新一代云原生数仓。

新一代云原生数仓同传统数仓相比有以下特点。

第一，传统数仓是在云计算发展之前就已经出现的，1982年左右出现了数据仓库，当时还没有云计算，它通常是采用存算一体的架构，比如Greenplum、ClickHouse都是这样的产品形态。随着云计算的发展，开始把这些产品搬到云上，典型的代表如K8S推出的Redshift，阿里云推出的云ClickHouse等等，相对用户来说不需要基于虚拟机或者物理机，重新去搭整个数仓平台，可以一键化部署出来，性能调优云厂商也会做，升级管理也会做，但是这样的产品形态还是存算一体的架构，只是省了整个的搭建过程，甚至是部分的运维工作，但是还是需要运维整个数仓平台的。

2012年出现了Snowflake产品，讲究存算分离的架构，基于云计算进行构建的，底层基于对象存储，上层的计算节点是可以随意扩展的，所以说跟着业务量进行扩展，包括Databend也是存算分离的架构，基于云原生构建的，底层基于对象存储，上层的计算节点可以跟业务量进行随意扩展。相对于传统数仓来说，其灵活性非常高，业务量繁忙的时候可以增加计算节点，底层存储节点，因为都是存在对象存储之上或者共享资源池，通常对象存储是没有容量限制的，这样只需要增加上层的计算节点就可以了，所以说灵活性非常高。而传统数仓灵活性相对差一些。

讲一下传统数仓和新一代数仓的差异，左侧是传统数仓和新一代数仓的示意图，传统数仓是基于Share-Nothing进行构建的，它的特点首先是计算单元和存储单元是一体的，比如构建在物理服务器或者虚拟机上的，如新增加一个结点，需要将原有数据放到新的节点上来，这就需要保证原有数据安全，做一些备份操作，其次新节点还要校验整个数据的一致性，过程是非常复杂的。

左下图可以看到新一代的数仓通常是基于Share Storage架构构建的，底层是共享存储，可以是对象存储，可以是软件定义存储，其上层的计算节点是无状态的，而底层存储系由对象存储保证的。

右侧列出了传统数仓和新一代数仓的差异，首先从架构地方面：传统数仓是存算一体架构的，而新一代数仓是基于可扩展的存算分离架构的，现在有部分传统数仓也会基于存算分离架构进行改造，可以支持对象存储，但是这种改造其实是半状态，就是一半的状态，它可以把数据存储到对象存储中来，它跟新一代数仓还有差异的，传统的新数仓会基于对象存储做各种优化、调度，而传统数仓是不具备这些的，改造过来只是将数据可以存储到对象存储中来，但依然是传统存算一体架构，需要指定分区、创建索引等，这些都是跟新一代数仓有差异的地方。

存算一体架构有助于实现Serverless架构，新一代数仓是Serverless架构，而传统数仓不是。新一代数仓可以支持Lakehouse（湖仓一体），也可以支持数据湖，可以基于HDFS文件进行处理，而传统数仓不具备Lakehouse功能的。

扩容能力方面，传统数仓是南北向的数据，要保持一致性，它的扩容复杂度是比较高的；而新一代数仓是东西向扩容，是比较容易一些的。

细腻度方面也不一样，传统数仓通常基于KVM进行调度，而新一代数仓基于微服务化进行调度，调度的更精细化一些，速度更快一些。传统数仓不具备多租户概念，而新一代数仓通常都会支持多租户，可根据业务线进行不同的数据处理，可以进行不同业务单元业务结算。传统数仓使用起来要指定分区，手动创建索引，而新一代数仓是无需指定分区，自动化创建索引。

什么是Databend？

Databend具有哪些产品功能特点，能给用户带来哪些价值？

    Databend公司团队主要来自于Clickhouse社区，以及国内和海外的大厂，团队人员在数据库和云计算领域具有丰富的经验，贡献过很多开源代码和开源项目，比如Clickhouse、MySQL内核（TokuDB）、RadonDB、NessDB等开源项目。

Databend成立于2021年3月，成立之初获得了高瓴创投和华创资本、九合创投的融资，2022年6月首家通过了中国信通院组织的《可信云-云原生数据仓库通用技术能力》的评审，并获得信通院颁发的《2022年云原生新锐企业》。

   Databend是一个使用Rust研发、开源、完全面向于云架构的新一代数仓，提供了极致的弹性能力，致力于打造按需、按量的Data Cloud产品体验。

具有以下的特点，首先内核Databend是完全开源的。第二，真正存算一体架构，计算节点无状态。第三，底层基于对象存储构建。第四，可以做数据集市，做一个Data Marketing，可以产生更大数据价值。第五，操作运维起来非常简便。

这是Databend的部署图，左侧是Databend的节点，主要存储一些源数据信息，中间是它的计算节点，主要是做数据的查询、分析、计算任务，计算节点可以是随意扩展的，跟你的业务量进行扩展。它构建在对象存储之上，可以是AWS S3、阿里云OOS，甚至私有化部署的MINLO等。

目前Databend已经支持的对象存储包括AWS、Azure、阿里云、腾讯云、青云、金山云，包括社区里贡献了谷歌GCP、谷歌的对象存储和华为对象存储。私有化支持Minlo、SeaveedFS、Ceph等等。

开源必然聊到开源社区，Databend是在成立之初就进行了代码开源，也就是Day1就开源，随着一年多的发展，目前已经自然增长到4700多个Stars，其中一半来自海外，有140多位代码贡献者，四成来自公司外的社区，10位左右海外活跃贡献者，包括Apache的顶级成员，包括SAP北美大数据工程团队负责人。

Databend是Rust上开源的第一个数据库类项目，多次上了Rust榜单，同时也上过HackerNew首页，它是世界程序员的一关注内容的科技平台。

右下角是海外著名的投资机构做得世界上所有数据库的排名，Databend大概排在世界所有数据库当中27位左右，也是这些数据库当中最年轻的一个。

接下来了解一下Databend的典型应用场景举例。

Databend可以做数据的归档，以多点为例，前有很多用户商品相关的订单信息，都存储在MySQL数据库当中，随着业务量逐渐增大，每一个月的数据都很大，都需要进行归档的处理，大概它有20多台归档的数据库，每台服务器大概有500TB硬盘，所以说每年光用于数据归档的服务大概就有50万人民币左右，而且是构建在云之上的。之后他们采用了Databend的产品，底层把所有的数据归档到对象存储中，通过Databend。上层开两到三个计算节点，如此进行处理以后，它既可以满足查询的需求，同时也满足归档的需求，为用户带来价值就是节省大概90%的成本，这个成本也可以很好的算出来。

它的服务器从原有的20台降到了2到3台，所以计算单元CPU内存也是非常耗费资金的，所以说通过归档的应用，大概为多点节省了90%以上的成本。

接下来聊一下另一个产品，DatabendCloud，底层核心是构建在开源的Databend内核之上，为用户提供了SaaS化的一站式服务，中间DataWarehouse一核是由Databend驱动的，之上有一个SaaS一体化平台，用户只需要注册用户名密码就可以使用整个数仓平台了，左侧可以把各种数据源，比如说基于MySQL、基于SQLserver数据导入，甚至一些文件进行导入。右侧可以通过Databend loud进行分析，分析完以后提给前端的BI和Machine Learning等等。

对于用户来说，首先不需要维护整个平台了，整个平台都是由Databend维护，用户只需要注册用户名密码，进来以后直接进行连接，就可以达到原有的数仓能力，而且按需付费，需要计算的时候启动一个计算节点，当不需要处理的时候会自动关掉，这个自动关机也是由系统设定的，可以选择一分钟、五分钟、十分钟设定，可以自动关掉，这样对于用户来说达到了一个按需使用、按量计费的目的，节省了用户的成本。

这个图片是我们DatabendCloud申请页面，可以通过申请平台和网址进入到DatabendCloud进行申请，注册申请完就可以开通DatabendCloud，用户就可以直接使用了。

Databend典型用户中，多点是做数仓归档处理的；快手是用到了Hive功能，它原有的数据都是存在Hive中，利用Databend进行数据的分析处理；新加坡比特币交易所主要用Databend进行日志的处理，而且是海量日志PB级数据的处理；茄子快传主要利用Databend具有数仓的分析能力，作为它其中的一个分析平台，替换原有的Presto系统；Voyance为非洲银行提供类似于Snowflake产品形态的公司，它提供的是一个可视化的拓扑、可以展示的DataCloud平台，内核也是基于Databend构建的。

（本文根据Databend 联合创始人王吟演讲速记整理而成，未经过本人审阅。）

上海市外商投资协会会长黄峰也受邀见证签约仪式并对三方的合作给予了高度评价：“上海一直致力打造生物医药产业创新高地。像TakedaSpark+这样的创新孵化平台，是全球创新时代下推动科技创新和产业融合的新手段、新工具。今年TakedaSpark+的升级结合了多方智慧，是一次新的探索和尝试，势必能为数字创新与健康生态建设注入新的活力。上海市外商投资协会将推动更多在华外资企业与本土创新企业间的互动，探索更先进的数字化转型方向，创造更全面的价值。”

TakedaSpark是武田于2021年启动的创新孵化平台，旨在探索高附价值的创新医疗方案和规模化的落地场景，为患者和医疗工作者以及医院提供优质的医疗创新服务。通过升级后的TakedaSpark+，武田中国将携手亚马逊云科技和埃森哲，凭借各自在医药健康、专业咨询和技术孵化方面的专长，共同挖掘在“数字疗法”、“早筛诊断”和“智慧服务”领域具有真正落地价值的项目。在孵化过程中，三方将秉承TakedaSpark+创新孵化平台“合作、共赢、落地”的核心战略，探索构建数字医疗领域孵化到商业化全周期的产业合作模式。

亚马逊云科技中国区跨国企业及电信行业事业部总经理沈涛表示：“我们非常荣幸与武田制药及埃森哲在全球和中国通力合作，并共同打造全新升级的武田中国创新孵化器‘TakedaSpark+’。作为一家拥有240年历史的医药企业，武田制药在数字化转型方面表现出了非凡的前瞻性和行动力。相信通过此次合作，亚马逊云科技全球领先的技术和服务也将为生命健康领域带来更多的云上创新，为社会创造福祉。”

“升级后的TakedaSpark+是武田中国数字化科技创新过程中的重要载体，我们希望通过赋能更多优秀的医疗创新企业，深入地参与中国生物医药和健康产业生态圈的融合共创，朝着推动武田中国成为武田全球创新之源的目标不断靠近。” 武田制药全球高级副总裁、武田中国总裁单国洪在发布会现场表示，“武田近年不断加快数字化转型的步伐，以‘拓维中国’战略为基础，在成为武田全第二大市场的目标引领下，我们又一次以创新者的身份站在这里，为中国，为患者。”

一直以来，武田制药力争成为一家值得信赖的、以数据为驱动、以健康结果为导向的生物制药企业。为此，武田制药于2020年在全球层面与亚马逊云科技和埃森哲达成了为期五年的全球数字化转型战略合作协议。基于此项合作协议，亚马逊云科技和埃森哲将助力武田将数字化融合进生物医药的研发、生产、经营和投资的全价值链中，真正赋能企业发展。2021年第四届进博会期间，三方签订合作备忘录，深化了在数字化医疗领域的合作与交流，致力打造以数字技术创新为核心驱动的行业典范。

亚马逊云科技在健康与生命科学领域拥有实力强大的团队和丰富的客户应用实践，其医疗与生命科学团队已经成立超过8年，成员平均拥有超过18年的行业从业经验。通过领先的云技术和服务，亚马逊云科技联合中国数十家行业合作伙伴，为客户提供从咨询到实施的全流程整体解决方案，包括推动药物和医疗设备的研究开发，助力基因测序的数据存储与分析，赋能全程合规的生产制造与商业化运营等。截至目前，亚马逊云科技已经为全球超过4200家医疗及生命科学领域的用户提供了云计算技术和支持。其中，全球前20大药企中19家都在使用亚马逊云科技，在中国超过400家客户将业务部署在亚马逊云科技上。

张建锋认为，以云计算为核心的新型计算体系，正在带来三大变革：首先，云重构了整个IT硬件体系，数据中心、芯片、服务器等产业链发生深刻变化；其次，软件研发范式发生深刻变革，Serverless、低代码、AI大模型开源等趋势，大幅提升软件生产效率；最后，云和端加速融合，算力从端转移上云，未来万物皆是计算机。

重构整个IT硬件体系

张建锋回顾云计算演进历程，过去十多年，云的创新主要集中在软件领域，首先出现了分布式虚拟化，而后实现了资源池化，形成了广泛的应用规模。现在，云计算已经从软件创新，走向软硬件协同创新，用云来定义整个IT硬件体系。

今年，阿里云发布了一款云数据中心专用处理器CIPU，替代CPU来管理和加速计算、存储和网络资源。这是一种全新的架构方式，代表着云计算深入到数据中心内部做体系化创新。CIPU实现了全面专用硬件加速的高性能，包括高带宽、高吞吐和弹性RDMA的能力。“飞天+CIPU”的组合性能表现普遍优于业内同类产品，性能可提升20%以上。

在此基础上，阿里云基础设施已经广泛基于CIPU架构进行建设，并且构建了全栈自研的基础设施，例如自研CPU芯片倚天710、磐久服务器、EIC高性能网卡、磐久交换机、磐久液冷一体机、磐久液冷集装箱等自研硬件。

去年，阿里巴巴发布了首款“为云而生”的芯片倚天710。目前，倚天710云实例已在多家互联网科技公司大规模应用，算力性价比提升超30%，单位算力功耗降低60%，这是中国首个云上大规模应用的自研CPU。

在2021年双11期间，天猫双11核心交易系统平滑迁移至倚天710实例。中国一些知名的科学计算、智能手机行业和互联网等领域的企业在迁移至倚天710实例后，性价比均得到了显著提升。

张建锋表示，未来阿里云还将继续扩大自研CPU的部署规模，预计未来两年内20%新增算力将使用自研CPU芯片倚天710。

他认为，过去十多年，飞天为阿里云打下了扎实的技术基础，让云实现了第一次飞跃。自研CPU芯片倚天710、下一代云计算体系架构CIPU将为阿里云构建第二技术曲线，是云面向下一代技术构建的核心竞争力。

软件研发范式发生深刻变革

计算体系的变革不仅将发生在IT硬件世界，软件研发范式也将发生颠覆性变化。张建锋认为，软件研发范式的变革有三个层次，第一是新兴的软件开发方式崛起，软件架构全面Serverless化；第二是软件开发不再是程序员的专利，低代码让未来80%应用能够由业务人员直接开发；第三是未来所有软件都是AI化的，大模型开源将加速AI真正普及。

其中，Serverless将让云计算从一种资源真正变成一种能力。张建锋表示，过去云计算用云服务器替代了物理服务器，但客户依旧按“几核几G服务器”的模式来购买云资源，未来云计算将全面Serverless化，更加接近“电网”模式，按计算的调用次数付费。

这将带来软件开发方式的深刻变化，软件架构从原来的主机架构迁移到Serverless架构，客户只需要开发业务逻辑，不再需要关心运维问题。此外，Serverless架构可以降低软件开发门槛，提供更多的预制模块，大幅提高软件生产效率。

例如，一家烟草公司只需要两个开发人员就可以做出整套物流系统。对互联网新兴应用而言，Serverless架构让应用轻松抗住流量高峰。以南瓜电影为例，Serverless架构让这个视频APP无人值守就能应对百万级流量，并且总成本较此前下降40%

其次，低代码将进一步降低应用开发门槛，张建锋认为，未来80%的应用将由业务人员开发，不懂低代码就和20年前不会用word一样。数据显示，钉钉上，两年新增了500多万个低代码应用，聚集了380余万低代码开发者。

最后，越来越多的软件将AI化，大模型开源将推动AI真正普及。张建锋表示，开源是软件进步的核心推动力量，过去开源推动了软件架构的进步，未来开源还将推动AI应用的进步和普及。目前，达摩院在中文AI模型社区魔搭ModelScope上，开源了超过300个优质模型，可以帮助开发者利用基础模型快速开发AI应用。

云端加速融合，万物皆是计算机

今天，云计算正在创造越来越多的终端形态。几十年前，手机只能用来打电话，现在手机是一个手里的计算机。过去，汽车从只讲究“马力”，现在汽车需要比拼“算力”，成为一个“四轮计算机”。

张建锋认为，云端加速融合，算力正在不断从终端转移上云，这让终端突破了物理限制，不仅手机、电脑、汽车、音箱会变成计算机，未来万物皆是计算机。

例如，Rokid在推出的AR眼镜中接入阿里云无影架构，利用云上算力，用户打开仅有85克重量的眼镜，就能在眼前的虚拟现实画面中，与人聊天、办公，并且还能做3D渲染、大数据编程等复杂工作。

在PC电脑端，未来阿里云继续将RISC-V芯片和无影架构结合，让创新终端具有更高性能、更低能耗，并实现全栈自研。目前，阿里巴巴已经成为全球RISC-V技术与生态发展的引领者，并且已经完成了和云操作系统的适配，迈出了端边云一体的重要一步。

2009年，阿里巴巴成立阿里云，并投入研发自研云操作系统飞天，这是阿里巴巴探索算力的起点，拉开了中国自研云计算操作系统的序幕。飞天操作系统用分布式架构替代传统IOE架构，不仅解决了阿里巴巴业务高速发展带来的算力挑战，也让算力成为一种可在线获取的公共服务。

在这之后的五年，阿里云实现了一系列世界级突破。2013年，阿里云在全球范围内首次突破单一集群5000台服务器规模（飞天5K），并率先对外提供这一能力。此后，飞天操作系统成功支撑了十多年双11和12306春运购票等极限并发场景。

随着云计算应用规模不断扩大，阿里云打破单纯的软件创新模式，开始深入数据中心内部做体系化创新，以云的形态来定义IT软硬件体系。在数据库方面，阿里云用开源MySQL替代传统Oracle后，进一步推进自研之路。2017年，阿里云发布首个云原生数据库PolarDB，计算能力最高可扩展至1000核以上，性能比开源MySQL高6倍。近几年，阿里云连续进入Gartner全球数据库领导者象限 。

2017年，阿里云推出第一代神龙架构，通过软硬一体化技术来提高云计算的性能输出，实现了性能的0损耗，首次让云计算的算力潜力彻底释放。如今这一架构已升级为全新的云基础设施处理器CIPU，可替代CPU来管理和加速计算、存储和网络资源，在飞天和CIPU的加持下，PolarDB数据库的全局一致性读性能提升10倍。

这些核心技术也加速了智能计算的发展。2022年，阿里云推出飞天智算平台，基于底层网络、计算等核心技术的突破，可以为人工智能、生命科学、医疗制药、自动驾驶等领域的企业提供更高效的智能计算服务。数据显示，飞天智算可将计算资源利用率提高3倍以上，AI训练效率提升11倍，推理效率提升6倍。

技术上的连续突破，推动了云计算产业的快速发展，原生长在云平台之上的应用不断涌现，全面上云逐渐成为企业的核心战略，而全球云计算的产业规模也迫近万亿美元。

如果说云计算的第一个十年是由规模驱动软件技术的发展，那么今天云计算则进入了一个全新的阶段。去IOE之后沿用下来的算力体系正在迎来新一轮的变革，AWS、阿里云等主流云厂商率先启动了新型硬件和芯片的研发。

2018年，平头哥成立，致力于打造端云一体的芯片产品，阿里巴巴的算力体系再一次得到补强。次年，阿里巴巴第一颗芯片含光800问世，这是一颗为AI场景深度定制的芯片，进一步提升了AI场景计算的效率，并逐步应用图像识别、搜索推荐等场景。

与此同时，阿里巴巴也在向更高难度的算力发起挑战。2021年，阿里巴巴发布首款通用CPU芯片倚天710。该芯片为云而生，是云计算产业和传统半导体产业融合的新产物，同时兼顾性能与易用性。在2022云栖大会上，阿里云宣布自研CPU倚天710已大规模应用，阿里云未来两年20%的新增算力将使用自研CPU。这不仅对中国芯片产业意义重大，更是云计算重塑算力体系的重要一步。

面向正在爆发的万物互联终端，阿里巴巴聚焦研发RISC-V架构处理器，这一架构被认为是继ARM、x86架构之后，中国芯片产业的第三条路。目前，平头哥已推出高性能RISC-V处理器玄铁910等多款产品，并领导了11个重要技术方向，成为全球RISC-V技术与生态发展的引领者。

从世界上第一台电子计算机ENIAC诞生起，算力的载体经历了从大型机、小型机、PC、移动终端以及云计算的演变，但算力的终极形态远未到来，科技企业仍在向新的技术发起挑战。面向未来的新型算力技术，阿里巴巴在存算一体芯片、量子计算等领域取得一系列突破，2022年，基于新型超导量子比特fluxonium，达摩院量子实验室成功设计并制造出两比特量子芯片，实现了单比特操控精度99.97%，两比特iSWAP门操控精度最高达99.72%，取得此类比特全球最佳水平。

苹果一直在努力通过开发自己的调制解调器技术来减少对高通的依赖，但苹果的基带芯片似乎还没有准备好在2023年推出。

iPhone-15-to-Switch-From-Lightning-to-USB-C-in-2023-feature-sans-arrow.jpg© 由 cnBeta.COM 提供

Gurman的报告呼应了我们之前从苹果分析师郭明錤那里听到的信息。郭明錤在2022年6月表示，苹果在5G调制解调器芯片上的工作"失败了"，高通仍将是苹果2023年iPhone阵营的调制解调器供应商。

虽然该芯片的开发停滞不前，但这项工作最终仍在继续。预计苹果最终将完成创建自己的调制解调器芯片，但需要更多的时间来完成工作，并在iPhone和其他设备中使用。

苹果在2017年对高通发起了一场法律战，指责高通不公平地收取与其无关的技术使用费。苹果希望随着向5G的转变而过渡到脱离高通，不再支付高通的费用，而是使用英特尔的技术，但英特尔无法制造符合苹果标准的5G芯片。

随后，苹果被迫与高通公司和解，此后在iPhone和iPad系列中一直使用高通公司的5G调制解调器芯片。此后，苹果也在积极研发自己的调制解调器芯片，甚至购买了英特尔的调制解调器芯片业务以获得先机。最初的传言指出，2023年是苹果准备转型的一年，但看起来苹果需要更长的时间来结束与高通的调制解调器交易。

无影笔记本是第一款云笔记本产品，呈现出计算力超出了硬件形态。这款笔记本重量低于1.29千克，厚度低于13.9毫米，与苹果Macbook Air M1 相当。日前有评测达人透露，这款产品的工程样机在Cinebench上跑分达到12万以上，通过接入云上算力，被网友称为“全球第一”、“机皇”。

（图：无影笔记本及全家福产品特性）

用户在任何终端登入无影账号，都可以实现计算存储的弹性使用。无影笔记本通过端侧AI超分等技术，实现高清画质下的极低能耗、超长续航。实验室数据显示，其普通办公续航达到20小时左右；播放高清视频或3D渲染场景也可达12小时。

同时，整体设计强调超便携但更安全。笔记本取代桌面电脑，已成为更多移动工作场景标配，但对于科技公司，代码、数据等资产如何治理，亟需云安全产品和灵活可控的外接策略。无影目前支持300多类外接设备，并可以进行企业内网、外网、设备之间清晰独立的安全策略设置。

无影架构在工业级与消费级增强现实终端上，让性能与轻薄得以平衡。智能AR眼镜厂商Rokid新发布的Rokid Air+Station 套件产品，可以让用户戴上仅重83g的AR眼镜，连接蓝牙键鼠，即可使用无影云电脑。在移动办公场景下，用便携私密大屏的形式，完成大型设计、影视渲染等重协同工作。

（图：云栖大会B区无影展区Rokid Air+Station）

工业AR企业谷东科技在工业AR头盔中调用无影，帮客户进行航空发动机组件、高精医科手术教学等百万面精度的模拟实训，同时支持语音和手势交互，在嘈杂环境下能够作业，保证多端协同、数据安全、异地访问。

（图：云栖大会开放日上，观众试用搭载无影的工业AR头盔）

无影与5G场景也通过更多终端加速融合。中国联通通过无影开发了基于自研雁飞5G模组的卡片云电脑，仅有名片大小，内置专网能力，最大程度利用5G超低延时特性。台达硕参与研发的DEXBOOK，通过5G+无影架构，实现14寸笔记本电脑中的极高的便携性与性价比。未来，云网端融合架构将继续深入探索，还能影响更多人类工业制造领域的大型终端。

（图：通过无影云网端融合架构，搭建的C919驾驶舱体验）

随着越来越多的企业在更广泛的用例中部署边缘计算，这必将引发许多新的问题，运营需求和业务挑战也不断出现。在汽车和制造等行业，企业面临着不同的环境、安全和运营挑战，要求企业能够在这些资源有限的环境中使用小型边缘设备。因此，不同的设备在计算能力、软件兼容性和安全性等方面的要求将各不相同。

通过红帽Device Edge解决方案，企业可以灵活地以较小占用面积在边缘部署容器，与传统Kubernetes边缘配置相比，对计算能力的需求降低50%。该解决方案还有助于解决围绕设备边缘开展大规模边缘计算的许多新问题，其能力包括：

• 为边缘部署而构建的Kubernetes：使IT团队能够在MicroShift提供的新的、更小、更轻量级环境中使用熟悉的Kubernetes功能。这降低了团队为边缘计算环境构建云原生应用的准入门槛，使他们能够利用现有的Kubernetes技能，在从数据中心、公有云到边缘的整个混合云中，提高操作的一致性。

• 针对边缘而优化的Linux操作系统：构建于世界领先的企业Linux平台——红帽企业Linux中，并且针对能够利用最少带宽进行智能更新的小型边缘设备而定制。这有助于企业应对连接不稳定的挑战，同时减轻对边缘创新的影响。

• 采用红帽智能管理 (Red Hat Smart Management)工具来集中扩展和监控边缘设备群组的能力：IT团队可以使用零接触调配、系统健康可视性和支持自动回滚的更新等能力，实现更强大的边缘管理，并保证应用安全。

红帽Device Edge解决方案适合不同行业中位置偏远、资源有限的用例

红帽Device Edge解决方案将帮助红帽客户和合作伙伴应对最具挑战性的边缘环境。例如，Lockheed Martin（洛克希德·马丁）在MicroShift项目社区中一直与红帽合作，并且正在部署红帽Device Edge解决方案，以实现其在极端条件下的应用交付和人工智能工作负载的现代化和标准化，包括林野火灾管理等。此外，ABB正计划在资源受限的设备上将红帽Device Edge解决方案用于ABB Ability Edgenius。Edgenius是面向工业软件应用的综合边缘平台。

红帽Device Edge解决方案针对需要支持裸机、虚拟化或容器化应用的小尺寸边缘设备的各行各业。其他用例包括但不限于：

• 公共交通设施上的微型互连节点：在这些设施上，边缘设备通常处于运动状态，但仍需要通过AI/ML进行更快的处理，以实时分析本地数据（例如铁路、采矿、汽车、无人机）。

• 在具有挑战性的地方部署有弹性的资源节点：例如天气监测站。在这些地方，尽管环境恶劣、很难提供支持，但边缘设备仍然能良好运行，可以执行自动软件回滚，保证更强大的安全性，并且更好地执行敏感数据控制。

• 新兴的边缘受限场景：在这些重量、温度和连接能力都令人担忧的场景中，可能有数千个边缘设备运行应用。

红帽Device Edge解决方案适合正在实施边缘计算的任何企业，因为它运行各种工作负载时，使用Podman进行边缘容器管理，或者使用MicroShift作为Kubernetes API。客户甚至可以在虚拟机中使用旧有的Windows应用。

上市时间

红帽Device Edge解决方案计划于明年年初以开发者预览形式推出，预计将于2023年晚些时候正式发布。

  支持证言

Francis Chow，红帽副总裁兼车载操作系统和边缘总经理

“边缘创新为各行各业的企业带来了新的好处和用例，但同时也带来了新的挑战。红帽与客户和合作伙伴联手，开启了专为边缘开发新技术的旅程，并且扩展了我们的混合云解决方案，使我们的生态系统能够利用与可靠开源技术相结合的智能化，满足最小占用空间的远程边缘用例的要求。红帽Device Edge解决方案已在社区中进行了测试，现由红帽公司推出，是发挥边缘计算全部优势的重要一步。”

Justin Taylor，Lockheed Martin人工智能副总裁

“红帽Device Edge解决方案将使Lockheed Martin公司为我们的客户提供各项人工智能处理能力，帮助他们完成最具挑战性的任务。Lockheed Martin公司是红帽的长期客户和合作伙伴，双方共同开发红帽Device Edge解决方案是这一战略关系的关键一步。”

Bernhard Eschermann，ABB工业自动化首席技术官

“ABB很高兴继续与红帽合作，简化制造业从自动化到自主运行的过渡流程。借助红帽Device Edge解决方案，ABB能够连接云端和控制环境，通过汇总和分析资源更有限的设备上的数据，提高资产效率并改善运营状况。通过这种持续合作，无论是当前还是未来，ABB的生态系统都将体验到由创新的市场领导者开发的开源解决方案所带来的好处。”

用I³来重新定义音视频

3D互联网时代，从消费互联网向产业互联网进化的过程中，音视频技术正在成为千行百业的核心生产力。面对新形势，吕阳明提出，华为云要用I³来重新定义音视频，重塑“生产力”。

“I³”是指Imagination（新想象）、Interactive（新互动）、Immersive（新体验）。

他认为，通过音视频技术赋能千行百业，人类可以解除束缚，释放想象，许多新的Imagination可以成为现实。通过音视频技术远在天涯海角的人们可以通过虚拟化身聚在一起，不再受空间的束缚，获得新Interactive。跨越时空的限制，人类可以穿越到过去、未来、宇宙、海底，通过虚实融合的新Immersive，获得超越现实世界的全新体验。

音视频技术“新想象、新互动、新体验”憧憬是美好的，但是如今音视频行业依旧面临着内容生产、分发、消费的诸多难题。在内容生产方面，3D互联网行业存在生产效率低，内容不丰富的现状；在内容分发方面，网络传输时延高，带宽和算力成本很高制约了行业的快速发展；在内容消费上，目前也存在着端侧处理能力差异大，满足高端内容消费的终端数量少等现实问题。

云原生媒体基础设施 定义音视频产业“生产力”新范式

面临上述挑战，音视频行业该如何加速跨越产业裂谷，应对新挑战？吕阳明表示，华为云秉持“一切皆服务”的战略，将提供包括“1个生态、2类服务、3大引擎、4种核心能力”在内的丰富媒体服务能力，聚合生态伙伴的场景化行业解决方案，重新定义云原生媒体基础设施，加速跨越产业裂谷。

1个生态：通过沉淀伙伴的优秀经验，面向不同行业发布系列化的云上生产线

吕阳明解释道，华为云云原生媒体基础设施中的“1个生态”是最重要的部分，它指的是华为云基于云上的2类服务、3大引擎和4种核心能力，与合作伙伴一起打造面向千行百业的生态体系。

2类服务：内容类服务（MetaStudio）、应用类服务（虚实融合）

吕阳明提到，2类服务指的是云原生媒体基础设施面向伙伴及开发者提供的内容类服务和应用类服务。内容类服务方面，通过华为云的MetaStudio提供5大平台能力，包括模型制作Creator、资产管理Store、内容编辑Editor、物理仿真Simulation、云渲染Rendering，最终实现数字内容云原生，让数字内容的生产变得更加高效；应用类服务方面，是面向应用开发者的虚实融合类服务，最核心的能力是虚实融合，就是让：虚拟人，虚拟空间，真实人，真实空间进行交互和互动，最终实现万人同服的数字空间。核心的服务包括空间定位、数字人大脑、多用户状态同步、空间音频、以及应用分发网络ADN。伙伴和开发者可以基于这些服务能力，让虚实融合变得触手可及。

3大引擎：云原生的图形引擎，空间引擎，音视频引擎

吕阳明认为，要想做好2类服务，核心是做好云原生的图形引擎，空间引擎，音视频引擎等这3大引擎。华为云基于云原生、AI原生、CG+CV融合等技术构筑3大引擎，让3D建模、仿真、渲染、VR/AR等处理更加高效，让数字内容生在云、长在云、用在云。

首先，云原生让引擎可以便捷的使用云上的海量算力，通过端云协同，带来了全新的应用运行模式，获得极致的音视频体验，不再受制于终端的能力。

其次基于数据驱动的AI原生，通过AI技术，图像，视频，模型的生产制作更加高效，通过大模型实现数字人的智能交互和智能驱动。

最后通过CG/CV技术融合，比如华为河图利用厘米级空间计算、高精度3D场景识别等能力，将现实世界拍摄的视频图像，和虚拟世界中创作的3D模型精准的融合。

4大核心能力：算力、网络、AI、区块链

吕阳明在介绍4大核心能力时指出，华为云之所以一直在强调云原生，是因为华为云提供的4种核心能力是3D互联网时代音视频产业的根基。华为云以媒体为中心，重新定义算力、网络、AI、区块链等云基础设施能力，从Cloud for Computing走向Cloud for Media。

第一是算力。未来数据将爆炸式增长，制作方式也成为从单机生产到全云上制作。云原生的数字内容生产平台通过并行计算框架连接多元化算力，实现万核渲一图；通过高速读写总线，支持数百轨4K内容的并行剪辑。。

第二是网络。未来虚实融合的世界，需要通过分布式云，通过全球一张网连接无数虚拟数字空间，在数字空间中社交、工作、娱乐。

第三是AI。 吕阳明介绍说，华为云希望通过AI让数字人最终成为“数智人”，打造“数字人大脑”，通过大模型实现数字人智能交互和智能驱动，让数字人聪明起来。

最后是区块链能力。吕阳明希望行业伙伴与华为云一起，打造面向音视频产业的数字资产联盟链，让原来每个工作室的数字资产，在云上分享和流转，从而激活整个行业的创造力和生产力。

云原生媒体基础设施的提出，是华为云在“一切皆服务”的战略下，在深耕音视频行业的经验积累中，结合华为多年技术能力与合作伙伴生态能力的一次集中释放，将对解决音视频行业面临的挑战产生积极的影响。演讲最后，华为云吕阳明呼吁音视频行业的伙伴与客户共同携手，共创音视频产业“新视界”。

从今年甲骨文全球云大会上传递的信息看：OCI（Oracle Cloud Infrastructure，Oracle 公有云基础设施 )公有云服务正在成为甲骨文面向未来制胜的法宝。实际上，通过推出Aurora等15种专门构建的云上托管数据库服务，AWS早就在抢占、分食数据库的市场。这也并不奇怪，公有云市场的茁壮发展符合从产品到服务的自然发展规律。

“这就像我们使用水和电，并不需要自建水厂、电厂，使用共有基础设施的服务就可以了。数据库也是如此。”甲骨文副总裁及中国区平台总经理吴承杨在接受采访时说。

和AWS同时提供多达15种数据库不用，甲骨文只是通过一个数据库满足不同类型的应用需求，除了关系型数据处理之外，也包括文档、键值、图数据库等多种应用类型，数据分析和处理的需求。简单说，就是一个数据库同时满足OLTP、OLAP的需求。

“我们不认为传统行业、企业用户能够同时把握好10多种不同类型数据库，对于用户来说，他们太复杂了。甲骨文的目标就是简化和方便用户的使用，降低技术使用的门槛，将便利留给用户，将复杂留给我们自己，专业的人员做专业的事情。” 吴承杨说。

吴承杨表示：“我们和AWS不同之处在于，AWS不提供SaaS服务，但是甲骨文用户可以通过OCI，来使用ERP、SCM等成熟的应用。而我们的价格非常具有竞争力。”

“考虑到传统行业、企业用户对于专有云的应用需求，甲骨文Oracle Exadata 专有云数据库一体机来满足用户的需求。这也是我们在中国市场的策略。” 甲骨文公司高级副总裁及亚洲区董事总经理李翰璋说。

李翰璋表示：在今年甲骨文全球云大会上，汇丰银行宣布根据多年期协议，将数据库系统升级并迁移到 Oracle Exadata 专有云数据库一体机 (ExaCC)，在自己的数据中心部署并支持、扩展关键任务应用和服务。在中国，甲骨文与神州数码共同合作自主化国产Exadata数据库一体机，服务国内行业用户的需求。

对于甲骨文而言，OCI非常有助于其摆脱昂贵的商业化服务的固有印象。中小企业同样可以用得起Oracle数据库，“我们的价格非常有竞争力，用户可以实际使用看一看。” 吴承杨说。

在今年甲骨文全球云大会上，甲骨文发布了新版融合数据库Oracle 数据库23c Beta版，看支持所有数据类型、工作负载和开发风格；同时发布了MySQL HeatWave Lakehouse ，将数据分析能力扩展到MySQL的同时，将数据湖仓（Lakehouse）处理的上限提到400TB，其中包括 Aurora 和 Redshift 备份格式。在本次会议上，甲骨文宣布了与英伟达公司的合作，将数万个 NVIDIA GPU引入到OCI，为用户提供海量且易于访问的 AI 训练和深度学习推断产品组合。

都说“士别三日，当刮目相看”，当Oracle比肩AWS的时候，它还是那个我们印象中的数据库License的厂商吗？对于甲骨文，我们也需要与时俱进！稍有不慎，就Out了！

安全是所有企业的重中之重。无论是改善安全状况，实施全面合规控制，还是让员工安全地在家办公，企业都需要有可靠的系统作为支撑。但是，随着企业系统规模的空前壮大，合规要求也日益变得更复杂，企业需要新的解决方案。

在基础设施安全方面，企业希望有确凿的证据和方法来确定其访问管理、网络基础设施和应用程序的安全能够无懈可击。云计算通过联网方式为企业按需提供 IT 资源，其好处之一就是使企业能够利用原来无法在本地获得的现代化技术来更有信心地保护其基础设施的安全。

其中一种现代化的方法就是可证明的安全性，它通过数学证明来验证系统是否正确运行。对拥有成千上万资源的大型企业，如果通过手动评估不同场景中的每一项数据路径及相关的控制，来证明系统运行的正确性和安全性，通常需要花费数月乃至数年的时间。而且在这个评估期间，系统本身还在不断变化和演进。借助自动化推理这一新兴技术，这样的工作可以在数秒内完成。

通过可证明安全性实现规模化安全

自动化推理是可证明安全性的核心。通过考虑各种可能的应用执行、请求和配置，自动化推理可以提前预判出系统的可能操作，并提供高级别的安全保证。例如，自动化推理工具可以分析策略和网络配置，证明没有潜在的安全威胁。客户采用这种前沿技术，可以不断地自动化、简化云上安全路径，持续解决软件系统演变过程中可能出现的意外风险。

亚马逊云科技运行着数以十万计的客户关键任务工作负载，将该技术广泛应用于存储、网络、虚拟化和加密等关键领域来提升安全性，也是首家规模化使用自动化推理的云服务提供商。客户广泛使用的诸多重点服务如身份与访问管理服务Amazon Identity and Access Management (IAM)，对象存储服务Amazon Simple Storage Service (S3)，Amazon Virtual Public Cloud (VPC)等都用到了这一技术。这一技术的应用使得政府机构、医疗和金融服务等被高度监管的行业客户，正在用与过去完全不同的方式在云上更安全的运行业务。

亚马逊云科技开发了多种自动化推理工具帮助客户实现应用的可证明安全性。其中一个工具可以大规模地分析访问控制策略，为 Amazon IAM Access Analyzer、Amazon S3 Block Public Access等服务提供功能支持。这些功能确保 “不受限制的公开访问”的不被授权，使客户能够迅速识别对其云资源的越权访问，并加以补救。另一个工具可以在几秒之内检查所有网络路径，并为Amazon VPC Reachability Analyzer以及 Amazon Inspector等服务提供支持，帮助客户了解其使用的亚马逊云科技网络的安全与合规，并采取行动加以改善。

携手共同实现安全性

客户不需要成为安全专家或是数学家就能实现其软件的完整性，并管理其关键基础设施。事实上，作为一名科学家，我之所以研究、设计、构建和实施可证明安全性工具来确保持续的云安全，就是为了让企业可以将更多精力放在业务扩展和转型上。

借助亚马逊云科技，企业无需管理繁重的底层工作以及预付费用，就可以借助如机器学习、物联网、数据湖、数据分析等复杂技术完成企业的重要任务。这样客户就可以做真正重要的事情——快速、灵活和大规模地进行业务创新。

让自动化成为标准

可证明安全性还处于早期发展阶段。尽管自动化推理只在最近才得以实际应用，亚马逊云科技正在努力使此项技术变为日常工程标准，来为客户创造功能更为强大的、易用的工具。

双活数据中心建设难点

但是双活数据中心建设是个复杂的系统工程，金融企业的双活数据中心建设需要解决以下问题：

l 多中心下数据中心资产冗余较多，ROI 较低，无法满足下一代数据中心建设目标；

l 在保障整体 ROI 的前提下，解决数据中心故障降级问题；

l 在客户端最优体验的前提下，实现多中心间流量的无缝切换及高效管理，并高效应对突发流量下的智能流量引导；

l 客户性能数据的抓取、关联、整合，实现最终用户性能数据的可观测性。

不仅如此，双活数据中心最重要的点是如何保证两个数据中心都“活”过来，可同时对外提供业务生产服务，保证中心是对等的、不分主从、可同时部署业务，在极大提高资源利用率和系统工作效率、性能的同时，保障业务可持续性，让客户从容灾系统中获得最大的价值。

应用交付技术作为解决计算和通信技术线路协同问题的关键技术，在这一环节中起着至关重要的作用。它实现了应用和网络的有效协同，肩负着保证业务安全、连续、稳定运行的重要使命，在整个 IT 架构中有着重要的战略价值。

云科通明湖双活数据中心建设方案

云科通明湖双活数据中心架构解决方案，根据云科通明湖应用交付设备特性进行部署，具有以下优势：

1、多中心智能流量管理

l 通过 DNS/RHI 等技术完美解决流量业务质量探测及发布的工作；

l 统一调度平台可以与终端用户地域位置、数据中心算力、用户体验等实现智能的流量编排；

l 通过 2-7 层细颗粒度事件控制，帮助应对异常突发流量的防御及正常流量的数据业务引导；

l 数据中心会话保持技术通过黏贴上下文，实现多中心间会话的无缝转发；。

2、业务性能数据可观测

l 通过内置高性能日志处理及数据抓取能力，实现最终用户性能数据的可观测性。

实现数据中心双 / 多活，投资回报率（ROI）提升 30%；提升应用可持续性， RTO 降低 70%，数据中心、链路、应用发现故障能力，并实现分钟级智能切换；提升可观测性，根据双数据中心不同的处理能力及用户地域分布不同，灵活分配用户请求，客户端交互效率提升 35.7%，异常业务发现能力提升至秒级。

云科通明湖双活数据中心建设最佳实践

在某银行双活数据中心建设项目中，作为一家大型银行，一旦业务系统所使用计算及存储等资源，出现故障或宕机，将导致公司业务的完全瘫痪，进而造成巨大的经济损失和对信誉度的影响。因此在存储的选择与架构设计上，需要充分考虑存储的稳定性，以保证业务的连续性，所以该银行在双活数据中心建设的过程中提出如下需求：

l 建立应用级多活数据中心；

l 根据用户地域和运营商将用户引导至最佳的数据中心和线路；

l 服务器及链路的负载均衡；

l 可编程控制，不改动应用的情况下灵活地满足多变的应用需求；

云科通明湖系列应用交付设备凭借全国产、高性能、安全可控、高效能设计、扩展性设计等五大优势受到该银行的青睐。

（云科通明湖双轨制超高可用架构）

在双活数据中心部署过程中，云科通明湖研发团队根据该银行业务特点，为其量身设计双活数据中心架构——采用云科通明湖 4 台 YK-ADC GSLB 和 12 台 YK-ADC SLB 应用交付设备进行部署，为其提供双轨制超高可用架构（DTMAA），保证业务的处理能力。实现 GSLB 和 SLB 联动，根据预设算法将不同用户分配至相应的数据中心，同时保证不同运营商的客户通过相应运营商线路访问。融合了可定制的可编程能力，为处理应用交易或流程中的应用流量提供了强大的控制力，同时通过可编程能力解决了移动用户跨数据中心访问的一致性问题，解决了应用服务器通过 SLB 代理访问腾讯微信接口时的技术难题。

在云科通明湖系列应用交付产品的帮助下，该银行实现了高效、安全、可靠的负载均衡功能，充分利用了硬件资源，保证了网银、手机银行、微信银行等系统的稳定运行，实现业务级双活，盘活数据中心资产约 8000 万，数据中心切换速度从小时级跨越至分钟级，强化灾难恢复预案（DRP），最高提高恢复时间目标（RTO）90% 以上。搭建了一个高效灵活的双轨制超高可用架构（DTMAA），未来网银相关的所有业务都可以其上进行部署，保障网银业务的快速发展，极大提升投资回报率（ROI）。

云科通明湖系列应用交付产品目前已得到金融、政务、医疗、能源等众多行业客户的信任，并为客户的信息化、数字化转型带来了显著的提升。未来，团队将继续加大研发投入，不断提升产品服务能力，为企业数据中心和云计算保驾护航。

云科通明湖应用交付产品

云科通明湖系列应用交付产品，是由神州云科推出的自主研发产品，经过五年的持续打磨，实现了对海光、兆芯、飞腾、龙芯、鲲鹏五大国产硬件平台的适配，以及对麒麟、Loongnix 等操作系统的适配，是完全的中国芯、中国造。团队曾以专家身份参与信创标准的制定，保证产品能够 100% 满足信创标准，为国内企业提供安全自主可控的应用交付解决方案。拥有比肩世界一流产品的水准，具有全国产、高性能、安全可控、高效能设计、扩展性设计等五大优势：

高性能：云科通明湖系列产品采用 Restful API 架构设计，隔离数据处理从而与整个控制平面实现松耦合，使客户在部署应用时能更好的运用各种云原生技术，为未来的软件定义应用交付奠定基础；内置的可编程网络技术 Smart Rules，实现更加精细化的流量编排和管理；提供从 5Gbps 到 160Gbps 的吞吐率，支持万兆端口和 40G 端口，整个产品基于高可用性设计，实现亚秒级切换。

安全性：云科通明湖系列产品通过加密通讯为核心数据加密，通过集中管理平台实现对多种数据的分析，配合网络防火墙、DDOS 防护、HTTP Flood 防护、HTTP 协议清洗、Web 应用防火墙为数据中心和企业的关键应用提供非常有效的安全保护。

高效能：云科通明湖系列产品通过弹性计算进行流量的管控，能帮助企业客户节约 30% 的互联网带宽，提高 60% 的广域网络客户访问效率，实现 5 倍的平均 HTTP 压缩，节约 50% 的服务器计算资源，确保云计算的使用率能提高到 80%，帮助企业降低成本，提高投资回报率。

扩展性：云科通明湖系列产品通过服务器负载均衡、多云智能全局负载均衡、链路负载均衡、硬件可定制化有效实现了产品的可拓展。

自主可控：云科通明湖系列应用交付产品对海光、兆芯、飞腾、龙芯、鲲鹏五大国产硬件平台的适配，以及对麒麟、Loongnix 等操作系统的适配，是完全的中国芯、中国造。

世界领先的开源解决方案供应商红帽公司日前宣布在AWS Marketplace推出红帽Ansible自动化平台。AWS Marketplace是一个数字化产品目录，包含来自独立软件供应商的数千款软件，可以方便地查找、测试、购买和部署在亚马逊云服务（AWS）上运行的软件。红帽的目标是在企业开展业务的任何地方扩展通用IT自动化解决方案，在此基础上，该款新产品使客户能够快速实现自动化，并将业务从AWS上的数据中心扩展到网络边缘。

IDC的报告1指出，客户“应关注他们的云管理和自动化解决方案的能力，以帮助降低成本，并且更有效地管理他们的多个云环境。超过90%的受访企业告诉IDC，他们目前使用多个云环境。云自动化在降低运营成本、优化云资源、加快产品上市速度方面的投资回报应该是向客户传达的重点内容。”

Ansible自动化平台将领先的自动化技术引入世界领先的公有云上，从而降低混合云自动化可能产生的开销及其复杂性。现在，IT组织可以从他们已经熟悉并且可能已经集成到其业务运营中的平台获益。在AWS Marketplace上推出后，这个新产品可以帮助消除与自行部署相关的许多负担，帮助IT团队在安装后立即开始实施自动化。不同技能水平的红帽和AWS客户可以通过针对云优化的解决方案，以快速而简单的方式大规模部署自动化。

随着企业对混合云环境的进一步投资，他们需要能够以所需的规模、速度和标准化程度执行的管理工具。Ansible自动化平台使管理AWS基础架构更加容易，可以简化并运行复杂且容易出错的活动。在AWS Marketplace上推出后，红帽用户能都更容易地跨云平台访问和使用红帽强大的自动化技术。IT团队能以一种简单、有效的方式协调和管理AWS环境，而不必学习使用新的工具或将更多技术集成到业务运营中。

红帽客户不仅可以从整合计费和原生AWS服务中受益，还可以通过AWS云控制API（AWS Cloud Control API）利用AWS的云服务。通用这个API允许快速引入新的AWS服务，并针对现有服务实施新的功能，为开发人员管理AWS和第三方服务的生命周期提供了一致的方法。

上市时间

未来几周，这款自我管理的产品将在北美、欧洲、中东、非洲、新加坡和澳大利亚通过AWS Marketplace推出。从这里开启您的Ansible自动化平台之旅。

支持证言

Thomas Anderson，红帽Ansible副总裁

 “企业需要通过自动化加速实现公司目标，而Ansible正快速演进，以帮助客户满足现代IT环境的要求。更重要的是，自动化使企业能够迁移到云端，运行多个云环境，并交付基于云的新服务和应用。因此，无论您是在AWS上还是混合云环境中实施自动化，Ansible自动化平台都提供了可靠性，可以通过一致、可视化和可控的方式全面管理这些环境。”

Ryan Searles，TransUnion全球技术副总裁

 “Ansible自动化平台对我们的云迁移举措，尤其是对于AWS的使用至关重要。它提供了一种在AWS上调配和部署中间件和应用代码的可重用且可重复的方法，并且提供了一个自动化框架，可实现基于角色的访问控制和合规保障。”

Kathleen Curry，AWS全球战略联盟全球总监

 “我们的客户越来越多地转向云产品，目的是让他们的生活更轻松，并且更快地完成工作。我们很高兴为客户推出用于混合云创新的全新解决方案，现在，他们可以快速地访问和大规模部署自动化，并且在所需的任何地方灵活地交付任何应用。我们通过在AWS Marketplace上推出产品而努力增加客户的选择余地，帮助客户专注于如何推动业务向前发展并进行大规模创新。”

Rick Villars，IDC全球研究业务部副总裁

 “在当今数字优先的世界中，业务成果和创新与在任何地方尽可能快速地开发和使用创新技术和服务的能力密切相关。云计算是满足这一需求的基础。各行各业都希望智能地充分利用数据，而现在能够做到这一点，是因为他们可以更快地访问构建在云基础之上的数字技术。”2

我们正身处一个前所未有的技术变革时代。如果要选择其中迭代最快、应用最广、影响最深远的技术创新，云计算一定是其中之一。我常常惊叹于云计算的颠覆性力量，因为我看到它正在以难以置信的速度给各行各业带来创新，解决许多前所未有的挑战：从自动驾驶和车联网，到新药研发和远程医疗，再到电商、社交、游戏，甚至当下备受关注的元宇宙、量子计算等最新趋势，都离不开云的支撑。

云计算还在给人类带来更深远的影响。我们助力云原生企业设计超音速客机，让旅行者在5个小时内从西雅图飞到北京，跨越太平洋；到让订购卫星照片向订外卖一样简单，从而帮助科学家通过卫星照片预测可能爆发的火山，提前做出预警，避免大规模灾难的爆发；再到帮助科研人员研究不断退缩的秘鲁冰川，预测冰川融化可能带来的地质灾害，帮助人们解决气候问题。

然而，即便如此，我们认为这一切不过刚刚开始，亚马逊云科技对云技术的探索从未停止，并且不断加快。

从城市，到偏远地区，甚至太空，云的边界正在不断拓展

自开创云计算的十六年以来，我们一直在打破云的边界。这是因为，随着越来越多的工作负载迁移上云，客户越来越希望，无论他们的工作负载在哪里，都可以获得与使用亚马逊云科技区域体验一致的云服务。不仅如此，云边界的拓展，还可以帮助客户满足数据驻留的合规要求，降低物理距离带来的延时、网络带宽和连接稳定性等各方面的限制。

今天，全球已经有27个亚马逊云科技地理区域、87个可用区、115 个 Direct Connect站点、400多个边缘节点，并通过19个本地拓展区把云拓展到靠近人口密集的中心城市，覆盖全球245个国家。我们还计划推出8个新的区域、24个可用区，以及31个本地拓展区。Amazon Cloud WAN帮助客户在若干分钟里轻松构建自己的全球网络，无缝连接他们在全球的分支机构和亚马逊云科技，并实现全网的安全加密和监控管理。

我们的云早已不再局限在本地集中式数据中心，它已拓展到边缘设备、5G网络边缘、客户的数据中心、车间、产线，以及油田、钻井平台、远洋作业场所等偏远地区，甚至太空。比如，通过与Axiom Space合作，亚马逊云科技把Amazon Snowcone边缘计算与存储设备送入了太空，可以对空间站中采集的数据进行快速分析和处理，加速太空探索的创新。我也期待亚马逊云科技的“Everywhere Cloud”能够在各个地点、各种场景全面支持客户的前沿探索和创新。

从底层开始创新，加速云计算的发展

客户对于云计算性价比的追求永无止境。他们希望通过云获得更强的数据处理能力、更快的响应速度和更低的成本，且不增加能耗。九层之台，起于累土。云计算技术和服务的实际效果，主要基于底层的性能。发生在底层的创新，往往是最具颠覆性的。系统架构和芯片这种底层的创新升级，不仅能让客户的云体验有质的跃升，还能改变传统IT行业的游戏规则。

首先，我们不断思考云服务的计算资源如何才能更好地满足用户的工作负载要求，让用户不必担心云计算资源底层的网络、存储和安全控制的复杂性。Amazon Nitro就是我们给出的最佳答案。十年前，我们首次在云端推出这款基于硬件虚拟化的自研核心系统，现在，Amazon Nitro已经发展到了第五代。比起传统服务器虚拟化，Amazon Nitro的虚拟化引擎极大减少了服务器虚拟化的额外开销，在大幅提高性能的同时，还进一步提升了安全性和稳定性。

同时，基于对客户工作负载的深刻理解，亚马逊云科技逆向设计了多种更具有针对性和特定性的自研芯片，不断突破行业传统认知和习惯，加速云计算产业的高速发展。比如我们推出基于ARM的Amazon Graviton自研芯片，就打破了传统IT行业依赖独立芯片制造商的格局。为进一步提升性能并降低成本，让更多人有机会上云，我们去年又推出了性能较前代提升25%，能耗降低60%的Graviton 3。除了 Amazon Graviton系列外，我们还自研了面向机器学习推理和训练的加速芯片Amazon Inferentia和Amazon Trainium，为客户提供更好的性价比。

打破传统数据管理局限，数据库走入云原生时代

随着企业数字化进程的不断提速，数据已经成为企业核心资产和创新的主要驱动力。作为数据处理中枢的数据库则是助力企业驱动数据转为价值，获得洞察的重要基础。我们发现，在应对不同业务场景需求时，传统数据库的技术架构无法充分利用云的弹性和存储能力，发挥云的优势。使用商业数据库不仅需要高昂的成本、大量的硬件投资和庞大的运维团队，繁琐的部署运维工作也会减缓系统迭代创新的速度。此外，这些数据库也难以灵活扩展、配合企业全球业务的发展。那么，应该如何为企业提供更灵活、高性能、多场景，又低成本的数据管理呢？

云原生数据库或许是破解之道。云计算能弥补开源数据库在易用性、可靠性、扩展性、性能等方面的不足。通过使用云原生数据库，企业还可以按用量付费，无需预置资源，相比使用传统商业数据库，无需运维，降低了高昂的成本。托管数据库服务也使客户可以将精力集中在高价值的应用开发上 ，并配合全球业务扩展。

我们于2014年推出的云原生的关系型数据库Amazon Aurora是亚马逊云科技历史上用户数量增速最快的云服务。Amazon Aurora与MySQL及PostgreSQL全面兼容，吞吐量是标准MySQL的5倍、标准PostgreSQL的3倍，成本却只有传统数据库的十分之一。使用云原生数据库也能加快数据同步和处理的速度，更好地帮助企业应对数据挑战。比如广为应用的云原生数据库Amazon DynamoDB，将亚马逊电商的购物车、钱包和金融账本等业务延迟降低高达90%，将Prime Day和黑五等大促活动资源准备时间缩短90%。

亚马逊云科技已经提供关系型、键值、文档、内存、图、时间序列、宽列和分类账等八大数据类型，多达15种专门构建的数据库服务，满足企业多样化的业务需求。我们还在不断丰富云数据库的类型与功能，帮助企业挖掘数据价值。

集成机器学习能力，提升云服务的智能化水平

随着人工智能技术的不断成熟落地，机器学习和人工智能也正被集成到了越来越多不同类型的云服务中，从计算、存储，到安全、数据分析等。我们通过机器学习和人工智能优化云服务。当客户使用这些云服务时，就可以直接提升决策效率和运维能力，并降本增效。比如，集成了机器学习技术的Amazon Compute Optimizer能分析历史计算、存储资源利用率，为客户提供最佳的计算、存储配置建议，降低成本并提高性能；Amazon S3 Intelligent-Tiering智能分层服务可自动以最经济的形式分配云上的冷、热、温数据，优化客户存储成本；Amazon QuickSight能通过自然语言问答，生成报表结果；在Amazon Athena分析中，不熟悉机器学习框架的分析员也能进行数据洞察、预测，更智能地支持业务决策；Amazon GuardDuty则可对数百亿次安全事件进行智能分析，更准确地检测近百种安全威胁。

从计算、存储到数据库、数据分析、机器学习，云服务正全面迈向Serverless 

Serverless架构正在改变未来软件开发的模式和流程，并对企业未来的运营方式产生巨大影响。借助 Serverless架构，开发者可以将绝大多数精力投入在业务逻辑的开发整合上，大大缩短开发周期，降低运维成本。同时，Serverless架构通过事件触发的机制，将云计算的弹性、敏捷性、按需付费的特性发挥到了极致，帮助客户更精细化，更具弹性和敏捷性地使用云基础设施，降低启动成本，减少运营成本，实现应用快速上线。

我们正在推动云服务全面迈向Serverless。2006年亚马逊云科技诞生之初，我们就推出了基于Serverless 的消息队列服务Amazon Simple Queue Service，2012年又推出了首个Serverless 数据库服务Amazon DynamoDB。2014年，我们首创了Serverless 计算服务Amazon Lambda，开创了Serverless计算的先河，为全球云计算产业开辟了全新的云服务形态。2017年推出的适用于容器的Serverless 计算服务Amazon Fargate则被称为“改变游戏规则”的计算服务。

Serverless的时代让用户无需再预置或管理基础设施，就可以运行几乎任何类型的应用程序或后端服务代码，大幅减轻运维工作，并增加业务敏捷性，更好地应对业务的各种不确定性。

云让前沿科技不再遥不可及

量子计算强大的计算能力将给科学和技术带来颠覆性的改变，各国政府机构和科技公司都投入了巨大的资金和精力研究和开发量子计算机，探索量子计算大规模商用之路。与之类似，卫星广泛应用于各种使用场景，包括天气预报、表面成像、通信和视频广播等。但要获取卫星数据，客户必须建设或租用地面天线与卫星通信，才能在需要的时间和地点下载数据，这是一项艰巨的任务，成本巨大。

我们把量子计算、卫星通信等前沿科技纳入了云服务中，让它们走入更多人的视野。Amazon Braket服务的推出，让世界各地的研究人员、开发人员甚至量子计算爱好者，都可以通过运行于亚马逊云科技上的模拟量子计算机，测试量子算法并进行故障排除，探索量子计算的无限可能。包括宇道生物、图灵量子等国内企业和合作伙伴，都已经在基因序列预测、药物分子生成等领域使用亚马逊云科技探索量子计算的无限可能。我们还推出了Amazon Ground Station卫星数据服务，让用户更轻松、更经济、更高效地控制卫星运营，采集卫星数据，并与亚马逊云科技上运行的应用程序和其他云服务进行集成。依靠Amazon Ground Station的全球地面站点，客户可以随时随地下载卫星数据。因为云计算，这些看似遥不可及的前沿技术正在走入我们的日常工作和生活。

亚马逊云科技的16年实践证明，云计算不是空花阳焰，而是能够打破底层逻辑，改变IT领域游戏规则的创新与革命。我为云计算在实践中被证明的价值而欣喜，也为云计算应用空间的辽阔而激动不已。我期待着，我们与更多的客户一起利用我们领先的云科技创造更多、更大的可能。我坚信，只要我们勇于探索，一切皆有可能。

除去碳的国家间的配额、碳排放权之外，市场化在其中有哪些作为，MVGX（新加坡元宇宙绿色交易所）与Oracle NetSuite、智普信科技携手走出了一条全球碳足迹到碳资产收益的创新之路。

10月13日，MVGX、Oracle NetSuite、智普信科技三方在北京举办战略启动仪式，全球首次推出高品质的“企业财务+碳一体化ERP系统”，为企业提供从全球财务合规、ISO国际标准认证的碳足迹到碳资产收益的一站式服务与解决方案。

此系统可帮助企业迅速且精确地了解自身的财务及碳的资产负债表状况，寻找潜在降低排放的可行性及措施，获得碳减排或者碳中和认证并最终为企业制定出碳资产收益方案。

（图：左一为MVGX（新加坡元宇宙绿色交易所）首席技术顾问、智普信科技CEO洪英莉）

在战略启动仪式后，199IT参与了对MVGX（新加坡元宇宙绿色交易所）首席技术顾问、智普信科技CEO洪英莉和甲骨文全球副总裁、Oracle NetSuite亚洲地区总经理潘杰君的联合专访。

自愿减排的全球化公允碳交易平台

据相关统计，截至2021年，全球共有33个碳排放权交易体系已投入运行， 覆盖电力、工业、航空、建筑等多个行业。此外， 全球共有22个碳排放权交易体系正在计划或建设中。

企业特别是自愿减排的企业如何参与到全球碳交易中，一直是全球碳市场的一个难点。基于碳排放权及配额等诸多现实问题，碳市场被无形分割成一个个区域性的市场。

MVGX希望通过金融和技术的合规，完成自愿减排碳交易国际性平台的建设。自愿碳市场是全球碳市场的重要一环，也是企业能够真正参与碳交易的重要途径。

在MVGX首席技术顾问、智普信科技CEO洪英莉看来，因为之前国际上没有一个基于自愿减排的全球化公允平台，所以使得自愿减排交易全部变成区域化，形成割裂局面，在这样的背景下，MVGX的创新在于其整个的碳资产是自愿减排碳资产，而与配额无关。

MVGX的金融化、流程化的合规平台具有国际商业方法论，并获得国际金融监管机构的认可，MVGX定义了什么是可供全球交易的自愿减排碳资产。是双碳商业模式和金融模式的重要突破。

MVGX将自愿减排碳作为金融资产去发行，核心价值在于创造了新的交易对手盘。和此前的芝加哥交易所大宗交易、石油交易类似，纳斯达克、SEC要求的投资机构的ESG责任能够通过碳金融资产交易来完成。由于金融机构的参与，碳资产与之前相比，有了不同的收益能力。国内的绿色企业的碳资产，能够拿到海外去获得金融资本市场上的溢价。这帮助到真正做节能减排的绿色企业，有一个正向合理的ROI。

MVGX不仅仅局限在碳资产的现货交易，同时也涵盖碳IPO发行、期货、绿债以及各种衍生品交易等。

Oracle NetSuite赋能碳资产财务流程合规及安全性

洪英莉认为，MVGX真正的市场是帮助中国绿色能源和自愿减排企业走进国际市场，获取国际资本支持，获得碳高价值收益国际化平台。这也是MVGX与Oracle NetSuite合作的重要原因。因为在中国自愿减排企业走向国际资本市场上，涉及财务合规、流程合规、数据安全性等方方面面的要求。而这些，正是Oracle NetSuite的看家本领。

Oracle NetSuite在一个集成的平台中提供企业发展所需的所有功能。目前已在全球 217 个国家和地区拥有 32,000 多家客户，致力于通过互联网交付业务应用，可提供一整套基于云的 ERP 应用，涵盖财务、库存管理、人力资源、专业服务自动化和全渠道商务。

正如Oracle NetSuite亚洲地区总经理潘杰君总结的，Oracle NetSuite具有三大特点“灵、全、快”。“灵”即灵活配置、灵活开发；“全”即全面功能、全面平台；“快”即快速实施、快速部署。

（甲骨文公司全球副总裁、Oracle NetSuite亚洲地区总经理）

潘杰君先生表示：“新加坡元宇宙绿色交易所是我们的客户，也是合作伙伴。Oracle NetSuite很荣幸能够通过我们的平台，协助新加坡元宇宙绿色交易所，为全球的客户和合作伙伴在关注碳排放和企业ESG可持续发展上创造更多价值。Oracle NetSuite在全球范围内提供各个国家的本地化合规解决方案，使中国出海企业能够满足不同国家的法律法规、监管政策要求。”

作为MVGX系统建设的执行方，智普信科技认为有Oracle NetSuite加持的MVGX系统平台，有三大创新优势。包括缩短时间提高效率、增收以及碳中和。

在传统的碳资产开发过程中，从项目立项到最后碳资产数量的确定，哪怕是在中国这种高效率环境下，开发周期都需要9-12个月。

而MVGX、Oracle NetSuite和智普信科技通过一站式的服务平台，为碳足迹，碳的负资产以及碳资产、碳信用，创造一条全球合规的迅速转化通道，通过数字孪生技术、数据安全、数据佐证等，整个碳资产开发的时间可以缩短到1-3个月。基于Oracle NetSuite能够实现快速实施、快速部署。

企业通过“企业财务+碳一体化ERP系统”这一整套体系迅速将碳开发成资产或确定负资产为企业去做增收。完成资产收益后，可以重复不断地去供给到节能减排或绿色能源的补给上。

企业通过一体化系统，可以选择不去做碳交易，而直接选择做中和，完成降低碳税，或免去全球碳税的功能。

解决碳交易世界性难题“漂绿（Green Washing）”

G20绿色金融联合主席和UNDP高级顾问Michael Sheren为战略发布会准备的VCR中表示，社会公众对气候变化和可持续发展的关注越来越重视，防止漂绿行为（Green Washing）不容置疑。

在Michael Sheren看来，漂绿行为一直被认为是环保领域中的难题，为其建立完善的防范监督机制，打造严谨且诚信的流程至关重要。全球知名的甲骨文公司、MVGX和智普信科技合作推出的全球第一套高品质‘企业财务＋碳ERP系统’，为全球反漂绿的努力添砖加瓦。

洪英莉认为三方的“碳数字创新解决方案”的创新性在于“系统融入了甲骨文全球领先的财务ERP系统、MVGX领先的碳ERP系统和其新加坡持牌交易所对碳信用的国际资本化及智普信科技核心数据安全及区块链技术。同时，第三方国际认证机构（如BSI 、TUV SUD）的加入，使整个系统的结果更加真实完整及合规，极大帮助了ESG报告的清晰性和完整性，以遏制漂绿行为的发生”。

能够从传统意义上的云ERP的概念脱颖出来，在碳资产、交易、收益等领域大有可为，潘杰君表示“Oracle NetSuite的灵活可扩展性为客户与合作伙伴的想象力和创造力赋能，创造更多价值，实现一个又一个想法”。

Oracle NetSuite的绿色可持续发展方案阶梯图

绿色可持续发展是未来企业的必经之路。在潘杰君看来，碳资产、碳交易是一个动态的过程，并且不断在优化之中。企业首先要知晓自己在碳达峰、碳中和监管机制和需求里面的起点在哪里。

MVGX通过Oracle NetSuite建立企业内部ESG数据整合平台，帮助企业实现内部数据整合，并能够分别梳理并建立碳财务、碳数据法人架构、人资数据整合、内建数据分析及仪表盘。

再进一步，Oracle NetSuite能帮助企业评估内部ESG及碳中和标的，包括碳数据全球化报表、碳资产及碳资金规划及预算、各国各机构合规报表，为企业的可持续发展全面赋能。

潘杰君回想Oracle NetSuite与MVGX的合作之初，双方一拍即合。潘杰君非常期待三方在碳市场里发挥各自的优势。

洪英莉则认为Oracle NetSuite在三方合作中最核心的价值在于全球化、合规划和高效。亚太作为未来全球碳资产供应最大的市场，Oracle NetSuite亚太能够为这个庞大的市场贡献自己的价值和作用。

结语：

在传统的观念和印象中，Oracle NetSuite是云ERP领域的翘楚。然而Oracle NetSuite并不满足于此，从一开始就将自身定位为平台。平台比系统有更为灵活的扩展性和更具想象力的创造性。

Oracle NetSuite能在碳交易领域大放异彩，开枝散叶，正是得益于其灵活、全面、快速的属性。Oracle NetSuite带给客户和合作伙伴不断的惊喜，也在全球新趋势、新方向中绽放光芒。

云计算是物联网行业的催化剂，如果没有云计算，今天所看到的扩展可能不会发生。通常，像传感器这样的物联网设备会生成大量需要存储和处理的数据，因此云平台是构建基于物联网的解决方案的完美选择。在物联网实施中，除了数据同化外，还需要考虑一些基本方面，如安全、设备管理等，云平台接管了其中一些实施方面，使解决方案提供商能够专注于核心问题。

金融服务中的数字技术

当我们谈论金融服务行业的颠覆性数字技术时，或许区块链是立即脱颖而出的那一个。分布式账本技术的概念已经出现一段时间了，人们对利用该技术的兴趣很大，主要是出于透明度和效率的原因。例如，印度国家银行与摩根大通联手使用其区块链技术。

区块链的采用可以简化银行间支付结算，并可能在未来扩展到跨不同分布式账本技术平台的跨境支付结算。它还可以用于证券化资产的结算，将其记入共同分类账。另一个应用是为监管政策使用分布式账本，多个机构，比如银行可以从去中心化且安全的数据库访问客户数据。

下一个可能是人工智能和机器学习，主要应用于金融服务行业管理内部和外部风险。而基于人工智能的算法如今是保险部门基于风险的定价、减少银行部门的不良行为的基础。这项技术帮助银行预测违约情况，并采取积极措施降低风险。

在印度，统一支付接口和支持生物识别的支付服务是金融服务行业颠覆性产品的经典例子。

有效的网络安全充当了网关守护者角色

在当今的互联世界中，许多商业活动都是在网上进行的，因此企业必须关注安全，以保护自己免受网络空间的威胁。最近的网络安全方法是“零信任模型”，这基本上意味着永远不要信任任何用户/设备，除非经过验证。在这个模型中，两个实体之间通过多种方式进行相互身份验证，例如使用用户凭证，然后是第二个因素，有时通过数字证书进行应用身份验证。

该过程还使用日志分析来检测用户行为中的异常，并在发送警报的同时强制执行额外的身份验证措施。当我们试图从一个新设备连接到应用，但应用不知道时，很多人可能会遇到这种情况。安全机制可能在向我们发送警报的同时强制执行额外的身份验证。如今，企业也使用创新的认证方法，如生物识别、语音识别等，其中一些是由AI/ML驱动的。

金融企业利用人工智能填补中小企业贷款缺口

中小微企业贷款以及零售贷款是一个被技术严重颠覆的领域。在某种程度上，它为中小企业吸引资本以满足资本支出和营运资本要求提供了非传统的选择。金融企业提供的产品从P2P贷款到发票折扣，这打开了一个新的市场。金融行业对这一领域的贷款很感兴趣，他们使用AI/ML模型来预测违约概率，评估信贷风险，并适当对冲风险。

工业互联网平台是新一代信息技术与制造业深度融合发展的产物，也是支撑新一轮工业革命的重要基础。工业和信息化部高度重视工业互联网平台的创新发展，并围绕政策宣贯动员、标准体系建设、重大工程实施、试点示范推广、服务体系构建等持续发力。目前，国内多层次、系统化的工业互联网平台体系基本形成，具有一定区域和行业影响力的工业互联网平台超过150家，服务工业企业超过160万家，平台提质、降本、增效作用不断显现。

《工业互联网平台 企业应用水平与绩效评价》国家标准围绕推进平台规模化普及应用，提出了覆盖工业互联网平台应用全局、全过程、全要素的应用能力与绩效评价体系，引导工业企业通过评价挖掘工业互联网平台应用瓶颈，科学提升平台应用成效。《工业互联网平台 应用实施指南 第1部分：总则》是《工业互联网平台 应用实施指南》一总五分系列国家标准中的基础性标准，明确了企业应用实施工业互联网平台的通用方法，引导企业加快构建基于平台的创新发展模式。

目前，2项标准已在全国31个省份、300余个城市与80余个细分行业的3万余家企业开展了应用验证。依据标准形成的“工业互联网平台应用普及率”“企业工业设备上云率”等关键指标已被列入《“十四五”数字经济发展规划》《“十四五”国家信息化规划》《“十四五”信息化和工业化深度融合发展规划》等多项国家级、省部级规划文件，有效支撑有关战略规划的实施和跟踪，促进工业互联网平台高质量发展和规模化应用。

下一步，工业和信息化部信息技术发展司将指导全国两化融合标委会（TC573）及有关起草单位，继续做好工业互联网平台领域重点标准研制和宣贯推广工作，加速推进工业互联网平台创新发展，构建多层次、全场景的工业互联网平台应用产业生态。

随着市场对于更小巧、更节能、更高性能的 IC 需求不断提升， IC 设计业也面临着严苛挑战。下一代组件更倾向于采用 2.5D 和 3D 架构，以垂直 (3D IC) 或并排 (2.5D) 的方式连接多个芯片，使其作为单一组件工作。然而，这样的方式对 IC 测试提出巨大挑战，大部分传统的测试方法都基于常规的 2D 工艺。

为了应对这些挑战，西门子推出 Tessent Multi-die —— 一款全面的 DFT 自动化解决方案，可处理与 2.5D 和 3D IC 设计有关的复杂DFT 任务。该解决方案可与西门子的 Tessent TestKompress Streaming Scan Network 软件和 Tessent IJTAG 软件配合使用，优化每个模块的 DFT 测试资源，无需担忧对设计其余部分造成影响，从而简化了 2.5D 和 3D IC 的 DFT 工作。现在， IC 设计团队只需使用 Tessent Multi-die 软件，就可以快速开发符合 IEEE 1838 标准的 2.5D 和3D IC 架构硬件。

西门子数字化工业软件副总裁兼 Tessent 业务部门总经理 Ankur Gupta 表示：“在 2.5D 和  3D 组件中采用高密度封装芯片设计的需求日益增多， IC 设计公司也面临着快速增加的 IC  测试复杂难题。借助于西门子的 Tessent Multi-die 解决方案，我们的客户能够为其未来设计做好充分准备，同时减少测试工作量，降低当前制造测试成本。”

除了支持 2.5D 和 3D IC 设计的全面测试之外，Tessent Multi-die 解决方案还可生成芯片间(die-to-die) 测试向量，并使用边界扫描描述语言 (BSDL) 实现封装级别测试。此外， Tessent Multi-die 可利用西门子 Tessent TestKompress Streaming Scan Network 软件的分组数据传输功能，支持灵活并行端口 (FPP) 技术的集成。于 2020 年推出的 Tessent TestKompress Streaming Scan Network 软件可将内核级 DFT 要求与芯片级测试交付资源分离，使用真实、有效且自下而上式的流程来实现 DFT ，从而简化 DFT 的规划和实施，同时将测试时间缩短 4 倍。

Pedestal Research 总裁兼研究总监 Laurie Balch 表示：“随着时间推移，传统的 2D IC 设计方法逐渐显露出局限性，越来越多的设计团队开始利用 2.5D 和 3D IC 架构，以满足其在功耗、性能以及尺寸等方面的要求。在新设计中部署这些高级架构的首要步骤就是制定 DFT 策略，来应对复杂架构带来的种种挑战，避免增加成本或延误产品上市时间。通过持续开发 DFT 技术，满足多维设计的需求， EDA 厂商将进一步促进 2.5D 和 3D 架构在全球范围的应用。”

Oracle 数据库23c “App Simple” 提供新的功能，可帮助开发人员在使用 JSON、图形或微服务编写应用时实现突破性的工作效率，同时也能够增强 SQL 使其更易于使用并将 JavaScript 添加为存储过程语言。例如，Oracle 数据库 23c 推出了一种名为 JSON Relational Duality的新方法，用于解决应用表示数据的方式与关系数据库存储数据的方式之间的不匹配问题。 JSON Relational Duality允许数据同时被用作应用友好的 JSON 文档和数据库友好的关系表，从而简化应用开发。   

甲骨文公司关键任务数据库技术执行副总裁 Juan Loaiza 表示：“现代应用是使用新的数据类型（例如 JSON 和 Graph）、新的分析类型（例如机器学习）和新的开发样式（例如微服务）构建而成。现代应用使用的数据技术的广度和深度使应用开发和运行变得越来越复杂。Oracle 数据库 23c “App Simple” 推出创新技术，让开发和运行这些现代应用变得非常容易。”

为了在 Oracle 云基础设施 (Oracle Cloud Infrastructure, OCI) 上增强关键任务 Oracle 数据库服务的数据保护，甲骨文公司还推出了 Oracle 数据库零数据丢失自治恢复服务，帮助企业更有效地应对勒索软件、停机和人为错误所带来的挑战。此外，甲骨文公司也推出了 Oracle 全栈灾难恢复服务，帮助客户配置、监视和管理用于构建应用的完整技术堆栈的灾难恢复流程。完整的技术堆栈包括 OCI 控制台的中间件、数据库、网络、存储以及计算。

行业分析评论

IDC 数据管理软件研究副总裁 Carl Olofson 表示：“Oracle 数据库 23c 中的 JSON Relational Duality为现代应用开发带来了显著的简单性和灵活性。它解决了长久以来的对象关系不匹配问题，让开发人员可以根据不同的使用场景选择合适的存储和访问格式，而无需担心数据结构、数据映射、数据一致性或性能优化方面的问题。这样的创新性解决方案在文档数据库中较为少见。” 

Constellation Research 副总裁兼首席分析师 Holger Mueller 表示：“新一代 Oracle 数据库 23c 拥有 300 多个新功能和增强功能，包括 JSON Relational Duality、Operational Graphs、微服务支持、实时机器学习和支持新数据类型。这些新一代功能和增强功能够获得应用开发人员的青睐，并帮助他们轻松进行开发和运行数据驱动的关键任务应用。甲骨文公司新的 Database 23c 以‘App Simple’代码名称交付，这将是甲骨文全球云大会“必看”的重大发布。”

Wikibon 高级分析师 Marc Staimer 表示：“Oracle 数据库 23c 远不止于其代码名称 ‘App Simple’，它大大降低了应用开发的任务量，并实现超高的简化和自动化水平。Oracle 数据库 23c 的 JSON Relational Duality为‘关系’与‘文档’提供同样出色的性能，终止了长期以来关于‘关系还是文档’的争论。数据可以以关系格式存储为行，也可以以 JSON 格式访问。开发人员可以处理相同的数据，而无需担心数据结构、数据映射、数据一致性或性能优化方面的问题。”

提升开发人员工作效率

• Oracle 数据库 23c 提供的新功能可帮助开发人员构建新一代高性能关键任务数据库应用。作为简单而全面的融合数据库，Oracle 数据库 23c 主要面向开发人员、数据工程师和数据库管理员 (DBA)，其中内含JSON Relational Duality 、JavaScript 存储过程、操作数据的实时属性图形分析、自动处理分布式微服务事务（Saga）、增强 Automatic Materialized Views、实时 SQL Plan Management、True Cache、用于优化 SQL 执行的机器学习增强的数据统计信息预测以及数据库分片的本机复制。其他功能包括使 Kafka 应用能够直接针对 Oracle 数据库运行，以及使用 Oracle 数据库内嵌的新 SQL 防火墙拦截来自任何执行路径的未经授权的 SQL。Oracle 数据库 23c 目前在全球范围内提供 Beta 版，完成 Beta 版注册过程的甲骨文客户即可使用。

• Oracle 数据库 Mongo API 现为 Oracle 数据库提供 MongoDB 兼容性，以适应本地环境。通过该 API，MongoDB 开发人员可以使用熟悉的 MongoDB 工具、驱动程序和框架，在 Oracle 数据库上构建和运行新的 MongoDB 应用，还可将现有 MongoDB 工作负载迁移到 Oracle 数据库而无需修改其应用。

• GoldenGate 23c 已通过 Oracle 数据库 23c 和早期版本认证，引入了有助改进可用性、性能、诊断和安全性的新功能。亮点包括更快的 JSON 复制性能、针对区块链和不可变表的新增复制支持，以及使用基于版本的重新定义在不停机的情况下为应用程序打补丁。此外，OCI GoldenGate 现在支持来自多云环境（包括 AWS 和 Azure）中的Oracle和非Oracle源的 40 多个新数据连接，还支持新的流分析，以实现连续数据集成和动态数据分析。

• 免费的GoldenGate 可使潜在客户、客户、开发人员和学生免费使用 GoldenGate 及其新用户体验和自动化复制生命周期。专为开发、开发运维、测试和生产 OCI 上、其他云上或本地的 20GB 或以下的源或目标数据库而设计。

• Oracle ADW 业务数据平台引入了新功能，让企业能够通过开源增量共享协议和使用数据库内分析视图的业务模型共享数据，从而改进团队之间的协作。除了对 Oracle 分析和 Tableau 等工具的现有内置支持外，该平台还将提供新的 Microsoft Excel 插件以及自带 Transforms 的完整嵌入式数据集成工具。此外，面向 Oracle E-Business Suite 的全新 Oracle 应用加速器还提供现成可用的数据模型、KPI 和数据集成。

• Oracle APEX 22.2（预览版）通过引入对渐进式 Web 应用 (PWA) 的增强，提供接近原生的移动用户体验，巩固其在低代码应用程序开发中的地位。它也提供了用于将任务管理集成到 APEX 应用的新工作流审批组件。此外，开发人员现在可以访问与第三方应用和数据的现成集成，提供更丰富的应用程序开发平台。Oracle APEX 是 Oracle 数据库和 Oracle 自治数据库完全支持的免费功能，也是 OCI 上的开发人员服务。

• 免费的微服务事务管理器：允许用户在部署于 Kubernetes 中的基于微服务的应用中使用分布式事务。通过微服务事务管理器，客户可以创建全局事务，使其包含以各种编程语言在不同应用程序平台上开发的多个微服务，潜在客户、客户、开发人员和学生现在可以免费使用。

• Tuxedo 22c 提供在 Kubernetes 和云环境中部署（以 C/C++ 或 COBOL 编写的）Tuxedo 应用的增强功能，以及与使用 Oracle 微服务事务管理器部署在 Kubernetes 中的微服务之间的 XA 事务互操作性。它提供现成的容器映像、适用于各种 Kubernetes 分发的示例 Helm 图表、与原生 Kubernetes 工具和环境的集成、新的 HA 增强功能，以及更强的安全性。结合使用 Tuxedo 22c 和微服务事务管理器，可以加速许多大型企业正在实施的大型机现代化计划。

持续保护关键任务数据库

• Oracle 数据库零数据丢失自治恢复服务 为在 OCI 上运行的 Oracle 数据库服务和自治数据库提供安全备份和快速、可预测的恢复。它使用数据库感知智能和自动化，帮助保护进行中的事务，降低运营数据库服务的开销，验证数据库可恢复性，并自动执行备份和恢复流程。借助这项新服务，企业可以将数据库恢复到发生攻击、停机或错误之前的时间点，从而帮助减轻勒索软件、停机和人为错误的影响。

• OCI 全栈灾难恢复服务 允许客户从 OCI 控制台监视和管理整个技术堆栈的整个灾难恢复过程。只需单击一下，即可管理应用、中间件、网络、存储和计算的灾难恢复，从而实现各种灾难恢复拓扑。它提供智能功能，可快速创建跨区域关系和灾难恢复计划，并在执行灾难恢复计划之前进行全面检查，以确保在备用区域中取得成功。

新增面向应用的 Oracle 自治数据库支持

• Oracle E-Business Suite经过认证，可在 OCI 上的 Oracle 自治数据库服务上运行，可帮助企业进一步减少数据库管理、优化资源利用率并降低成本。

行业观点认为，2022年数据库从技术方向上看，以分布式、云原生、多模异构、HTAP、AI自治、安全为代表的技术，成为行业发展的重点。

积极拥抱云计算，中国企业走出了更加快速的步伐。然而云计算架构优势的发挥，传统数据库瓶颈凸显。更多的传统企业也在徘徊在新抉择的十字路口。

在近期一场主题为“云原生数据库 企业转型新基建” 的亚马逊云科技传统行业数据库媒体沟通会上，亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建认为，相比互联网等云原生的企业，传统行业企业由于行业的特定应用需求以及历史遗留数据等原因，面临的数据挑战也更为艰巨。主要包括五点：无法快速扩展；高成本；迭代速度慢；无法支撑全球业务扩展；功能/性能瓶颈。

(图：亚马逊云科技大中华区产品部总经理 陈晓建 来源：199IT )

云原生数据库比拼承载规模、弹性能力、极致性价比

业界认为承载规模、弹性能力、极致性价比，成为新阶段企业需要考虑的问题。 陈晓建表示，云原生数据库能够助力企业更快地扩展业务、专注于创新，并加快新功能的上市时间：

云原生数据库的主要优势表现在：

• 云计算解决了开源数据库在易用性、可靠性、扩展性、性能等方面的问题，相比传统商业数据库，降低了高昂的成本。通过云上托管的数据库服务，客户可以用开源数据库实现媲美商业数据库的性能，而成本通常只有商业数据库的几分之一。

• 专门构建的托管数据库，为企业工作负载，尤其是现代化应用架构下的微服务提供极致性能，不同的问题由专门的数据库来解决。

• 基于云端海量资源池的云数据库可以根据企业工作负载需求快速弹性扩展，无服务器的数据库将这一特性发挥到极致。

• 云原生数据库可以利用云端的其他服务，包括计算、网络、存储、安全、大数据、AI/ML，通过深度集成，将各种能力融会贯通。

• 企业可以按用量付费，无需预置资源。

• 托管数据库服务使客户可以集中精力在高价值的应用开发上，并借助全球数据库配合全球业务扩展。

亚马逊云科技数据库产品线丰富，包括云原生数据库Amazon DynamoDB，关系型数据库Amazon RDS、Amazon Aurora，众多NoSQL数据库Amazon DocumentDB、Amazon ElastiCache、Amazon MemoryDB、Amazon Neptune、Amazon Timestream、Amazon Quantum Ledger Database等，同时还有很多具有Serverless功能的数据库，如Amazon Aurora serverless、 Amazon DynamoDB、 Amazon Timestream、 Amazon Keyspaces和Amazon QLDB等都支持Serverless无服务器功能。

亚马逊云科技云原生数据赋能汽车、制造、金融等传统行业

在沟通会上，陈晓建就汽车、制造、金融等传统行业来具体阐述亚马逊云科技云数据库赋能的作用和价值。

汽车行业面临海量多样化数据的挑战，同时当前缺乏有效手段来充分挖掘数据的价值。针对汽车行业的数据多样性，亚马逊云科技提供了专用场景的数据库：比如针对车联网的时序数据处理、企业内部系统的结构化数据处理、建立知识图谱的图数据库以及加速访问的缓存数据处理。

亚马逊云科技的Serverless架构可以很好地处理汽车产生的大量数据，并提供可伸缩的资源管理能力来对海量数据进入管理、读写等操作，同时无需人工干涉，可自动伸缩计算和存储资源。Amazon Neptune + ML可以从海量数据中洞察出数据之间的联系和价值，来指导后续的业务方向。

数据是驱动制造业发展的关键因素，当前制造业存在数据类型多样、数据量巨大、数据来源复杂、大量使用商业数据库，带来了高昂成本等问题。

亚马逊云科技通过提供专门构建的数据库应对大量结构化，半结构化以及非结构化的行业数据。提供数据库的数据分层存储功能，来处理海量的冷暖数据，可以给企业节省大量成本。图数据库Amazon Neptune和ML可以建立各个不同数据之间的相关性，并且通过ML洞察出数据的真正价值。应用程序迁移服务，利用Babelfish for Amazon Aurora PostgreSQL，帮助客户把传统数据库平滑地迁移上云原生数据库。

数字化转型已成为金融行业的共识，是提升服务质量，满足客户多元需求，增强综合竞争力的重要途径，而这些路径完全依靠企业自己实现已越来越困难。亚马逊云科技主要从四点着手。

1.金融企业需要保证金融数据安全，需要安全的存储和传输，以支撑全球业务的连续性。亚马逊云科技提供了云原生数据库的全球数据库方案，既可以提供跨区域的灾难恢复，又可以保证业务数据被全球用户快速地访问到，对业务遍布全球的金融企业是一个有效的方案。

2.面对各种不同的业务，金融企业能收集的数据也是多种多样，亚马逊云科技专门构建的数据库满足了对多种类数据的处理和存储需求。

3.传统风控模式下，银行等金融机构主要运用人工信审，数据多来自央行征信。而在普惠金融大环境下，个人与企业资金需求特性差异较大，传统风控审批效率不高、人工处理成本居高不下、数据来源单一等问题逐渐显现。亚马逊云科技Amazon Neptune +ML可以对金融机构的历史数据和其他行业数据（消费，医院，出行等）进行很好地整合，有效挖掘金融用户的数据价值，实现风控的智能化。

4.很多金融机构数据库使用的是传统商业数据库，高昂的成本和缺乏快速弹性扩展能力，无法满足业务需求。亚马逊云科技提供了多种云原生数据库和数据迁移工具来帮助金融企业快速地讲系统切换到适应现代化应用需求的基础架构上来，实现真正的数字转型。

传统企业如何应对大数据爆炸增长的需求

数据处理实时化和智能化决定了传统数据库性能瓶颈问题，传统客户有很多处理大数据爆炸增长的现实需求，如何抉择是非常迫切在眉睫的问题。

面对当今数据挑战，在云上处理数据可以应对数据爆炸增长带来的数据量、数据复杂度、实时性的要求。亚马逊云科技200多个产品里，除了数据库外，还提供丰富的数据分析的服务、机器学习服务，而且数据分析服务也在大量提供无服务器的模式。

传统企业怎么应对大数据爆炸增长的需求，亚马逊云科技的答案是云上迁移。重要的是企业要制定适合自己的策略或者迁移计划。

亚马逊云科技并不建议因为云上数据库，比如云原生Amazon DynamoDB特别好，企业就一步到位，不考虑成本状况、公司战略去制定计划。而是要分阶段来实现。

对于遗留系统非常重的客户，亚马逊云科技建议只是把遗留的数据库迁移至云上，第一步是云上托管。其中最多的就是SQL Server和Oracle，可以先通过DMS 迁移服务,迁移至云端能够提供同样性能但更低成本的像Amazon RDS Aurora开源数据库，或者云托管的商业数据库进行迁移，极大为运维工作减负。对于选择哪种定制话的路径，亚马逊云科技专业服务团队可以提供完整的符合企业现状的评估、咨询和实施支持。

针对迁移客户遇到的技术挑战，亚马逊云科技提供了非常好的工具，包括Amazon DMS、Babelfish for Aurora PostgreSQL，直接可以兼容现在SQL Server的应用，搬过来就行，不用改代码。这种工具可以大大加快客户往云上迁移的速度。

同时，传统企业同互联网等云原生企业不同，他们需要借助合作伙伴或专业团队的支持，帮助他们规划整个迁移的项目，迁移过程中帮他们做实施，比如怎么保证最小停机的迁移时间。所以方法论、工具、合作伙伴、专业咨询团队可以帮助客户把数据库从云下迁到云上来。

第二步是建议当企业在有新机会的时候，尽可能适应现代化应用的要求，以现代化应用开发范式、微服务化这样去开发，同时结合云原生数据库，比如Amazon Aurora、Amazon DynamoDB。

最后是对于已经上云，在使用开源数据库，可以尽量考虑亚马逊云科技提供的Serverless这样的运行方式，尽可能降低成本，多关注如何迭代业务，做业务应用的创新。

建议传统企业按照自己的实际情况，从最简单的挪到托管开始，构建现代化应用，尽可能使用云原生无服务器的模式，尽可能给自己运维减负。

陈晓建最后表示“亚马逊云科技相信，云原生数据库是打破固有瓶颈，充分发挥公有云架构优势，释放数据创新潜力的必选项，我们也将持续推动云原生数据库服务的创新，让企业的云上数智之旅愈发得心应手，更加从容地应对未来的创新挑战。”

艾瑞咨询研究总监王巍令表示：“云原生数据库将会成为未来数据库的重要趋势之一。在调研和走访中，发现不少企业尽管存在顾虑和实际困难，但是大多数也都表示愿意尝试云原生数据库。以亚马逊云科技为代表的公有云厂商，提供丰富的云原生数据库，使得企业可以安心地收数和用数，并聚焦核心业务。如果再考虑云上同时提供机器学习模型构建等服务，用数也变得简单起来。”

MySQL HeatWave Lakehouse 采用大规模并行横向扩展 MySQL HeatWave 架构，根据行业标准基准测试的结果，在运行查询和加载数据性能方面表现出色。此外，客户可以通过单个查询在 MySQL 数据库中查询事务处理数据，并使用标准 MySQL 语法将其与对象存储中的数据组合。甲骨文还宣布推出新的 MySQL Autopilot 功能，可提高性能并让 MySQL HeatWave Lakehouse 方便易用。MySQL HeatWave 现推出了 Lakehouse 的 Beta 版供客户试用，正式版将于 2023 上半年发布。

客户从 AWS、Google 和本地环境迁移到 MySQL HeatWave 之后，已经在各种场景中使用该产品，包括营销分析，特别是广告营销活动效果的实时分析与客户数据分析，从而构建有效的营销活动。还有其他一些客户也从 AWS 迁移到这款产品上，包括汽车、电信、零售、高科技和医疗保健行业的佼佼者。

甲骨文公司首席企业架构师 Edward Screven 表示：“MySQL HeatWave 是多年研究和开发的成果，我们正在将其转化为突破性创新，以应对MySQL 客户面临的更大挑战。事实上，MySQL HeatWave Lakehouse是我们今年就 MySQL HeatWave 的第三个重大发布。存储在数据库之外的数据急剧增长，借助 MySQL HeatWave Lakehouse，客户可以利用 HeatWave 在各方面的优势，处理驻留在对象存储中的数据。MySQL HeatWave 目前在多个云平台上提供一项集成服务，用于事务处理、跨数据仓库和数据湖的分析以及无需数据仓库技术 (ETL) 的机器学习。这样的组合有助于在性能、自动化和成本方面实现大幅度改进，因此进一步加大了 MySQL HeatWave 相较于其他云端数据库服务的优势。”

AMD 首席技术官兼执行副总裁 Mark Papermaster 表示：“我们很高兴能够继续与甲骨文开展合作，并将合作范围延伸到支持其新的 MySQL HeatWave Lakehouse 产品，该产品经过优化，可充分利用我们处理器的各类创新，在由 AMD EPYC 驱动的 Oracle 云实例上运行。AMD 和甲骨文工程团队携手努力，打造出令人印象深刻的 MySQL 解决方案，它能在单个 MySQL 数据库中为事务处理、分析、机器学习和基于机器学习的自动化提供出色的可扩展性和性能。”

甲骨文公司还发布了新的 Lakehouse 基准测试，并为 MySQL HeatWave Lakehouse 和 MySQL Autopilot 引入了多项创新功能。

Futurum Research 高级分析师兼研究总监 Ron Westfall 表示：“MySQL HeatWave Lakehouse 以惊人的速度在以往未曾涉足的 400 TB 云端数据库基准领域开辟出了自己的道路，让这一领域的竞争比以往更加激烈。从处理能力和计算能力来看，MySQL HeatWave Lakehouse 堪称 HeatWave 的一次重大飞跃：从 32 TB 和 64 个节点提升到 400 TB 和 512 个节点。”

MySQL HeatWave Lakehouse 的创新功能

• 更大数据量，标准 MySQL 语法：客户可以通过 MySQL HeatWave Lakehouse 查询多达 400 TB 的数据，HeatWave 集群可扩展到 512 个节点。客户可使用标准 MySQL 语法查询数据。

• 稳定的性能和压缩表现：MySQL HeatWave 为存储在 MySQL 数据库或对象存储中的数据提供相同的查询性能，10 TB 和 30 TB TPC-H 基准测试结果印证了这一点。此外，在这两种情况下，它所实现的压缩量和每个节点可以处理的数据量都是相同的。

• 支持多种文件格式：使用 MySQL HeatWave Lakehouse，客户可以加载和处理以各种文件格式存储的数据，例如 CSV 和 Parquet，以及 AWS 的 Aurora 和 Redshift 备份格式。因此，即便客户的数据并未存储在 MySQL 数据库内，他们也能从 MySQL HeatWave 的优势中获益。无论数据使用何种文件格式存储，客户始终可获得稳定的查询性能。

• 支持查询 MySQL 中的数据并将其与对象存储中的数据组合：使用 MySQL HeatWave Lakehouse， 客户可以查询存储在 MySQL 数据库中联机事务处理过程 (OLTP) 数据，并将其与存储在对象存储中的数据组合。对 OLTP 数据所做的任何更改都会实时更新，并体现在查询结果中。

面向 MySQL HeatWave Lakehouse 的新 MySQL Autopilot 功能

MySQL Autopilot 为 MySQL HeatWave 提供基于机器学习的自动化功能。多项现有 MySQL Autopilot 功能（如自动预配和自动查询计划改进）针对 MySQL HeatWave Lakehouse 进行了增强，从而进一步降低数据库管理开销并提高性能。此外，我们如今还为 MySQL HeatWave Lakehouse 提供了诸多 MySQL Autopilot 新功能。

• 自动模式推断：Autopilot 可自动推断文件数据到数据库中数据类型的映射。因此，客户无需手动为要由 MySQL HeatWave Lakehouse 查询的每一个新文件指定映射，从而节省时间和精力。

• 自适应数据采样：Autopilot 可智能地对于对象存储中的文件进行抽样，从而在尽可能减少数据访问量的情况下收集准确的统计信息。MySQL HeatWave 将这些统计信息用于生成和改进查询计划、确定适宜模式映射以及其他用途。

• 自动加载：Autopilot 会分析数据以预测将其加载到 MySQL HeatWave 中所需的时间、确定数据类型映射，并自动生成加载脚本。用户不必手动指定文件到数据库模式和表的映射。

• 自适应数据流：MySQL HeatWave Lakehouse 可动态适应底层对象存储的性能。因此，MySQL HeatWave 可充分发掘底层云基础设施的性能，进而提高整体性能、性价比和可用性。

MySQL HeatWave 的其他增强功能

甲骨文公司宣布推出MySQL HeatWave多项其他增强功能，覆盖机器学习到 VS 代码插件。MySQL HeatWave 的数据库内机器学习功能也已得到进一步增强，添加了对于预测模型的支持。其中添加了新的机器学习解释技术，并且专门针对 MySQL HeatWave 进行了优化。数据科学家现在可以影响自动化 HeatWave ML 训练管道的各个阶段，包括算法选择、特征选择、评分指标和解释技术。HeatWave 机器学习还经过增强，让客户可以将机器学习模型导入 HeatWave。

新的多引擎 Hypergraph 查询优化程序可进一步提高复杂查询的性能，并且不再需要指定联接顺序。新增区域映射，可使用 MySQL HeatWave 为更广泛的查询加速。MySQL 的 VS 代码插件经过增强，可为 MySQL HeatWave 功能提供支持。

适用于分布式云技术

MySQL HeatWave 支持多种云平台，包括Oracle 云基础设施 (Oracle Cloud Infrastructure, OCI) 、AWS 和 Microsoft Azure。对于不愿将数据库工作负载迁移到公有云的企业，MySQL HeatWave 可作为 Oracle 专用区域的一部分进行本地部署。客户还可以将数据从本地 MySQL OLTP 应用复制到 MySQL HeatWave，以实现近乎实时的分析。MySQL HeatWave 始终基于新版本的 MySQL 数据库。

IDC在其2021年的预测中指出：“到2026年，85%的企业将把人类专业知识与人工智能、机器学习、自然语言处理（NLP）和模式识别结合在一起，以提高整个组织的预见能力，使员工的生产力和效率提高25%。机器学习、深度学习、自然语言处理、模式识别和知识图谱等技术正在产生越来越准确，且具有上下文感知能力的洞察、预测和建议。”

Wisdom项目由源自IBM AI for Code计划的AI基础模型提供支持，允许用户将命令以简单的英语句子输入。然后，该项目对句子进行解析，并构建所请求的自动化工作流程，以Ansible 脚本形式交付，用于自动执行任意数量的IT任务。与其他人工智能驱动的编码工具不同，Wisdom项目并不专注于应用开发，相反，随着混合云应用的增加，该项目关注的重点是应对企业中日益提高的IT复杂性。

从人类可读到人机交互

成为自动化专家需要投入大量精力和资源，而且这涉及到学习不同领域的知识。Wisdom项目致力于弥合Ansible YAML代码和人类语言之间的鸿沟，使用户能够使用简单的英语生成语法正确、功能完善的自动化内容。

这可以让通常提供本地服务的系统管理员跨越领域，使用自然语言生成脚本指令，从而在其他环境中构建、配置和操作系统。如果开发人员知道如何构建应用，但并不具备在新的云平台中配置应用的技能，则可以使用Wisdom项目扩展这些领域的能力，帮助实现业务转型。不同部门的新手可以在学习基础知识的同时立即生成内容，而无需依赖传统教学模式。

通过协作推动开源创新

尽管人工智能对企业IT的重要性不容否认，但社区协作以及红帽和IBM的洞察，是交付符合开源技术关键原则的人工智能/机器学习模型的关键。红帽在社区项目的合作以及通过保护开源许可证为自由软件保驾护航方面拥有20多年的丰富经验。Wisdom项目及其底层AI模型是这一承诺的延伸——即保持代码库的所有方面对社区开放和透明。

随着全面的混合云运营成为企业的重点，红帽致力于推动开源技术的下一波创新浪潮。IBM研究院和红帽Ansible专家们努力微调AI模型， Ansible社区将作为主题专家和测试者发挥关键作用，共同推动目标的实现。社区参与仍在进行中，欢迎关注并了解最新进展。

支持证言

Chris Wright，红帽首席技术官兼全球工程高级副总裁

“该项目展示了人工智能如何从根本上改变业务创新的方式，将通常由运营团队掌握的能力扩展到企业的其他方面。通过智能解决方案，企业可以降低准入门槛，消除日益扩大的技能差距，打破企业范围内的孤岛，重新规划企业中的工作。”

Ruchir Puri，IBM研究院首席科学家；IBM院士；IBM技术社区副总裁

“Wisdom项目证明，当我们将最新人工智能和软件相结合时，可以在技术方面和整个企业内抓住重大的机遇。在我们不断推进现有的人工智能和混合云技术，以构建未来的计算机和系统的当下，这的确是一个令人兴奋的时刻。”

为提升存储子系统的性能，浪潮使用了存储性能开发套件(SPDK)，并通过NVMe over Fabrics(NVMe-oF)协议进行加速。NVMe-oF协议作为iSCSI协议的替代者，可以让主机以使用本机 NVMe协议方式访问分布式存储，提供低延时、高吞吐的块存储设备，解决了内核态驱动读写NVMe磁盘时可能会出现的内核上下文切换和CPU中断问题。优化后的方案能够为客户虚拟机提供高性能的分布式存储，降低总体时延和减少时延差异。

金融与医疗行业面临存储性能瓶颈

近年来，越来越多的金融与医疗机构开始拥抱超融合，希望通过部署超融合一体机等方式，对硬件加以重构，以软件定义的方式打造灵活高效的IT基础设施。在拥抱超融合的同时，金融与医疗机构也非常关注超融合能否提供强大的存储能力。

如今NVMe SSD的IOPS已经远远高出HDD磁盘，时延从毫秒压缩到微秒，系统的性能瓶颈也由存储硬件本身逐渐转移到网络及处理器上。传统文件系统和调度器等方法由于无法充分发挥新存储介质的性能，成为存储系统的新瓶颈，具体包括：

• 利用常规的NVMe内核驱动读写NVMe磁盘时，会遇到内核上下文切换和CPU中断问题。在高性能的全闪存储中，中断意味着时延的不确定，会导致较大时延和性能开销。

• 在传统的I/O模型中，应用程序提交读写请求后进入睡眠状态。待I/O完成后，中断会将其唤醒，中断开销成为了整个I/O时间中非常重要的一部分。

浪潮云海超融合一体机 InCloud Rail实现多维创新

作为新一代超融合解决方案，浪潮云海超融合一体机InCloud Rail通过软件定义的计算、存储和网络技术实现了服务器的资源池化，使整个IT环境比单独的物理硬件具有更高的可用性、安全性和扩展性，能够有效满足企业对于降低成本、简化管理、提高安全性和扩展性的需求，助力企业向云计算迁移核心业务、构建企业云数据中心。

InCloud Rail实现了存储资源的池化和统一管理，并通过全闪存架构的软件定义存储SmartONE支持异构算力的融合。SmartONE采用etcd组件作为集群管理，负责分布式存储的节点的关系、节点之间的元数据传递及一致性等。在资源管理方面SmartONE提供了qemu、iSCSI和NVMe-oF的服务入口，对接VDI卷管理入口，对外提供存储资源。在对象存储方面，SmartONE主要接收VDI的IO请求，根据数据分布算法调度到相关节点，根据副本策略和EC规则调用Gateway分发到分布式存储的存储节点。

图1. 浪潮云海超融合一体机InCloud Rail架构

图2. 浪潮SmartONE软件架构

为了满足数据库等实时读写、随机访问超大规模数据集等场景对于存储性能的严苛要求， InCloud Rail除了探索使用新一代存储介质之外，在SmartONE分布式存储的单机存储引擎、NVMe-oF存储服务等模块中，采用了SPDK进行优化。

单机存储引擎方面，浪潮SmartONE分布式存储基于SPDK的NVMe驱动实现了高性能底座，支持和NVMe磁盘设备直接交互，同时采用无锁设计，并行处理IO命令。此外，NVMe上层实现了专属NVMe的单机存储引擎系统，该引擎系统通过基于内存的元数据和日志管理系统，有效避免了传统文件系统的双写问题。测试数据显示，浪潮SmartONE分布式存储的单机存储引擎几乎达到了NVMe物理硬盘支持的性能上限。

图3 专属 NVMe 的单机存储引擎系统

NVMe-oF 分布式存储服务方面，NVMe-oF分布式存储服务为超融合平台提供两种块服务解决方案，其一是采用vhost-user技术方案，可以为虚拟机提供更短的IO路径；其二是作为存储服务，为服务器提供NVMe-oF的TCP/RDMA的块服务。SmartONE利用SPDK vhost-user技术，直接消除Guest虚拟机通过PCIE方式访问NVMe设备，避免内核更新PCI配置空间；同时直接在用户态捕获QEMU虚拟IO，以零拷贝方式将数据传输到存储系统中。

SmartONE支持以NVMe-oF存储协议方式提供块存储服务，它可以提供TCP和RDMA两种形式的外部访问。NVMe-oF存储协议作为iSCSI协议的替代者，可以让主机以使用本机NVMe协议的方式访问分布式存储，提供低延时、高吞吐的块存储设备。

图4 SmartONE NVMe-oF分布式存储服务

消除性能瓶颈，打造高性能存储

浪潮SmartONE分布式存储系统能够充分发挥NVMe固态盘的性能潜力，应对在IOPS和时延方面有着较高要求的数据库应用场景。

• 显著提升存储系统的性能，并降低数据时延，能够满足有着苛刻要求的数据库应用场景，同时有效控制分布式存储系统的总体拥有成本（TCO）；

• 集成于超融合一体机中，能够通过一体机所预置的虚拟化平台、云管理平台、快速部署工具以及相关的工作流程，显著简化部署、管理和运维工作的复杂性。

未来，浪潮还将坚持以用户为中心，紧密结合前沿技术发展趋势与市场需求，持续创新引领、迭代优化，打造集融合至简、性能不凡、强大可靠、开放生态特性于一身的超融合一体机，持续为用户业务上云、数字化转型升级贡献力量。

未来几年，世界各地的企业将遭受一波又一波相互关联的经济、政治和社会的颠覆，从而破坏业务计划，挑战其适应和生存能力。行业领导者为了化解这些颠覆风暴，将组织转型为韧性数字业务，在这样的数字业务中，以有效利用瞬息万变的创新技术创造价值。

IDC全球研究副总裁Rick Villars表示：“要取得成功，IT和业务负责人需要从实施数字化转型转向运营数字优先部门，将技术与业务关联起来。IT和通信行业本身将是转型最彻底的行业之一，因为他们采用了即服务（as-a-service）交付和运营模式，应对生态系统和价值链的根本性变化，并认识到其主要任务是帮助首席信息官及其企业共享、使用、管理和增加数据的价值。”

2023 IDC FutureScape研究的重点是未来12到24个月内改变全球业务生态系统的外部驱动因素，以及技术和IT团队在定义、构建和治理数字优先时代蓬勃发展所需的技术时面临的问题。

2023年IDC全球IT行业十大预测有如下发现

预测一

即服务(aaS)流程和智能产品的兴起

IDC认为，未来五年，全球G500中以技术为中心的组织数量将翻一倍。他们越来越重视增加即服务（aaS）要素，如增强客户体验和向数字化增强型物理和虚拟产品智能流程自动化，这将主导未来的IT支出。

预测二

即服务业务模式将推动线控技术(Tech-by-Wire)的发展

未来几年，IT行业最明显的发展之一将是通过线控技术（即自包含系统、软件定义功能、人工智能辅助基于云的控制系统、数据驱动决策）扩大技术交付。虽然成本将是线控技术采用的主要驱动因素，但其他利益还包括数字化韧性提升、更快地大规模使用创新技术、系统简化和减少技术债务。

预测三

关键技能的短缺将限制IT投资的收益

大多数公司将努力留住和找到具备合适技能的员工，这实际给剩余员工带来了更大的压力，以满足不断扩大的数字业务需求。企业和IT提供商都需要投资开发合适的技术、协作和批判思维技能。

Rick Villars还指出：“业务战略和学习战略必须与技术战略相结合，以缓解当前寻找数字业务所需人才和技能的困难。”

预测四

数字主权将影响员工、预算和运营流程

云和即服务产品将是数字主权发展的核心，因为有关保障和驻留的主张将一些IaaS/PaaS工作负载推给当地云提供商，而可持续运营的强制规定将激发全球云提供商对主权产品（与当地合作伙伴）的兴趣。

预测五

aaS支出的快速增长将受到更严格的审查

虽然成本是大多数企业主要担心的问题，但它隐藏了有效利用aaS的最重要好处：显著和持续地减轻运营负担，更快地获得创新。控制支出的工作必须侧重于评估哪些服务实现了承诺的运营和创新价值。

预测六

服务提供商将更好地提供专业知识

随着转向更标准化的控制平面型aaS产品，以及人工智能和自动化的更多使用，安全、数据和关键行业特定知识和流程提供商将能够以一种易于消费的方式将高价值专家的成本和知识库经济地传播给更多的客户。

预测七

技术供应链仍将是一个关键问题

IDC预计，2025年，由于全球或区域性的芯片和代码供应链问题，许多备受瞩目的数字产品的推出将面临重大延迟。为了避免这种延迟，决策者将推动云提供商获得可量化的成果，投资供应链智能，并采用多渠道战略。

Rick Villars补充说：“对技术供应链有信心不再是首席信息官的关注点，技术必须成为数字业务高管的首要关注点。

预测八

过渡到基于控制平面的系统并不容易

未来几年，IT团队面临的最大挑战之一是控制平面设计的成熟，以及将基本控制系统逐步整合到几个标准平台上。IDC预计，超过一半试图使用线控技术产品的企业将面临独立控制系统激增的困境。

预测九

建立自动化信任是成功的关键

建立自动化信任关系要求在自动化起着重要作用的计划中，更加关注人类/组织行为动态。此外，尽管因缺乏信任而引发的重大风险似乎不太可能，但其对品牌推广的影响以及重启信任建设的必要性将是重大的。

预测十

机器视觉将大大改善物理位置的体验

那些在数字化优化的工作/娱乐/健康领域采用机器增强视觉技术方面处于领先地位的企业，将在获取和保留客户忠诚度以及基于数据的智能使用基础上提高业务成果方面拥有长期优势。

面对中国市场不断增长的客户需求，微软宣布多项Azure、Dynamics 365、Power Platform服务落地中国北部三数据中心区域，提升中国市场服务能力；由世纪互联运营的Office 365上的Teams服务，以及由世纪互联运营的Microsoft 365服务，将于2023年上半年正式推出，为中国市场带来更加全面、更加优质的本土化服务体验和技术保障。

微软全球资深副总裁、微软大中华区董事长兼首席执行官侯阳博士表示：“全球各地、各行各业都在面对不确定性带来的巨大挑战。越来越多的企业发现，由科技创新驱动的数字化转型和数字化创新，正成为助力企业增强业务韧性和竞争优势的关键要素。我们在微软技术大会上所说的‘事半功倍’，就是要充分发挥微软智能云的潜力和优势，通过发掘数据智能、强化协作能力、自动化商业流程，尽可能地在控制成本投入的同时，提升企业生产、运营、创新的效率，帮助更多的企业和合作伙伴在日趋激烈的市场竞争中斩获先机，赢得未来。”

全面释放人工智能的最大潜力，让数字化转型“事半功倍”

微软智能云加速实现“事半功倍”的关键诀窍，在于将一系列智能化、自动化技术潜移默化地融入微软智能云矩阵各项主要云服务的方方面面：从Microsoft 365到低代码开发平台和工具，从Azure数据服务平台到全方位确保身份安全和权限管理，让人工智能真正成为触手可及的现实体验。

作为Azure人工智能平台的组成部分，Azure OpenAI服务推出Dall·E 2的受邀预览，该模型可根据用户输入的文本或者图片生成定制化的图像。借助该服务，用户可以在Azure安全合规、负责任的AI框架下，进一步拓展OpenAI服务的使用场景，将脑中一闪而过的灵感，转化为栩栩如生的图像、内容或程序代码。

Power Automate进一步降低了低代码开发的门槛，现在用户只要用日常的自然语言说出需求，就可以自动创建云端的工作流程，将“低代码”进一步简化到了让更多人以完全“无代码”的方式来快速构建不同的自动化流程。

全新推出的Microsoft Syntex打通了从Microsoft 365、Azure到Power Platform及Purview的微软智能云矩阵，能够对海量内容自动进行读取、标记、索引并对相关内容建立背景关联，以便将其用于搜索、应用程序或者是可被调用的知识。它能从用户的需求出发，将所有相关内容都整合到协作及eSignature这样的工作流程中去。

由AI Builder和Power Automate支持的Microsoft 智能文档处理服务无需代码即可实现端到端的文档处理，将繁重的文档处理工作自动化，让人们能够将精力集中到更有价值的工作上去。为了更好地满足销售人员对于移动办公和会议日益增长的需求，微软免费为Dynamics 365 Sales Enterprise和新发布的Viva Sales加入了对话智能服务。这项服务能够通过智能分析和数据洞察，为销售人员提供更多有价值的业务线索，指导与客户的对话，并帮助他们节省下大量用在行政工作上的时间，从而更好地服务客户，促进成交。

面对中国市场不断增长的客户需求，Azure机器学习服务、Azure认知服务也即将落地中国北部三数据中心区域，服务能力和规模将得到显著提升。

云端数据平台和开发服务持续升级，助力客户降本增效

今年微软推出了微软智能数据平台，用以统一微软旗下的数据库、数据分析和管理服务，帮助客户将分散割裂的数据负载融会贯通，从而更加快速、高效地获取业务洞察。该平台现在又得到了进一步的拓展，目前已经有12家合作伙伴加入这一生态系统。

微软推出的支持超大规模拓展的企业级无服务器分布式数据库Azure Cosmos DB，已经被全球各地的客户广泛用于支持各种不同规模的关键业务应用，其地理高可用性、高扩展性和分布式部署，得到了客户的广泛认可。Azure Cosmos DB增加对开源分布式数据引擎PostgreSQL的支持，以便开源开发者借助Azure Cosmos DB在速度、规模化和性能上的优势，用同一个数据库服务访问结构化和非结构化数据。

在多云开发部署方面，微软为了给客户提供最大的灵活性，推出了支持本地部署和通过Azure Arc在边缘部署的Azure Kubernetes服务。此外还有最新推出的Azure公共多路访问边缘计算服务，已经被AT&T等运营商用于5G网络的建设。现已面向开发者提供预览的Microsoft Dev Box云端编程工作站推出了Visual Studio镜像，开发者只要登入服务就能直接进入Visual Studio开发环境，更有利于节约时间和集中精力。

在中国市场，Azure SQL、Cosmos DB、Power BI、MySQL、PGSQL 等微软及开源数据平台已经落地中国北三数据中心区域，Azure Databricks、Azure Synapse分析服务也将于本季度落地北三。中国北三区域带来了Availability Zone高可用能力, 可为企业关键业务应用提供99.99%的高可用保障，并提供更完善的灾备和恢复能力；支持超大规模SAP系统云端运营的Mv2系列虚拟机也已落地中国市场，加速企业ERP及核心业务系统上云, 实现真正的降本增效。

创新工作方式，让混合工作更加灵活高效

微软最新发布的“工作趋势指数”报告显示，超过80%的雇员选择回到办公室，是为了彼此见面。在Ignite技术大会上，微软发布全新的Microsoft Places应用，用来优化物理办公场所的使用。Places能够提供关于同事们该在何时进入办公室的洞察，并能提供哪些会议更适合在线下召开的建议。此外还有智能会议总结功能，就像是为每个会议安排了一个智能助手，它可以借助AI自动按照会议记录分配工作任务，给会议划分段落，并且从会议记录中提取出与每个人关系最紧密的内容，让人更好地抓住重点信息。智能会议总结和其它一些新功能将作为Teams Premium版的附加组件供单独选购。

Microsoft Edge Workspaces是Edge浏览器上的共享标签页，用来在群组成员之间同步分享网站和线上工作文件的地址。比如有新成员加入某个项目时，就可以分享一个Edge Workspaces的标签，通过浏览器就能找到所有相关文件和链接，而无需再通过邮件转发大量文档。在小组成员共享工作期间，标签也会自动实时更新，确保每个人的工作进度随时同步。

在混合办公新常态下，包括Teams和Office组件的Microsoft 365现代办公平台，正越来越多地扮演着“组织数字中枢”的角色。微软和世纪互联计划将于2023年上半年，在中国发布由世纪互联运营的Office 365上的Teams服务。与此同时，我们将结合Office 365 和企业移动性+安全性（EMS），正式推出由世纪互联运营的Microsoft 365服务。此外，由世纪互联运营的Dynamics 365和Power Platform，即将落地中国北部三数据中心区域；Wrap App for Power App、Power Pages等创新功能也已上线，持续助力企业加速推进业务创新。

从开发平台到身份管理，构建完善的安全保护体系

微软致力于为数字化转型，构建最无微不至的安全防护体系。在今年的Ignite大会上，微软特别针对常常被忽视的开发环节，推出了一系列安全措施。全新推出的Defender for DevOps用来在开发运维过程中，为各类新老代码自动添加完善的保护措施，以防其中的漏洞被攻击者所利用。企业在打造应用程序的过程中，就能直接为程序加入安全保护，杜绝安全漏洞，让程序员安心地调用来自外部的代码，或者是在大规模的开发团队中相互协作。Power Platform 可以将现有环境变成托管环境。托管环境提供了数据管控、权限管理和自动发送报告等功能，从而更轻松的管理低代码资产，简化 Power Platform 的 IT 管理工作。

微软致力于帮助企业打造面向未来的身份管理体系，对人、组织、应用、智能设备的访问权限控制加以实时管理。新发布的Microsoft Entra身份和访问管理方案能对多云平台的安全访问权限进行管理。Microsoft Entra Identity Governance服务能确保正确的人拥有正确的权限，在正确的时间访问正确的资源。Workload Identities服务则用来控制应用、服务之类的数字工作负载和云资源的访问权限，基于证书的认证体系能够更好防范钓鱼式网络攻击。

近期，火山引擎旗下产品 DataFinder 4.0 推出了重要功能——金融行业「场景模板」能力。它将字节跳动多年来在数据建设、数据分析方法进行总结沉淀，结合金融行业特性，提炼了具有金融行业通用价值的数据体系。金融机构及企业均可应用此模板，配置生成定制化企业数据指标体系，大幅降低数字化转型成本，实现从数据采集到数据分析的全链路贯通。

通过将数据价值最大化发挥，DataFinder 已经在金融行业的营销、风控、运营领域，取得了降本增效、严控风险、推动业务流程智能化发展的阶段性结果。4.0的「场景模板」能力能够让金融企业的数字化成本进一步减轻，几乎无需投入人力成本和时间周期进行数据基础建设，即可完整地拥有数据采集、指标定义、指标分析、报表展示的个性化数据分析体系。

以银行理财零售业务场景为例，客户AUM（资产管理规模）是该场景的核心指标之一。

DataFinder 的「场景模板」能力专为理财业务人员提供了针对理财产品申购/赎回环节的数据分析模板，业务人员可以从中看到单个理财产品申购转化、不同产品的转化比较，以及复购、赎回情况。

在数据展示的基础之上，DataFinder的「场景模板」还支持对数据进一步分析和解读，该场景专门设置了针对客户流失环节的定位，业务人员可以快速定位并查看客户流失原因，有效提升理财产品的转化和留存。

针对上述场景，DataFinder的「场景模板」中给出了有针对性的数据分析支持。

● 用户申购转化漏斗：展示用户从开始到浏览金融产品详情页，到最终成功申购的转化链路，定位链路中转化断崖，进行进一步分析；

● 首次申购理财路径分析：分析首次申购金融产品用户的流程路径，优化长板、弥补短板环节；

● 分产品申购转化分析：分析不同金融产品的申购转化流程，优化产品曝光力度，提升综合转化率。

据悉， DataFinder 为银行理财场景特设的数据分析能力中，一个重要能力是“用户申购转化漏斗”分析。该分析能够定位浏览过金融产品但流失的用户，并进一步细分流失原因和所占比例。

使用这一分析方法，理财从业者可以直接从看到流失用户细分群体特征，获取因不同原因流失的用户分组，并针对性地进行下一步运营策略的下发：

DataFinder 的银行理财场景可支持客户潜力分析、优质理财产品及分布分析、流失客户客情分析等多项分析，真正让数据发挥其应有的价值。

作为火山引擎数智平台VeDI推出的一站式用户分析与运营平台，DataFinder 拥有完善细致的埋点体系，可以针对业务需求深度定制分析场景；拥有强大的规模数据处理能力，实现千亿级数据秒级响应；还能与VeDI推出的其他增长营销套件，如DataTester，VeCDP等配合使用，实现数据采集、分析、人群策略、投放策略、自主分析的全链路闭环。

除推出金融行业场景模板外，DataFinder 还推出了泛互联网行业、大消费行业、汽车行业、政府行业等多行业数据场景模板。

目前 DataFinder 已经服务了包含中国移动、长沙电视台、美的、上海家化、凯叔讲故事、公牛、慢慢买等在内的几百家内外部优秀客户，将成熟的增长经验广泛赋能到各行业，帮助企业平稳迈过数字化转型的门槛。

思科全球执行副总裁，安全与协作事业部总经理 Jeetu Patel 表示:“互操作性一直处于思科混合办公战略的重要位置。无论是使用设备还是会议平台，客户都希望在他们现有的条件下进行协作。我们与微软的合作，是协作领域两位领导者的强强联手，以彻底重塑‘混合办公’新体验。”

微软协作应用和平台总裁 Jeff Teper 表示:“我们的愿景是通过 Teams 打造办公空间最佳协作体验，这一愿景将由我们卓越的硬件合作伙伴生态系统实现。我们很高兴思科成为新的合作伙伴，为 Microsoft Teams 提供认证设备，共同为我们的客户带来先进的协作硬件和软件。”

思科最受市场欢迎的六种会议设备和三种外围设备将获得 Teams 认证，未来还会有更多 Teams 认证设备推向市场。第一批设备预计将在 2023 年初获得认证，设备包括适用于小型会议室的 Cisco Room Bar、中型会议室的 Cisco Board Pro 55 英寸和 75 英寸，以及应用于大型会议室的 Cisco Room Kit Pro。后续将提供 Cisco Desk Pro 和 Cisco Room Navigator 的支持。客户可以选择将 Microsoft Teams Rooms 作为默认体验，同时这些设备仍旧支持加入 Webex meetings 以提供当前享受的所有特性和功能。第一款外围设备 Cisco Desk Camera 4K 是一款智能 USB 网络摄像头，将于 2022 年 10 月底推出。随后在 2023 年初将推出两款带有 Teams 按钮的耳机。

结合思科高质量、可靠的视频技术与强大的摄像头智能和噪音消除技术，Microsoft Teams 客户将体验到与同事、合作伙伴和客户连接与协作的数字化办公空间，享受包容与协作的会议体验。思科所有的认证设备都可以在 Teams Admin Center 和新的 Teams Rooms Pro 管理门户中进行管理，也可以通过思科控制中心进行设备管理。

Arm 之所以是物联网成功的关键，有以下三大主要原因。首先，它是目前承载智能物联边缘算力的主要架构。在 2021 年出货的近 300 亿颗基于 Arm 架构的芯片中，有 2/3（近 200 亿颗）被部署到了物联网和嵌入式应用中。这是一个非常惊人的规模，并且它的绝对规模和计算能力（性能）每年都在增长。其次，Arm 的软件生态系统优势明显，没有其他任何一家公司能够将来自移动端、AI、云、高性能计算 (HPC)、汽车、嵌入式和物联网的开发者及软件提供商汇聚在一起。但凡有需要计算的应用，就会有开发者在使用 Arm 架构。最后，Arm 生态系统在推动关键的标准化举措方面走在行业前沿，它可以确保碎片化不会成为扩展规模的阻碍。Arm 多方生态系统的多样性和差异化的内在价值为开发者提供了一致且无缝融合的起始点，从而开发者可以将时间花在创新上，而非用于整合或解决不兼容问题。标准化必须涵盖 IoT 功能的基本要素，其中“安全”便是重中之重。

物联网的成功依赖于信任：必须不惜一切代价保证物联网设备及其生成、存储和传输的数据的安全性。幸运的是，Arm 和合作伙伴多年来一直携手合作。在这个机遇迅速扩展的时刻，以安全为宗旨的物联网设计所需的标准和技术得到了广泛认可和使用。

始于标准 —— PSA Certified

物联网从根本上改变了嵌入式计算对安全性的要求。以前，更高级别的安全性仅在某些特定市场起到锦上添花的作用。而现在，几乎所有设备都可能并且将会被连接到互联网，因此，每个设备都需要一个强大且一致的安全基线。专有的差异化解决方案无法扩展到物联网所需的大规模程度。Arm 意识到，有必要超越我们在架构和软硬件技术方面的投资，进而推动整个行业建立通用的安全标准。

鉴于这个愿景，Arm 在 2017 年主导创建了平台安全架构 (PSA, Platform Security Architecture)，该架构的目标是为互联设备提供信任基础。2019 年，它演变为 PSA Certified，该认证是针对物联网的综合安全保障框架，由 6 家行业安全领导者共同设计而成。PSA Certified 的推出建立于 Arm 在安全方面的长期投资之上，为物联网设备提供了强有力的原则，从而确保遵循设计安全和最佳实践。

得益于安全框架和认证计划，PSA Certified 为原本非常分散的市场带来了针对物联网安全解决方案的整合。PSA Certified 对安全的信任根 (Root of Trust, RoT) 的含义进行了标准化，目前，包括 70 款芯片在内的100 余个产品均采用了这一标准，为全球物联网开发者简化了建立在 RoT 基础上的物联网安全开发。

安全的标准化对于生态系统的蓬勃发展是至关重要的，也是必不可少的：根据《PSA Certified 2022安全性报告》显示，96% 的受访者希望有行业主导的指导方针来帮助部署安全性，这一比例较 2021 年的 84% 上升了 12%。

从芯片着手，将标准付诸实践

物联网安全性的标准化方法固然不错，但产品设计者仍需在芯片和软件中进行实现。Arm 携手行业合作伙伴开展密切合作，在这两个方面进行不懈努力，确保在基于 Arm 架构设计物联网设备时，构建 PSA Certified 设备是达到安全目标阻力最小的路径。

Arm 物联网全面解决方案 (Arm Total Solutions for IoT) 将 Arm 出色的软硬件整合到经过验证的预集成解决方案中，为芯片设计者提供预集成的 Arm Corstone 的完整子系统，其中搭配 Arm Cortex 和 Ethos 处理器，并且支持 Arm TrustZone 。

Arm TrustZone 是保护敏感程序代码的一项关键技术，并且数据可以在 CPU 中实现硬件强制隔离。隔离可以确保敏感的工作负载与资产始终对不安全的应用保持透明状态。作为建立 PSA-RoT 的起点之一，它可在同一芯片内提供安全（可信）和非安全（不可信）区域。TrustZone 支持在 MCU 中启用安全处理环境 (Secure Processing Environment, SPE)，并在应用处理器中启用可信执行环境 (Trusted Execution Environment, TEE)。这些安全执行环境可以防止身份验证机制、加密密钥材料和其他敏感数据被受损操作系统或在非安全环境中运行的恶意应用滥用。

TrustZone 在 2004年就已应用于应用级处理器，并于 2016 年被添加到 Cortex-M 系列中，成为在简单、低功耗的物联网终端以及更复杂的设备中实现隔离的可选方案。

芯片设计者从 Arm 物联网全面解决方案和 Arm Corstone 入手，可以确保为客户提供所需的基础组件，从而交付安全的物联网设备。

通过软件将安全性延伸到上层

如果没有知晓如何正确利用硬件功能的软件实施，以逐层构建安全性，包含 Arm TrustZone 在内的硬件功能将对安全性毫无帮助。Arm 在提供优良硬件安全功能的同时，还为许多重要的开源软件项目做出过显著的贡献，从而确保软件开发者可以轻松并持续地访问和集成由 PSA Certified 指定的关键基础安全功能，以充分利用 Arm TrustZone 等类似功能。

可信固件为 Arm Cortex-A 和 Cortex-M 处理器提供了安全的参考软件实施。可信固件的实施符合 PSA Certified 指南，它利用应用处理器的可信执行环境 (TEE) 和微控制器的安全处理环境 (SPE) 作为基础。

Trusted Firmware-M (TF-M) 为基于 Arm Cortex-M 的设备提供参考实施，这些设备通常用于语音、振动和视觉等低功耗的物联网终端应用。

TF-M 通过提供加密、安全存储和证实等安全运行时安全服务，使芯片、实时操作系统和设备能够满足 PSA Certified 要求。通过 PSA 功能 API，对用于访问这些服务的接口进行了全面标准化。TF-M 还完全集成了 Mbed OS、FreeRTOS 等关键的实时操作系统。

另一个例证是 Parsec 项目。PARSEC (Platform ARchitecture for SECurity) 是一项开源计划，通过独立于平台的方式，针对硬件安全和加密服务提供通用 API。这个抽象层使工作负载与物理平台细节分离，从而在数据中心和边缘实现云原生交付流程。

为全新的物联网经济奠定根基

出众的计算应用，支持各种应用计算的出色软件生态系统，以及以行业为主导的协作方法，这些方面相结合，可以设定关键的基础标准，并以此为基础，实现各项创新的蓬勃发展。Arm助力物联网的方法旨是协助Arm的合作伙伴取得成功，以确保他们能够参与定义全新的市场和经济，而物联网将为全球企业带来巨大的数据和洞察力。信任和安全是释放物联网最大潜力的基础， Arm的生态系统在安全领域厚积薄发，必将成为新的物联网经济的中流砥柱。

【本文作者 马健 Chloe Ma，Arm 物联网兼嵌入式事业部业务拓展副总裁】

10月13日，与Microsoft Ignite 2022同步的Microsoft Ignite China（ 微软技术大会中国站）在北京召开。在本次以“事半功倍（Do More With Less）”为主题的大会上，萨提亚·纳德拉发布了五大核心内容：使用Azure实现数据驱动和优化、通过自动化和Al提供效率、利用云开发平台进行创新、使用Microsoft 365重新激励员工、从每处保护每个人的一切。 这一切，都是基于“Azure云规模经济”。

在全球排名厂商靠前的公有云厂商陆续拉开架势展现自己技术实力的时候，微软智能云Azure吸引各界人士的格外关注就不难理解了。微软大中华区Azure产品市场部总经理陶然，和远在西雅图的微软集团Azure产品事业部中国区战略负责人兼产品营销总监李铭从技术、生态、行业应用、未来趋势方面的深度解读，让人找到了满意的答案。

三大技术创新突破

数据中心规模的扩大，加上全球强大的骨干网络，成为微软Azure助力中国传统企业与互联网企业出海业务以及外资企业入华开展业务的重要支撑。

陶然表示，这一切，都是建立在微软三大技术创新突破的基础之上。

一是包括计算、存储、网络和容器在内的基础架构方面多个功能更新和发布。

如基于Ampere的ARM处理器新机型，以及全球和中国区虚拟机计算更新到第五代，帮助客户升级CPU的同时提供更高的性能以及更低的成本。

二是数据和人工智能。

Azure平台完美承载微软商用数据库 SQL Server还是友商的Oracle数据库，乃至正在蓬勃发展的开源数据库社区领域的MySQL、PostgreSQL、MangoDB、NOSQL等数据库。除了支持云端运行，微软还针对传统的数据仓库分析，与流行的hadoop、Spark这类开源数据分析等提供一站式工具，帮助客户以更加简单的方式发掘数据性能和价值，产出真正的业务洞察给业务决策者。

在AI方面，微软侧重把AI变成企业尤其是传统行业企业的一种能力，来实现业务的真正创新和新产品的研发和迭代。

“上云不是目的，帮助客户在云端进行数据和业务创新，同时还能降低成本，才是微软带给到客户的真正价值。”陶然强调。

三是云原生的应用。开发者的共同诉求是一个一站式的端到端从开发到部署，到运维到迭代的一整套工具，而全球应用最广泛、最大的开发工具平台Visual Studio就出自微软。微软将其与Azure云端服务和云原生集成，帮助企业和开发者提高开发效率，再通过代码层、容器层的无服务器解决方案将诸如APP、Web3一类的应用在云端快速部署和推广，并借助Data grip等一整套持续集成、持续部署（Continuous Integration & Continuous Deployment，CICD）工具帮助开发者在云端实现快速迭代和简化运维。

存储性能大幅提高

存储是一切的根本，也是云计算的根基；没有存储，云端基本云服务可能都无法实现。

针对存储业务，微软推出了两大策略。一是存储产品的设计、商务模式设计都面向传统企业市场开展了很多的优化，满足企业市场不同颗粒度的业务和系统的需求，二是，为了应对越来越多的数字原生以及互联网企业、游戏企业对极致性能的要求，微软继续提供业界一流的存储的性能和管控方案。面向全球发布的Azure Premium SSD v2这一先进的块存储解决方案，使企业以低成本对于高磁盘性的需求成为可能，该解决方案设计用于广泛的IO密集型企业生产工作负载。

Premium SSD v2沿袭了前一代产品在业界领先的数据持久性和高可用性优势，支持在单个磁盘上提供高达64TB的存储容量、80000 IOPS和1200 MBPS吞吐量，以通用块存储满足客户不断增长的生产工作负载的需求，如SQL Server, Oracle, MariaDB, SAP, Cassandra, Mongo DB，并可根据密集型、通用型以及成本敏感型等不同类型工作负载，在大数据分析、开发或测试、游戏独等应用对粒度磁盘大小、IOPS和吞吐量的需求，在性能和成本方面提供更大的灵活性。

由世纪互联运营的Azure数据中心中国三区落地在北京周边，其规模是中国区过去八年Azure总数据中心容量的翻番。

这意味着微软长期看好中国市场的发展，也是公司业务持续攀升的表现。

加速传统行业与初创企业数字化转型

通过多年的努力，中国传统企业IT和业务的云化已经取得了很大的进步，不足的是大部分客户还仅仅是虚拟机、存储、网络等基础设施上云，这是上云的第一步。在云端把数据抽取出来真正产生洞察，帮助业务科学决策，才是关键。

以零售行业为例，零售和消费者紧密关联，消费者意味着大量数据的输入。目前大部分零售企业都处于或者正处于数据现代化的过程中。嘉士伯就是一个典型的案例。在微软的帮助下，嘉士伯搭建起了一个数据分析平台，将众多的生产数据、以及一线市场消费者数据集成处理并反馈到生产决策端，应对不断变化的业务需求。

越来越多的传统企业正在对老旧的IT业务系统进行云原生改造，包括新能源汽车在内的更多新型制造企业也加入到了这一行列。

据了解，在这个过程中，微软不仅仅提供了工具和云服务，也提供了很多行业相关的数据目录、数据字典和地图来帮助企业基于行业的角度完成对数据进行归类，治理分析和AI的发掘。

“在推动传统行业上云方面，微软将会迎来更多蓬勃发展的市场机会，在帮助他们实现应用改造的同时推出更多的解决方案；同时也特别期待通过首批数据服务的发布与落地激发起数据仓库、开源数据库以及AI数据系统的项目和价值。”陶然说。

针对中国新兴行业市场，微软还成立了战略合作部，针对战略性合作伙伴包括初创企业提供基于Azure云服务的扶持和支持计划，帮助他们在云端创新走得更快、更好。

支持本土企业走出去、跨国企业入华

不论是传统企业，还是互联网企业，出海扩张时都会遇到技术、人员、语言以及合规等方面大量的问题。微软中国以及微软云服务提供了一整套的解决方案。这种支持不只是简单地将IT应用系统上云，而是彻底解决企业出海的后顾之忧。

比如在全球范围之内100多项合规认证，支持客户在中国本土管理海外的IT与应用架构，解决架构的管理、部署和运维等方面的难题，又如通过基本的计算功能组件帮助互联网客户应对To C高并发、高性能场景的需求，通过Azure骨干网络实现高吞吐高流量的短视频与游戏的业务支撑；大量数据增值服务帮助他们在海外也能顺利开展业务创新。

在帮助跨国企业入华及在华继续开展业务扩展方面，微软通过可信、合规、安全、隐私保护的方式提供在中国境内的云服务以及数据保护，帮助他们用统一架构进行全球和本地的同步创新。

这是微软能够提供给跨国企业的重要价值。

与众不同的优势

在李铭看来，除了技术优势，微软智能云Azure还有三大优势，一是安全可靠同时又是最全面的行业云解决方案，与其他厂商提供基础架构、数据和应用不同的是，微软智能云Azure还包括Microsoft 365、Dynamics 365、Power Platform，是四朵云加成的智能云，可以打通日常业务办公系统，打通ERP或者CRM；二是有优秀的全球覆盖；三是有大量的合规认证；四是有非常完善、覆盖全球的生态系统。

在可持续发展方面，微软承诺2030年实现碳达峰，从2030年到2050年，微软将消除自1975年成立以来所有的碳足迹。基于这个战略，微软全球云将继续提供低能耗、高性能的云服务。

为期三天的Ignite 2022技术峰会，超过100项新服务和新功能发布；萨提亚·纳德拉相信，这一系列举措，在新形势下将帮助客户提升效率、降低成本、把握机遇，“事半功倍”地加速数字化转型与数字化创新。

乐高集团致力于通过玩乐的力量以启迪和培养未来的建设者。以积木颗粒为基础，乐高玩乐系统能够让儿童和粉丝自由拼搭，尽情发挥想象力。跟随时代的发展，乐高集团也不断投资致力于数字化转型战略，目标是通过转型和创新，持续满足新时代建设者们的需求和期望，以更好地服务他们。

基于亚马逊云科技的基础设施和服务，乐高集团构建了完整的全渠道数字化解决方案。秉承领域驱动设计 (DDD)、微服务化以及API标准化的理念，乐高集团构建了一个高效、可扩展的现代化技术架构。通过Amazon Elastic Kubernetes Service（Amazon EKS）容器服务以及无服务器计算服务Amazon Lambda，乐高集团部署和上线了一系列数字化应用，如营销自动化、微信小程序、天猫小程序等，大幅缩短了开发周期，减少了运维成本，并且降低了开发门槛。运用了基础设施即代码（Infrastructure as Code）的灵活交付模式，乐高集团大幅度简化了基础设施的创建、部署和运维的难度，加速云上基础架构的迭代。

在构建客户数据分析平台时，乐高集团使用云对象存储服务Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）构建数据湖；利用云上大数据平台Amazon Elastic MapReduce （Amazon EMR）进行数据加工、汇总；借助快速简单、经济高效的云数据仓库服务Amazon Redshift，实现各触点数据的汇总、分析和展示，帮助其更好地做出销售决策；利用快速、灵活的NoSQL数据库服务Amazon DynamoDB，处理消费者的订单，为乐高集团会员带来极佳的购物体验。

在会员数据的管理中，乐高集团把数据安全和合规作为第一要务。依托亚马逊云科技成熟的安全合规服务以及丰富的行业实践，乐高集团部署了Web应用程序防火墙Amazon WAF，构建起抵御潜在网络攻击的第一道防线，并通过Amazon Identity and Access Management（Amazon IAM，安全地管理身份以及控制云服务和资源访问的服务）实现对访问权限的控制。此外，乐高集团还部署了Amazon Key Management Service（Amazon KMS，创建和管理加密密钥的服务）实现数据库的加密运行和存储，相当于在严密防护措施的基础上再加一把安全锁，确保数据安全无虞。

在使用丰富的亚马逊云科技的服务之外，乐高集团还借助亚马逊云科技专业服务，参考全球最佳实践，设计了云上着陆区（Landing Zone）和云上安全基线，与乐高集团全球总部保持一致的标准；与此同时，亚马逊云科技专业服务团队帮助乐高集团设计并实施了云端资源的规划标准，采用一键式CI/CD（持续集成/持续交付）快速部署环境，将效率提高8倍。

随着技术团队快速扩展，乐高集团非常重视人才培养和团队建设。依托亚马逊云科技培训与认证项目所提供的定制化学习路径与计划以及相关培训课程资源，乐高集团打造了一支云计算人才团队。该团队打造了创新的文化，实现了从瀑布式开发到敏捷式交付、从项目驱动到产品驱动的转变，更好地支持其本地业务创新。

"在我们数字化转型中，亚马逊云科技一路相伴。借助亚马逊云科技广泛和深入的服务、全球一体化的团队以及创新的文化，我们能够快速创新和打造全渠道数字化解决方案。"乐高集团中国区科技部副总裁朱朝晖表示，"数字化转型是乐高集团未来十年的重中之重，我们将不断加大在数字化转型领域的投资。我期望能够使用更多亚马逊云科技的服务，更新和迭代我们的数字化产品，为客户提供更好的玩乐体验。"

"乐高集团是数字化转型的先行者，发布了全球数字化转型战略。我们很高兴能够支持乐高集团全球数字化转型战略在中国的落地，从数字化产品、现代化架构和技术团队三方面支持乐高集团为消费者提供更愉悦的数字化体验。"亚马逊云科技中国区跨国企业及电信行业事业部总经理沈涛表示，"亚马逊云科技利用全球优势植根本地，能够更好地服务跨国企业加速上云和本地创新，并满足安全合规的要求。未来，我们希望为乐高集团以及跨国企业在中国的创新提供更好的支持。"

寒武纪是中国智能芯片领域的领先企业。思元370是寒武纪首款采用chiplet（芯粒）技术的AI芯片，集成了390亿个晶体管，最大算力高达256TOPS(INT8)，是寒武纪第二代产品思元270算力的2倍。基于思元370，寒武纪推出三款智能加速卡：MLU370-S4加速卡板卡功耗仅为75W，相较于同尺寸GPU，可提供3倍的解码能力和1.5倍的编码能力，AI算力密度与能效比业界领先；MLU370-X4可提供高达256TOPS(INT8)推理算力和24TFLOPS(FP32)训练算力，配合全新基础系统软件平台，可充分满足推训一体AI任务需求；MLU370-X8基于双芯思元370打造，整合了两倍于标准思元370加速卡的内存、编解码资源，同时搭载MLU-Link多芯互联技术，每张加速卡可获得200GB/s的通讯吞吐性能，是PCIe 4.0带宽的3.1倍，可高效执行多芯多卡训练任务。

本次适配认证测试完成了上述寒武纪加速卡在AIStation平台内多个AI业务部署与服务的验证，包括图像识别、目标检测、自然语言处理等。测试结果显示，运行在浪潮AI服务器上的寒武纪MLU370-S4、MLU370-X4、MLU370-X8加速卡，与浪潮AIStation平台无缝对接，在AI计算性能、兼容性和稳定性等方面均达到优异。通过浪潮AIStation平台出色的算力调度与管理，行业AI用户能够灵活使用和扩展寒武纪加速卡的算力，满足典型AI应用需求。

寒武纪加速卡与浪潮AIStation完成兼容性认证，有利于充分发挥寒武纪产品高性能、高密度、高效能比的优势，进一步丰富寒武纪面向实际AI应用场景的解决方案，帮助AI用户更方便快捷地应用寒武纪领先的AI计算加速技术，释放强大算力，促进产业AI化。

浪潮AIStation是面向企业级训练与推理场景开发的智能业务生产创新平台，实现从模型开发、训练、部署、测试、发布、服务的全流程一站式高效交付。通过对计算资源、数据资源、深度学习软件栈资源进行统一管理，AIStation为环境构建、模型开发、模型训练、模型评估、模型推理、上线部署全链条全面提速，加快AI开发应用创新落地。

华为轮值董事长胡厚崑发表了题为"释放数字生产力"的主题演讲，并提出推进千行百业数字化转型的三大核心举措：基础设施先行，持续提升联接和计算能力；坚定拥抱云，从"上好云"到"用好云"，助力企业数字化转型实现跨越式发展；积极构建本地数字生态，培育数字人才，并助力中小企业发展。

华为中东非洲片区总裁易翔

华为中东非洲片区总裁易翔发表开场致辞，感谢客户与伙伴的持续信任，在本地，为本地，华为将与客户和伙伴一起，通过释放数字生产力的三大核心举措，共同打造国家和企业的数字化底座，发展本地数字生态支撑国家数字未来。

聚焦场景需求，创新核心技术，强化数字基础设施释放生产力

在"创新数字基础设施，加速政企数字化转型"主题演讲中，华为企业BG副总裁陈帮华表示，为场景找技术需要多技术协作。数字化转型的核心是数据，围绕数据做好感知、传输、存储、分析与处理是实现数字化转型的关键。华为提供全栈产品及产品组合，支撑数据的E2E闭环处理，使能客户加快数字化转型。

数据联接方面，华为发布超融合中小分支网关NetEngine AR5710和极致紧凑多业务汇聚路由器NetEngine 8000 F8，打造高质量数据底座，加速释放数字生产力。

数据传输方面，华为积极探索F5G（第五代固定网络）面向行业演进的应用实践，联合迪拜客户发布了基于光纤传感的数字管廊巡检解决方案，实现自动化管廊巡检。

数据存储方面，华为与数据管理软件公司Commvault推出了联合数据保护解决方案，为企业客户提供端到端、安全、可靠的数据保护，构建可靠、高效的存储底座，助力企业释放数据生产力。

会上，华为云战略与产业发展部总裁黄瑾提到，更绿色的基础设施、持续创新和共享经验是实现数字化转型的方法。华为云希望成为数字化转型最佳合作伙伴，与客户、伙伴一起，通过"一切即服务"，释放数字生产力。

创新基础设施数字化转型实践在区域多行业落地

聚焦"为场景找技术"，多个区域多行业客户与华为联合分享数字化转型最新实践。

其中，埃及高等教育科研部部长助理Hesham Farouk Ali博士表示，ICT技术会促进教育更加以人为本，加速教学和学习方式的转型，华为在教育科研网络以及云与人工智能方面的能力，正在成为当下教学资源重要的组成部分，也是埃及高等教育数字化转型的载体。

尼日利亚Galaxy Backbone公司 CIO Baffajo Beita指出，Galaxy携手华为联合创新，助力尼日利亚构建统一的政务云网，加速尼日利亚政府数字化转型和国家数字经济发展。

共筑数字生态，华为发布"Huawei Empower Program" 全球伙伴发展计划

会议期间，华为发布 "Huawei Empower Program" 全球伙伴发展计划，通过OpenLab与伙伴联合创新，以全新的"三个统一"体系为伙伴赋能，围绕华为ICT学院和HALP构筑人才基础。未来三年，华为还会面向全球伙伴持续投入3亿美金，推动"Huawei Empower Program"更好地落地，共建繁荣数字生态。

会上，华为重磅发布了两大油气场景化解决方案 -- 油气田“一张网”解决方案和智慧加油站解决方案，为油气行业注入数字化“新能量”。

油气田“一张网”解决方案，网络需求“一网尽收”

油田网络系统普遍面临网络架构混乱、网络层级多、运维难、可靠性低等老大难问题，无法满足油气田开展数字化建设的需求。

基于此，华为凭借丰富的网络规划和咨询服务经验与能力，利用边缘计算、人工智能、硬管道隔离、IPv6+等技术优势，打造统一架构、统一管理、一网多用、一体安全的油气田“一张网”解决方案。

统一架构：通过工业PON、Wi-Fi6、5G、IPv6等先进网络技术组合，为油气田构筑全栈网络技术融合的“一张网”，统一网络架构，打通云网边端，覆盖油气田业务全场景。

统一管理：通过构建统一运维管理平台，可集成第三方网络设备，实现全网设备统一管理，并建立日常运维的数字化视图，让油气田运营管理更简捷。

一网多用：华为油气田“一张网”集架构、体验、运维层面多重统一，可实现油气田内部生产、视频、办公、社区等多业务需求一张物理网承载，降低企业投资成本。

一体安全：依托Flex-E、NHP等先进硬管道隔离技术，华为方案可在不增加建网成本的情况下，极大加强各业务网之间的安全隔离，打造油气田智慧化发展的安全底座。

智慧加油站解决方案，“三大智慧”一站式体验

加油站是油品零售行业最主要的生活化服务场景。伴随着物联网及人工智能技术的发展，加油站正向着高效率、智能化的方向逐步演进，并通过数字技术推动加油站场景多元化和业务新增长。

对此，华为整合全栈技术能力，携手伙伴共同打造智慧加油站解决方案，从智慧服务、智慧营销和智慧管理三个方面入手，助力加油站实现营销精准化、服务敏捷化、运营简单化、决策智慧化。

华为通过在集团中心侧搭建数字平台，建立视频采集规范、物联接入标准和统一的站级数据模型，对站内原本孤立的加油机、液位仪、支付平台等业务子系统进行整合并形成综合分析展示平台，实现集团对各站级数据的远程智能统管。

同时，华为结合加油站现有基础资产设施和业务系统应用，依托明星产品FusionCube在加油站端侧推出首款一体化、简运维的边缘智能融合平台，集成计算、存储、网络、人工智能算法等，并构筑全物联、全感知的应用开发能力，以满足多种业务需求 -- 智慧服务让消费者无需下车即可加油，平均加油时间从6分钟降至2分钟，大幅优化用户加油体验和加油站经营效率；智慧营销可有针对性地推送油价涨幅信息和商品促销活动，增强用户粘性，带动加油站主业和零售业务的发展；智慧管理实现操作过程全可视、危险动作全识别、作业记录全可溯，用可靠的数据支撑加油站的业务决策与运维。

未来，华为将持续深耕油气行业场景，通过多技术协同以及场景化解决方案不断创新探索，为场景找技术，释放数字生产力，为油气行业数字化转型发展“加满油”。

参加此计划的客户可在新品公开发布前，提前试用Supermicro广泛多元的X13系统产品组合，体验此领先技术并加速在AI、深度学习、运算、电信、储存等解决方案的部署。开发人员将能测试现行采用Supermicro搭载Intel Xeon处理器系统的兼容性，并强化其应用，充分发挥第4代Intel Xeon可扩展处理器的新功能。

来自各个行业的开发人员和IT管理员很快便能从这些新系统的早期试用评估中受益。对于云计算、CDN、软件定义储存、关键任务型企业应用、HPC以及其他各种应用来说，即将推出可搭载第4代Intel Xeon可扩展处理器的X13系统将通过运用DDR5、PCIe 5.0、Compute Express Link 1.1和Intel Advanced Matrix Extensions (Intel AMX) 等先进技术达到全新的性能领域。

Supermicro总裁暨首席执行官梁见后（Charles Liang）表示："Supermicro JumpStart计划让客户能在Supermicro的最新X13平台上验证第4代Intel Xeon可扩展处理器（原代号为Sapphire Rapids）的工作负载性能，大大加快数据中心的部署。Supermicro持续与引领业界的AI、云端、5G边缘等企业伙伴密切合作，致力于缩短先进产品和技术的上市时间，提供领先的性能、效率和竞争优势。"

英特尔（Intel）公司副总裁暨数据中心与人工智能事业部总经理Don Cunningham表示："英特尔很乐意推广Supermicro的产品和计划，让开发人员和数据中心业者能获取我们先进、性能优异的最新CPU产品。我们很高兴看到Supermicro为符合条件的客户提供了充分利用搭载第4代Intel Xeon可扩展处理器的先进Supermicro服务器的机会，来测试和验证他们的创新应用。"

Jumpstart计划

通过NDA验证的客户可在产品全面发布之前抢先远程试用X13 Supermicro系统，针对其进阶工作负载进行开发、验证、调整和基准测试。这个早期试用评估期将使注重性能和效率的数据中心取得先发优势，在产品公开发布的当下或随后部署其已完成预先验证的解决方案。

JumpStart计划将支持Supermicro即将推出的X13系统的广泛产品组合。Supermicro Hyper 1U和2U机架式服务器将最早开放验证，其他型号的机架式服务器、多节点双机、SuperBlade和存储系统将根据客户需求逐步增加。该计划将于Supermicro的机柜级即插即用解决方案中心进行，由Supermicro的顶尖数据中心工程与架构设计团队一同帮助客户快速完成从测试和验证到完整全方位IT解决方案部署的作业。

参加本计划的方式非常便捷， 感兴趣的客户可通过Supermicro JumpStart官方网站报名，以验证参加资格。通过验证的客户很快将能获取一台裸机执行个体，且能自行选择操作系统并灵活安排时间进度。

Supermicro X13 Jumpstart产品系列

Supermicro最初将提供数个能执行下一代工作负载的Hyper机架式系统，并计划在未来加入其他系统，包括多节点和Blades系统。

这些X13产品都将支持Intel Xeon可扩展处理器。Supermicro致力于提供最新技术，将新系统推向市场。

Innovative Systems for Next-Gen Workloads

CPaaS(通信平台即服务)作为实现即时通信、音视频通话等功能的云解决方案,已经成为企业不可或缺的连接、触达和服务客户的数字化工具。

阿里云此次入选CPaaS代表性服务厂商,很重要的一项指标是物联网即IoT连接能力。

根据工信部数据,8月末蜂窝网络终端连接数中,50.3%为物的连接,首次超过“人”的连接。如果考虑到主要服务于物连接的近场通信技术RFID、Bluetooth、ZigBee等,物的连接规模远未达天花板。

面向海量的的万物连接需求,阿里云IoT提供行业领先的“智能无线连接管理平台”,支持亿级卡量智能管理,提供统一openAPI能力,提供超高SLA智能连接服务,尤其是有效提高电梯野外等弱网环境下的连通率。

据了解,阿里云IoT“智能无线连接管理平台”具备定向服务、套餐管理、终端充值服务等丰富的卡管理功能,用户可以使用自动化规则,实现风险实时预警、智能诊断支持一键定位解决问题、运维机器人可以随时随地用手机进行查询和管理。

在API开发能力上,支持6种语言的SDK,响应时长仅100ms内,同时支持MQ消息推送,让用户可以更灵活的二次开发对接。

截至目前,阿里云IoT物联网连接服务已经广泛应用于金融支付,共享设备,车联网,工业制造,智慧农业,安防等领域,服务数千家客户和亿级设备。

阿里云IoT物联网络总经理云山表示,考虑到每个行业对于网络的要求,硬件平台的差异化和长周期性,阿里云IoT协同硬件伙伴连接高可用工作组,打造云网端一体的网络产品解决方案,为万物智联保驾护航。

构建用户独享资源池

UCloud优刻得私有专区（UDSet）是由多台私有专区宿主机（物理机）组成的用户独享资源池。私有专区宿主机（UDHost）上已部署虚拟化软件，用户可以在私有专区宿主机上自主创建并运行私有专区云主机（UHost）。

以下是私有专区宿主机（UDHost）和私有专区云主机（UHost）的部分特有功能：

●CPU超分⽐：对CPU运行负载不高的场景，用户可设置大于1的CPU超分⽐，从⽽提升可使⽤的vCPU个数，大幅节省云资源使用成本；

●宿主关联：用户可灵活设置宿主机与虚拟机之间的拓扑绑定关系，满足不同业务场景下自主编排的需求。

●自动置放：用户在新创建私有专区云主机（UHost）时，将新增的私有专区云主机（UHost）放置于已开启“自动置放”功能的私有专区宿主机（UDHost）上。用户可以自由选择开启或关闭“自动置放”功能，若选择“关闭”，则必须指定该专区宿主机，才能在其上创建云主机。

●宕机迁移：私有专区宿主机发生宕机时，系统将自动从后端备机池中，选择⼀台新的宿主机进⾏置换，在用户管理信息无变更的情况下实现迁移。

●关机释放资源：私有专区云主机（UHost）关机后，将不再占⽤宿主机的CPU和内存。再次开机时，若当前宿主机资源不够，私有专区云主机（UHost）将自动离线迁移至同一专区中其他资源较为空闲的宿主机上，最大限度节约资源成本。

高隔离、高性能、低成本

UCloud优刻得私有专区（UDSet）运行于UCloud优刻得高标准的自建与运营数据中心，具有深厚的公有云虚拟化技术、大规模的运维保障能力，为用户提供端到端的高可用服务。相较于业内通常提供的专属宿主机，UCloud优刻得私有专区（UDSet）更是提供了资源池化的管理能力，可满足用户云上私有化部署需求。产品具备以下优势：

●隔离性：用户独占宿主机，独享CPU、内存、网卡等物理资源，带来高级别的隔离性，符合严格的合规要求；

●高可用：宿主机级别的宕机⾃动迁移能⼒；可⾃主规划打散业务级别的⾼可⽤集群，保障服务的高可用性；

●部署灵活： 初始分配时，虚拟机可调度至指定的私有专区宿主机，或在私有专区资源池中自动调度；后期，用户可⼆次或多次重新规划资源拓扑图；

●高性价比：搭载最新的快杰硬件资源及软件技术栈，带来优秀产品性能的同时，相比同等配置下的云主机，成本最⾼可降低25%。

UCloud优刻得私有专区（UDSet） 的底层基于Intel CascadelakeR和Intel IceLake 的快杰O型硬件，而软件栈也已经过了大规模的公有云场景历练，系统具有极高的健壮性。运行于宿主机之上的快杰O型云主机更是计算、存储与网络性能卓越的旗舰产品，最大网络包量达到1000W PPS，最高存储性能达到120W IOPS。在Web服务、游戏、数据分析处理等绝大多数场景都表现出色。

多行业、多场景适用

UCloud优刻得私有专区（UDSet）在多行业、多场景都可以发挥应用价值：

●银行、保险、医疗等行业：部分业务具有严格的合规和审计要求，需要使用独占宿主机的方式进行部署；采用私有专区（UDSet）可以满足合规要求，构建安全的基础设施。

●游戏、实时音视频等行业：游戏、音视频等实时互动场景，对算力和稳定性的要求极高，采用私有专区（UDSet）可以构建高隔离、高性能运行环境，不受其他云租户影响。

●芯片、智能制造等行业：很多设计、仿真软件需要与硬件绑定的许可证才可以运行，采用私有专区（UDSet）既可以不改变硬件资源，又可以享受云端高性能算力；

●具有一定规模的互联网公司：需要⾃主规划物理机与虚拟机的拓扑关系、虚拟机与虚拟机的业务分割等；私有专区（UDSet）的灵活设置功能，可以让用户定制资源架构；

●传统企业： 一些传统企业需要将私有的虚拟化环境上云， 如从物理机机房Openstack、KVM等虚拟化环境迁移上云；采用私有专区（UDSet）可以利用已有物理资源，并进行更好的资源规划。

UCloud优刻得私有专区（UDSet）从用户需求出发，发挥云计算技术能力，以云的私有部署，帮助用户解决数据安全、应用延迟、迁移成本、复杂环境、监管合规、知识产权等诸多问题，助力用户的数字化转型。

近日，徐工机械与甲骨文公司、汉得信息三方战略合作正式启动。这是徐工与Oracle NetSuite一期合作圆满完成后进一步战略深化。借助 Oracle NetSuite 不断完善徐工全球化数字化平台部署，提升整体徐工国际化板块运营管理水平。与此同时， Oracle NetSuite 也为以徐工为代表的中国制造扬帆出海保驾护航。

199IT有幸现场亲历见证三方战略合作历史时刻，同时就数字化等话题与徐工集团工程机械股份有限公司副总裁，徐州工程机械集团进出口有限公司总经理刘建森、甲骨文公司全球副总裁 NetSuite大中华区总经理叶天禄 、汉得信息CEO黄益全进行对话。

与Oracle NetSuite结缘 积极拥抱数字化转型

十多年前轰轰烈的信息化1.0浪潮中，徐工抓住历史机遇，打造本土信息化基础系统。

十多年中，徐工新一代信息化发展日新月异。徐工聚焦工业互联网和智能制造，将新一代信息技术深度融入制造业。如今，徐工在工业互联网+双碳、工业互联网+5G、工业互联网+园区，数字孪生、工业软件、工业视觉、工业大数据、人工智能等关键领域聚力突破，在新一轮技术革命和产业变革中抢占先机。

但在出口数字化方面，徐工碰到了不少的挑战。徐工集团工程机械股份有限公司副总裁，徐州工程机械集团进出口有限公司总经理刘建森毫不讳言，中国企业出海有一个共同的痛点：海外渠道建设刚刚起步，资源布局并没有国内容易，特别是刚开始可能拿不到大渠道的支持。

（图：徐工集团工程机械股份有限公司副总裁，徐州工程机械集团进出口有限公司总经理刘建森 来源：199IT）

刘建森坦言，在国际化战略背景下，徐工海外业务触角才刚刚伸出去，海外营销系统不成熟，徐工坚持一出去就打好基础，将管理DNA夯实。

正如汉得信息CEO黄益全总结的趋势，“很多企业在中国的IT建设风生水起，在国际化的扬帆出海过程中颇具波折。低估了海外建设推进过程中的难度。”

徐工迫切需要一套强有力的信息化系统支持企业国际化 2.0 发展战略，解决业务发展中遇到的挑战，如海外分支机构管理水平参差不齐，基础数据的准确性有待提升，业务财务数据变更不同步以及缺乏全面的工作流配置工具等。

2021年，徐工决定重新选择合作商，Oracle NetSuite进入徐工的视野。

一方面，徐工对甲骨文在全球企业软件系统中的地位相当认可。另一方面，Oracle NetSuite强大的全球化产品和解决方案适合徐工国际化2.0发展战略。

刘建森笑称，与Oracle NetSuite合作是徐工主动选择的结果，“甲骨文作为行业翘楚多年来在IT行业独领风骚。作为传统工程机械企业，徐工非常荣幸与Oracle NetSuite结缘，倍加珍惜、全力合作。汉得信息在实施方面非常知名，本地化实施和全球化实施都有很丰富的经验。希望有这样的伙伴们与徐工同行，共同打造徐工的国际化、成为世界级的企业。”

（图：甲骨文公司全球副总裁NetSuite大中华区总经理叶天禄 来源：199it）

甲骨文公司全球副总裁NetSuite大中华区总经理叶天禄表示，甲骨文是全球领先的企业软件供应商。Oracle NetSuite ERP云是甲骨文增长最快的产品。目前Oracle NetSuite全球共有32,000多家企业级客户，遍及全球200多个国家和地区，许多全球知名品牌将业务托付给Oracle NetSuite，并把财务、运营、流程等都迁移到Oracle NetSuite云端。在中国，Oracle NetSuite本着运筹本土、决胜全球的使命，助力中国企业全球化发展。已经有三千多家中国企业出海选择Oracle NetSuite。Oracle NetSuite支持190多种货币、27种语言，满足100多个国家和地区的税务、合规性要求，是中国企业走向全球化的助推器。

“徐工和Oracle NetSuite是战略级别的合作，双方共同打造中企出海的标杆。国际化是徐工的主要战略之一，也是Oracle NetSuite非常擅长的领域。徐工借助 Oracle NetSuite 建立跨国子集团一体化架构，既满足内部管控，又能支持海外子公司本地化运营，Oracle NetSuite 独到的“ERP++”模式贯通售前、售中、售后价值链，实现国内国外一张网；同时多语言、多账簿、合并报表功能既满足上市合规要求，又能满足子公司当地的经营管理需求，助力徐工进出口快速打造海外子公司样板；借助 Oracle NetSuite 独特的灵活、开放的平台特性为徐工进出口重新梳理 IT 规划，整合旧有 IT 资源，建立以 Oracle NetSuite 为核心的一体化平台，真正实现扬帆出海，‘轻装上阵’。”叶天禄如此评价此次合作的意义。

深入合作解决国际化2.0发展的痛点

2022年是徐工发展史上的重要里程碑。8月29日，徐工机械吸收合并徐工有限新增股份正式上市，标志着徐工整体上市工作正式完成，近年来资本市场最大的一笔装备制造业重组取得完满成功，“新徐工”发展进入新纪元。

国际化战略一直是徐工的主战略，作为徐工国际化业务的尖刀班，徐工进出口身兼重任。特别是在当下世界工程机械市场格局剧烈变化的时代，如何重构、突破、融合，刘建森有着非常清晰的认识，“当下，生产力要与科技衔接，要形成全新的管理体系，向管理要力量，向管理要效益，向管理要业绩，才能不断提升全球化发展的竞争力！”

刘建森是IT信息化建设领域的老兵，也是企业管理领域的高手。作为徐工首任CIO曾亲自操刀徐工信息化的1.0建设。同时作为企业管理者，刘建森深刻体会到“技术不牢，地动山摇”的因果关系。

在数字化转型建设上，徐工一直加大投入，利用数字化工具提升全球业务管控，提高管理效率。

徐工在德国、美国、巴西、印度等10多个国家拥有研发中心、制造基地或KD工厂，产品出口到190多个国家和地区，覆盖“一带一路”沿线97%的国家，35国出口占有率居第一，在全球建立了2000多个海外网点为用户提供全方位营销服务，年出口总额和海外收入持续居中国行业第一。

海外业务最大的痛点和难点在于海外子公司的管理。上市公司要求要迅速将报表合并，但因为时差、会计准则、货币币种等差异，很难迅速地收集到海外运营结果进行上报。此前，徐工海外子公司采用的都是当地的软件系统，没办法融合。后台人员需要通过接口、再各自合并数据，不堪其扰、不堪重负，最主要的技术管理能力缺失。

（图：左一为汉得信息CEO黄益全 来源：199IT）

黄益全非常认同，他认为当前国际化企业海外管理的新形势表现在从以往的财务型管控向运营协同去转变，国际化公司在整合全球资源的同时，需要对全球运营协同发展。管理的精细度和难度会加大。总部管控与本土化的差异化的平衡是关键点。Oracle NetSuite的开放性优势更加凸显出来。

与Oracle NetSuite一期合作圆满完成后，刘建森表示，“