近日，中科云谷正式发布云谷工业互联网平台ZValley OS，展示了中联重科在工业互联网研发领域的最新成果。

10年或者20年后，当有人著书立传总结2017年-2028年的中国经济产业发展史时，目前正在发生的“牵一发而动全身”的两起收购事件，将是绝不可被错过的章节。

企业绩效管理（EPM）在企业数字化转型正在发挥举足轻重的作用，以久其软件为代表的国产企业在天时地利人和下正在迎来巨大的发展机遇，赋予EPM的内涵，为企业在数字经济时代更敏捷的决策提供保障。

回顾2017年，安全领域出现了几个重大事件，一个是2017年6月《网络安全法》的实施，让安全问题有了法律的保护，用户的身份信息能够得到更加妥善的保护，而企业也能够在法律要求下进行网络安全方面的提升与防护，这对我们每一个人而言都是一个重大事件。

哈佛医学院和微软公司合作开发了一个能够"听声识病"的AI系统，仅通过分析语音就能预测健康状况，准确率高达92%。该系统基于深度学习技术，能够捕捉声音中与疾病相关的微妙变化，并具备跨语言诊断能力。研究团队已开发出智能手机应用原型，用户只需完成简单语音任务即可获得健康评估，为个性化健康管理开辟了新途径。

我们将共同审视全球人工智能产业，并以此为背景，考量其在政治、数据、经济、初创企业、金融、研究以及基础设施等层面的影响。

在数字化转型上，大多数政企客户也依然面临着许多阻力和挑战。

北京大学与阿里巴巴联合研究发现大语言模型在强化学习训练中存在"能力边界塌陷"问题，即模型虽然测试成绩提升但整体能力范围缩小。研究团队提出RL-PLUS方法，通过多重要性采样和探索优势函数，实现内外部学习结合，在六个数学基准测试中达到最先进性能，并展现出优异的跨领域泛化能力，为AI持续学习提供了重要技术突破。

阿里巴巴联合人民大学开发的RecBot系统通过自然语言交互revolutionize推荐体验，用户可直接说"我要蓝色的但不要花纹"等指令，系统立即理解并调整推荐策略。该双智能体架构在三个月实际部署中显著提升用户满意度和商业指标，代表推荐系统从被动算法向智能助手的重要转型。

要弄清楚区块链是什么，或者其具体工作原理，其过程跟我们当初在大学时代探索网络知识非常类似：调制解调器是什么？这些马赛克是什么？我为什么要把它作为家庭作业？

加拿大女王大学研究团队首次系统评估了大型视频语言模型的因果推理能力，发现即使最先进的AI在理解视频中事件因果关系方面表现极差，大多数模型准确率甚至低于随机猜测。研究创建了全球首个视频因果推理基准VCRBench，并提出了识别-推理分解法（RRD），通过任务分解显著提升了AI性能，最高改善幅度达25.2%。

北京大学与美团联合研究团队提出轮廓引导路径探索（OPE）方法，解决AI并行推理中的"互信息饱和"问题。通过先生成多样化策略轮廓再执行具体推理，避免多条思路重复收敛的困境。在数学推理测试中，该方法显著提升了复杂问题的解决成功率，为AI推理能力的可靠性提升提供了新的技术路径。

当其他企业还在低谷中上下求索的时候,二十余年来始终以“数字中国”为使命的神州数码集团,却在2022年一季度业绩大考中给出了营收增长19%、净利润增长20%的优异成绩。

七年来，它经历了从云计算到大模型的技术跃迁，为数千家企业带来前沿技术解决方案。它的故事，正是一则关于“数字摆渡”的当代寓言。

工业升级的关键，或许在于智能本身。“工业+机器人”将成为通向下一阶段工业体系的核心抓手。——黄仁勋。

高通为中国的春节献上了一份礼物：可以实现2Gbps传输速率的骁龙X24调制解调器、预集成多个终端管理器及工具/接口的LTE IoT SDK、无线边缘服务以及5G新空口R16演示。

AI技术带来的碳排放已经不容忽视；如果行业趋势继续下去，那么情况将很快失去控制。除非我们愿意重新评估并改革当今的AI研究议程，否则人工智能领域很可能在不久的未来成为引发气候变化的罪魁祸首。

斯坦福大学人工智能实验室开发出革命性的"好奇心驱动"AI学习系统，让机器能够像人类一样通过主动探索来学习复杂技能。该技术通过内在动机机制，使AI学习效率提升十倍，并能够发现创新解决方案，在机器人导航、医疗诊断、自动驾驶等领域展现巨大应用潜力，为实现更智能、更自然的人机交互奠定基础。

7月28日上午，在ISC 2021 第九届互联网安全大会主题论坛上，山石网科高级副总裁、首席战略官（CSO）蒋东毅带来了一场主题为《政企安全面临的多重挑战和未来趋势》的演讲。

深度学习无疑是近十年人工智能发展的核心驱动力。在诸多应用场景中，深度学习大放异彩。机器翻译领域取得了重大突破，能够精准地将法语文档译为英文，极大地便利了跨语言交流；AlphaFold成功破解了蛋白质结构预测难题，为结构生物学带来了革命性的进展，使生物学家能够大规模预测蛋白质结构，加速了相关研究进程；