跌宕起伏的2021年已经接近尾声，目前国内疫情已经基本平息，而在世界上还有很多国家在深受疫情困扰。由此在未来的2022年，亚太乃至世界范围市场会出现什么样的变化？这种新变化，又会对企业IT技术应用产生什么新改变？

当下的数据世界正经历着什么？它又将如何影响着今年的科技市场？人工智能、物联网、深度学习等新技术的不断更新迭代，使得数据呈现出爆炸趋势。另外，今年GDPR的正式实施，同样让各行业用户、数据管理厂商等各机构对数据管理再次重视起来。

“天下武功，唯快不破”，在存储江湖，“快”也是个一招制敌的杀手锏。

Gartner表示人工智能（AI）是人类与机器交互方式的一次巨大转变，尤其是生成式人工智能（生成式AI）的飞速发展。

黄仁勋在巴黎GTC上，描绘出一副由AI工厂驱动新工业革命的完整“蓝图”。

博洛尼亚大学团队开发出情感增强的AI系统，通过结合情感分析和文本分类技术，显著提升了新闻文章中主观性表达的识别准确率。该研究覆盖五种语言，在多项国际评测中取得优异成绩，为打击虚假信息和提升媒体素养提供了新工具。

延世大学研究团队开发的UniSkill系统实现了机器人跨身体形态学习的重大突破。该系统让机器人能够通过观看人类演示视频学习技能，无需配对训练数据，在真实环境测试中达到87%的成功率。系统采用逆向和前向技能动力学模型，通过图像编辑框架提取动作本质，展现出强大的泛化能力和跨平台适用性，为机器人技能获取开辟了新路径。

谷歌准备推出接管计算机的人工智能。上周三Claude、周五智谱AI、周末Google，然后微软。短短一周内，已经有四个公司爆出来要发布类似的产品了，其中三个已经悄悄发布产品：Anthropic的Claude，智谱的AutoGLM和微软的OmniParser。这些产品的能力有目共睹。

阿里巴巴团队开发的Lumos-1系统实现了统一架构的AI视频生成突破，通过创新的MM-RoPE三维位置编码和AR-DF训练策略，仅用48块GPU就达到了业界顶尖水平。该系统能够用同一个"大脑"同时处理文字和视频，为AI多媒体生成开辟了新的技术路径。

Meta研究员Jack Morris成功将OpenAI的gpt-oss-20B模型逆向工程为基础版本，去除了推理行为和安全对齐限制。通过在三个层面应用LoRA技术，仅训练0.3%的参数，就恢复了模型的原始文本生成能力。新模型响应更快、更自由，但也带来安全风险。这项工作展示了开源模型发布后如何被快速改造，为研究偏见、记忆化等问题提供了新工具。

作为在Meta内部极具影响力、最杰出的领导者之一，雪莉·桑德伯格的离去掀起轩然大波，逼得扎克伯克不得不出面解释。

某天，聚集了各行业甲方用户或集成商工程师的微信群里。

想象一下，你正在跟朋友聊天，突然说："给我画一幅中世纪骑士的画像。"朋友二话不说拿起画笔，很快就勾勒出一个穿着闪亮盔甲、手持长剑、骑在马上的形象。这幅画之所以能够成功，不仅因为你的朋友懂得如何画画，更因为他了解"中世纪骑士"意味着什么——他们穿什么样的盔甲，使用什么武器，生活在什么样的时代背景下。

据报道，在通过股票回购实现私有化的不到五年之后，戴尔技术公司（Dell Technologies Inc.）正在考虑再次成为上市公司。

「 阿达的微信名是一串数字，那是他在佛山监狱服刑的囚号。从一名服刑人员转型硬件工程师，编程重启了阿达的人生。科技并不冰冷，它描摹未来蓝图，更关照当下烟火。」

一般情况下，想要开餐厅的人都需要去多个政府机构开具必要的证明。比如，根据餐厅类型，经营者需要有卫生许可证、员工薪资证明或酒类营业执照。每种执照要求经营者提供的文件基本相同。

MIT与谷歌大脑团队的研究揭示了人类视觉系统识别物体的核心机制：大脑不仅被动提取物体特征，还主动预测物体在不同条件下的变化。通过脑电图与人工智能分析，研究发现视觉刺激后约100毫秒，大脑形成物体身份表征，随后200-300毫秒内开始预测物体在不同位置、大小或角度下的表现。这一发现不仅深化了对视觉系统的理解，也为计算机视觉提供了新思路，表明融入预测变换机制可能是提升人工视觉系统性能的关键。

随着组织减少实验性项目，转向实现商业价值，生成式AI的游戏时代或已结束。企业正聚焦于更少、更有针对性的应用场景，以提高业务绩效。调查显示，大多数高层决策者表示对生成式AI试点项目感到疲劳，正将投资转向能改善业务表现的项目上。未来企业将采取更有针对性的方法，关注特定于其业务的应用场景，以实现AI战略的价值。

5G的到来为整个行业带来巨大的商业想象空间。国内5G时间表已经明确，2018年5G组网试验，2019年预商用，2020年正式商用。那么，5G到底是什么技术，它如何提升我们的业务体验呢？

剑桥大学研究团队发布突破性研究，提出通过逆强化学习让AI从人类行为中推断真实意图的新方法。该方法解决了大语言模型训练中的关键挑战，包括缺乏明确奖励信号、计算资源需求巨大等问题。通过观察人类偏好数据而非直接指令，AI能更好地理解复杂的人类价值观，在对话、数学推理等领域表现显著提升。