背景:核心挑战点是什么? 1.复杂度的挑战 业务复杂度:问题域本身过于庞大而复杂。 技术复杂度:来源于各种非功能性需求，业务与技术复杂度耦合。 2.组织上的挑战 上层的目标过于概括、抽象，无法落地。 当下层发生矛盾时，没有方法和依据来做出有效的决策。
数据湖技术在大数据领域炙手可热，随着在云上的广泛部署和应用，其业务价值逐渐获得业界共识。传统的大数据平台如何基于数据湖架构进行平台升级，享受新一轮的技术发展红利？郑老师着重跟大家分享了数据湖架构和应用在存储上面临的主要挑战，以及方案选型和最佳实践。
阿里云数据库ClickHouse二级索引功能近日已正式发布上线，主要弥补了ClickHouse在海量数据分析场景下，多维度点查能力不足的短板。在以往服务用户的过程中，作者发现绝大部分用户对ClickHouse单表查询性能优化问题感到无从下手，借此机会，本文会先为大家展开介绍ClickHouse在单表分析查询性能优化上的几个方法，基本涵盖了OLAP领域存储层扫描加速的所有常用手段。在解决过各种各样业务场景下的性能优化问题后，作者发现目前ClickHouse在解决多维搜索问题上确实能力不足，一条点查常常浪费巨大的IO、CPU资源，于是云数据库ClickHouse自研了二级索引功能来彻底解决问题，本文会详细介绍二级索引的DDL语法、几个典型适用场景和特色功能。希望可以通过本文让大家对ClickHouse在OLAP场景下的能力有更深的理解，同时阐述清楚二级索引适用的搜索场景。
TPP（阿里个性化平台）是阿里巴巴集团的大规模 Serverless 平台和搜索推荐业务大中台，核心价值是支持业务快速迭代，让用户只关注自己的业务逻辑，除服务搜索推荐外同时涵盖优酷 / 菜鸟 / 盒马 / 饿了吗 / 阿里健康等 62+BU，2018 年双 11 峰值达到 270w+QPS。TPP 以 Serverless 架构为基础构建搜索推荐业务大中台，提供 Faas（函数计算），SpringBoot，全图化等多种开发方式，24 小时自动弹性和流量调度让千级别推荐场景自动伸缩，实现资源利用率更大化，让开发同学从运维中解放。图化算子化方案让用户更快构建标准流程和扩展，让用户进一步专注于业务逻辑，性能和效率得到大幅提升
AI大生产时代来临，AI已经成为世界创新新动能、增长新驱动和竞争新焦点，百度将继续发挥领头雁角色，助力我国AI产业崛起，给世界AI产业贡献中国力量。
数据中台的概念如今在国内风靡一时，而人们渐渐开始有这样的疑问：中国的数据中台市场如此火热，而国外的数据中台却没有什么声音。事实并不是这样，硅谷的公司其实已经早于中国建设了所谓的”数据中台“。只不过，在国外，并没有数据中台这个称谓，而是统一以数据平台的名称命名，但是这个数据平台已经具备我们所说的数据中台的全部功能。那么，作为全球技术风向标的硅谷企业的“数据中台“到底什么样，他们的“数据中台”是如何建设的？想必很多人对此多充满着好奇和疑问
对于AI ISP这其实是个关键的问题.其实这个问题不光是AI ISP,对于传统ISP中选择需要优化的功能时也有同样的问题.在芯片设计时芯片面积,功耗是有限制,算力也是有限制的. 哪些功能在AI ISP中需要资源加重投入需要详细评估,毕竟大家都不是地主家的傻儿子.不过针对不同市场往往这并没有一个一致的答案.毕竟不同的产品上同一个功能的重要性并不一样.
从PC到移动互联网，一批搭乘流量红利快车的互联网产品，曾极速崛起。而如今，流量红利消失，一个疯狂的、传奇般的流量时代，已然结束。增量乏力，存量市场竞争更加激烈的环境下催生了精细化运营，结合大数据，对用户进行分群，针对不同群体的用户采用不同的营销策略。
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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
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”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
Vibe Coding的真正意义，不是让所有人都变成传统意义上的程序员，而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件，也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛，工具和Skil扩展了AI的执行能力，反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件，也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步，选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众，这些关乎判断和责任的事，始终需要人来完成。
智能体治理是一项复杂的系统工程，需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界，推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南，引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。
基于国产化软硬件技术栈，打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案，为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务，满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。
全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革，智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面，据中国信通院测算，截至2026年6月底，美国智算规模约10805EFLOPS(FP16，下同)，较2025年底增加约3105EFLOPS，2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS，较2025年上半年增加1397EFLOPS，增速高达177.3%，与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入，智算底座建设稳步推进，全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代，呈现多技术路径并行演进
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