一家英国电力基础设施公司正在寻找系统集成商,帮助其将使用了 25 年的 SAP ERP 系统迁移到最新的 S/4HANA 平台。这份合同的价值约占其年营业额的四分之一。
北爱尔兰电力 (NIE) 网络公司发布了招标邀请,计划替换其于 1999 年首次部署的老旧 ECC 系统。该项目预计将包含与非 SAP 应用程序的集成以及一些定制开发工作。
这家年收入为 3.396 亿英镑 (约 4.27 亿美元) 的公司于 1993 年私有化,计划用 SAP 最新的 ERP 平台替换现有系统。但从招标文件来看,该公司并未选择迁移至云端或使用 RISE with SAP 计划(这是一种由德国供应商主导的与系统集成商和云服务提供商合作的提升-迁移-转型方案)。
然而,预审资格调查问卷显示 NIE 正在向云端迁移,但未指定具体路径。文件称"商业模式尚未确定,包括是否通过 SAP RISE 或非 RISE 方式在超大规模云平台上实施"。
系统集成商合同的指导金额为 8100 万英镑 (约 1.02 亿美元),合同期限可能为 4 年,另加两个一年的延期选项。
考虑投标的机构需要准备应对一个复杂的项目。去年 10 月发布的市场参与通知指出,这个使用了 25 年的 SAP ERP 应用程序"是支撑 NIE Networks 核心业务和市场流程的基础平台"。
通知还指出:"多个内部非 SAP 应用程序和外部合作伙伴系统与 SAP 系统集成,共同提供端到端的业务能力,并确保符合监管、市场和法定义务。"项目计划于 2026 年 1 月启动。
在本月发布的合同通知中,NIE Networks 表示,除了 1999 年的 ECC 实施外,该公司在 2008 年还添加了 SAP Business Objects (报表和商业智能) 和供应商关系管理系统。
2012 年,公司"战略性投资"实施了单独的公用事业应用程序 SAP IS-U 和 SAP Business Warehouse (数据仓库),"进一步扩大了 SAP 产品的使用范围,在 NIE Networks Ltd IT 架构中建立了核心技术平台"。
中标方不仅要应对项目的复杂性,还要处理好时间安排问题。
ECC 的主流供应商支持将于 2027 年底结束,之后可以支付 2% 的溢价获得扩展供应商支持,但这不包括产品更新,只提供补丁和错误修复。
该公司表示:"NIE Networks Ltd 计划升级到 SAP S/4 HANA,以确保与当前系统的互操作性,并充分利用成熟平台上的新技术和功能,从而在公司的 IT 架构中维持一个稳定和安全的系统。"
The Register 已询问 NIE Networks 为何决定不迁移到云端和使用 RISE with SAP(这是供应商推荐的迁移方式)。
好文章,需要你的鼓励
Replit与RevenueCat达成合作,将订阅变现工具直接集成至Replit平台。用户只需通过自然语言提示(如"添加订阅"),即可完成应用内购和订阅配置,无需离开平台。RevenueCat管理超8万款应用的订阅业务,每月处理约10亿美元交易。此次合作旨在让"氛围编程"用户在构建应用的同时即可实现商业变现,月收入未达2500美元前免费使用,超出后收取1%费用。
LiVER是由北京大学、北京邮电大学等机构联合提出的视频生成框架,核心创新是将物理渲染技术与AI视频生成结合,通过Blender引擎计算漫反射、粗糙GGX和光泽GGX三种光照图像构成"场景代理",引导视频扩散模型生成光影物理准确的视频。框架包含渲染器智能体、轻量化编码器适配器和三阶段训练策略,支持对光照、场景布局和摄像机轨迹的独立精确控制。配套构建的LiVERSet数据集含约11000段标注视频,实验显示该方法在视频质量和控制精度上均优于现有方法。
所有人都说AI需要护栏,但真正在构建它的人寥寥无几。SkipLabs创始人Julien Verlaguet深耕这一问题已逾一年,他发现市面上多数"护栏"不过是提示词包装。为此,他打造了专为后端服务设计的AI编程智能体Skipper,基于健全的TypeScript类型系统与响应式运行时,实现增量式代码生成与测试,内部基准测试通过率超90%。他认为,编程语言的"人类可读性时代"正走向终结,面向智能体的精确工具链才是未来。
这项由蒙特利尔学习算法研究所(Mila)与麦吉尔大学联合发布的研究(arXiv:2604.07776,2026年4月)提出了AGENT-AS-ANNOTATORS框架,通过模仿人类数据标注的三种角色分工,系统化生成高质量网页智能体训练轨迹。以Gemini 3 Pro为教师模型,仅用2322条精选轨迹对90亿参数的Qwen3.5-9B模型进行监督微调,在WebArena基准上达到41.5%成功率,超越GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet,并在从未见过的企业平台WorkArena L1上提升18.2个百分点,验证了"数据质量远比数量重要"这一核心结论。