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。

华为诺亚方舟实验室联合香港中文大学团队在2025年6月首次实现了从自然语言数学问题到严格证明的端到端自动化处理。他们开发的Mathesis系统包含创新的强化学习自动形式化器、精细化评估框架LeanScorer，以及高性能证明器，在中国高考数学测试集上达到18%成功率，相比最佳基线提升22%。该系统已集成到华为Celia智能助手中，将数学问题解决准确率从65.3%提升至84.2%，展现了AI数学推理的巨大应用潜力。

IBM新任首席执行官Arvind Krishna在IBM Think Digital 2020大会上“云首秀”，他以“新常态下的业务发展：不可或缺的新技术”为主题分享了数字化转型时期的企业技术战略趋势。

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。

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。

总有人说“百岁”的IBM在新时代已经掉队，但笔者更愿意称其为“拓荒者”。

MIT研究团队开发出一款能够自动识别并修复代码错误的AI调试助手，该系统在处理初级、中级和高级编程问题时分别达到94.2%、82.7%和67.3%的成功率，平均调试时间仅需2.3分钟，远超人类程序员45分钟的平均水平。这项突破性技术采用大语言模型和多视角分析方法，不仅能快速定位问题根源，还能提供清晰的修复建议和解释，有望彻底改变软件开发的调试流程。

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。

留意到Isomorphic Labs首席AI官Max Jaderberg的一次访谈，他揭示了如何利用AI彻底重塑药物发现，这可能会导致全球医药研发模式的根本性转变。

呼应开头，我觉得本届HPE Discover 2022大会非常特别。HPE公司在我们的眼前完成了转型，而且无数证据证明他们已经找到了稳健的行进轨道。

奔驰在慕尼黑IAA展会上发布全电动GLC车型，搭载高通骁龙数字底盘解决方案。新车续航里程达713公里，零排放。该车型配备先进数字座舱，集成AI语音交互、3D增强现实导航和杜比全景声等功能。系统能学习用户偏好，提供个性化推荐和免提交互体验。内置5G连接支持车辆与云端实时数据传输。

NetBox Labs推出AI副驾驶正式版，为网络工程师提供自然语言基础设施管理界面。该AI代理基于NetBox综合基础设施数据模型，可查询基础设施数据、调查变更以进行故障排除和合规性检查，并评估维护前的依赖关系。对于企业客户，该代理还可执行写操作，通过自然语言命令修改基础设施记录，有效解决网络运维自动化难题。

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。

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。

如果说数字世界和物理世界的融合是C2M的本质，那么要实现C2M有两个核心关键一个是打造基于AI、5G、大数据的智能制造——C2M的底座，一个是为智能制造提供神经网络的工业互联网。只有底座和神经网络的不断完善，才能实现真正的C2M。

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。