AI不是一次革命，更多是一次全面升级，是一次革新。

多数大型企业从内到外，上上下下各环节都非常依赖数据的支持。一旦数据中心出现问题，数据的可用性无法保障，企业所有工作都会受影响，甚至什么事情都不能做。

这项研究提出了HoPE（混合位置编码），一种针对视觉语言模型的新型位置编码技术，专门解决长视频理解的挑战。传统位置编码技术在处理长视频时表现不佳，HoPE通过两个创新解决了这一问题：混合频率分配策略（为空间信息分配高频，时间维度使用零频率）和动态时间缩放机制（根据视频速度灵活调整时间编码）。实验证明，HoPE在长视频理解和检索任务上分别提升了8.35%和22.23%，为AI更准确理解长视频内容开辟了新途径。

对于许多楼宇业主而言，在疫情之下，从前“锦上添花”的技术如今已成为必需，加速技术革新也被提上了议程。我们预计，以下几项重要趋势将影响2021年的楼宇和园区网络发展。

5月13日，全新第十代智能英特尔酷睿博锐处理器正式登上舞台。

COVID-19带来的教训、疫苗推出速度快于预期、生产率提高、云计算的普及，这些因素都促使我们提高了对明年的展望，预计2021年技术支出将增长3％至5％，是我们此前预测的增长率的2倍。

研究显示，网络犯罪分子正将供应链攻击发展为工业化规模操作，将数据泄露、凭证盗取和勒索软件攻击连接成"自我强化"的生态系统。开源软件包入侵、钓鱼攻击和OAuth滥用等手段相互配合，每个阶段都为下一阶段提供支撑。AI辅助工具将使攻击执行更快，身份攻击将取代传统恶意软件。HR、CRM、ERP平台及MSP成为重点目标，单次入侵可影响数百客户。

ByteDance联合普林斯顿大学提出CASTLE技术，通过"前瞻钥匙"机制让AI语言模型突破传统"只看前文"的局限，能够在理解每部分内容时整合后续相关信息。该技术在保持计算效率的同时显著提升了模型性能，在多个基准测试中表现优异，为AI更好地理解全局上下文和处理复杂语言现象提供了新解决方案。

华为在中国政企领域三类市场架构明晰后，正在源源不断地向合作伙伴输出技术和产品，这些技术和产品，也将成为2023年中国企业数字化转型的加速剂和新的动力引擎。

在智能世界的面前，没有什么理由停下脚步。华为继续为智能世界提供服务。

在工业4.0的驱动下，IT领域的数字化转型也在进行中。OEM是当今大协作趋势下的一种必由之路，也是资源合理化的有效途径之一。

2024年成为人工智能发展的转折点。企业广泛采用生成式AI，提高效率；竞争格局重塑，全球多家公司推出新模型；监管框架逐步形成，平衡保护与创新。尽管仍面临成本和能耗挑战，AI已成为企业战略重点，未来发展潜力巨大。

企业通过供、产、销的业务流程把人、财、物等企业资源合理配置，利用系统集成、流程推动提升企业管理效率。中国企业的物资数据管理经历了手工台账、信息化系统等阶段后，正在步入全面数字化管理的新阶段，物资数据管理工作也呈现出不少新的发展趋势。

从目前的角度来看，量子计算很可能成为中期内最具颠覆性的技术之一。利用物质在亚原子层面上的特性，通过利用纠缠和叠加等奇特现象，某些类型的计算可以大幅加速。这些计算包括识别庞大数据集中的模式、解决涉及多个变量的复杂优化问题、加密信息的密码学等。量子计算的影响可能是巨大的，尽管一些人认为这一现实仍需时日。

上海交通大学和华为联合开发的EvoC2Rust框架，能够自动将C语言项目转换为安全的Rust项目。该系统采用"骨架先行"策略，先构建项目框架再逐步翻译函数，并通过七大类安全映射确保翻译质量。在工业项目测试中达到93.84%编译通过率和89.53%功能测试通过率，为解决C语言内存安全问题提供了实用解决方案。

云的第一章代表着一段规模化炒作周期，第二章则强调从业务流程角度出发推广一种架构性方法。

微软研究院推出SambaY架构，通过创新的门控记忆单元实现AI推理速度10倍提升。该技术采用解码器-混合-解码器设计，在数学推理等复杂任务上表现卓越，为高效AI推理开辟新方向，有望推动AI在教育、科研、医疗等领域的广泛应用。

香港科技大学研究团队开发了Rep-MTL方法，解决AI多任务学习中的相互干扰问题。该方法通过优化AI内部表征空间，既保护各任务独特性又促进跨任务协作，在多个数据集上实现显著性能提升，为培养"全能型"AI系统提供了新思路。

香港中文大学等机构联合发布TalkVid数据集，包含1244小时高质量说话视频，覆盖7729名不同背景说话者和15种语言。该数据集专门解决现有AI说话视频生成技术的种族、年龄、语言偏见问题。同时发布TalkVid-Bench评估基准，能够检测模型公平性。实验证明使用该数据集训练的模型在各群体上表现均衡，为构建更加公平包容的AI技术奠定基础。

Salesforce推出的Promptomatix是首个零配置提示词自动优化框架，让普通用户无需技术背景即可生成高质量AI提示词。系统通过智能任务分析、自动数据生成和成本感知优化，在五类NLP任务测试中均表现优异，特别在文本分类上提升15-20%。该技术有望大幅降低AI应用开发门槛，推动人工智能技术普及。