12月3日,由中国计算机学会(CCF)主办,CCF服务计算委员会、浙江省湖州市政府、浙江大学承办的2021中国数字服务大会顺利召开,大会以“数字服务、跨界融合、协同创新”为主题,邀请产学研界嘉宾,举办行业与学术论坛,共话数字服务的挑战和机遇。

阿里云作为云厂商代表应邀参会,阿里云副总裁、全球技术服务部平台技术付负责人张卓发表主题演讲,他表示,数字时代越来越多的客户构建了高复杂度的“超级系统”,而应对“全要素”数字化升级进程中的海量客户、复杂环境、自动化处理等挑战,只有数字化的方式才能做好数字化的服务。
随着数字化时代的不断进步,面临海量客户、复杂环境、自动化等挑战,也催生数字服务概念的不断深化。中国计算机学会服务计算专委会主任尹建伟在论坛开场致辞中表示:“数字运维服务是数字服务的重要内容和任务,大规模和复杂性让传统的运维面临巨大挑战。”
新浪数据库负责人张博森在数字运维服务论坛上分享了新浪基于K8s的数据库自动化运维平台构建实践,他表示,希望借助K8s的力量,打造一个更具扩展性、更可靠的数据库运维平台,提供弹性调度、低成本、高质量的数据库服务。
“阿里云数据库历经多年双11及行业客户业务的考验,支持了大量复杂多变的业务场景,助力业务发展与创新。今天,阿里巴巴集团数据库集群已经全部运行在阿里云上。”阿里云数据库事业部解决方案资深专家李圣陶也提到。
面向政企,阿里云混合云的新一代运维致力于解决应用在混合云复杂场景下高效运维问题,提升业务内部安全风险的能力,让生产风险看得见、摸得着、管得了、控得住,让客户放心用云;建立以应用为中心的企业数字化运行管理解决方案,实现企业数字化可体现,管理可决策,治理可执行,让客户愿意用云并用好云。
随着数字化逐渐步入深水区,释放数字活力、发挥数字经济新优势已成为时代使命,全面提高数字化水平,重构企业核心竞争力也已成为企业的必修课。会上,“2021中国数字化发展创新奖”获奖名单正式公布。
“2021中国数字化发展创新奖”旨在表彰在过去一年里,在数字化转型升级做出创新贡献的企业,它们是数字化发展的优秀案例,用榜样力量为中国企业数字化转型升级照亮前路。
本奖项由来自多领域的数十位产学研专家从各个维度展开评审。以下为获奖名单:
2021数字化发展创新奖(排名不分先后)
本奖项旨在鼓励行业数字化的标杆企业。他们用数字化技术,重塑原有的管理理念、组织能力、经营模式和运营方法,为行业的数字化发展提供了参考路径。

天津银行股份有限公司
广东省农村信用社联合社
四川省农村信用社联合社
富滇银行股份有限公司
深圳市递四方信息科技有限公司
广州虎牙信息科技有限公司
广州小迈网络科技有限公司
物产中大数字科技有限公司
西安国际医学投资股份有限公司
完美世界(北京)软件科技发展有限公司
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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。