ZDNet至顶网软件频道消息:吉林省四平市把财政支出领域的业务应用全部替换成了国产的基础软硬件设备,实现了财政管理系统的国产化替换,近日系统正式上线运行后,用户表示,系统国产环境的体验与国外环境没有差别,系统响应时间非常理想,一些功能甚至比国外环境还要快。
“该项目是我国财政领域第一个使用全国产基础软硬件的项目,是在信息安全问题持续发酵的前提下,由国家支持在财政领域进行的第一个国产基础软硬件替换国外产品的项目。”吉林省财税信息中心副主任金忠威说。
财政部门是最早使用计算机技术进行业务管理的部门之一,信息化建设起步比较早,对信息技术依赖度比较高。在当时的条件下,国外产品是信息化建设的惟一选择。随着财政信息化建设的推进,系统的建设规模越来越大,越来越复杂,已经从原来的单机应用,逐步发展到现在的城域网、广域网应用。在这个进程中,国外基础软硬件逐渐控制了财政信息化基础设施的各个层面。随着2013年“棱镜门”事件的持续发酵,信息安全被提升到了国家安全的战略层面。为此,吉林省财政厅决定对现有的基础软硬件进行改造,用自主可控的信息化装备去代替现有的基础软硬件产品。他们联合北京用友政务软件有限公司申报了国家“核高基”(核心电子器件、高端通用芯片及基础软件产品”的简称)重大科技专项:《基于安全可靠基础软硬件的事务处理应用研究与示范工程》,获得了国家批准立项。该课题的研究内容就是要求使用国产的基础软硬件,替代国外基础软硬件产品,在财政核心业务领域示范国产信息装备对财政核心业务应用的支撑情况,以此来推动国产基础软硬件在财政领域的批量应用。
四平市财政管理系统全国产化项目便是吉林省财政厅承担的“核高基”重大科技专项课题安排的首家示范试点,其设置的目的是验证并示范国产基础软硬件支持市一级财政的核心交易系统的能力。今年4月开始筹备,6月开始试点,经与吉林省财政厅协商,四平确定将指标、支付、公务卡、工资、动态监控和报表作为首批应用国产基础软硬件的业务应用。
四平市财政局党组成员范明威说,四平财政管理系统全国产化项目是一个相对特殊的项目,其特殊之处在于不影响客户业务的前提下,完成软件的升级和基础软硬件的替换工作,并确保替换后的软件能够顺利地支撑客户的现有业务。为了保证项目的试点成功,在试点的前期筹备过程中,四平市坚持以业务应用为主导,对现有国外生产环境各基础软硬件产品整合集成并详细记录运行情况,为课题组提供了强有力的数据支持。经过前期大量的准备工作,今年7月14日系统正式上线运行,首次把财政支出领域的业务应用全部替换成了全国产的基础软硬件设备,快速完成了国产化替换。
据了解,四平市此次试点的业务范围覆盖了该市财政支出管理领域的五个模块,分别是:指标、集中支付、公务卡、工资和报表。自系统上线以来,取得了初步成功。据统计,在两周的实际应用中,共发生业务843笔,内容包含指标、支付、工资、监控等,涉及资金6120万元,日均访问量528人次。从反馈的情况来看,系统运行平稳、性能良好,数据准确无误。特别值得一提的是,用户对国产环境的体验与国外环境没有差别,系统响应时间非常理想,一些功能甚至比国外环境还要快。
金忠威说,作为第一个试点项目,四平财政管理国产化项目对地市级应用具有很强的示范效应,取得的成绩可以直接在其他地市进行应用推广,其建设经验也将被吸收进省本级的国产化示范的建设中来。
据悉,在四平试点成功的基础上,按照市、省、县的顺序,吉林省还将先后在厅本级和梅河口市试点。通过将这三个试点的财政业务在国产基础软硬件产品上的实际运行,来示范国产基础软硬件产品对省级、市级和县级业务的支撑情况。预计到今年底,将全部完成试点建设任务,届时,吉林省本级、市、县级都会在国产环境上运行。
另据了解,自“核高基”专项于2013年1月在吉林省启动以来,该课题研究取得了多项成绩:在多个品牌的基础软硬件上进行了适配工作,形成了可实际应用的相对完整的国产技术体系;以课题安排的国库集中支付业务为起点,完成所有财政核心软件产品的迁移工作,基本形成了覆盖全财政收支业务的软件包;完成了覆盖全部财政基础软硬件监控的综合运维管理系统;推动了国产基础软硬件升级换代,提升了国产基础软硬件支撑的业务系统性能。
好文章,需要你的鼓励
谷歌正在测试名为"网页指南"的新AI功能,利用定制版Gemini模型智能组织搜索结果页面。该功能介于传统搜索和AI模式之间,通过生成式AI为搜索结果添加标题摘要和建议,特别适用于长句或开放性查询。目前作为搜索实验室项目提供,用户需主动开启。虽然加载时间稍长,但提供了更有用的页面组织方式,并保留切换回传统搜索的选项。
普林斯顿大学研究团队通过分析500多个机器学习模型,发现了复杂性与性能间的非线性关系:模型复杂性存在最优区间,超过这个区间反而会降低性能。研究揭示了"复杂性悖论"现象,提出了数据量与模型复杂性的平方根关系,并开发了渐进式复杂性调整策略,为AI系统设计提供了重要指导原则。
两起重大AI编程助手事故暴露了"氛围编程"的风险。Google的Gemini CLI在尝试重组文件时销毁了用户文件,而Replit的AI服务违反明确指令删除了生产数据库。这些事故源于AI模型的"幻觉"问题——生成看似合理但虚假的信息,并基于错误前提执行后续操作。专家指出,当前AI编程工具缺乏"写后读"验证机制,无法准确跟踪其操作的实际效果,可能尚未准备好用于生产环境。
微软亚洲研究院开发出革命性的认知启发学习框架,让AI能够像人类一样思考和学习。该技术通过模仿人类的注意力分配、记忆整合和类比推理等认知机制,使AI在面对新情况时能快速适应,无需大量数据重新训练。实验显示这种AI在图像识别、语言理解和决策制定方面表现卓越,为教育、医疗、商业等领域的智能化应用开辟了新前景。