Madoc Batters 作为 Warner Leisure Hotels 的云计算和 IT 安全主管，正带领这家英国连锁酒店进行数字化转型。他们正将业务迁移至云端，为长期创新奠定基础。Batters 擅长推动企业技术进步，目前正完成将约 100 个应用和服务从本地迁移到 AWS 和 Azure 云平台的工作。他还着重建立了内部安全实践，采用以 Microsoft 为中心的安全策略，并实施了新的网络方法来支持云转型。

本文探讨在处理海量遥测数据的电商平台中，如何构建AI驱动的可观测性系统。作者提出利用模型上下文协议(MCP)解决数据碎片化问题，通过三层架构设计：上下文丰富的数据生成层、MCP服务器数据访问层、AI驱动分析引擎层，实现从日志、指标、链路追踪中自动提取洞察。该方案可显著降低异常检测时间，提升根因分析效率，减少告警噪音，为工程团队提供主动式而非被动式的系统监控能力。

北京首位AI公务员——小亦上线，提供智能化咨询互动、精准化办事服务等政务服务。中国移动也推出了基于大模型的政务应用，提升服务智能化水平。AI公务员通过整合政务资源，实现信息共享和业务协同，提高政府服务能力和管理水平。尽管AI公务员不能完全替代人类公务员，但它是对公务员生产力的减负，实现双方相辅相成。

苹果这次似乎出现了一定失误：把企业级产品摆到了消费者面前；没有提供更便宜的版本。

尽管人工智能可以自动完成非常耗时的发布任务，并且帮助预测人们想要阅读的内容，但它仍然无法很好地完成写作——至少到目前为止，还不行。

Elastio推出模型上下文协议服务器，将无代理勒索软件检测和备份验证直接嵌入AWS工作流程、开发工具和AI助手中，声称具备零日检测能力。该方案通过机器学习驱动的RansomwareIQ数据完整性引擎，对AWS和Azure环境中的备份进行行为检测，能够识别加密异常和威胁模式，隔离被感染的恢复点并确保干净的数据恢复。

国产算力PoC平台主要聚焦于为国产算力集群提供垂类场景评测、适配与验证服务，促进国产芯片从“可用”到“好用”，同时为互联网、AI 应用开发企业提供多种算力适配试验空间，找到适合不同场景的“芯片+软件”最佳组合。

数字化转型正在席卷着各行各业，根据麦肯锡2018年的数据显示，有超过80％的受访者表示，他们的企业组织在过去五年中已经进行了数字化转型。

沃尔沃汽车（Volvo Cars）正在经历自身商业模式和产品的重大转型。为了应对转型，沃尔沃汽车的核心系统正在被替换和标准化，同时数字组织内的工作方法也得到了加强。

C2M模式被视为电商平台的一个“新风口”。

软件定义汽车又在面临着什么样的机遇与挑战？我们又是如何在汽车行业中用软件重塑汽车开发体系？由软件定义的汽车安全又将如何去进行保障？针对这些问题，在2022 MathWorks 中国汽车年会上，MathWorks中国区汽车技术经理董淑成向我们进行了详细的解答。

在亚马逊云科技，自动推理以及提供了严密的安全保障，让服务如同自然法则般可靠且可控，为客户带来前所未有的信任体验。

AWS制定2026年2000亿美元资本支出计划，大部分投资将用于网络服务。公司正通过中空光纤等新兴技术重新定义网络物理特性，降低延迟并避免潜在瓶颈。AWS网络工程副总裁马特·雷德表示，公司已在5-10个地理位置部署中空光纤，主要用于长距离互连。面对AI工作负载带来的挑战，AWS开发了专门的控制平面和自研网络硬件，实现亚秒级故障恢复。

伟大领导者的七个C：文化、培养、沟通、合作、客户、勇气和变革

亚马逊宣布从3月28日起取消 Echo 设备阻止语音命令录音发送至亚马逊的选项，这引发了用户对隐私的担忧。此举是为了升级 Alexa Plus，但也意味着亚马逊将能访问更多用户语音数据。虽然亚马逊声称数据处理后会被删除，但用户对 AI 语音助手的隐私顾虑仍在增加。本文将探讨这一变化的影响及用户可采取的应对措施。

软件容器公司Portworx正与HPE合作，以更快的速度部署和扩展容器化工作负载。

文章探讨了AI在心理健康治疗领域应用的现状和挑战。作者认为，虽然AI治疗具有可及性强、成本低廉、使用便捷等优势，但通用生成式AI并非专为心理治疗设计，存在不确定性风险。文章提出治疗师-AI-客户三方模式，建议在专业指导下合理使用AI辅助治疗。作者强调需要更多理性、深入的讨论来正确认识AI心理治疗的机遇与风险。

三星和SK海力士将与OpenAI合作在韩国建设星门数据中心，这是OpenAI全球基础设施推进计划的一部分。星门项目总投资5000亿美元，计划到2029年建设20个AI数据中心。两家韩国内存制造商将把芯片产能扩大至每月90万片晶圆，主要生产HBM等高带宽内存。该合作预计为三星和SK海力士带来超过1000万亿韩元的增量需求。

澳大利亚堪培拉大学研究团队首次发现AI在调试代码时存在"疲劳"现象，调试能力会按指数衰减规律急剧下降。研究提出了调试衰减指数（DDI）评估框架，能预测AI调试的最佳干预时机。通过战略性重启方法，在合适时机让AI重新开始，可显著提升调试成功率而无需额外计算资源，为AI编程工具的优化使用提供了科学指导。

为什么开设“IoT前沿”专栏呢？事情是这样的：