互联网安全建设.林鹏

知己：资产识别、防御覆盖范围、技术能力？知彼：对手的攻击手段攻击特征，攻击是否成功特殊的技巧知己：资产识别、防御覆盖范围、技术能力？知彼：对手的攻击手段攻击特征，攻击是否成功特殊的技巧

2021-07-26
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当可解释人工智能遇上知识图谱

什么是可解释性。由于可解释性人工智能、机器学习、神经网络等方兴未艾，可解释性的定义依旧没有准确的确定。目前较为受到认可的解释应该论文[1]提供解释Interpretability as the ability to explainorto present in understandable terms to a human，翻译过来的意识就是：可解释性是一种以人类认识的语言（术语）给人类提供解释的能力。

2021-07-23
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量子计算机：技术路线、风险及战略投资

由于现有半导体微电子技术物理极限的原因，传统计算机的发展渐渐接近其极限，而具有强大并行处理能力的量子计算技术的发展随之成为现实需求。然而，通常外部环境会对量子计算的基本单位量子比特产生干扰，产生量子衰减而导致计算错误。面临上述技术难题，全球出现了基于超低温超导材料、离子阱技术、微电子制造技术和通过量子纠缠来获取信息的四种技术实现路径之争。如何建造一台大型容错的通用量子计算机并将其应用于完成实际任务，同时带来收益，具有很大的技术挑战性与风险。西安交通大学城市学院李联宁教授认为，从历史上看，一项技术的进步取决于对该技术投入的人力和资金的多少。当前，各经济发达国家对量子研究的投入持续增长，已开始进行国家层面的指数级投资。

2021-07-22
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中国领先欧美的硬核科技

世界上能由国产设备组成自主通信网络的国家只有中美两国。实际上，世界大约100多个国家都使用华为的通讯设备组成的网络。比如日本为例，日本的4G网络设备中，华为占据相当大的份额。日本的软银的4G设备基本都是采购自华为。华为公司在通讯技术方面，已经逐渐从追赶爱立信、思科，到和欧美齐头并进，到现在已经开始逐渐领先全球。

2021-07-22
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业务中台、技术中台、数据中台、AI中台......

中台是一种体系/生态/方法论，有标准和机制，解决顶层领域下各业务子域的高效协同和资源复用问题。中台建设强调企业级，IT部门与业务部门协同建设，各部门、各业务域是中台能力的使用方，同时也是中台能力的重要提供方。目前网上比较主流的中台定义和分类有如下三种: 业务中台: 指微服务业务平台，像常见交易中台、订单中心、营销中心。数据中台: 通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。技术中台: 如微服务框架、Devops平台、容器之类。

2021-07-22
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谷歌利用人工智能设计的芯片揭示了智能的本质

InfoQ 中文站曾经翻译并分享过《谷歌的深度学习在 AI 芯片中找到了一条关键路径》，该文介绍了 ZDNet 与谷歌大脑总监 Jeff Dean 谈到谷歌如何使用人工智能来推进定制芯片的内部开发，从而加快软件开发。使用人工智能设计芯片来运行人工智能，这本身是一件非常有意思的事。本文作者探讨了他对谷歌使用人工智能为人工智能设计芯片的思考。

2021-07-21
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GPU的发展历程、未来趋势及研制实践

凭借GPU强大的计算能力，超级计算机在数据处理、物理模拟、天气预测、现代制药、基因测序、先进制造、人工智能、密码分析等方面都有着广泛的应用。在2020年的新冠肺炎疫情中，更是为医疗卫生科研人员提供了巨大的帮助，为抗疫斗争赢得了宝贵的时间。从GPU在新冠肺炎疫情中的实际应用情况出发，回顾了GPU诞生至今40余年的主要发展历程，分析其发展趋势，提出了未来可能的若干发展方向，并结合本单位GPU研制实践，阐述了国产GPU研制的特点及现状，列举了多项关键技术，对国产GPU的未来发展提出了展望。

2021-07-21
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人脑启发AI设计：让神经网络统一翻译语音和文本

能够统一地理解语音和文本，是人类能够形成通用语言能力的重要原因。那么，人工智能是否也能如此？最近，来自字节跳动和UIUC的研究人员借鉴这一思路，设计了一个跨模态的翻译模型——Chimera（奇美拉）。它不仅在一项标杆性语音翻译任务中获得高分，其可视化结果也证实了这一机制能更好地理解人类语言。

2021-07-21
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR

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2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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十多年以来，关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键，您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而，如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚，行业关注的核心问题已经发生了转移。

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2026金融智能体可信互联研究报告

在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下，众多企业加速推进人工智能应用落地，并积极探索智能体的潜在价值，2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月，中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》，推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同，满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求，智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下，智能体通信协议迅速发展。