做过应用迁移的都知道，基于传统平台的应用软件迁移到新的创新架构平台，要考虑众多因素

我们走进了一个真正数字化生存的时代，网络信号几乎像空气一样普遍。但是这个世界依然有一片领地，在多数时候还处于互联网的无人区，它就是“三万英尺”的天空。空陆互联创始人兼CEO李琨希望用5G连接中国的天空，实现航空业的数字化转型。

2020年7月17日，“全真互联网中的声与影” 腾讯云TVP音视频技术闭门会完美收官。

星展银行在2018年年度报告中，首次公开并讨论到基于AI与分析技术的“客户科学”研究成果，同时解释了这些成果如何推动业务价值提升。

如果把2023年看成是人工智能在消费者市场独占鳌头的一年，那么2024 年必将是企业级人工智能大刀阔斧迈步向前的一年。

ByteDance智能创作团队推出的ATI系统彻底改变了视频生成技术的控制方式。这个统一框架通过简单的点轨迹同时实现相机移动、物体平移和局部变形控制，不再需要分散的工具。用户只需在初始图像上标记关键点并绘制运动路径，系统就能生成符合指令的高质量视频。研究表明，ATI不仅提高了控制精度，还能兼容多种顶级视频生成模型，有望让专业级视频创作变得更加直观简单。

BIM能够将建筑在全生命期内的工程信息、管理信息和资源信息集成在统一模型中，打通设计、施工、运维阶段的业务分块割裂、数据无法共享的问题，实现一体化、全过程应用。

当AI进入落地期，认真思考如何打通大数据与AI应用的关联，才是企业眼前既现实、又关键的一大挑战。

当前，金融机构为了提升业务服务的能力，如实现精准营销、风险控制、改善经营及创新服务的目标，都在积极引入大数据技术，但大数据的应用前提是要对现有业务系统数据进行打通，而以往这些系统大多是“烟囱式”的结构，以至于形成了很多数据孤岛。

上海AI实验室联合复旦大学等机构发布EO-1机器人智能系统，首次实现真正的机器人推理能力。该系统通过创新的"交错式视觉-文本-动作预训练"技术，让机器人具备了像人类一样"边看边想边做"的综合智能。EO-1在多个测试中超越现有系统，能够处理复杂的长期任务、进行战略推理，并适应不同硬件平台，标志着机器人技术迈入智能化新阶段。

AI是数据的贪婪消费者，无论是在超大规模云端、为大语言模型（LLM）的运行提供支撑，还是在边缘由私有基础设施收集并安全地将数据传输至不同类型的目的地，乃至于多种多样的应用程序，总之市场对于网络连接的需求正在迅速增加。

本文讨论了 IT 自动化过程中容易忽视的流程问题、数据质量、整合难题、成本误区以及 AI 融入后带来的监管与创新挑战。

早期采用生成式AI的人通常使用ChatGPT、微软Copilot和类似的SaaS 工具，这些工具虽然需要花钱，但不会带来基础设施方面的挑战。然而，随着企业的纵向扩展，这些挑战开始显现出来。

我们期待看到这种"诚实的AI"在更多场景中发挥作用，为人类提供更可靠、更值得信赖的智能服务。

Dana-Farber Cancer Institute癌症研究所的最终用户在生成式AI技术出现后不久就看到了应用的可能性，但采用这项技术需要仔细考虑安全性、保障性，尤其是治理方面的因素。

在未来三到五年内，大家就会看到我们目前所做的一切初步转化为成果。而可能在此之前，晶圆代工厂的业务调整就已经能反映出RISC-V的进步速度。

GitHub需要买家，而拥有如此实力的巨头确实不多。

本文聚焦 Google 与 OpenAI/Microsoft 在生成式 AI 竞争中的较量，详细解析了计算成本、代理框架、模型能力和企业整合等关键差异，揭示定价与硬件经济对平台长期 TCO 的深远影响。

中衡设计集团结合在建筑设计领域的经验，推出多端协同设计智能化管理项目。

想象一下这个场景：你想要创建一幅有趣的图片，先画一片森林，然后在森林中放一个乐高小人，再放一辆吉普车，最后添加一只坐着的小狗。听起来很简单，对吧？但使用当前的AI图像编辑工具，这个任务却出奇地困难。