根据IDC全球融合系统季度报告显示，2019年第三季度全球融合系统市场收入同比增长3.5％至37.5亿美元。

Skoltech等机构联合开发了首个多语言"常青问题"识别系统EverGreenQA，能准确区分问题答案的时效性。研究创建了包含7种语言4757个问题的数据集，训练的EG-E5分类器准确率达90.6%，超越现有大型语言模型。该技术可改善AI自我认知、优化数据集质量，并能预测GPT-4o的检索行为，为构建更可信的AI问答系统提供重要突破。

11月7日，2020天翼智能生态博览会在广州盛大开幕，这已是中国电信与高通公司连续第十二年联合举办这一行业盛会，如今天翼展已成为引领全球智能产业走向的行业风向标。

挪威公司Sonair开发出基于高频声波的ADAR传感器，为机器人提供三维环境感知能力。该传感器通过发射超声波并捕捉回声来构建周围环境的立体图像，补充机器人摄像头和其他传感器的不足。相比传统激光雷达技术，声波传感器能提供更全面的数据覆盖。公司刚完成600万美元融资，计划扩大技术应用规模，目标是让这项技术普及到所有机器人中。

在任何业务领域的“自动驾驶”概念都意味着在数据驱动的指导下不断优化。换句话说，人类和机器可以在不断扩大的环境情况下，得到信任可自主采取行动，因为这是由最佳数据、最佳预测和规范模型实时引导做出的。

9月19日，李宁电商运营中心、华东智慧物流中心正式投入使用。开幕式现场，李宁物流业务总监华锋告诉36氪。

NetApp本周推出StorageGRID对象存储平台第12版，新版本将改善AI工作负载扩展性，先进缓存技术可将训练和HPC工作负载性能提升20倍。客户可通过存储桶分支对AI数据集进行版本控制，支持空间高效的对象存储桶克隆。新版本还增强了加密标准、对象锁定等安全功能。集成缓存简化了AI工作流程中的缓存使用，性能比当前设备提升10倍。平台发布限制翻倍，单个集群可支持超过6000亿个对象。

虽说事情并不完全如此，但是每一扇通往信息技术的大门上都应该刻上这么一句话。这当然比“进入此门者须放弃所有的希望”好多了。

法国地理院团队开发的MAESTRO模型通过创新的数据融合策略，成功解决了多源卫星数据协调难题。该模型如指挥家般智能编排不同类型地球观测数据，在树种识别和农作物分割等任务中显著提升准确率，为环境监测、农业生产和城市规划提供强有力技术支撑，展现了AI协调异构数据的巨大潜力。

存储扩展专家Lucidity将其AutoScaler平台扩展至Kubernetes容器编排平台，帮助企业控制存储支出。该公司表示，Kubernetes中的持久卷常常成为隐形浪费源，虽然Kubernetes可自动扩展实例数量，但底层存储通常未被充分利用。新服务可为亚马逊EKS提供持久卷的自动扩缩容，声称可为客户节省高达70%的云块存储费用。

那些希望为客户提供业务分析、数据管理、数据科学和机器学习最新软件和服务以应对大数据挑战的解决方案提供商应该引起我们的关注。下面就让我们来看看2019年的这10家热门大数据初创公司。

浙江大学团队开发出"视觉动作提示"技术，通过将复杂的手部或机器人动作转换为骨架图，让AI能够精准理解并生成逼真的互动视频。该方法在多个数据集上显著超越传统文本驱动和状态驱动的视频生成方法，实现了跨领域知识迁移，为游戏开发、机器人学习和虚拟现实等领域提供了新的技术路径。

如果超融合型系统在本质上属于增强型服务器，那么不具备服务器硬件或者软件渠道合作关系的HCI供应商则注定要面临失败。

当前各行各业都在进行数字化转型，Dave教授在接受笔者独家采访时表示，数字化转型应该让员工进行更有突破性和创新性的工作。但是目前业界所流行的数字化转型并没有过多考虑员工，而是工作的数字化，这对于人性是一种挑战。

为提高组织日常运营生产力，戴尔推出了几款高效的服务器管理工具，iDRAC、OpenManagement Enterprise、CloudIQ三员大将深入数据中心，帮助IT人员省去基础架构管理的繁琐和麻烦，取得事半功倍的效果。

现在，几乎每家从事商业活动的公司，无论销售什么产品，都会使用到软件，并且很容易受到漏洞攻击。在精简的流程和更短的时间内有效提高开发的软件的安全性和质量，是公司在数字时代激烈竞争环境中所需要的核心优势。

从电影院的银幕到家居生活的场景，再到汽车、工业，甚至未来的“元宇宙”场景实现，DLP技术再一次定义了我们“看”世界的方式。而这项技术的历史开端，还要从1987年说起......

Canonical与IDC、谷歌合作发布研究报告，调查了500家大型企业的软件供应链安全状况。研究发现，70%的企业正在采用开源软件以降低成本和推动创新，但90%的组织在开源供应链管理方面存在困难。主要挑战包括漏洞补丁管理复杂、软件依赖关系可见性不足、AI安全风险担忧以及合规要求日益严格。报告建议企业应自动化系统更新、从可信源获取软件包，并将软件供应链纳入核心交付流程。

IDC 预测，2018年到2025年间，全球产生的数据量将会从33 ZB增长到175 ZB，其中超过80%为非结构化数据，并且每年将以指数级趋势递增。

在走上生产力巅峰之路之前，生成式AI仍然需要经历幻灭的低谷期。