至顶网软件与服务频道消息: “全面上云的拐点到了!”7月25日,阿里云智能总裁张建锋在2019阿里云峰会上海站上提出,今年是从传统IT向云计算全面转移的分水岭。阿里云将以“四张王牌”——飞天云操作系统、飞天大数据平台、阿里巴巴双中台和智联网AIoT,助力政企客户走进All in Cloud时代。
张建锋回顾过去一个世纪的技术变革,从十九世纪末内燃机替代蒸汽机、二十世纪初汽车替代马车、七十年代电话替代电报,新旧技术的交替往往以拐点的形式出现,今年将是云计算全面替代传统IT的拐点。
“全面上云是时代必然,今年是一个非常重要的拐点。”张建锋表示,云计算作为一项新兴技术,经历过去10年的发展,已经在关键技术和应用规模上实现对传统IT的全面超越,云、大数据、AIoT和移动化技术引领时代。
一个重要的信号,IDC最近发布的《全球云计算IT基础设施市场预测报告》显示:2019年全球云上的IT基础设施占比超过传统数据中心,成市场主导者。
技术层面,云计算在成本、稳定性、安全和效率层面已经远超传统IT。在现场,张建锋分享了一组数字,上云后综合成本下降一半,稳定性有10倍以上提升,安全性更是提升50倍。
数据显示,过去5年间,阿里云不断释放规模红利,核心基础产品价格累计降低66%。以业内通用的TCO标准(即总拥有成本)计算,用云可比传统IT节省一半以上的成本。
知名IT杂志《连线》撰文指出,企业自建机房的服务器利用率仅为6%,维护状况堪忧。2016年北美区域传统IDC机房宕机近4000次,影响3.67亿人。越来越多的IT人才成为云上的“原住民”,未来企业将招不到传统IT开发和运维人才。
趋势嗅觉灵敏的企业不仅将网站APP等互联网业务放在云上,还将核心系统在内的全量业务上云。其中,不仅包括创业公司和互联网公司,大型企业、公共服务机构也在全面上云。
目前,已经有上万家企业全面迁移到阿里云上。例如飞利浦中国、迅雷、万科物业、百丽、Salesforce中国、居然之家、大润发、西贝莜面村、虎扑、得到、千寻位置、115科技、众安保险、网商银行、龙湖地产、振华重工、洛可可、首汽租车、优信二手车、安联救援等。
张建锋表示,政企全面上云将经过基础设施上云、大数据上云、云上中台和云上智能四个阶段。经过10年发展让阿里云具备了“四张王牌”——飞天云操作系统、飞天大数据平台、阿里巴巴双中台和智联网AIoT,帮助政企客户实现技术和商业的指数级增长。
飞天是中国唯一自主研发的云操作系统,调度全球数百万台服务器,在全球200多个国家和地区为数百万客户提供服务,包括中国80%科技公司与一半以上的上市企业。2017年获得中国电子学会16年来颁发的唯一科技进步奖特等奖。
飞天大数据平台是当前国内规模最大的计算平台,可扩展至10万台计算集群,曾创下四项海量数据排序世界纪录。在阿里巴巴经济体中支撑了全局数据存储和计算,单日数据处理量超过600PB。
数据中台和业务中台让阿里巴巴经济体多元业务互联互通,业务创新层出不穷,人机协同大量运用,数据智能开创全新的商业形态。在海外再造一个淘宝天猫,只需要两三个月时间。盒马更是仅用4周就开发上线。
在浙江,医院看病从一次就诊多次排队付款,变为看病之后再付钱。2019年,浙江省最高人民法院开始业务中台和数据中台建设,打通全省100多个系统和审判数据记录,帮助法官实现对简易流程案件的辅助判决。
智联网AIoT融合了云边端一体化的人工智能与物联网能力。具备从高性能AI芯片至云平台、AI算法、AI组件以及产业AI的立体能力。
数据显示,阿里巴巴AI服务的每日调用量高达百亿次,服务全球近15亿人。产业AI正在各个领域全面发展。在上海临港借助全球最完整的物模型构建“数字孪生”,对城市公共资源进行智能调配,为上海城市精细化治理进行先行验证。
好文章,需要你的鼓励
韩国科学技术院研究团队提出"分叉-合并解码"方法,无需额外训练即可改善音视频大语言模型的多模态理解能力。通过先独立处理音频和视频(分叉阶段),再融合结果(合并阶段),该方法有效缓解了模型过度依赖单一模态的问题,在AVQA、MUSIC-AVQA和AVHBench三个基准测试中均取得显著性能提升,特别是在需要平衡音视频理解的任务上表现突出。
这项研究利用大语言模型解决科学新颖性检测难题,南洋理工大学团队创新性地构建了闭合领域数据集并提出知识蒸馏框架,训练轻量级检索器捕捉想法层面相似性而非表面文本相似性。实验表明,该方法在市场营销和NLP领域显著优于现有技术,为加速科学创新提供了有力工具。
un?CLIP是一项创新研究,通过巧妙反转unCLIP生成模型来增强CLIP的视觉细节捕捉能力。中国科学院研究团队发现,虽然CLIP在全局图像理解方面表现出色,但在捕捉细节时存在不足。他们的方法利用unCLIP生成模型的视觉细节表示能力,同时保持与CLIP原始文本编码器的语义对齐。实验结果表明,un?CLIP在MMVP-VLM基准、开放词汇语义分割和视觉中心的多模态任务上显著优于原始CLIP和现有改进方法,为视觉-语言模型的发展提供了新思路。
这项研究介绍了RPEval,一个专为评估大语言模型角色扮演能力而设计的新基准。研究团队从法国里尔大学开发的这一工具专注于四个关键维度:情感理解、决策制定、道德对齐和角色一致性,通过单轮交互实现全自动评估。研究结果显示Gemini-1.5-Pro在总体表现上领先,而GPT-4o虽在决策方面表现出色,但在角色一致性上存在明显不足。这一基准为研究人员提供了一个可靠、可重复的方法来评估和改进大语言模型的角色扮演能力。