我们看到我国很早就开始推进软件产业的自主创新，摆脱被卡脖子的困境。而随着我国数字经济的蓬勃发展，中国软件的自主创新在曲折中大踏步前线。

今天数据经济成为驱动社会进步的重要支柱之一。在数据经济新规则下，催生出基于AI、ML、AR等新的工作负载。而这些工作负载背后需要从边缘到核心再到多云的全新架构进行支撑。

正是有了亚马逊云科技在安全上的投入，企业在云上的业务才不会受到干扰，客户可以更加安全地创新。

除了在常规应用领域大显身手之外，开源软件的优势也开始在垂直市场与业务场景下逐步显现。

疫情带火了远程办公市场，使得这个市场前所未有的热闹，这给企业的选型带来了不少的困扰。如何找到能真正解决自己眼下的问题，同时还能帮助解决未来可能遇到的问题，这是企业在产品选型时需要考虑的问题。

按照惯例，在I/O的第二天，谷歌会组织一场针对全球媒体的小范围群访。今年也一样，包括Alphabet兼谷歌CEO桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai)在内的三位核心管理层，在采访中讨论了AI产品的策略、市场竞争、Gemini的进化、搜索的变革、智能眼镜的复活、AGI的未来等约20个问题。科技行者Techwalker连续第二年参与此类群访。

叮铃铃铃铃铃~

这项由帝国理工学院研究团队开展的创新研究，提出了一种让AI在回答问题前先自我评估知识边界的"内部置信度"方法。该方法无需额外训练，通过分析AI内部各层的自信程度来判断其是否真正了解问题答案。实验证明这种"提前体检"式的方法能有效区分AI的已知和未知领域，并在智能检索和模型级联等实际应用中显著降低计算成本while maintaining性能，为构建更诚实可信的AI系统开辟了新路径。

“解放双手,变身为假期出行途中的享受者”是众多长途短途驾驶员心中的美好愿景,这也可能是近年脍炙人口的自动驾驶领域最贴近用户诉求的生活场景。

这项由清华大学等机构联合进行的研究发现，AI大语言模型实际储存了大量世界知识，通过创新的自搜索强化学习方法，可以让AI学会更好地利用内部知识储备回答问题，而不依赖外部搜索引擎。研究证明这种"内功"训练不仅提升了AI的自主搜索能力，还能与真实搜索引擎完美配合，为降低AI应用成本和提高系统可靠性开辟了新路径。

完全的自动化，这个在汽车领域还难以企及的目标，如今已经在数据库领域先行一步。

Meta FAIR等机构首次成功将语言模型水印技术应用于自回归图像生成，解决了图像水印领域的关键技术难题——反向循环一致性缺失。通过专门的模型微调和水印同步层，实现了对AI生成图片的可靠来源追踪，准确率接近100%，且不影响图片质量。该技术在多个主流图像生成模型上验证有效，为AI内容监管提供了重要技术支撑。

香港中文大学等机构联合研发的ToonComposer系统实现了动画制作的重大突破，仅需一张彩色图片和几张线稿草图即可自动生成完整卡通动画。该系统通过稀疏草图注入机制和空间低秩适配器技术，将传统的中间帧绘制和上色工作整合为统一的"后关键帧制作"阶段，大幅提升制作效率。实验显示其在视觉质量和动作连贯性等指标上显著超越现有方法，为动画产业的智能化发展开辟新路径。

博睿数据作为国内最早涉足 APM 的公司之一，在IT 运维管理方面积累了多年经验。在APM逐渐被IT运维管理使用的历程中，APM形成两大发展趋势，一是基于无嵌码的主动式模拟监测，一是基于嵌码的被动式真实用户监测。

新加坡国立大学研究团队提出TPDiff（时间金字塔视频扩散模型），通过在扩散过程中逐步增加帧率的创新策略，实现了AI视频生成50%的训练成本削减和1.5倍推理效率提升。该方法基于视频帧间冗余和扩散过程熵减特性，设计了阶段性扩散训练框架，在保持视频质量的同时显著降低计算复杂度，为AI视频生成的实用化提供了重要技术突破。

具体到中国市场，要实现达索系统所畅想的面向体验时代的“未来制造”，仍有许多的“基本功”要打。其中，最大的一个挑战就是，如何从所有的制造数据中提炼价值？

在2021年,勒索软件攻击增加了185%,预计到今年年底,造成的损失成本将超过200亿美元。

今日，2018年容器领域最大的峰会之一KubeCon + CloudNativeCon于丹麦哥本哈根召开。云计算业界领先公司和技术大牛将齐聚童话王国一同交流和分享容器技术。作为本次大会的白金赞助商，华为云作为容器技术的领导者之一，将如何展现自身能力？

今天，Bloomberg的开发人员正在将大部分开发基础设施迁移到Kubernetes。Bower说：“他们可以创造一个完全成熟的环境，并且在桌面上和在生产环境中使用感受是一样的。”

深度学习擅长在大量数据中发现模式，但无法解释它们之间的联系，而图灵奖获得者Yoshua Bengio想要改变这一点。