面对数字时代复杂系统的不确定性,传统的IT应用架构研发交付周期长、维护成本高、创新升级难、烟囱式架构、开放性差、组件复用度低,这些都成为了企业新业务快速发展的瓶颈,而云原生以其敏捷、开放、标准化的特点迅速成为企业构建面向未来的应用架构的首选。
Gartner在报告中预测,到2020年将有50%的传统老旧应用被以云原生化的方式改造,到2022年将有75%的全球化企业将在生产中使用云原生的容器化应用。
经过多年的发展,云原生已从最初的默默无闻到“小众”流行,再到今天成为企业数字化转型的首选。华为云作为云原生产业的领导者和积极实践者,伴随着云原生的发展一路走来,在每一个阶段,华为云为云原生产业繁荣作出了持续的核心贡献。
同时,华为云在云原生产业方面的投入进一步加码,通过举办"创原会·云原生技术精英沙龙",汇聚各行业云原生技术精英,并与云原生产业及标准化组织一起,共同推进云原生技术和产业的成熟与标准化建设。
云原生2.0时代,华为云将持续努力让云原生技术结合各行业场景进行交叉创新,通过"技术+产业"的双轮驱动,加速云原生全面落地,帮助更多的企业完成数字化转型与业务创新升级。
好文章,需要你的鼓励
英特尔携手戴尔以及零克云,通过打造“工作站-AI PC-云端”的协同生态,大幅缩短AI部署流程,助力企业快速实现从想法验证到规模化落地。
意大利ISTI研究院推出Patch-ioner零样本图像描述框架,突破传统局限实现任意区域精确描述。系统将图像拆分为小块,通过智能组合生成从单块到整图的统一描述,无需区域标注数据。创新引入轨迹描述任务,用户可用鼠标画线获得对应区域描述。在四大评测任务中全面超越现有方法,为人机交互开辟新模式。
阿联酋阿布扎比人工智能大学发布全新PAN世界模型,超越传统大语言模型局限。该模型具备通用性、交互性和长期一致性,能深度理解几何和物理规律,通过"物理推理"学习真实世界材料行为。PAN采用生成潜在预测架构,可模拟数千个因果一致步骤,支持分支操作模拟多种可能未来。预计12月初公开发布,有望为机器人、自动驾驶等领域提供低成本合成数据生成。
MIT研究团队发现,AI系统无需严格配对的多模态数据也能显著提升性能。他们开发的UML框架通过参数共享让AI从图像、文本、音频等不同类型数据中学习,即使这些数据间没有直接对应关系。实验显示这种方法在图像分类、音频识别等任务上都超越了单模态系统,并能自发发展出跨模态理解能力,为未来AI应用开辟了新路径。