由深圳国家金融科技测评中心牵头制定的Q/NFEC 0001-2022《隐私计算一体机金融应用技术要求》企业标准(以下简称“《标准》”)已正式发布,紫光股份旗下新华三集团、紫光云技术有限公司等多家企业共同编制。

深圳国家金融科技测评中心是由中国人民银行批准成立的国家级专业金融科技测评机构,坚持以“服务国家战略、服务金融监管、服务产业发展、服务金融消费者”为发展定位,贯彻落实国家和人民银行对金融科技的发展监管要求,积极开展金融科技应用测评、风险监测、监管科技以及合规科技建设,服务能力覆盖人工智能、区块链、云计算、大数据等金融科技领域。新华三集团、紫光云公司积极参与了本次《标准》的编制工作,贡献了在硬件、算力层如何对上层隐私计算方案提供加速、基础环境安全保障方面的探索经验。
随着数字经济的发展,隐私计算已成为保障数据要素安全流通的核心技术。与此同时,随着隐私计算技术产品逐步成熟,应用场景快速拓展,对隐私计算技术产品的功能、安全、性能及便捷性等提出了较高的要求。相较于软件层面的隐私计算解决方案,隐私计算一体机基于软硬一体技术架构设计,具备算力加速、安全可信、开箱即用的优点,可增强数据隐私保护,降低数据泄露风险。
《标准》的发布,可填补隐私计算一体机金融应用相关标准的空白,降低厂商试错成本,为隐私计算一体机金融应用提供参考,为隐私计算一体机的应用落地提供参考指引,其内容涵盖了硬件要求、运行环境要求、通用功能要求、隐私计算要求及性能要求,适用范围包括隐私计算一体机的产品设计、研发、使用、测评和运行维护。
当数字世界与现实世界的深度交融,数据作为生产要素的价值释放与开放、合规的数据共享息息相关。2020年4月,紫光集团宣布整合旗下新华三集团、紫光云技术有限公司等在私有云、公有云、人工智能、软件服务等方面的能力,成立了紫光云与智能事业群。为加速数字技术应当脱“虚”向实,在隐私计算领域,紫光云与智能事业群提前布局,除本次参与标准的制定,正探索灵活易用、安全可靠、性能加速的安全合规的隐私计算解决方案,为高速变化和充满不确定性的后疫情时代,寻求核心技术的创新力量,为未来破局。
好文章,需要你的鼓励
在基于Chiplet的架构中,可观测性正成为系统设计的关键缺失环节。多位半导体行业专家指出,AI可从硅层遥测数据中挖掘价值,但前提是架构须提供一致的检测手段、近传感器数据压缩及可编程采集能力。专家们强调,多供应商Chiplet生态系统需要标准化、安全的遥测模式,以实现跨芯片、封装和互联域的故障定位,同时保护敏感运营数据。目前,AI在遥测分析阶段已展现出显著价值,但可观测性的扩展本质上仍是架构问题。
这项研究系统比较了四种AI图像分词策略在640000张星系图像上的表现,发现重建质量与物理属性预测能力之间存在根本性解耦,为天文基础模型的分词器选择提供了实验依据。
生命科学企业在全渠道战略和AI平台上投入巨大,但成效往往不尽如人意。问题根源不在于技术本身,而在于组织架构、数据治理和工作方式未能同步演进。许多转型项目止步于试点阶段,原因是各部门数据孤立、职责不清。要实现从传统CRM向智能互动的真正转型,企业需优先建立统一的数据基础和跨团队协作机制,并将AI能力嵌入日常工作流程,而非将其视为独立模块。
阿里Qwen团队研究如何将大模型的规模化训练思路迁移到机器人操作领域,通过统一多机器人表示与38100小时数据预训练,让机器人在陌生场景和陌生机型上也能完成复杂操作任务。