由希捷科技赞助的IDC《数据新视界:从边缘到云,激活更多业务数据》报告显示,在应对数据管理挑战(尤其是数据分析和云迁移领域)方面,中国是最为积极进取的地区。
未来两年,中国企业数据增长率与全球增长率持平,大约为42%。
在所有区域中,中国最为重视数据分析,54%的受访者指出,数据分析是数据增长最大的驱动力,而亚太区和日本这一比例为53.6%;北美和欧洲分别为44%。54%的中国受访者指出,数据增长的第二大驱动力是(非自建)应用向云端迁移,而亚太区和日本这项一比例为37%,北美为39%,欧洲为40%。
中国企业的数据管理能力正在快速提高。这些企业深知数据运营和数据管理的强大力量。
在所有区域中,数据运营在中国最有可能被视为“非常”或“极其”重要。当被问及数据运营的概念有多重要时,52%的受访者回答“非常重要”,29%的受访者回答 “极其重要”,两者合计81%。
云部署率高
在多云和边缘数据方面领先
积极的AI战略
好文章,需要你的鼓励
尽管全球企业AI投资在2024年达到2523亿美元,但MIT研究显示95%的企业仍未从生成式AI投资中获得回报。专家预测2026年将成为转折点,企业将从试点阶段转向实际部署。关键在于CEO精准识别高影响领域,推进AI代理技术应用,并加强员工AI能力培训。Forrester预测30%大型企业将实施强制AI培训,而Gartner预计到2028年15%日常工作决策将由AI自主完成。
这项由北京大学等机构联合完成的研究,开发了名为GraphLocator的智能软件问题诊断系统,通过构建代码依赖图和因果问题图,能够像医生诊断疾病一样精确定位软件问题的根源。在三个大型数据集的测试中,该系统比现有方法平均提高了19.49%的召回率和11.89%的精确率,特别在处理复杂的跨模块问题时表现优异,为软件维护效率的提升开辟了新路径。
2026年软件行业将迎来定价模式的根本性变革,从传统按席位收费转向基于结果的付费模式。AI正在重塑整个软件经济学,企业IT预算的12-15%已投入AI领域。这一转变要求建立明确的成功衡量指标,如Zendesk以"自动化解决方案"为标准。未来将出现更精简的工程团队,80%的工程师需要为AI驱动的角色提升技能,同时需要重新设计软件开发和部署流程以适应AI优先的工作流程。
这项由德国达姆施塔特工业大学领导的国际研究团队首次发现,当前最先进的专家混合模型AI系统存在严重安全漏洞。通过开发GateBreaker攻击框架,研究人员证明仅需关闭约3%的特定神经元,就能让AI的攻击成功率从7.4%暴增至64.9%。该研究揭示了专家混合模型安全机制过度集中的根本缺陷,为AI安全领域敲响了警钟。