既然，BI市场有着如此惊人的市场潜力，相关的市场玩家也是纷纷“你方唱罢，我登场”。这里面既有传统的BI厂商，也有众多的创新BI玩家。那么，在如此竞争激烈的市场，谁能最终执牛耳呢？

2025年，企业数据平台已成为业务运营的核心支撑，随着AI深度融入日常工作流程，企业对清洁、易用的实时数据需求激增。Apache Iceberg和Delta Lake等开放格式正在打破供应商锁定，统一平台将编排、治理和元数据管理集成一体。主要厂商纷纷推出AI原生功能，支持混合云和边缘部署。预测显示，企业数据平台市场将从2025年的1113亿美元增长至2032年的2435亿美元，年复合增长率达11.8%。

数字化转型已经成为一个重要的发展趋势，一度成为早期采用者和前沿企业的重中之重。如今数字化转型已经步入主流。很少有人会否认，数字化转型举措对企业组织的成功至关重要。

新加坡国立大学研究团队通过数据分析揭示，当前AI学术会议面临四大危机：研究人员年均发表超过4.5篇论文、会议碳排放超过主办城市日排放量、71%相关讨论呈负面情绪、会场容量不足需抽签限制参与。研究提出社区联邦会议模式，将传统集中式会议分解为全球评议系统、地区小型中心和数字协作平台三层架构，以实现可持续的学术交流。

MBZUAI研究团队开发了FinChain，这是金融领域首个可验证的符号化思维链推理基准测试。该基准涵盖12个金融领域的54个主题，每个主题包含5个不同难度的参数化模板，配有可执行的Python代码验证每一步推理。研究者还提出了ChainEval评估指标，同时评估最终答案正确性和中间推理步骤一致性。对30个大语言模型的测试表明，即使最先进模型在处理复杂金融推理时仍有很大提升空间，且模型规模是决定推理能力的关键因素。

对于资产重、成本高、政策紧、市场不稳定的钢铁企业来说，数字化转型迫在眉睫。

11月8日，在2023年世界互联网大会上，奇安信集团举办了NGSOC产品战略升级发布会，作为奇安信集团的核心产品之一，NGSOC曾是2022年北京冬奥会安全运营中心核心安全监测平台，连续4年在态势感知与安全运营领域市场份额第一。

一天，戴尔易安信售前工程师张杰接到了某市综合治理办公室分管信息化王主任的电话…….

新冠病毒最危险的特征在于它人传人的能力。但我们正在利用科技的力量追踪和预测它的传播点，为打赢这场战“疫”全力以赴。

这项研究首次创建了CommonForms大规模表单数据集，从800万PDF文档中筛选出5.9万份高质量表单，涵盖20多种语言和14个领域。基于此训练的FFDNet模型在表单字段识别上超越Adobe Acrobat，能识别文本框、复选框和签名区域，训练成本仅500美元且完全开源，为自动化表单处理提供了经济实用的解决方案。

当前，全球通信云已经步入2.0时代，最大的变化在于通信形式的变革：传统短信+语音的通信形式将逐步向包括即时通讯IM+实时音视频RTC的互联网通信转变。

高岑说，“IBM试图在分布式架构和集中式架构之间打造这样一个‘桥梁’，为用户提供既保证高可用性、超强的纵向扩展能力，又提供快速顺应市场环境要求，缩短开发周期，灵活开源的最新横向扩展技术。”

人们将2023年视为AI发展历程中的分水岭。

这项研究提出了统一预算感知（UBA）学习率调度器，解决了深度学习训练中的关键问题：如何在有限迭代次数下获得最佳模型性能。北京大学的研究团队通过构建理论框架，推导出一种只需单一超参数φ的学习率调度方法，实现了灵活性与简单性的平衡。实验结果显示，UBA在视觉和语言任务中，跨不同网络架构和训练预算，始终优于现有方法。该研究不仅提供了理论基础，还建立了参数φ与优化难度的关联，为机器学习实践者提供了一个强大且易用的工具。

数字敏锐度已经成为战略业务的当务之急，尤其是对于那些IT遗产很少的现有企业而言。本文中，有多位CIO分享了他们是如何在整个组织中发展数字化和数据敏锐性的，以推动获得更好的支持、更多的IT资金和新的商机。

华为第19届全球分析师大会在深圳开幕。

Lexsi Labs开发的C-?Θ技术革新了AI安全控制方式，从传统的实时监控转向一次性内在改造。该技术通过精确识别AI内部负责安全判断的神经回路（占比不到5%），对其进行定向调整，使AI天生具备更强的有害内容识别和拒绝能力。实验表明，经改造的模型对有害内容拒绝率提升至75-93%，而对正常功能影响极小，为AI安全部署提供了更高效、可靠的解决方案。

数据湖的起源，应该追溯到2010年10月，由 Pentaho 的创始人兼 CTO， James Dixon 所提出

图像自监督预训练极大降低了图像任务繁重的标注工作，节省大量人力成本，而transformer技术在NLP领域的巨大成功也为CV模型效果进一步提升提供了非常大的想象空间。

IBM研究院开发出Col-Bandit技术，这是一种能让AI搜索系统速度提升5倍的智能优化算法。该技术通过动态决策机制，只计算影响最终搜索结果的关键比较，跳过不必要的计算步骤。实验显示，在保持95%准确率的前提下，计算量可减少60-80%。该技术支持即插即用部署，无需修改现有系统，为解决现代搜索系统的计算资源浪费问题提供了实用解决方案。