招商金控洪小源:傳統金融機構数字化轉型迫在眉睫|上市公司投資價值&投資基金雙峰會

12月28日,在中國工業合作協會、濟安金信、鈦媒體聯合舉辦的2022年中國上市公司投資價值峰會暨中國投資基金群星峰會上,招商金控總經理洪小源因疫情原因未能到場,專門交代由招商局創投總經理呂克儉先生代為宣讀題為《数字化實踐及前景》演講稿。洪小源表示,面對互聯網金融對傳統金融的衝擊,傳統金融機構数字化轉型已迫在眉睫。

在談到對数字化的認知時,洪小源表示,金融業的本質是經營風險,風險的虛擬載體是數據,通過數據能夠識別風險、度量風險和管理風險。作為較早普及計算機的行業,金融業本身有着較好的数字化轉型基礎,僅次於互聯網、通信等数字原生行業,處在数字化變革前沿。

作為國務院國資委體系內首家央企金控公司,招商金控是如何開展数字化轉型實踐的呢?洪小源分享了兩點經驗:一是構建多層次、多主體創新架構,推動業務驅動的自主数字化創新;二是搭建IT集中服務和創新平台,促進数字化能力整合和技術創新。

“数字經濟正在成為重組全球要素資源、重塑全球經濟結構、改變全球競爭格局的關鍵力量。數據也將逐步成為重要的戰略資源。”洪小源認為,后疫情時代,積極擁抱数字化,積極踐行ESG理念,探尋可持續發展之路,將是企業成功走向未來的必然之選。

以下為洪小源演講稿內容,略經鈦媒體App整理編輯:

感謝大會主辦方的邀請。下面我就招商金控在数字化方面的實踐和思考與大家分享四點。

一、招商金控介紹

150年前的1872年,招商局以航運起家,跨越三個世紀,為中國近現代化進程作出諸多貢獻,創造諸多“民族第一”。今年8月31日,招商局金融控股有限公司獲批設立,成為國務院國資委體系內首家央企金控,也是粵港澳大灣區首家金控。

藉助中國金融改革紅利,招商局金融板塊實現在銀行、券商、資產管理、保險、多種金融等領域的業務布局。截至2022年上半年,招商局金融業務總資產規模10.4萬億元,管理資產規模(AUM)超19萬億元。

招商局金融科技覆蓋金控科技、銀行科技、保險科技、資管科技等金融行業場景,超前布局人工智能、大數據、雲計算、區塊鏈等技術研發與應用。2021年招商局金融板塊合計科技投入超150億元,科技人員超1.1萬人,累計申請發明專利超300項。

二、對数字化的認知

金融業的本質是經營風險,風險的虛擬載體是數據,通過數據能夠識別風險、度量風險和管理風險。金融行業也是較早普及計算機的行業,有着較好的数字化轉型基礎。根據信通院發布的企業IT数字化能力和運營效果成熟度模型(IOMM),金融行業是数字原生程度和数字化應用水平較高的行業,僅次於互聯網、通信等数字原生行業,處在数字化變革前沿。

一直以來,招商局集團把創新驅動作為企業發展的核心戰略之一,金融科技是決定金融板塊長遠可持續發展的重要因素。2012年,招商金控提出“風險、資本、人力資源、IT、流程、理想模式、協同”七大管理維度,把IT視為推動成員企業做強、做優、做出特色的重要抓手。2017年全面評估金融板塊整體数字化水平,深入研究國內外金融科技理想模式。當時正值互聯網平台蓬勃發展,我們發現,互聯網金融科技平台通過数字化手段顛覆了傳統金融服務形式,短時間內積聚大量客戶,對存款理財、零售貸款、信用卡等傳統金融業務造成巨大衝擊。2016年支付寶用戶規模快速增長到4.5億,借唄上線10個月放款規模就已經超越招行的小微貸款餘額,傳統金融機構数字化轉型迫在眉睫。

三、招商金控数字化實踐

招商金控積極開展数字化轉型實踐,一是構建多層次、多主體創新架構,推動業務驅動的自主数字化創新。(600036.SH)在1995年率先推出“一卡通”、1997年推出“一網通”、2002年推出個人信用卡,数字化基礎相對較好。

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為應對科技帶來的顛覆性風險,2017年,我們推動招行董事會設立專項基金,將稅前利潤的1%投入科技創新,在薪酬考核中剔除。此後,不斷提升創新投入比例,在2019年將“每年投入金融科技的整體預算額度原則上不低於上一年度營業收入(集團口徑)的3.5%”要求寫入公司章程。2021年,信息科技投入達132.91億元,同比增長11.58%,占營收4.37%,佔比在13家國有及股份制上市銀行中最高。截至2022年6月,App累計用戶數1.78億戶,掌上生活App累計用戶數1.32億戶。

此外,為構建多層次科技創新體系,招商金控在集團內率先推動所有成員企業配備首席数字官;建立創新容錯機制,推動成員企業以創新基金、創新資本投資等方式加快金融科技創新;通過招商創投雙GP和生態基金,推動實業板塊科技創新。

二是搭建IT集中服務和創新平台,促進数字化能力整合和技術創新。2017年對標平安發現,金控的價值體現在綜合金融服務和不同金融業務之間的交叉引流,一支金控層面的科技隊伍不可或缺。

2018年,我們發起設立招商金科,打造服務招商仁和人壽、金控和集團的科技創新平台:支持金控搭建数字化平台,覆蓋C(客3戶)、R(風險)、H(人力資源)和K(知識管理)四大領域,整合近1200萬個人用戶數據,在合規前提下實現客戶引流;承建招商雲、招商隨行、大數據湖、招商智腦等数字底座,成為集團数字化轉型與創新的重要支撐;此外,探索数字化能力對外輸出,為中國人民銀行搭建金控監管系統,創新形成“監管-金控-金融機構”三層架構(R-H-M)。

經過四年發展,招商金科已成長為一支人員規模近450人的数字化團隊,其中研發人員佔比高達92%,平均年齡31歲,累計已受理髮明專利超240件(知識產權總受理數372件)。

四、数字化的前景展望

后疫情時代,数字經濟正在成為重組全球要素資源、重塑全球經濟結構、改變全球競爭格局的關鍵力量。根據信通院披露,2021年我國数字經濟規模達到45.5萬億元,佔GDP比重達39.8%,数字經濟在國民經濟中的地位日漸穩固、支撐作用更加明顯。習近平總書記在黨的二十大報告中強調:“加快發展数字經濟,促進数字經濟和實體經濟深度融合,打造具有國際競爭力的数字產業集群。”

國務院印發的《“十四五”数字經濟發展規劃》明確提出要加快企業数字化轉型升級,我國企業將迎來實現数字化轉型、提升產業競爭力的機遇期,数字化轉型4也成為企業關乎生存與可持續發展的“必修課”。以雲計算、大數據、人工智能等為代表的新一代信息技術發展迅猛,成為驅動企業数字化轉型的關鍵要素和基礎設施。企業亟須通過深化應用数字技術,打造敏捷、韌性、創新的数字化能力,重構傳統業務流程和價值鏈,推動實現全要素、全鏈條、全層級的数字化轉型。

與此同時,數據將逐步成為重要的戰略資源。黨的十九屆四中全會首次將“數據”增列為一種生產要素,這標志著以數據為關鍵要素的数字經濟進入新時代。

數據資產管理是釋放數據要素價值的基礎和前提,是数字經濟的核心,也是企業的核心競爭力。未來企業需要持續推動數據要素的價值釋放,全面提升數據管理能力,通過安全合規獲取高質量數據、加強非結構化數據利用、提升數據分析模型性能等手段充分挖掘數據價值,進一步提高數據治理水平。同時,強化數據安全治理,防範數據安全風險。

面對数字化浪潮,招商金控將積極響應中央號召,爭當央企数字化轉型排頭兵,在管理模式、隊伍建設、技術架構、數據治理、業務經營、風控管理等方面進一步加大研發投入,加強数字化建設。

数字經濟邁入歷史新階段,將迎來更廣闊的發展空間。基於分佈式、雲原生、邊緣計算、區塊鏈等眾多具有Web3.0時代特點的新技術範式將重塑企業的發展方向,ESG則為企業提供了更好應對一系列風險和挑戰的行動框架。

伴隨這場数字化轉型的趨勢化浪潮,不管是實業企業還是金融機構都將面臨商業模式和價值鏈的衝擊。因此,積極擁抱数字化,夯實数字化基礎,積極踐行ESG理念,以科技賦能ESG實踐,探尋可持續發展之路,將是企業成功走向未來的必然之選。只有持之以恆地投入和堅定不移地推進数字化轉型,企業方可在数字化浪潮中踏浪前行,在百年未有之變局中勇立潮頭。

我的發言到此結束。謝謝!(本文首發於鈦媒體APP)

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微軟雲涅槃啟示錄:阿里雲們何時能恢復增長?

“不要被人家奚落兩句,說你這個雲是不是被華為給超過了,你(掉到)老三了(你就忍不住),無所謂,我們不着急!”

兩周前的內部員工大會上,小馬哥這席“批評”CSIG的發言,讓市場看到騰訊雲“荒唐追求KPI,陷入虛假繁榮”的一面。

無獨有偶,阿里張勇也直接撤掉相關負責人,從集團一號位,親自下場帶隊。其對雲業務表現的態度,可見一斑。

過去,這兩家巨頭都對雲業務給予厚望,現在結果卻不如意,紛紛陷入一號位介入的情形。

坐不住的背後,是千瘡百孔的業務,是持續惡化的形勢,是斷崖式下滑的增速。

可以看到,2020Q3之後,騰訊雲的收入增速斷崖式下滑——從超60%,降到最新季度的4%。阿里雲的收入增速也是類似的趨勢。

而此時,海外的三大雲商,卻相對堅挺,微軟雲甚至加速增長。

這讓市場對國內雲業務的預期,產生“幻滅”——To C起家的中國互聯網巨頭,可能骨子里就不太理解To B產品。

那麼事實是什麼樣的呢?國內雲廠商目前在發力什麼?它們還有重拾增長的可能嗎?

為了回答這些問題,我們做了一些功課,先簡單梳理了一下,發現它們把“緊迫感”放在執行上了。

如下圖,國內雲廠商們在新一輪技術布局上,可謂緊鑼密鼓,步步貼緊新技術趨勢。

而這些,顯然不是隨意的經營行為。

事實上,復盤海外雲巨頭髮展史會發現,技術變革帶動增速起落是這個產業的底色。

可以看到,無論是發展最早的亞馬遜雲(AWS),還是短期內增長最快的微軟雲(Azure),都反覆受到技術變革的衝擊。

尤其在復盤微軟雲過程中,了解到其2018年前後曾遭遇收入增速低谷,增速持續4個季度下滑(要知道當時是行業紅利期)。

受此影響,資本市場的上漲勢頭被按住,拐頭向下回撤幅度達20%左右。

但經過技術變革后,其收入增速觸底反彈,持續領先於同行。股價也一路上揚,截至2020年疫情前,上漲幅度達80%。

阿里雲、騰訊雲們,和微軟雲相比情況雖有差異:

·阿里雲們目前正處於海外雲計算市場曾經歷過的第一階段——公有雲在各行各業第一次高速滲透。

·彼時的微軟雲,處於雲計算市場發展的第三階段——多雲趨勢崛起時期。

但作為同一行業標的,當年的經歷,對投資者對未來能否重拾增長的理解,有極大借鑒意義。

因此,本文復盤微軟雲如何探底及重拾增長的過程,以探尋國內雲廠商增速拐點的關鍵要素。

“自上而下”的To B產品理念,讓微軟雲的辛勤被摘“桃子”

一直以來,在大眾認知里,雲計算是“燒錢不眨眼”的行當——數據显示,單個谷歌雲計算區域的造價為3-6億美元,這決定了其往往是巨頭的遊戲。

大型機時代,有着前期資本和技術積累的IBM,依靠得天獨厚的先發優勢,壟斷了全球市場四分之三的大型計算機市場份額。

到了硬件虛擬化技術時代,有魄力引領變革的還是大公司。

靠大型機成長為“藍色巨人”的IBM,徵召六萬多名新員工,創建五座新工廠,世紀豪賭研發出“實現全硬件虛擬化”的System/360。

在此基礎,芯片巨頭英特爾花費18個月(此前的研發周期往往不到半年),在8080處理器基礎上研發出新一代處理器8086,開啟了X86處理器的壟斷歷史。

此後,“IBM+英特爾+微軟”奠定了PC兼容機時代的標準。

傳導到應用端,有着大量基礎設施積累的亞馬遜雲,不斷演進虛擬化技術,將業務擴展到金融、能源等行業;微軟憑藉龐大的B端客戶基礎,將WindowsServer發揚光大。

然而,進入操作系統虛擬化技術變革,也就是容器時代,這一模式被打破。

可以看到,該時期引領市場的前沿項目,都源於新興公司。

甚至,微軟、 Amazon 、谷歌等一眾巨頭都低下頭顱,向這些企業“折腰”。

多方渠道透露,微軟在2016年為收購規模僅200多人的Docker,調動了40億美元資金,但被Docker拒絕。

而據《InfoWorld》雜誌報道,谷歌曾討論過將後來風靡的開源項目——Kubernetes(下稱“K8s”)捐給Docker,讓其管理運營。當然,Docker領導層也並未擁抱。

那麼,為何一夕之間形勢大逆轉呢?這和巨頭們被“摘了桃子”有關。

可以看到,雲計算髮展的前兩個階段——大型機/單機時代、硬件虛擬化時代,核心矛盾在於如何吸引中大型企業,提高上雲滲透率。

為此,巨頭們的布局重心,始終圍繞技術設施和底層架構建設,以盡可能解決傳輸速率和數據安全問題。

到了容器化時代,這種慣性延續,甚至投入力度更大。

一方面,如下圖,2017年開始,北美雲廠商的資本支出總和持續提振,帶動全球數據中心數量高速增長。

另一方面,迫於上一輪摩爾定律失效的危機,巨頭追逐新的AI&邊緣技術等發展,一定程度切中容器部署方面的趨勢,讓落地可能性大大提升。

如此不斷基建過程中,巨頭們形成了“自上而下”的To B產品理念。然而容器技術的革新,催化的實際是“自下而上”的理念,具體通過微服務等實現。

 這舉例理解起來就是,同樣是在某寶開網店,“自上而下”模式里,網店以用戶管理和訂單管理兩個目標出發,提供註冊登錄功能、商品展示、下單等一系列次級服務。

當然,這滿足了基本功能需求,但針對特殊或突發情況,比如雙十一等大促營銷活動,沒有細緻化處理能力。

而“自下而上”模式,是以各項服務出發,向上總結框架——如根據移動端和網頁端不同的數據,實施更有針對性的促銷方案,然後將所有方案整合成一套系統的方法論,重複使用,使用者的便利性大大增加。

 當然,“自下而上”模式的運行,是需要先決條件的:一個是架構在基礎設施和技術的完善搭建上;另一個是,通過開源生態,簡化開發者應用,將更多精力放在微服務進化上。

前者來說,巨頭和新興公司在同一起跑線——新興公司站在巨人肩膀,不用自己種桃。而這決定了,在第二個先決條件上,體量更輕的新興公司能率先起跳。

2013年,Docker之父Solomon Hikes宣布了一項驚人之舉,把保密的源代碼開放給所有人,大家一起參與共享源代碼和意見。

開源后的Docker成了當紅炸子雞,截止2017年,Docker在GitHub(開源社區,可類比遊戲社區Steam)上的下載量超過80億人次。

也由此,後端開發者走向了聚光燈。比如,大神級別容器技術Cgroups和Namespace,2014年、2015年頻繁入選各大技術會議分享議題。

而直到這時,巨頭才從跑馬圈地中抽離出來,正視開源對容器生態的影響力。

具體來說,行業地位不顯的谷歌雲(GCP),積極擁抱開源,牽頭聯合紅帽、Docker、VMware等多家公司和組織成立了雲原生計算基金會(CNCF),捐出自己的開源項目K8s。

霸主亞馬遜雲作風強悍,自己不創建產品,卻要求託管在平台上的第三方必須開源,然後修改人家的開源項目,再打包賣出去。

微軟雲經歷長達十多年的封鎖后,在新CEO納德拉高喊“微軟愛 Linux”時,在容器編排方面(如Docker、K8s)已失了先機,只能退而求其次:

·一邊和Mesosphere合作,回到底層架構,推出容器服務ACS;

·另一邊,仿照開源社區GitHub,加碼發展CodePlex,試圖吸引開發人員託管第三方開源項目。

而從結果上看,各巨頭出現了較大分化。

可以看到,谷歌雲吃到了不小的紅利——據Sysdig 2021年報告,至少75%的用戶使用K8s。也就是說,K8s發展至今,成為容器編排領域事實上的標準。

AWS的“騷操作”,引發輿論震動以及相關創業公司的不滿,開發者大量逃離,口碑崩塌。

而微軟雲來說,容器技術方面囿於跨平台的兼容問題,並不得開發者喜歡。

開源社區上,受先發者GitHub的虹吸,截止2016年2月,CodePlex上的開源項目不到350個,2017年徹底關閉。

沒有贏得開發者群體,已然很被動,更致命的是,容器技術進化以及開源風潮,引發了多雲趨勢變革。

簡單理解就是,容器可以提供統一的分發方式,而K8s進一步統一了容器編排標準,這樣一來,從小企業到AWS或微軟等大巨頭,都可以提供類似的產品,使得上雲企業的選擇變得多樣化。

進一步引申來說,相當於裝修工程,以前是一個包工頭包所有,現在是設計公司、硬裝、軟裝各司其職。(cue小馬哥批評雲業務高管,追求數據表面繁榮,去干總包)

而基於多雲的優勢(如下圖),據RightScale調研,2018年有81%的企業採用多雲策略,2019年比重增長到88%。

多雲的普遍化,一定程度擠佔了第二階段的混合雲市場(公有雲+私有雲),畢竟包工頭很難再拿到一條龍訂單。這自然衝擊相關企業,尤其是以混合雲為基本盤的微軟。

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比如,微軟雲的辦公軟件大客戶Verizon被谷歌雲搶走;而客戶西雅圖海鷹的大部分數據訂單,也被AWS搶走。

這反映在數據上,可以看到,從2018Q1開始,谷歌雲收入增速提振明顯。與之相反,微軟雲收入增速一路下滑。

總的來說,微軟雲由於在基建競賽(加碼公有雲和混合雲發展)中被牽扯太多精力,導致無論是容器編排層面,還是開源生態層面,都未能掌握先發優勢,進而在多雲趨勢中喪失主動權,拖累業績陷入低谷。

事實上,目前阿里雲、騰訊雲們遇到的問題也是類似——客戶結構變化。

原有的互聯網大客戶需求疲軟,而正處於“上雲”高速滲透期的國有企業等,更傾向於國資背景的聯通雲、移動雲、天翼雲等,“青黃不接”下,阿里雲、騰訊雲們的業務表現不佳。

然而,在摩爾定律驅使下,無論目前的國內雲廠商,還是當年的微軟,大象轉身往往才意味着生機。

all in開源生態,釜底抽薪搶奪開發者

“開源對於微軟具有破壞性,開源軟件設計師是市場上一支強大的力量。”

這是陷入低谷后的一場戰略決策會議上,微軟首席軟件架構師雷·奧齊對開發者資源重要性的闡釋。

而對開發者虎視眈眈的,不止微軟。

早在2013年,Google就通過I/O大會大轉身——不再以推硬件產品為主,而是把更多精力放在介紹開發者工具和服務上。

為此,谷歌加碼發展代碼託管平台Google Code,但同樣被GitHub打敗,於2016年關停。

結合上述微軟CodePlex社區的遭遇,這意味着微軟雲和谷歌雲在匯聚開發者資源上,一定程度處於同一起跑線。而關於開發者的爭奪,成為後容器時代競爭的關鍵。

谷歌搶先一步,2017年投資2000萬美元,將開源社區GitLab(GitHub競爭對手)拉入陣營。

接着其又和微軟相繼接觸GitHub,談判收購事宜。最終,微軟以75億美元高價“俘獲”GitHub的芳心,讓谷歌出局。

但可以看到,谷歌仍然從中吃到了不少“蛋糕”

GitHub被收購前後,GitLab進行了一波神操作:自己網站上掛了一個遷移工具,搶GitHub的開發者。據報道,當時拋棄GitHub轉投GitLab的用戶比之前增長了10倍。

GitLab能突擊“偷塔”,源於開發者的擔憂,用谷歌CEO戴安妮·格林的話說:微軟花了75億美元后,可能很難做到讓GitHub保持中立。

面對如此挑釁,微軟高管針鋒相對地表示:“我想說,那就等着看吧,因為我們會證明的。”

當然,放狠話是說服不了市場的,大家更關心的是結果。

收購后,微軟做的第一件事,是將原本打算幾個月後開源的重要資源.NET項目(相當於蘋果電腦的Mac OS X系統),放在Github上公開原始碼,以支持Github建立更健全的開發者社群。

這在一招之內,就平息了市場的大部分質疑。

如一位開發者說道,“.NET開源將意味着它會支持Windows、Linux以及Mac,由此一來,我們能面向更多客戶。”

反映在數據上,.NET開源后在 GitHub上的月活增長達到15%,摺合每月新增45萬人。

不僅用自己的“殺手鐧”貼補,微軟雲還持續收購工具供應商以及提供免費私有庫,提高開發者的可用性,進一步擴大了GitHub的開放程度。

除了開放環境的創造,可以看到,以往開發者在GitHub上,只能通過公開託管自己的項目代碼庫,向潛在僱主推銷自己。

而微軟接入后,GitHub 推出了打賞功能——開通第一年,相關開發者就可以獲得最高5000美元的打賞,且GitHub不收取任何中間費用。

也就是說,GitHub從物質層面擴寬了開發者變現路徑,這一定程度將吸引更多大佬工程師。

不過,對技術類社區來說,強化社區環境只是一方面,更核心的矛盾是技術層面對開發者的誘惑力。

比如,輕技術(遊戲類)社區TapTap,每年都會召開年度開發者沙龍,分享前沿技術及研發經驗——2021年分享了最新TDS產品,提供在開發、測試等全生命周期中可直接使用的底層工具。

就這一塊來說,微軟雲在Azure架構之上,不斷擴充AI、邊緣等前沿技術的邊界:

以Azure IoT Edge為例,其針對物聯網及邊緣認證問題、大規模部署的安全性問題,開展了Azure認證、深入集成了設備調配服務等。

如此技術加成下,Azure IoT Edge開源后,相比普通的開源軟件,可以幫助開發者更靈活地控制自己的邊緣解決方案,處理運行以及調試問題。

不過,這些前沿技術要想真正深入到應用層面,還是得靠容器化。

打個比方來理解,你花大價錢,辛苦一年在工作地蓋了一棟別墅。住了一段時間之後,工作調動去了別的城市。但別墅搬不過去,還要重新建房。你可能會幻想有一種魔法,直接把別墅複製一份帶走,然後拎包入住。

而容器化就是這種魔法——可以把別墅鏡像,搭建一次,隨意搬遷,到處能用。

回到微軟雲,以Azure認知服務為例,其首批推了5個API:關鍵詞抽取、語言監測、感情色彩分析組成的文本分析容器,臉部識別容器以及文本識別容器。

有了這些容器化支持,用戶無需將內容發送到雲端,就能在本地完成臉部識別、文本識別等操作。

由此一來,開發者即便沒系統學過相關知識,也可以將上述AI功能融入自己開發的應用程序,並從不同端口靈活遷移。

這讓其很受開發者青睞,截止2018年底,有超過120萬開發者使用微軟的Azure認知服務,建立了大規模的智能應用。

基於此,微軟雲持續加大對K8s、Docker等容器服務的布局。

同時,不斷在GitHub上開源這些前沿技術及容器工具。數據显示,2018年底,GitHub上的頂尖開源系統項目中,微軟貢獻佔據第一。

總的來說,強化社區環境疊加前沿技術引領下,GitHub的生態被進一步盤活。

數據显示,被微軟收購半年後,GitHub上的代碼倉庫託管,增加到1億個,提交人次超過11億,開發人員達到3100萬。而截止2022Q3,GitHub開發者人員數量突破9000萬。

基於此,大象有了轉身的空間基礎——從不被開發者信任,到成為開發者在開源領域的優先選擇。

但要真正落地到產品層面,還需要具體架構部署的承接。這一步,自然是微軟雲的Azure“近水樓台先得月”。

可以看到,通過將GitHub、Visual Studio和Azure彙集在一起,開發者可以在平台間自由跳轉。GitHub用戶能靈活訪問Azure雲工具,享受代碼託管、開源協作、環境部署等全家桶服務。

更重要的是,Azure可以藉此導流GitHub上的開發者,提高利用率和生產率。

比如,微軟高管說道:“以往GitHub一直在自己的數據中心運行,並沒有部署到公共雲上,現在GitHub的很多新功能都在使用我們的公共雲。”

部署並從Azure產出的應用逐漸多樣化,這顯然對上雲企業吸引力很大。

微軟2019Q2電話會議提到:我們正在贏得各行各業的新客戶,從終端用戶藍多湖、澳大利亞國家銀行、約翰霍普金斯醫學,到服務商思傑、SAS和Workday等。

除了常規客戶,微軟還擊敗谷歌、甲骨文、IBM 以及亞馬遜,拿到了美軍為期10年價值100億美元的JEDI超級訂單(在服務兩年後,被中止)。

由此一來,2019年之後,在北美大客戶進一步高速滲透趨勢里,微軟雲的份額增長幅度處於首位。

 業務層面好轉,拉動微軟雲的收入,從四個季度的增速低谷中拐頭向上,重拾增長。

總的來說,構建開源生態,起底開發者資源以及加碼技術建設,並通過Azure集成落地,微軟雲爬出收入增速“下墜”泥潭,重拾增長。

換言之,這種“釜底抽薪”式的觸底增長,很大程度上源於海外雲計算數十年來的不斷進化變革,所形成的足夠基建及技術沉澱。畢竟開發者選擇GitHub還是Gitlab,歸根結底看的是誰能提供更先進的底層技術和架構。

引申到國內的雲計算市場,要想在之後的階段重寫類似的故事,核心矛盾或許在於如何提前建立技術底。

目前來看,國內雲計算巨頭們也很清楚這一痛點。《》一文論述過,2021年,雲廠商的組織架構呈現“銷售派”讓位“技術派”,同時上述說過,大家也都在加碼技術。

當然,技術積累從不是一蹴而就的,這需要時間和耐心。

小結

2014年,喊出“微軟愛Linux”的納德拉,用“如果不這麼做,那基本就等於自絕於客戶。”來形容不開源的威脅程度。

事實證明,這絕非危言聳聽。

復盤過後,我們清晰地知道巨頭惡戰、客戶趨勢轉變,並非導致微軟雲增速低谷的根本原因。實質上不同於微軟以往的業務,雲計算是一個需要絕對開放的領域,任何抗拒開源的企業,都不免遭到反噬,在開源上落後的微軟雲,自然也不例外。

在納德拉“雲為先”戰略側重下,通過all in開源生態,打贏后容器時代開發者爭奪戰,徹底從一家專有軟件公司變成一個開源軟件公司,微軟雲才重拾增長。

映射到國內雲計算現狀,市場只看到了所謂的國家隊崛起,擠占阿里雲們的份額。但比起買量搶增長,雲計算廠商更迫切的核心矛盾在於:如何打好技術底。

而小馬哥兩周前員工大會上的深刻反省之言——留給某些業務的時間不多了,不要再跟我說買量的事,以及阿里雲“back to basis”技術轉向,或一定程度釋放出轉身信號。

跨越認知峽谷,國內雲計算的下半場,亟待開始。

https://www.tmtpost.com/6367066.html

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智能製造賦能企業發展,嘉麟傑榮獲“数字化創新實踐獎”

近日,由金融界主辦的2022年領航中國“金智獎”年度評選頒獎盛典在北京隆重舉行。上海嘉麟傑紡織品股份有限公司(以下簡稱:嘉麟傑)憑藉出色的業績表現和智能化生產優勢,榮獲“2022年度数字化創新實踐獎”。 

據了解,本屆評選聚焦品牌、產品、服務、創新、營銷等多維度進行分析調研,考察業務發展、誠信合規及社會責任等多個方面,旨在挖掘正處於發展上升期且潛力巨大的企業。

近期,工業和信息化部、商務部等五部門聯合印發《数字化助力消費品工業“三品”行動方案(2022-2025年)》,在紡織服裝、家用電器、食品醫藥、消費电子等行業培育200家智能製造示範工廠,打造200家百億規模知名品牌。

對此,中國紡織工業聯合會會長孫瑞哲表示,《方案》的出台為紡織行業在新時期更好踐行新發展理念,融入新發展格局,實現科技、時尚、綠色高質量發展帶來新機遇。

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智能製造化是紡織服裝產業轉型創新的重要方向之一,嘉麟傑不斷提高產能利用率,降本增效,通過数字化轉型從容應對多變的市場和客戶需求,努力以品質升級開拓發展空間。

公司深耕智能化建設和探索,以期實現自動化、数字化、可視化、系統化、標準化管理,已建立智能生產管控體系、面向客戶的智能服務體系、智能化物流倉儲系統、產品質量追溯系統四大信息化集成體系,探索智能化建設可行路徑,推動質量變革及效率變革。

目前,嘉麟傑在產品研發、生產、運輸、銷售為一體的產業鏈模式上建立信息共享機制,形成高效的信息智能化管理模式。公司還與主要客戶共享信息系統,實現深度合作和相互依存的戰略關係,成為全球首家採用該類系統的成衣供應商。

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堆高機,又稱叉架起貨機或叉式起重車,香港稱為鏟車,中國大陸稱為叉車,台灣國語稱為堆高機,台語俗稱豬哥(ti-ko),是指工廠、倉儲等地方對成件托盤貨物進行裝卸、堆垛和短距離運輸作業的各種輪式搬運車輛。國際標準化組織ISO/TC110稱為工業車輛。堆高機的發展於1920年代,今天在生產和倉儲運營過程中它已成為不可或缺的設備。

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臺灣第一家AI獨角獸正式在日本股市掛牌,Appier將瞄準企業自建顧客數據和AI人才短缺帶來的SaaS需求_工業用機械手臂,無線充電裝置

臺灣第一家AI獨角獸新創Appier(沛星互動科技)於3月30日在日本東京證交所Mothers創業板正式掛牌上市,第一天收盤股價1,900日圓,整體股價總值達到約1,897億日圓,相當於臺幣489億元。Appier全球多國設有17個據點,最近開始在歐洲有營收,今年產品目標是要整合旗下四大行銷AI服務到單一介面中。

Appier執行長暨共同創辦人游直翰曾參與Google無人車之父Sebastian Thrun的無人車研究計畫,後來轉而將自己擅長的AI技術運用到行銷領域,在2012年創立了Appier,是很早就開始用AI技術提供SaaS服務的AI公司。後來,AI四大巨頭2015年開源釋出AI技術後,才掀起AI產業化的浪潮。他們也很早就開始經營國際市場,創立才3年,就在亞洲11個城市設有據點,當時被紅杉資本譽為,他們是亞洲少數具有世界級大資料分析術的研發團隊。

如今Appier在全球有17個據點,主力市場是東北亞如日本、韓國等,以游直翰透露,在歐、美市場,已經開始有營收,全球員工人數超過500人,日本、印度都有研發團隊,游直翰笑著說,現在管理課題是跨時區團隊的溝通。前Google臺灣董事總經理簡立峰曾指出,像Appier這些臺灣新創就是未來數位大航海時代的新艦隊。因為「新創是數位原生代的企業,可以用這種方法連結全世界的人才。」

Appier早期AI產品是透過演算法來追蹤電腦、平板和手機等不同類型裝置的跨螢使用者行為分析,來提供廣告投放預測,到現在發展出了四大AI行銷產品線,涵蓋了行銷漏斗策略的四個階段,包括了用戶獲取、用戶多通路互動、透過AI預測購買意圖轉換用戶,到透過自動化ML來建立用戶輪廓的資料科學平臺。Appier目前主要技術發展重心以少量數據訓練和遷移學習為主的深度學習應用。今年產品策略是整合四大產品,從現有資料流互相串接方式,進一步可以讓顧客在單一平臺介面中檢視。

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採取SaaS服務模式的Appier,目前有800多家企業用戶,每天線上運作的顧客AI模型超過3,000個,這些AI模型每天用來預測各種顧客行為的推論次數近290億次。因為採取SaaS模式,四大產品平臺的資料流也能彼此相互拋轉,透過模型預測後蒐集到的用戶數據又能用於自動建模之用,游直翰透露,每年既有用戶的用量成長率高達18%,再加上新顧客,這樣的正循環是Appier成長的關鍵。

隨著隱私議題越來越受到重要,網路巨頭開始管制瀏覽器上任意第三方Cookies追蹤機制,游直翰指出,獲得顧客同意後的行為數據蒐集將成為重點,企業會越來越重視自己來蒐集和累積顧客資料,再加上大量AI人才短缺,都會帶動SaaS服務的需求。

Appier是繼趨勢科技在2000年日本東京證交所掛牌交易後,數十年來,第二家同樣在日本東京證交所掛牌的臺灣軟體公司。游直翰直言,在日本上市的原因,除了因為Appier的顧客以日本企業居多之外,他指出,日本資本市場更看重SaaS服務和軟體公司的價值。

 

https://www.ithome.com.tw/news/143545

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示波器的頻寬定義為訊號衰減3dB時的訊號頻率。若一台示波器頻寬不夠會導致看到的訊號失真,測試不準確。頻寬指標主要體現在衰減器與放大器的指標。即時取樣率體現出示波器的ADC的指標。取樣率通常要大於等於頻寬的4倍。

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vSphere 7.0發布更新,提升Nvidia GPU與AMD加密支援

去年3月,VMware宣布推出伺服器虛擬化平臺vSphere的7.0版,4月正式推出,時隔半年,他們在全球用戶大會VMworld大會前夕,發表版,10月正式推出。而到了今年3月9日,vSphere 7.0後繼更新版本Update 2也登場,已經開放下載。
 

強化Nvidia GPU多執行個體技術,以及GPU直接I/O技術的支援

vSphere這一版最大賣點,是更完整支援Nvidia去年發表的Ampere架構GPU,也就是,而能執行高階的機器學習訓練、推論工作負載。除此之外,vSphere 7.0 Update 2也支援,改善了GPU共享與使用率,能讓更多使用者共用GPU運算週期;此外,對於搭配Nvidia vGPU的虛擬機器,如今的vSphere也能對其執行線上遷移(vMotion)的功能,讓這類型虛擬機器在不中斷執行的狀態下,可以搬移到另一臺ESXi主機上繼續執行;而基於vMotion而成的分散式資源排程(DRS),也跟著受惠,因此,企業現在也能將那些搭配vGPU的虛擬機器,自動放置到運算資源較充裕的主機上,避免產生效能瓶頸。

對於內建MIG的Nvidia A100,在vSphere 7 Update 2環境之下的虛擬機器,究竟提供了哪些具體支援?VMware表示,目前可提供兩種vGPU模式,一是傳統的分時切割處理(time-sliced),運算工作是序列進行的,一是由MIG支撐的作法,也就是直通式I/O(DirectPath I/O),運作工作是平行處理的,而這兩種vGPU模式都支援vMotion與DRS,適用於這類將虛擬機器線上遷移至其他伺服器的配置。

以傳統的分時切割處理模式而言,在虛擬機器共享GPU時,並不會提供嚴格、硬體層級的隔離,而是進行工作排程,將運算負擔配置到GPU的串流複合處理器(streaming multiprocessors,SMs),而且分配的方式是用戶可存取的演算法,像是公平共享(fair-share)、平等共享(equal share)、竭盡全力(best effort),此時,GPU的所有核心都會被使用到,而同樣地,所有硬體的路徑,從快取到cross-bar、GPU顯示緩衝記憶體之間,都會被用到。

在這種模式下,企業可以在vSphere Client使用Nvdia Grid vGPU Profile的設定組態項目(依照顯示緩衝記憶體容量而區分多種選項,例如,grid_a100-5C,「5C」是將5GB顯示緩衝記憶體配置給虛擬機器)。

至於vSphere 7.0 Update 2新支援的MIG模式,能針對串流複合處理器、顯示緩衝記憶體,以及多種硬體路徑,提供專屬的硬體配置。這些硬體項目與相關的硬體路徑,都可以在虛擬機器的層級,做到嚴格隔離。一旦在伺服器端啟用所安裝的Nvidia A100 GPU的MIG,隨後系統管理者即可在vSphere管理介面選擇MIG支援的vGPU Profile,以A100而言,可切割成7個運算單位(每個運算單位搭配14個SM)。因此,如果選擇grid-a100-7-40c這個組態,是指在單一虛擬機器可以使用A100的7個SM,以及40GB的GPU記憶體,當然,如此一來,這臺虛擬機器就完全佔用了A100 GPU,而無法分享給其他虛擬機器。

而在MIG模式之下的GPU分割與共享狀態下,對於機器學習推論這類不會完全佔用GPU運算容量的工作負載,以及反應低延遲、錯誤隔離等使用場景,也特別有助益。根據Nvidia的測試,若同樣面對自然語言的推論,若採用裸機A100 GPU的系統相比,基於A100 GPU所虛擬的vGPU並啟用MIG的系統,在效能表現上已經相當接近。

對於GPU裝置對GPU裝置之間的通訊,vSphere 7.0 Update 2現在可運用Nvidia既有的I/O直通技術GPUDirect,而能獲得更好的存取效能,因為VMware現在能在ESXi核心的PCIe匯流排層級,啟用位址轉換服務(Address Translation Services,ATS),以及存取控制服務(Access Control Services,ACS)。

關於ATS的應用,VMware表示,這是經由PCIe的作法來命名的位址轉換服務,可改善GPU與伺服器本機網路卡的之間的通訊。有了ATS,能在伺服器本機儲存每個PCIe裝置的虛擬與實體對應位址,可加速伺服器內部裝置之間的點對點(peer-to-peer)通訊,因此,也能因為不需經由中央處理器與主記憶體的關係,提升GPU傳送到網路卡之間的資料傳輸率,網路流量隨後也能傳送到另一臺伺服器的GPU,並且在遠端伺服器裡面依循同樣的ATS配置來加速傳輸。而基於這樣的功能,若企業在多臺伺服器使用GPUDirect RDMA技術,將可獲得更大的效能提升。

ATS能讓裝置的定址以更有效率的方式來進行,當中將會略過IOMMU處理,以便運用點對點的通訊模式,促使各個PCIe裝置在同樣的PCIe Bridge裡面進行溝通,可大大提升分散式應用系統的效能。根據Nvidia的測試,以Nvidia Mellanox RDMA相關技術結合vSphere vGPU的機制,若用於深度學習的工作負載橫向擴展到多個節點處理架構時,並搭配支援RDMA與ATS功能的Nvidia AI Enterprise軟體套件,即可得到近乎裸機的效能──因為在網路卡與GPU之間能更直接存取,獲得更大的存取頻寬,而不會受限於PCIe匯流排本身的速度。在這樣的環境之下,也代表資料科學家每天能反覆執行更多新的資料處理,以及重新訓練的作業。

值得注意的是,ATS的啟用,在實作上,也是由系統管理者在伺服器層級來進行操作,而且,GPU與網路卡都必須配置到同一臺虛擬機器,GPU的存取須設為穿透模式(Passthrough),而網路卡須內建SR-IOV這種可穿透至VM層級的虛擬功能。

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關於超高速網路介面的搭配,vSphere 7.0 Update 2也支援Nvidia旗下Mellanox的網路卡,像是ConnectX-6 EN系列(MT28908系列),以及ConnectX-6 Dx系列(MT2892系列)。

可搭配Nvidia即將發表的企業級AI軟體套件

在機器學習軟體平臺的搭配上,vSphere 7.0 Update 2也支援Nvidia同日發表的企業級AI工具與框架軟體套餐:AI Enterprise,這套解決方案所提供的軟體,是經由Nvidia的認證、調校與支援而成,而Nvidia為vSphere 7.0 Update 2提供了獨家認證,可建置在通過Nvidia認證的伺服器(Nvidia-Certified System),讓企業能藉由既有的伺服器虛擬化平臺,促成用於各個環節的AI解決方案,而非將AI專案執行在個別、不受集中控管的IT孤島。

支援AMD今年發表的第三代EPYC處理器,提供更強大的效能,並擴增虛擬化加密的應用

強化伺服器處理器平臺的效能,也是vSphere 7.0 Update 2的重點特色之一。VMware表示,若是搭配AMD EPYC處理器的伺服器,新版vSphere效能最高可提升3成。之所以如此,是因為ESXi更新了排程器(scheduler),能夠善用AMD處理器採用的非統一記憶體存取架構(NUMA),而能針對虛擬機器與容器的執行位置提供更理想的決定機制,這樣的CPU最佳化,也能讓用戶部署更多臺虛擬機器或容器。

在機密運算(Confidential Computing)的支援上,vSphere 7.0 Update 2也增加了Confidential Containers for vSphere Pods(Confidential vSphere Pod)的功能,可用在搭配AMD EPYC處理器的伺服器,所憑藉的是,可預防CPU暫存器將資訊洩漏到其他元件,像是Hypervisor,也能偵測針對CPU暫存器狀態的惡意修改,因此,可以防護基於容器的應用程式,提升整體安全性。

而所謂的Confidential vSphere Pod,能在vSphere with Tanzu環境的Supervisor Cluster上執行,這是運用硬體技術,促使虛擬機器作業系統使用的記憶體維持加密狀態的作法,可保護來自Hypervisor層級的非法存取。

 

 

對於傳統虛擬機器環境的保護,vSphere新版內含基本的金鑰管理伺服器功能,稱為Native Key Provider,可簡化加密與進階安全功能的啟用。除此之外,這一版vSphere也提供了VMware vCenter Server系統服務的FIPS驗證功能,以及更新的vSphere產品稽核指南,能讓用戶輕鬆符合法規遵循的要求,以及完成稽核程序。

產品資訊

VMware vSphere 7.0 Update 2
●原廠:VMware
●建議售價:廠商未提供
●硬體需求:雙核心處理器、8GB記憶體、32GB硬碟空間
●系統元件:ESXi、vCenter Server(身分認證服務Authentication Services、vCenter Server內建服務)
●單臺虛擬機器硬體最大組態:768顆虛擬核心、24TB記憶體、62TB虛擬硬碟容量、10張虛擬網卡、連接20個USB裝置、12TB持續性記憶體、64支NVDIMM、4張虛擬NVMe介面卡

【註:規格與價格由廠商提供,因時有異動,正確資訊請洽廠商】

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Waymo模擬測試自駕車事故反應,防碰撞能力比人類更好

為了驗證自駕車的安全性,Waymo設計了一套碰撞避免測試(Collision Avoidance Testing,CAT),來評估Waymo自駕車在突發狀況反應與減輕碰撞的能力,而,Waymo的碰撞避免能力優於NIEON。

NIEON是一個人類駕駛員的參照模型,設定上是一個細心、不會分心也不會疲勞的人類駕駛員,Waymo提到,因為人類司機時不時就會將視線從道路移開,因此NIEON模型其實代表了超越人類的效能水準,對Waymo自駕車提供比較的高基準。

由於司機在路上通常會遭遇突發狀況,不得不緊急煞車或是轉彎,以避免與其他用路人發生碰撞,像是闖紅燈或是突然變換車道的汽車等。而全自動系統需要在無人駕駛情況下,處理整個駕駛任務,因此自動駕駛的測試,要比輔助駕駛系統更加深入完整。

Waymo設計情境,結合虛擬、試車場和真實世界的駕駛測試,藉由使用所有駕駛資料、警察事故資料庫和行車記錄器中的撞車事故等碰撞資料,還有包括地理區域、駕駛條件和道路類型等營運資料,設計出測試場景。

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Waymo從2016年以來,在場景資料庫儲存了數百萬英里的路駕資料,以及數千起真實世界的人類碰撞事故,足以涵蓋所有種類的危險情況。Waymo提到,無論開車地點為何,常見的事故類型都很相似,他們的資料庫可以作為任何城市的基準。

研究人員以數種方法創建情境,像是在封閉的測試道路上設計情境,透過紀錄發生的經過,以便在模擬中重現,而且也能夠修改場景中參與者的位置和速度,調整出更需要緊急迴避,以避免碰撞的場景,同樣地,在道路測試中發現的任何危險情況,都可以利用相同的過程進行模擬。

透過模擬,Waymo可以在數小時內,評估自動駕駛最新版本在數千種場景的反應,而不需要歷經數月甚至是數年的測試。而測試結果發現,Waymo自動駕駛在可能造成嚴重傷害的情況,比NIEON反應更好,Waymo自動駕駛更能夠避免車禍以及受傷風險。

https://www.ithome.com.tw/news/154743

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提供96核心、16TB記憶體,IBM中階Power10伺服器上陣

繼2020年8月發表7奈米製程的Power10處理器,以及2021年9月推出首款配備此世代Power架構CPU的企業級伺服器:,今年7月IBM終於推出多款Power10伺服器,

當中包含鎖定中階應用的另一款企業級伺服器E1050,以及用於橫向擴展規模(scale-out)的3款伺服器機型:S1014、S1022、S1024,能建置在中小型企業與遠端、分支機構辦公室等環境,支援容量隨需升級(Capacity Upgrade on Demand,CuOD)的使用模式。

針對SAP軟體系統的應用,E1050針對2021年1月推出的RISE with SAP雲端解決方案,可提供4路系統的效能與多達16 TB記憶體的延展性,同時,還提供高階供應商的擴充選項,可在IBM Cloud雲端服務中搭配紅帽RHEL系統的Power虛擬伺服器(Power Systems Virtual Server),執行工作負載。

事實上,除了E1050,S1022、S1024也支援Power Private Cloud的運用方式——Power Private Cloud with Shared Utility Capacity pool,又被稱為Power Enterprise Pool(PEP)2.0,可採行共用伺服器資源池的模式,能在面臨尖峰負載時隨需運用,增加IT應變彈性。目前PEP 2.0支援3種Power伺服器機型組成的運算資源池:E980與E1080、E950與E1050,S922、S924、S1022、S1024。

基本上,若採用Power Private Cloud的服務,企業可以根據IBM每月測量到的伺服器資源用量來支付費用、開立發票,得到媲美公有雲服務的付費便利性,同時還能維持對重大應用系統與資料所在位置的控管。

  

單就E1050而言,這是一臺4U尺寸的4路機架伺服器,搭配的Power10處理器,屬於雙晶片模組(Dual-chip module,DCM),有12、18、24等3種核心數量的選擇。

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相較之下,去年發表的4節點4路伺服器E1080,搭配的Power10處理器,屬於單晶片模組(Single-chip module,SCM),核心數量有10、12、15等3種選擇,而E1050對應的前一代機種E950,搭配的Power9處理器同樣是單晶片模組,有6、8、10、11、12等5種核心數量的選擇。

而在記憶體的搭配上,E1050與E1080均支援DDR4-3200規格,但並非一般通用的雙列直插式記憶體模組(DIMM),而是4U高度的差異化雙列直插式記憶體模組(differential DIMM,DDIMM),能在安裝單顆處理器時,由於對應到16個記憶體插槽,此時可提供409 GB/s的記憶體頻寬(16 x 25.6 GB/s),若使用到4路組態時,記憶體頻寬可達到1,636 GB/s。

就單臺運算節點的記憶體容量配置而言,E1050與E1080均內建64個DDIMM插槽,若全部裝滿256 GB記憶體,將可提供16 TB容量。

相較之下,E950搭配的記憶體是DDR4-1666、遵循產業標準的DIMM模組,可提供128個DIMM插槽,若全部裝滿256 GB記憶體,能提供16 TB容量。

  

產品資訊

IBM Power E1050
●原廠:IBM
●建議售價:廠商未提供
●機箱架構與尺寸:4U
●處理器:2到4顆Power10(12、18、24顆核心)
●記憶體:64個DDR4插槽,最大容量為16 TB
●硬碟:10臺2.5吋U.2外形NVMe固態硬碟
●網路介面:4個GbE埠/4個GbE/10GbE埠/2個10/25GbE埠/2個100GbE埠
●擴充介面:11個全高半長PCIe(6個PCIe 4.0 x16或PCIe 5.0 x8,2個PCIe 5.0 x8,3個PCIe 4.0 x8)
●電源供應器:4臺2300瓦

【註:規格與價格由廠商提供,因時有異動,正確資訊請洽廠商】

https://www.ithome.com.tw/review/152211

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使用真空封口機常見問題?

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OpenAI發表新的嵌入模型,效能更好且比Davinci更便宜

OpenAI發表新的,該模型功能更強大成本更低,且使用起來也比較簡單,可取代了文字搜尋、文字相似性和程式碼搜尋等5個獨立模型,比起之前最強大的模型Davinci,價格更是便宜了99.8%。

官方解釋,嵌入是指將概念的數字表示轉換成數字序列,這使電腦能夠簡單理解概念之間的關係。從OpenAI的嵌入端點推出以來,許多應用程式都運用嵌入來進行個人化、推薦和搜尋內容。

新模型text-embedding-ada-002效能更強大,無論是在文字搜尋、程式碼搜尋還是語句相似性任務上,表現都優於舊的嵌入模型Davinci。

Text-embedding-ada-002在能力表現上也更一致,過去要分散5個獨立模型各別處理文字搜尋、文字相似性和程式碼等任務,現在統一合併使用text-embedding-ada-002就能夠完成,官方提到,text-embedding-ada-002的單一表示,在不同的文字搜尋、語句相似性和程式碼搜尋基準測試,都比過去的嵌入模型表現還要好。

市面十大品牌封口機!該如何選購?

市面上的封口機一般分為兩種:一種是要預熱的,一種是不用預熱的(插電後即可直接使用。)而瞬熱式就是不用預熱的封口機

滑鼠墊適用各種文宣活動廣告曝光,專業客製服務

滑鼠墊是用於放置和移動滑鼠的一個墊子。它的主要功能是防止在玻璃等特殊材質的表面上移動時的反射與折射影響滑鼠感光器的定位,提供一個方便滑鼠感光器系統計算移動向量的平面;次要功能是為了美觀,上面可印有精美、個性化的圖案;還有一些滑鼠墊增加了腕托以提高手部舒適度。

選擇示波器的10 項考量因素

示波器是一種能夠顯示電壓訊號動態波形的電子測量儀器。它能夠將時變的電壓訊號,轉換為時間域上的曲線,原來不可見的電氣訊號

另外,text-embedding-ada-002也能夠處理更長的上下文,是舊模型長度的4倍,從2048增加到8192,用戶能夠更簡單地處理長文件。text-embedding-ada-002還擁有較小的嵌入大小,新嵌入只有1536維,是davinci-001嵌入的八分之一,較小的嵌入使向量資料庫更具成本效益。

與相同大小的舊模型相比,text-embedding-ada-002價格降低了90%,只要0.2%的舊模型價格,就可以獲得和Davinci更好或是類似的效能。

整體來說,新模型是更強大的自然語言處理和程式碼任務工具,但仍存在一些限制,像是在SentEval線性探測分類基準的表現不如text-similarity-davinci-001,對於需要在嵌入向量上訓練輕量級線性層,以進行分類預測的任務,OpenAI建議用戶可以先比較新舊模型的表現,以選出最符合需求的模型。

https://www.ithome.com.tw/news/154772

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Meta繼續重壓Reality Labs部門,未來發展重點鎖定混合實境

儘管Meta Reality Labs部門每季虧損持續擴大,全力投資元宇宙技術,使Meta的2022年過得比預期還要困難,甚至連股東都要Meta縮減元宇宙開發成本,但是在,Meta將堅持元宇宙發展,繼續大規模投資Reality Labs部門押寶混合實境。

Meta於10月的時候,發布在臺灣要價1,649.99美元的高階混合實境裝置Quest Pro,官方提到,該裝置有兩項重要性,第一,混合實境裝置是實現全增強實境的關鍵,第二,其所採用的眼部和臉部追蹤技術,是增強實境裝置技術堆疊的重要部分。

混合實境不只是在頭戴裝置中顯示周圍環境的即時影像,Andrew Bosworth細數發展混合實境所需要開發的新技術,包括裝置需要將四周理解為3D空間,辨識周圍表面和物體,以及與虛擬物件互動的方法,也要發展空間錨點(Spatial Anchors)等技術,使虛擬物體能夠占據物理世界的固定空間,還有用於虛擬重建物理空間的場景理解技術。而要讓使用者透過頭戴裝置,感受更真實舒服的物理世界,還需要發展立體色彩直通技術。

Andrew Bosworth認為,隨著時間的發展,混合實境裝置成為筆電和桌機的替代品,能夠模擬家用電腦裝置,並且可放在背包中在任何地方使用。Meta在2023年,還將公開更多眼睛和臉部追蹤技術的應用,包括發展替身系統,讓人們在虛擬世界,能夠以更接近真實世界的臉部表情,改進溝通表達的品質。

快速搞懂塑膠射出成型原理

注塑成型為藉由將熔融塑料注射到模具中來生產零件的製造過程。可以使用多重材料進行射出成型,最常見為熱塑性聚合物。塑料被送入加熱料管中,利用螺桿混鍊,然後注入模,在模腔中冷卻並固化成型。

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Andrew Bosworth表示,增強實境頭戴裝置還需要多年發展成熟,使裝置足夠輕巧,運算能力更強大,同時需要消耗更少的電量,並且產生更少的熱量,而當裝置足夠智慧,將能夠僅在用戶注視的小區域,繪製高解析度圖形,而這將會帶來重大的效率提升。目前Quest Pro已經搭載眼動追蹤技術,接下來幾年,相關技術將會持續發展並被擴大應用。

在虛擬實境裝置的視覺呈現,Meta也花費了大量的研發資源,Andrew Bosworth談到,這些顯示技術超過目前電腦、電視和手機螢幕所用,除了顯示解析度之外,系統解析度、銳利度、對比和顏色範圍都扮演重要的部分,光學堆疊更是如此,從透鏡、塗層和鍍膜都是學問,他們相信這些投資在未來將相繼取得回報。

Andrew Bosworth認為,虛擬實境發展正處在特殊的時刻,新的硬體和技術堆疊基礎在今年首次進入市場,開發者和創作社群,他相信2023年這些發展只會更好,同時也會有新裝置發表。Meta接下來還會繼續投資混合實境技術,就像是第三季財報所顯示的,總投資的80%會用於支援核心業務,而剩下的20%將會用在Reality Labs,並且有一半的Reality Labs營運經費,會用於增強實境計畫。

https://www.ithome.com.tw/news/154797

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鴻和興精密工業股份有限公司,是由在台灣專業生產茶葉罐、奶粉罐具有領先地位的光華金屬所投資組織成立的一家專業製造包裝材料之馬口鐵罐製造廠,延續光華金屬工業股份有限公司,30多年來一貫秉持的專業、品質、服務、效率為各大客戶服務。

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Google Lens將以AI技術辨識難懂的醫師手寫文字

圖片來源: 

Google

醫師處方或診療紀錄往往很難看得懂,Google將開發AI模型來看懂醫師手寫的文字,以加速醫療紀錄的數位化。

Google是在本周於印度舉行的大會上宣布此事。該公司已著手一項複雜過程,將建立一套AI輔助模型來辨識醫師處方箋的手寫內容。除了幫助藥局或藥劑師更容易解讀醫師的手寫內容,也能協助醫護作業的數位化。

,Google已和藥師合作展開這項計畫。未來的成果將是Google Lens新功能之一,讓使用者可以Android手機拍攝處方箋或其他文字的照片後,由Google Lens的AI模型即時自動辨識文字,還能將醫囑內藥物資訊著重顯示。

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貨櫃屋可短期出租?

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示波器探測執行效能最佳化的8大秘訣

示波器是一種能夠顯示電壓訊號動態波形的電子測量儀器。它能夠將時變的電壓訊號,轉換為時間域上的曲線,原來不可見的電氣訊號,就此轉換為在二維平面上直觀可見光訊號,因此能夠分析電氣訊號的時域性質。

目前這項計畫還在原型階段,Google並未說明時程。

此外,Google也計畫開發一套能涵蓋100多種印度方言語言和文字的統一模型。這項模型將用於何種產業或應用則不得而知,但可能也是用於醫療流程的數位化。

紙本醫療紀錄數位化,或是語音辨識及轉錄是近年雲端業者重點之一。例如AWS可協助處理非結構化醫療紀錄的、以及能自動萃取文字內容的。,也計畫將其技術整合到Cloud+AI事業群。

https://www.ithome.com.tw/news/154802

臭氧機推薦

臭氧是世界公認的廣譜高效殺菌消毒劑。新一代綠色環保高科技產品活氧機,採用大自然空氣為原料以電子方式高頻高壓放電產生高濃度臭氧比氧分子多了一活潑的氧原子臭氧,化學性質特別活潑,是一種強氧化劑,在一定濃度下可迅速殺滅空氣中的細菌。

十大封口機人氣排行榜-烘焙必備幫手!

主要用於對塑料杯、塑料盒以及塑料瓶的填料,相應材料複合膜封口製品的生產。如果凍、果汁、牛奶、酸奶、飲料、快餐食品等物料的填充及封口。可適應於不同粘度的液、漿的充填物,可適應不同形狀,容量的包裝容器。

示波器探測執行效能最佳化的8大秘訣

示波器是一種能夠顯示電壓訊號動態波形的電子測量儀器。它能夠將時變的電壓訊號,轉換為時間域上的曲線,原來不可見的電氣訊號,就此轉換為在二維平面上直觀可見光訊號,因此能夠分析電氣訊號的時域性質。

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