事实证明，人类语言仍是一项独特且深邃的难题，亦是AI技术所面对的最为艰巨的挑战之一。

这项研究构建了MobilityBench——首个专门评估AI导航助手的综合基准平台。基于高德地图10万真实用户查询，覆盖全球350多城市，通过四大任务类别和多维度评估体系，全面测试AI在现实出行场景中的能力。研究发现当前AI在基础功能表现良好，但在复杂约束路线规划方面仍需提升。

引言：一场盛会、一众大咖，在江城齐聚，以计算绘就“新质”，以智能创新未来。

2020年12月2日上午9时，为期两天，旨在汇智聚源的 OpenI/O 2020启智开发者大会在北京·国家会议中心正式拉开帷幕。

2020戴尔科技峰会以“以科技之名，致敬攀登者”为主题，提出“科技至 · 新”、“科技至 · 简”、“科技至 · 远”的构想。

意大利布鲁诺·凯斯勒基金会研究团队发布FAMA，首个遵循开放科学原则的英意双语语音基础模型。与Whisper等闭源模型不同，FAMA完全开放训练数据、代码和模型权重，在超过15万小时开源语音数据上训练。研究创建了包含1.6万小时伪标注数据的新数据集，实验表明FAMA性能可与现有语音基础模型媲美，同时速度提升8倍。这一突破不仅促进研究可重复性和公平评估，还为语音技术领域树立了开放科学新标准。

近日，南京智能计算中心启动仪式上，国家信息中心信息化和产业化发展部主任单志广在《智能计算中心筑基数字经济新优势》主旨演讲中提出，智能计算中心的建设应该坚持以AI产业化、产业AI化和政府治理智能化等应用需求为导向。

如今这个AI不断改变行业的时代，卡夫亨氏正用实际行动证明，即使是最传统的产品也可以从前沿技术成果中受益。卡夫亨氏AI战略的核心，就是Davis提到的“自动驾驶供应链”。这个雄心勃勃的项目旨在建立一条能够实时适应中断的健壮供应链。

“SolarWinds提供的IT基础设施和ITOM解决方案是跨全行业的，但是医疗、物流、金融服务等行业是重点应用领域。我们的DNA就是为客户解决问题，基于我们对整个行业的了解，包括为整个IT专业人员所提供的服务。”Sojung Lee说。

在 AI 发展的浪潮中,数据管理变得至关重要。随着 AI 模型规模和能力的不断扩大,企业纷纷投资建设支撑 AI 的存储和计算基础设施。然而,要充分发挥 AI 的潜力,优化运营并提高投资回报,企业需要在整个 AI 流程中实现高效的数据管理。这不仅涉及容量和性能,还包括数据可见性、安全性以及跨多种数据类型和存储系统的集成管理。

计算是如何推动AI发展？AI发展对计算提出了什么挑战？在近期举行的2018人工智能计算大会AICC上，来自中美工程院、顶尖大学和AI领先科技公司的专家就此展开了深入而精彩的阐述和交流。

世界智能大会是智能领域每年举办的首个国家级国际盛会，在国内树立了旗帜，成为了智能科技产业发展的风向标。众多智能科技发展的新趋势、新技术、新业态率先从天津发声。

数字化的第一步就是数据，智能商业时代，万物互联互通，企业没有数据就如同一台没有燃料的机器，很难在当下的经济环境中运转起来。现在越来越多的企业也开始重视数据，然而有了数据并不意味着一切。

随着大数据的迅猛发展，企业越来越重视数据的价值，这就意味着需要数据尽快到达企业分析决策人员，以最大化发挥数据价值。

过去十多年来，律师事务所一直使用机器学习和AI工具来辅助这个发现过程，帮助其追查纸质记录和数字内容。但直到两年之前OpenAI的生成式对话聊天机器人ChatGPT问世之后，这项技术才开始真正普及且易于使用，甚至刚刚从法学院毕业的新人助理都能依靠它完成电子取证。

最近，业界涌现了不少开放式AI用例。

斑马技术进行了一项关于移动技术在急诊医院中的角色的深层次调研，结果显示：通过移动技术，77%的医院表示患者的护理成本下降；76%的医院强调患者护理质量提升；65%的护士报告给药错误减少。

如今，各行各业都迎来了颠覆性的发展与加速，于是一个无法回避的问题被摆在IT领导者面前：我们要如何运用新兴技术保证组织在未来几年内继续蓬勃发展？

2020年11月30日，Forrester发布了《拥抱云原生优先战略——构建以“应用”为中心的企业现代化IT基础设施》白皮书（以下简称：白皮书）。

在本系列上一篇文章里，我们介绍了如何进行网络设置及添加 SWAPFile 虚拟内存。在本篇文章中，我们将会带领大家体验并行计算性能。