通过利用开放式API将思科DNA中心转化为基于意图的开放式网络平台，我们让合作伙伴有机会助力思科提升价值，并创造前所未有的业务价值。DNA 中心具有全方位的开放式平台可扩展性，颠覆了传统的网络理念。现在，您可以将您客户的全数字化业务需求转化为商机。

一个具有170年历史的传统企业是如何重塑自己转型为21世纪的全球数字、数据和人工智能领导者的呢？也许是因为创新植根于该公司的基因之中。

谷歌DeepMind团队开发了革命性的WeatherFormer天气预测模型，这是首个能够同时处理多种天气预测任务的通用AI系统。该模型通过学习全球海量天气数据，掌握了天气系统的基本规律，然后可以快速适应各种具体预测需求。相比传统需要为每个任务单独训练模型的方法，WeatherFormer展现出显著的效率和精度优势，有望为农业、灾害防控、能源管理等领域提供更准确便捷的天气预测服务。

在企业的数字化转型道路当中，整体性的倦怠情绪无疑是最致命的敌人之一。虽然很多人对此难以相信，但实际上出现这种情况的一大理由，在于企业为未知目标进行了太多筹备性工作。

随着企业组织高度关注数字化，解决问题和修复有问题的项目，变得比以往任何时候都更加重要。

LG总裁兼首席技术官I.P. Park，本周在CES揭幕演讲上，邀请了一位特邀嘉宾和他一起出现在舞台上。当他开始谈论人工智能的未来时，LG CLOi GuideBot——一个大约四英尺高的白色机器人，出现在了他身边。

亚马逊收购Zoox五年后，正式进入自动驾驶出租车市场。该服务在拉斯维加斯首发，提供免费乘车体验。Zoox采用专门设计的自动驾驶舱，而非改装车辆，配备激光雷达、摄像头等传感器，具备双向行驶能力。车内采用面对面座椅设计，无驾驶座。目前服务范围限于拉斯维加斯大道周边，公司计划扩展至旧金山等其他城市。

分布式计算的混合方法可以通过在边缘端使用可扩展、高效且低功耗的自适应计算平台来实现，这种平台可以无缝连接到云端以传输双向数据。

如果富士康工业互联网是富士康从工业到高科技的跨界，陈永正作为掌门人则是反向，从高科技跨界到制造业。在多年职业生涯中，陈永正拥有丰富的高科技公司管理经验，从摩托罗拉到微软，都留下过他的足迹。

Grammarly推出全新文档界面，基于去年收购的生产力初创公司Coda技术构建。新界面配备AI助手和多项面向学生及专业人士的AI工具，包括AI评分器、校对器和引用查找器。界面采用模块化设计，支持插入表格、列表、标题等元素。AI工具包括读者反应分析、智能评分、引用生成和改写功能，还新增了抄袭检测和AI生成内容识别代理。

微软正在采取各种措施，将Azure的可靠性在此前透露的99.995％的平均时间运行水平上再做进一步的提高。

一个新的机器人时代已经开启。

AI项目从试点转向生产阶段时，企业面临意外的云成本激增问题。推理工作负载需要全天候运行以确保服务正常，成本可能一夜间飙升1000%以上。许多公司每月费用从5000美元激增至50000美元。为控制成本，企业开始采用混合架构：将推理工作负载迁移至本地或托管设施，训练任务保留在云端。这种模式可削减60-80%的基础设施支出，在保持性能的同时实现成本可预测性。

在互联网金融和数字金融所带来的颠覆与冲击下，传统金融机构的服务意识与形态已经发生了根本改变。金融机构只有牢牢把握IT技术的先进性与创新性，才能更好地适应未来市场的变化，并在这场竞争中胜出。

Rubrik的虚拟气隙不可变云备份库现已支持谷歌云平台，加入原有的AWS和Azure支持。Rubrik云备份库作为Rubrik安全云的组件，提供托管式、云原生、安全隔离的云端不可变备份存储库。该解决方案在网络攻击或其他不利事件发生时，确保客户能够获得干净、未受损的数据副本进行恢复，包含基于角色的访问控制和客户管理密钥加密功能。

8月9日，由唱片库携手深圳交响乐团、加密空间Cryptospace共同打造的全景声数字交响乐唱片——《马勒第二交响曲·复活》在Cryptospace平台上限量首发！

上海交大团队开发EfficientVLA框架，通过三重优化策略让机器人大脑提速93%：简化语言模块冗余层、精选关键视觉信息、缓存动作生成中间结果。该无训练方案将计算量降至28.9%，任务成功率仅降0.6%，为高性能机器人在普通硬件上的实用化部署开辟新路径。

国家互联网信息办公室、工业和信息化部、公安部联合发布《互联网信息服务深度合成管理规定》（以下简称《规定》），自2023年1月10日起施行。

Snowflake和Databricks已成为企业AI项目中最受CIO青睐的两大平台。两家公司起初定位不同，Databricks专注非结构化数据处理和实时分析，Snowflake则专注云端数据仓库的抽象化和简化。随着生成式AI的爆发，两家公司在数据科学和机器学习平台市场展开直接竞争。专家认为，Snowflake在易用性、安全性和结构化数据分析方面表现出色，而Databricks则提供开发者友好的环境和强大的AI工具支持。

如果企业组织部署了最新最好的数据分析工具，却没能组建一支一流的分析团队，会发生什么情况？结果就是错失了机会，又浪费了大量的时间和金钱。