在海量数据从四面八方涌入的新时期,以大数据为基础衍生出的新技术、新能力,正在推动千行万业创新发展。越来越多企业基于大数据在生产、经营、管理等全流程实现数字化转型,大数据已成为驱动数字经济更新发展的内驱力。数据蕴含巨大价值,同时也潜藏危机,在保障数据安全的前提下充分释放数据要素潜能,是企业高质量发展的前提。
合肥市国家重要现代制造业基地,合肥制造已成为当地靓丽的名片。在这里,新能源汽车、光伏、动力电池、高端装备、终端制造等产业繁荣发展。各产业均处于全面进阶的高爆发期,这也让合肥呈现出了经济发展的蓬勃生命力。分属于不同产业、不同领域的企业在合肥汇聚,繁荣发展的产业也让巨量数据源源不断地诞生。
为进一步释放合肥数据潜能,12 月 23 日,华为云、CSDN 联合举办的企业快成长大数据与安全技术创新论坛。此次论坛,邀约技术专家、意见领袖,围绕大数据、安全等热门技术与话题,共同探讨企业治数用数之道。

华为云安徽解决方案总经理万兴华在致辞中表示,依托华为30多年在ICT领域的技术经验,华为云以丰富的云服务助力企业上云用云。在大数据产品及服务层面,华为云在金融、制造行业服务企业1万多家,央企客户300多家。华为云始终为发挥数据价值,保障数据安全努力。同时,万兴华也呼吁合作伙伴共同努力,为产业、数字经济构筑繁荣生态。

华为云安徽解决方案总经理万兴华
数据流通过程中数据是否完整、可用、可信,是激发数据要素潜能的重要因素。针对企业关注的数据问题,华为云数据安全资深专家郑雪带来了《数据要素时代下的数据安全》主题演讲。基于数据交易共享安全、回流安全、安全运营等7大场景,郑雪向与会企业展示了一体化数据安全建设思路,并讲解了安全管理、技术、运营三大体系框架。结合实践案例,为在场企业对数据安全管理有了更多了解。

华为云数据安全资深专家郑雪
华为云大数据&AI高级营销经理王迁涵则以《数智融合,加速释放数据价值》为主题,从数据用、管、算、存、采全流程出发,现场解读了华为云存算分离架构、DataArts Studio数据治理中心、数智融合方面的优势。在全局数据地图及数据从采集至管理全面自动化、智能化,华为云为企业建立了更具象的数据资产管理及数据治理能力。

华为云大数据&AI高级营销经理王迁涵
如水般流动,随时可共享是数据要素充分发挥价值的先决条件,建立可视、可察、可追溯的数据安全运营能力也尤为重要。论坛中,杭州安泉数智联合创始人&合伙人,浙江大学嘉兴研究院资深研究员卓勇在《看见数据,闭环治理》中,为数据安全治理梳理了总体思路。现场展示了拥有两级平台数据交互、数据资产全域测绘等五大关键能力,涵盖分类分级探针、API监测探针等N个探针的数据安全态势感知平台的数据闭环治理范式。

杭州安泉数智联合创始人&合伙人,浙江大学嘉兴研究院资深研究员卓勇
安徽大学副教授张静从大数据与云计算的紧密联系出发,带来了《云计算环境下的数据共享安全防护体系》报告。通过拆解数据上云在智慧城市、智能能源、医疗、教育上的重要作用,生动地呈现了企业上云的意义。张静教授还对目前正在研究的数据安全相关密钥、认证等工作作了集中展示,积极展望了未来数据安全学术研究方向。

安徽大学副教授张静
企业快成长技术创新论坛是华为云联合生态伙伴、技术机构推出的系列活动,面向企业技术管理者及研发工程师等技术相关人员,活动围绕前沿技术动态,包括大数据、AI、云原生、云安全等,共话技术创新驱动企业高质量发展。此次,企业快成长大数据与安全技术创新论坛合肥站,是系列活动中深入挖掘大数据领域的技术分享会。此次活动,在合肥新兴产业快速发展的关键期,给更多本地企业带来了数据治理、数据安全、数据资产管理的新工具、新应用,为企业全面数字化夯实了基础。
未来,华为云还将联合更多伙伴走入更多城市,以更符合城市规划发展的议题,为当地企业高质量发展注入新思想、新能力。
好文章,需要你的鼓励
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。
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。
AI代码编辑器开发商Cursor完成23亿美元D轮融资,估值达293亿美元。Accel和Coatue领投,Google、Nvidia等参与。公司年化收入已突破10亿美元。Cursor基于微软开源VS Code打造,集成大语言模型帮助开发者编写代码和修复漏洞。其自研Composer模型采用专家混合算法,运行速度比同等质量模型快四倍。公司拥有数百万开发者用户,将用新资金推进AI研究。
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。