7月13日消息日前，2020年世界人工智能大会在上海举办大会上，得物App宣布将在上海建设全球供应链中心并基于人工智能技术及得物App在潮品鉴别查验领域的多年经验，打造亞洲乃至全球最大人工智能鉴别场景 数据表明，预计到2021年全球检测市场规模将超过2000亿美元，而这其中服饰鞋帽类的检测占比达到了54%根据设计规划，得物App将投资数亿元在上海建设全球供应链中心并搭建完整的针对各类潮流单品的人工智能鉴别查验系统。 此前对于在嘚物App上售卖的潮流单品，平台都一一建立了详细的鉴别档案专业鉴别科研团队会对包装、外观、材料、附件等进行细致分析和仪器检测，出具详细的鉴别报告 据介绍，该项目将建成数十条自动化产线基于图像识别技术和高精算法，快速识别商品异常并对异常情况进荇实时精准判断，实现对潮流商品鉴别查验的数字化、精细化、智能化 此外，得物方面表示未来发展到一定阶段，得物App计划建立公共檢测服务平台通过人工智能检测提高检测准确度和效率，借助智能化延伸第三方检测的价值链条为相关行业决策提供第一手资料。

人笁智能正迅速成为区别业务优劣的因素下面来看看你即将需要为人工智能精英团队填补的关键职位和技能。 人工智能有望改变各行各业随之而来许多工作职能会发生巨变。在未来的几年组织中的许多职位都或多或少在一定程度上要使用人工智能技术，这给精通人工智能的人带来了巨大的新机会 随着行使职责的IT和业务人员的数量转变，同发生的是出现旨在充分利用组织人工智能战略的新工作机器学習领域的工程师已经巩固了自身作为人工智能团队必要成员的地位，位居求职网Indeed优秀工作榜首人工智能专家也是领英 2020年新兴工作报告中嘚最吃香的工作，该工作在过去四年中以每年74%的速度增长其次则是机器人工程师和数据科学家。 事实上IDC的分析师Ritu Jyoti称，即使在这次大流荇爆发期间与人工智能相关的工作数量也可能在全球范围内增长13%乃至16%。 Jyoti说：“由于这次大流行的爆发IDC认为，医疗提供商教育，保险制药公司和联邦政府的人工智能支出和就业机会将会增加。” 我们与IT领导者人工智能专家和行业分析师进行了接触，以了解这样一个倳实即随着人工智能更加牢固地控制企业，企业见证了哪些人工智能职位的兴起有些先进的公司已经在招兵买马，以洞察成功所需的各种技能 首席人工智能官 人工智能领导者有很多称谓：人工智能和机器学习副总裁，首席创新官首席数字官等等。 不管怎么称呼这些“首席人工智能官”都必须理解认知技术(cognitive technologies)是如何影响企业，如何制定公司的人工智能战略并向董事会、企业高管员工和客户进行解释。他们与首席信息官合作实施该策略以很大限度地满足企业和所有利益相关者的需求。 网络安全公司Darktrace的首席人工智能官Nicole Eagan花费了很多时间與内部技术团队合作与客户交谈并宣传该公司的人工智能战略，其中包括弄清楚如何通过人工智能来增强人类的工作例如在威胁检测囷威胁调查这两方面。 曾在甲骨文战略小组中担任过战略市场营销高级总监的Eagan说：“我与首席技术官和人工智能实验室一起探索新的研究領域” Eagan通过学习在线课程来不断提高自身的人工智能技能，但是她在Darktrace中所起的作用就是更为注重业务与其创建大量算法和编写代码，鈈如将人工智能应用于实际问题她说：“我们的实验室中确实有超过35名具备高等数学，机器学习和人工智能专业知识的博士” Zscaler的人工智能兼机器学习副总裁Howie Xu提升了自己的技术职称并以商务技能来充实经验。身为思科云计算和网络服务业务部门前负责人的Xu持有斯坦福大学嘚MBA学位并具备深厚的产品背景 Xu说：“最初加入Zscaler时，我的职责更为关注技术“但是，为了充分利用人工智能和机器学习我不得不继续轉变以更加注重业务影响方面的思考。” Xu认为在工智能领域有远大抱负的重要人物要专注于这些领域，即在人工智能和机器学习的助力丅能将业务价值提高十倍的领域他说：“在采用技术之前，必须严格遵守业务指标” 人工智能道德官 人工智能道德官是另一个高级职位，该职位需要与利益相关者展开广泛合作该职位还可能涉及风险和治理，除技术团队外该职位可能还要与政府机构，非营利组织法律团队，用户和隐私小组进行协调 容器网络模型选型： 由于后端开发基于阿里的HSF框架，生产者和消费者之间需要网络可达对网络要求比较高，需要以真实IP地址进行注册和拉取服务所以在选择容器网络时，我们使用了Host模式在容器启动过程中会执行脚本检查宿主机并汾配给容器一个独立的端口，来避免冲突的问题 持续集成与持续部署 持续集成， 监测代码提交状态对代码进行持续集成，在集成过程Φ执行单元测试代码Sonar和安全工具进行静态扫描，将结果通知给开发同学同时部署集成环境部署成功后触发自动化测试（自动化测试部汾后续会更新/idevops）。 静态扫描结果： 持续部署是一种能力，这种能力非常重要把一个包快速部署在你想要的地方。平台采用分布式构建、部署master管理多个slave节点，每个slave节点分属不同的环境在master上安装并更新插件、创建job、管理各开发团队权限。slave用于执行job 基于上述图9架构，我們定义了持续部署规范的流程： （1）开发同学向gitlab提交代码； （2）拉取项目代码和配置项文件执行编译任务； （3）拉取基础镜像，将编译恏的应用包打入生成最新的应用镜像推送到镜像仓库； （4）根据当前应用及所属环境定制化生成docker-/idevops） 总结 本文是五阿哥运维技术团队针对Docker嫆器技术在如何在持续交付过程中探索和实践，目前已经将发布部署权限开放给应用开发的owner实现7*24小时“一站式”的持续交付，整体提高叻公司的研发过程的交付能力 接下来会不断优化持续交付过程中遇到的各种场景，逐渐完善容器云平台同时会将容器云平台各种功能，总结的经验和教训不断分享给大家给大家在工作中一些参考，避免走重复的“弯路” 作者简介：刘晓明，五阿哥钢铁电商平台（wuage.com）運维技术负责人拥有10年的互联网开发和运维经验。一直致力于运维工具的开发和运维专家服务的推进赋能开发，不断提高研发效能 夲文来自《程序员》原创文章，谢绝转载如需订阅，请点击这里（责编／魏伟）

本文最初整理在我的github上SDN-Learning-notes 本文翻译自ovs官方文档 本文档主要昰关于2017年8月底发布的Open vSwitch 2.8中添加的内容重点介绍OVN中的新功能。同时也涵盖了即将在2018年2月发布的Open vSwitch和OVN 2.9中的一些内容OVN具有许多特性，本文档不包括每个新增或增强的功能 OVN的ovn-nbctl，ovn-nbctl和ovn-trace等CLI工具几乎在任何地方都使用长UUID。这意味着我们平时操作会将UUID从一个命令或窗口粘贴到另一个命令或窗口而且在许多地方，人们希望能够使用网络路由器或端口名称，但显示的是却是UUID这些缺点使CLI缺乏对用户的友好。 有一个根本的问題南向数据库实际上并不包含提供一个友好的用户界面所需的所有信息。例如在某些情况下，人们希望用于实体的人性化名称却不是數据库的一部分这些名称对于正确性来说不是必需的，只是为了可用性 OVN 2.8版本优化了许多这些问题。现在CLI的大部分部分都允许用户缩写UUID只要缩写在数据库中是唯一的。CLI中的某些部分全长UUID使输出很难读取现在允许缩写它们。同时更重要的是在许多地方，OVN CLI现在显示并接受网络路由器，端口和其他实体的对人友好的名称在以前没有提供名称的地方，OVN（通过ovn-northd）现在将名称复制到南向数据库中 在OVN之下的CLI，分别在OpenFlow和datapath层的ovs-ofctl和ovs-dpctl都有一些类似的问题，其中的数字用于对用户友好的名称的实体OVS 2.8也解决了一些这些问题。除此之外最显着的增强昰ovs-ofctl dump-flows的–no-stats选项，这使得该命令的输出在读者不感兴趣的情况下更易读 层之间的连接 OVN和Open vSwitch几乎就像其他编译器一样工作：OVN Neutron插件将Neutron配置转换成OVN北姠配置，ovn-northd将之转换为逻辑流ovn-controller转换为OpenFlow流，ovs-vswitchd转换为数据路径流为了调试和排除故障，通常有必要准确理解这些控制信息的翻译是如何工作嘚从逻辑流到OpenFlow流，或从另一个方向从OpenFlow流到产生它的逻辑流，我们通常是特别感兴趣的但是OVN并没有为这项工作提供很好的工具。 OVN 2.8增加叻一些可以增强这些工作的新功能ovn-sbctl lflow-list有一个新的选项–ovs，它列出了从它指定的逻辑流中生成的特定chassis上的OpenFlow流ovn-trace还添加了一个类似的–ovs选项，適用于它所跟踪的逻辑流 另一方面，OVN 2.8添加了一个新的实用程序ovn-detrace针对指定的Open vSwitch所跟踪的OpenFlow流使，对产生这些OpenFlow流的逻辑流进行注释 分布式防吙墙 OVN支持有状态连接跟踪的分布式防火墙，以确保只有已建立连接的数据包或配置明确允许的数据包才能进入给定的虚拟机或容器Neutron默认使用这个功能，在OpenStack环境中大多数数据包通过两次，一次是从数据包的源虚拟机出站一次是在进入目标虚拟机之前。在OVN 2.8之前ovn-trace程序（通過OVN逻辑网络显示数据包的路径）不支持逻辑防火墙，这在实际上使Neutron几乎无用 在OVN 2.8中，ovn-trace增加了对逻辑防火墙的支持默认情况下，它假设数據包是已建立连接的一部分这通常是用户所想要作为跟踪的一部分。它也接受命令行选项来覆盖这个假设允许用户发现防火墙应该丢棄的数据包的处理方式。 在更深层次上在Open vSwitch 2.8之前，ofproto/trace的OpenFlow跟踪命令既不支持OVN分布式防火墙的连接跟踪功能也不支持“再循环”功能。这意味著即使用户试图深入分析分布式防火墙机制则会遇到更多的障碍。Open vSwitch 2.8增加了对这两个功能的支持 摘要显示 ovn-nbctl show和ovn-sbctl show显示OVN配置的概述，没有显示佷多重要的信息OVN 2.8在这里添加了一些更有用的信息。 DNS和IPAM OVN 2.8添加了一个内置的DNS服务器用于为OVN逻辑网络中的虚拟机和容器分配名称。DNS名称使用OVN丠向数据库中的记录进行分配并与其他OVN功能一样，在OVN南向数据库转换为逻辑流指向OVN DNS服务器的DNS请求永远不会离开发送请求的管理程序; 相反，OVN处理并响应来自其ovn-controller本地代理的请求OVN DNS服务器不是通用DNS服务器，不能作为通用DNS服务器使用 OVN包括对IP地址管理（IPAM）的简单内置支持，OVN将IP地址分配给管理员委派给它的一个或多个IP地址池中的VM或容器 在OVN 2.8之前，OVN IPAM只支持IPv4地址; OVN 2.8增加了对IPv6的支持OVN 2.8还增强了地址池支持，允许排除特定的哋址注意：Neutron自己分配IP地址，不使用OVN IPAM 高可用 作为一个分布式系统，在OVN运行中可能会出不少的错所以有必要在单一故障可能干扰整个系統运行的地方增加冗余。OVN 2.8增加了两种新的高可用性 ovn-northd高可用 ovn-northd程序位于OVN北向和南向数据库之间，并将逻辑网络配置转换为逻辑流如果ovn-northd本身戓其运行所在的主机失败，则OVN北向配置的更新将不会传播到hypervisorsOVN配置会冻结，直到ovn-northd重新启动 OVN 2.8增加了对ovn-northd的主动备份HA的支持。当运行多个ovn-northd实例時它将使用OVSDB锁定功能自动选择单个活动实例。当该实例死亡或无响应时OVSDB服务器将自动选择剩下的一个实例来接管。 L3网关高可用 在OVN 2.8中現在可以为L3网关指定多个chassis。当指定多个chassis时OVN管理该网关的高可用性。每个hypervisor使用BFD协议跟踪当前正在运行的网关节点在任何时候，hypervisor都使用当湔最高优先级的网关节点 OVSDB OVN架构在很大程度上严重依赖OpenSwitch数据库OVSDB来托管北向和南向数据库。OVSDB最初是为此目的而选择的因为它已经在Open vSwitch中用于配置OVS本身，因此它与OVS可以很好地集成在一起并且在OpenVSwitch中使用的两种语言C和Python都得到很好的支持。 OVSDB的最初设计目的是为了配置Open vSwitch的它支持ACID事务處理，具有一个小型高效的服务器，一个灵活的模式系统以及对故障排除和调试的良好支持。但是它缺少一些对于OVN而言非常重要的功能。随着OVN的发展这些缺失的特征已经成为越来越多的问题。一种选择是切换到已经具有许多这些功能的其他数据库但是经过仔细的搜索，没有找到理想的现有数据库因此项目选择在必要时改进OVSDB以加快速度。以下部分将详细讨论最近和将来的改进 高可用 当ovsdb-server仅用于OVS配置时，高可用性并不重要如果系统崩溃，ovsdb-server能够自动重新启动而且如果整个系统出现故障，Open vSwitch本身也会死机所以数据库服务器的故障并鈈重要。 相反北向和南向的数据库是分布式系统的集中式组件，因此它们不是整个系统的单一故障点在发布的OVN版本中，ovsdb-server只支持一对服務器上的“主动备份复制”这意味着如果一台服务器出现故障，另一台服务器可以在另一台服务器停止的地方将其重新启动服务器在任何时候都没有内置的支持来决定哪个是活动的，哪个是备份的所以管理员必须配置一个外部代理来进行这种管理。 主动备份复制并不唍全令人满意原因有很多。复制只是近似的配置外部代理需要额外的工作。备用服务器没有任何好处除非主用服务器出现故障。最哆可以使用两台服务器 基于分布式共识的Raft算法，OVN 2.9版本正在开发针对OVSDB的高可用的新形式而主动备份复制使用的是两台服务器，使用Raft进行集群需要三个或更多（通常是一个奇数）并且只要有一半以上的服务器运行，就会继续运行集群实现内置在ovsdb-server中，不需要外部代理群集保留数据库的ACID属性，以保证提交的事务保持持久最后，读取（这是OVN工作负载的大部分）随集群大小而扩展因此，随着OVN部署中hypervisor的数量嘚增加添加更多服务器应该可以提高性能。在撰写本文时OVSDB对群集的支持正在进行开发和早期部署测试。 RBAC安全 在Open vSwitch 2.8之前ovsdb-server几乎不支持数据庫中的访问控制。如果OVSDB客户端可以修改数据库则可以进行任意更改。这对于大多数用例来说已经足够了 OVN部署中的hypervisor需要访问OVN南向数据库。他们的大部分访问是读取以了解OVN的配置。hypervisor确实需要对南向数据库进行一些写入访问主要是让其他hypervisor知道正在运行的虚拟机和容器以及洳何访问到它们。因此OVN为OVN部署中的所有hypervisor提供对OVN南向数据库的写访问权限。这一切都很好但如果任何hypervisor被破坏，那么他们可能会破坏整个OVN蔀署破坏数据库。 OVN开发人员考虑了几种方法来解决这个问题一种方法是引入一个新的中央服务（可能在ovn-northd中），只提供hypervisor合法的需要的写叺类型然后授予hypervisor直接访问南向数据库的权限，以便读取但最终开发人员决定引入一种新的OVSDB访问控制形式，称为OVSDB RBAC（基于角色的访问控制）功能OVSDB RBAC允许对访问进行足够精细的控制，hypervisor只能被赋予添加修改和删除与自身相关的记录的能力，从而防止它们作为整体破坏数据库 哽多的功能 有关OVN和Open vSwitch中新增功能的更多信息，请参阅与源代码树一起分发的NEWS文件

　　在软件人工智能大爆发的背景下，它对每个领域的影響力都是巨大的但是也会有所不同，今天我们就来讲讲人工智能技术对医药有何影响专家们又是怎么说的。 　　今年AlphaGo Zero问世，从向人類图谱学习到不需要向人类学习关于人工智能技术于中国医药的影响，12月2日在杭州举办的第二届中国医健创业者大会上就这一命题展開了讨论。 　　人工智能在近两年一直处在风口浪尖主要以2016年AlphaGo把世界冠军李世石打败为标志性事件，人工智能技术开始在各个赛道上加速今年，AlphaGo Zero问世从向人类图谱学习到不需要向人类学习，关于人工智能技术于中国医药的影响12月2日，在杭州举办的第二届中国医健创業者大会上就这一命题展开了讨论 　　面对近两年来，人工智能成为热潮EDDA科技公司创始人和董事长钱建中表示，人工智能技术在这两姩火起来的原因主要受大数据和数字化的影响此外，微医创始人兼董事长廖杰远将数据和政策作为两个前提因素 　　数据：鉴别真正嘚人工智能公司 　　“没有数据，没有血液不会有智商”，廖杰远认为数据的前提是连接但同时，他也提到当人工智能与医疗相结匼时，如果数据达不到完整性的话就意味着风险的增加，如何基于完整数据做人工智能将会是个值得思考的问题 　　针对AlphaGo Zero与医疗领域結合问题和廖杰远的思考，华大基因创新中心CEO刘靓针对数据的价值问题将数据分为全数据和类脑智能两个维度来看，这与树兰医疗管理集团总裁郑杰针将人工智能分为人工的智能和虚拟人的观点大相径庭 　　在第一个维度中，AI主要是在数据科学家和医生的协作下从专镓库发展到深度学习，AI针对全数据可能能够归纳总结需要从最基本的原理推导，但刘靓认为归纳是靠不住的在第二个维度中，主要从囚工生命的角度探索AI在虚拟人领域的作用，用刘靓的话来说叫做类脑智能跟生命相关的可能药用非常小心谨慎的态度去推，刘靓表示不是特别赞成现在人工智能一定能够替代很多很多东西，应该是稳步的推进因为技术演进有很多种。 　　同时郑杰也表示，谈及AlphaGo Zero在醫疗领域中的应用还为之尚早。但人工智能的基础是大数据面对当下的AI风口，鉴别真正的人工智能公司同样需要以数据作为参考 　　“大数据并不等于好数据，好数据并不等于有用的诊疗信息”钱建中表示，尽管基于大数据的人工智能在医药领域表现出种种好处泹数据的碎片化、不完整性使得数据缺乏格式化和标准性。因此他认为将大数据转化为有用的好数据，再应用到产品仍然具有巨大的挑戰性 　　在鉴别人工智能公司的同时，钱建中还表示数据应该是动态的，并且重视临床资料这与廖杰远在数据应具有连接性观点一致，通过线下数据的连接将碎片的数据整合起来，成为流动的数据与医生、医院相结合，才能让数据的效用真正落地 　　廖杰远认為，场景属于衍生的活数据动态结构化的数据，占了将近30%的分量技术的演进占10%的比重。此外他还认为，数据共享的前提就是政策 　　政策：数据共享的前提 　　国家新药审评委员会专家朱迅表示，针对医药领域我国采取的是前置审批、政府管控措施。他认为在峩国医药领域，中国创造的前提是中国消费 　　对此，他认为药品需要保证三点： 　　第一条如果是法制药一定是高质量，而且低成夲两者本身就是一对矛盾。但中国是仿造大国但是仿制药一定要跟原研药做一致性评价，原来中国没有出台这一政策现在是在补课，一致性就是让老百姓用上高质量的而且低成本的药而不是山寨药； 　　第二是最新的、高质量药品的可及性和在一定程度上价格的可忣性。目前的中国在这方面由于以往三报三批政策，所以此次包括加入ICH等方面的改变使得中国老百姓能够在一些世界最新的、最安全、最可靠的药物的可及性方面能够快速的取得； 　　第三是不充分，不充分意味着人们的刚性需求没有满足 　　目前尽管在医疗领域，企业、资金相继加入赛道但腾讯、平安、百度等巨头也纷纷开始布局。提及未来人工智能格局中国内医药企业的发展针对未来医药领域可能出现寡头垄断的可能性，同写意论坛秘书长程增江和独角兽工作室创始人刘谦均表示担忧 　　尽管辉瑞大中华区总裁吴晓滨和廖傑远等人纷纷提到，未来小企业仍有很大的上升空间抓住蓝海，与大企业进行合作但在目前医药领域处处红海的情况下，国内医药企業如何抓住机会发力占道发展民族企业，程增江在最后仍然表示担忧 　　对此，朱迅认为仿制药将会是国内医药企业未来发展的第┅步。

　　据报道高通将牵手百度，加强人工智能语音合作优化 DuerOS 表现，将为OEM 厂商提供「参考级」的语音解决方案 　　在今日（夏威夷时间 12 月 7 日）举行的第二届高通骁龙技术峰会上，百度度秘事业部总经理景鲲宣布百度将和高通在智能语音解决方案上进行深入合作双方将携手优化 DuerOS 在骁龙移动平台（包括即将发布的骁龙 845）上的表现。 　　具体来说这项合作将以高通的 AqsTIc 音频编解码器（codec）和相关开发软件為基础，在体验端优化 DuerOS 对话式人工智能系统的表现面向智能手机和物联网终端推出一套完整的人工智能语音和智能助手解决方案。 　　這项具体涉及的环节包括：支持高通 AqsTIc 音频编解码器（WCD934x 和 WCD9335、WCD9326）上的始终在线、低功耗的语音激活功能支持 DuerOS 的「小度小度」唤醒词；支持回聲消除和噪音抑制功能，用户可以随时与搭载骁龙且支持 DuerOS 的终端沟通 　　高通科技（Qualcomm Technologies）产品管理高级副总裁 Keith Kressin 表示：「一直以来，高通科技持续推进人工智能的研究并致力于推动包括语音在内的终端侧人工智能的发展。高通科技对于携手百度开展面向人工智能语音解决方案的合作倍感兴奋此次与百度的合作将助力把基于语音的人工智能解决方案引入下一代骁龙移动平台，让用户在使用百度 DuerOS 语音服务时能够利用他们的声音在任何时候、以极低功耗通过自然语言语音唤醒其智能手机和物联网终端设备。」 　　实际上双方的合作意在支持驍龙移动平台上未来推出的软件版本对 DuerOS 参考应用的优化，便于 OEM 厂商为其终端产品带来人工智能语音解决方案从而具备更好的用户体验以忣更快的上市时间。 　　根据介绍从 2017 年 1 月至今，DuerOS 已经吸引了超过 130 家硬件合作伙伴并快速落地家居、车载、移动等场景，覆盖手机、电視、OTT 机顶盒、投影、音箱、冰箱、儿童玩具、智能车机、智能后视镜等众多硬件品类目前，DuerOS 开发的对话技能覆盖 10 大领域、超过 200 个细分领域 　　百度度秘事业部总经理景鲲在发布会上表示：「通过与高通科技的合作，我们将为全球智能手机和物联网终端厂商带来全新的人笁智能语音体验凭借百度强大的 AI 能力、海量数据、知识图谱以及信息与服务生态优势，DuerOS 将为厂商提供更优质的能力支撑使用户获得完整优质的信息与服务满足。

　　人工智能还依然站立在风口上大资本的疯狂投入，总会给人一种不真实或者说不安全感人工智能市场過热，也不免有心人投机取巧如今AI市场已经陷入了混战，有多少的AI“伪创新”还在忽悠多少人 　　刚结束不久的世界互联网大会上，“人工智能”又一次成为人们热议的话题大会上，IBM资深全球总裁罗思民认为AI新常态改变人们生活；百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏提到，人工智能技术深刻改变了人类社会所有产业；工信部副部长陈肇雄则表示人工智能技术发展已成为全球各国的普遍共识和囲同选择。 　　在人们的热情追逐下人工智能的关注度一路高歌猛进。众多科技巨头、知名创企纷纷投身于人工智能领域似乎宣誓着囚工智能迎来最好时代。 　　此外人工智能领域的资本市场也备受关注，风投们喜欢往这领域砸钱科技巨头也乐意在这一领域投下巨資。然而正如日中天般的人工智能总给人一种不真实的感觉。早前VR红极一时，但由于不可避免的应用技术问题比如眩晕，在高潮之後瞬间坠入低谷这样的遭遇是否又会在AI身上重演呢？ 　　AI“伪创新”遭痛批 　　就在近日央广网发布了题为《揭秘“伪创新”-满大街嘚人工智能有多少在忽悠人？》的文章一针见血的指出了当前人工智能产业乱象。 　 　　文中配发的央广短评称：“巨大的市场前景下大量资本涌入市场，与此同时一些乘机炒作的”伪创新“智能产品也纷纷出现，一些装上简单的预设程序的音箱、机器人就敢冠以囚工智能；一些自动化设备也偷换概念，被包装成人工智能甚至有做内衣的企业，也炒作自己是人工智能类似这些”伪创新“的炒作，炒得越热潜在的泡沫就越大，对人工智能的发展伤害也越大” 　　文中引述上海社科院互联网研究中心首席研究员李易的说法称，目前市面上高达90%的智能音箱、机器人都算不上人工智能他说：“某种意义上来讲，就是在原有音响上面做的更便捷化、更无线化在设計上更人体工学化、软件化，可能只能这么说距离人工智能差距还是非常遥远。” 　　文中还直接披露了部分企业故意造假比如国内嘚聊天机器人项目，国外的会议秘书都曾先后被曝以人力辅助或替代软件欺骗公众和投资人等事件，痛批AI伪创新

　　据报道，福特和阿里巴巴签署协议将通过阿里巴巴的零售平台进行网络销售汽车，这是福特首次试水网络销售汽车这次将是福特努力改革其中国战略嘚一部分。 　　阿里巴巴集团和福特汽车公司今日签署战略合作双方将开展全面合作，共同推进智联网汽车、人工智能、智能移动服务囷数字营销等领域的合作 　　在这份为期三年的协议中，阿里巴巴旗下的AliOS汽车操作系统、云计算、新零售、数字营销等业务板块都将参與合作;而福特方面也表示未来所有在中国销售的福特及林肯品牌整车（包括进口及本地生产）及在中国生产的自主品牌电动车，也将成為合作的一部分 　　据悉，目前双方正就关于智联网汽车未来的技术趋势、应用领域、合作模式及发展形态进行深入的沟通将依托阿裏巴巴达摩院对前沿基础科技的研究，整合云计算、人工智能等技术通过AliOS操作系统与汽车的深度结合，提升用户的驾驶体验 　　阿里巴巴CEO张勇表示：“阿里巴巴很高兴能与福特汽车一起重新定义消费者出行与用户体验。我们将通过以数据驱动的技术和平台拓展汽车的定義让汽车从出行工具变成全新的智联网生活平台。” 　　据介绍目前阿里在汽车方面的业务布局包括云计算、人工智能、汽车操作系統、高精地图、新零售、汽车金融等，能够为合作伙伴提供全产业链的技术支持和生态协同

　　在物联网的发展过程中，人工智能会是必要的技术边缘计算技术的也不可或缺，早在之前英特尔就已经把人工智能运用在边缘计算领域英特尔认为只有两者的共同发展，物聯网才可以迎来新机 　　在去年的这个时候，由华为、英特尔、ARM 等在内的6家业内最顶尖企业或组织在北京成立了“边缘计算联盟”据介绍，历经短短一年的发展现已拥有154家成员单位包括来自智能制造、智慧城市、能源电力和ICT行业的领军企业，以及相关领域研究院所和夶专院校 　　“从我对整个技术趋势判断来看，物联网的发展有两个非常重要点：一个是边缘计算另一个是人工智能。我们认为这两方面相互之间的协同会推动整个物联网技术今后快速的发展最终实现物联网发展的三个阶段，从互联到智能从智能到自治。”这是今姩11月30日在第二届边缘计算产业峰会上，英特尔中国区物联网事业部首席技术官张宇对记者表达的观点 　　也是在去年的这个时候，由華为、英特尔、ARM 等在内的6家业内最顶尖企业或组织在北京成立了“边缘计算联盟”据介绍，历经短短一年的发展现已拥有154家成员单位包括来自智能制造、智慧城市、能源电力和ICT行业的领军企业，以及相关领域研究院所和大专院校 　　“边缘计算”顾名思义就是强调本哋和终端侧的计算能力。其实更早之前产业界认为未来的技术都将在云端进行，终端侧更多承担采集与传输数据的功能不过，最近两姩大家再次意识到终端侧依然是需要足够强和高效的计算才能实现真正的智能化。 　　也正是看到了一点华为、英特尔、ARM 等业内领导鍺功能发起成立“边缘计算联盟”。各自根据分工分别分担行业应用域、数据域、网络链接、传感、芯片、工业制造这其中英特尔作为核心成员，是其中唯一具备端到端的整体解决方案商在联盟中的角色十分关键 　　在此次峰会上，英特尔展示了过去一年的主要成果其中，最引人关注的产品之一是英特尔联合沈阳自动化研究所展示边缘计算测试床——智能机器人据悉，这台机器人目的是验证基于深喥学习的机器视觉方案在实际系统中的工作效果该系统由英特尔? 实感? 技术实现3D 视频采集，基于英特尔至强平台完成物体的检测与识別结果将控制机器人的手臂完成物体抓取的操作。 　　这个方案中可以看出目前英特尔已经将人工智能技术运用到边缘计算领域。而邊缘计算+ 人工智能也是本次大会讨论的热点 　　在峰会主题演中，英特尔中国区物联网事业部首席技术官张宇博士专门就网络边缘实现智能化做了讲解他表示，网络边缘实现智能化是驾驭数据洪流的关键环节之一也是物联网未来发展的重要趋势。而随着人工智能如火洳荼的发展海量数据需要快速有效地分析和提取洞察，这也大大加强了对于边缘计算的需求 　　在说道公司的优势时，张宇表示英特尔是可以提供了端到端的、业界领先的人工智能全栈解决方案，包括：涵盖至强处理器、至强融核处理器、英特尔?Nervana?神经网络处理器囷FPGA、网络以及存储技术等领先而完整的硬件平台以及多种软件工具及函数库，优化开源框架值得一提的是，对于边缘计算而言如何平衡功耗和计算力所面临的一大挑战凭借Movidius领先的单瓦计算能力，英特尔可以为业界提供低功耗、高性能的边缘计算解决方案 　　相比PC 市場的统一化方案，物联网的形态千奇百怪而且涉及各行各业。细分与垂直是才是解决问题的策略在英特尔看来，边缘计算与人工智能技术也要根据不同行业的特点进行优化 　　目前英特尔物联网部门在中国关注的重点在安防和监控、零售、交通、工业这四大领域。根據不同行业特点英特尔也推出不同方案。例如安防和监控领域海康、大华等厂商都引入了英特尔的Movidius的产品，可以在前端做实时的人脸檢测、人流检测 　　张宇表示，人工智能是一个比较通用的技术但是真正用到垂直行业时，每个垂直行业都有自己特定的需求因为使用场景不一样，需要检测的物体特征不一样所以这里就会有一些专用的算法，它们针对用户场景专门进行相关优化而英特尔除了提供通用芯片外，还在很多垂直行业领域和合作伙伴一起根据特定的垂直行业的需求开发一些新的技术 　　从本届边缘计算产业峰会上看，英特尔所提出边缘计算叠加人工智能已经成为产业界的一个共识通过亮相技术的结合，将会为各种细分垂直行业提供真正有差异化价徝的产品这也将加速物联网智能时代的到来。

　　如今人工智能被人高度的吹捧认为是无所不能，特别是在寻找投资方面能力超出了囚类有人将人工智能和巴菲特进行PK，谁会赢呢巴菲特对此事尚未置评，但我们可以看出AI的局限性开始凸显出来 　　工智能（AI）在寻找投资机会方面的能力超出了人类，但它也有明显的局限性以下为原文内容： 　　大型并购通常不利于买方的股东，这是巴菲特多年来茬交易中坚持的一个原则伦敦对冲基金经理年薪温顿（Winton）设计了一个AI来测试这个原则，为此研究人员收集并分析了美国1960年代以来的近9000宗交易的数据。 　　测试结果是：巴菲特这个原则站不住脚大型并购案本身并不会造成价值损失。 　　巴菲特对此事尚未置评 　　AI有哆大的潜力？ 　　温顿是一个300亿美元的对冲基金经理年薪它有一个数据科学家团队，其主管丹尼尔o米切尔（Daniel Mitchell）表示：“这个测试防止了峩们在虚假信号下进行交易避免了资金损失。” 　　虽然在过去几十年里出现过很多次雷声大雨点小的情况但现在，AI它正在一步一步哋占领投资界将AI作为基石战略或研究工具的公司不仅有Two Sigma和高盛这样的巨头，也有Schonfeld Strategic Advisors这样的小公司 　　曼氏集团首席执行官卢克o埃利斯（Luke Ellis）认为，AI将慢慢占据投资界该公司已经利用机器学习在几个对冲基金经理年薪上投资了大约130亿美元。埃利斯在接受采访时表示10年后，AI將涉足该公司的所有活动不管是执行交易，还是帮助挑选证券 　　“如果计算能力和数据量以目前的速度持续增长，那么机器学习可能会在25年内涉足99%的投资管理”埃利斯说：“它将参与我们生活的方方面面。我不认为机器学习无所不能但是它可以帮助我们把很多事凊做得更好。” 　　AI 将改变工作的性质 　　全球有30万人在从事资产管理工作（包括基金经理年薪经理、分析师和后台工作人员）Opimas咨询公司对金融公司进行调查后发现，到2025年AI将会导致这个数字减少9万人。 　　除了曼氏集团和温顿这样的量化先驱者其他所有公司几乎都面臨着困难。 　　只有少数科学家可以设计出能盈利的策略投资者很难掌握这种能力，所以一些人保持观望态度而且这种技术和数据的高昂成本也已经让一些公司承受了费用压力。 　　但机器学习在寻找投资机会方面的能力超出了人类水平让人无法无视这项技术。一些企业现在使用AI梳理社交媒体和智能手机上的凌乱数据快速（比分析师快）预测收益和销售额，从文档中解读高管的情绪以及制定整个筞略。 　　瓦森特o达哈（Vasant Dhar）在20年前创立了首批机器学习对冲基金经理年薪之一他说：“发现机会这样简单的事情将更多地由机器去做。咜们可以产生假设测试假设，然后告诉人类：‘这个机会很有趣要深入挖掘，’机器可以增添价值它改变了人类工作的性质。” 　　AI的局限性 　　虽然AI很强大但它的局限性也很明显。AI缺乏想像力缺乏人类预见事件的能力（不管是政治事件还是宏观经济事件）除非這种事件之前发生过很多次。比如对冲基金经理年薪经理约翰o保尔森（John Paulson）预见到次贷危机即将到来，但人工智能就完全预见不到因为咜没有足够的相关历史数据进行比较，无法形成意见 　　瓦森特o达哈也是纽约大学数据科学和商务学教授，他说：“机器难以预测危机因为每个危机都是独一无二的。人们擅长解释危机之类的事情有时还可以预测它，但我们的预测常常是错的看看过去几年人们对利率的预测就知道了。” 　　在AI时代基金经理年薪经理和他们对市场的看法将发挥主要作用，无论这些看法是对是错而基本面分析师面臨的威胁就比较大了。 　　一些经验丰富的、善于利用大数据的机器学习专家可以从金融公司拿到100万美元的年薪而那些研究公司基本面嘚分析师就拿不到太多钱了，他们可能需要学习编程来保住自己的工作 　　一个案例 　　下面我们来看看资产管理公司Acadian Asset Management的案例。该公司位于波士顿在过去五年里资产规模飙升了79%，达到930亿美元 　　经理对经济趋势的直觉是该公司多空策略之类的基础。然后他们部署机器學习来提炼20个最有影响力的因素其中既包括现金流，也包括欺诈这种不寻常的事件它们可以推动做出更好的预测。然后这些因素被注叺到一个自动化系统中在几个月或者几个季度内对约1万种不同的股票进行持仓。 　　Acadian量化全球宏观研究主管瑞安o斯蒂夫（Ryan Stever）说公司的經理和分析师是多面手：他们对统计学有很深的理解，而且几乎每个人都会写代码并且拥有市场经验。 　　Acadian正在人工智能和大数据上投資以便更好地预测一家公司业绩关键指标，比如销售额之类如果Acadian能在某家公司正式发布销售数据之前就准确估算出数字，这无疑是个佷大的优势 　　“使用机器学习，你可以更快、更准确地获得指标”Acadian的选股研究主管维斯o陈（Wes Chan）表示，“如果确实效果好这就是件夶事了。” 　　AI尚未战胜巴菲特 　　对于一些公司来说更大的野心就是搞定深度学习——谷歌搜索和特斯拉公司自动驾驶汽车的背后就昰这种人工智能。深度学习机器模仿了我们大脑中多层神经元的活动对人类指令的需要比较少——它可以发现东西，即使人类不告诉它偠找到的是什么东西 　　于尔根o施密德胡伯（Jürgen Schmidhuber）是现代人工智能的奠定者，也为一些对冲基金经理年薪担任顾问他说：“你会发现，神经网络将在各种交易中变成更好的预测者和更好的工具许多交易将通过自学习算法来执行，只需要少量高层人士偶尔输入人类的决萣即可这离我们并不遥远。” 　　终究来说AI的前途将取决于它的赚钱能力。目前也有一些完全自动化的AI策略在运行它们的业绩一般，比股市不足比对冲基金经理年薪有余。数据显示在截至2016年的六年时间里，13个AI基金经理年薪平均年回报率为10.6% 　　选股人只要能为投資者带来像样的回报，就不愁没有工作 　　虽然AI推翻了巴菲特的一个选股原则。但是从2011年到2016年巴菲特的公司平均年回报率是12.5%。机器尚未击败这位传奇投资人

　　马斯克可以说是一个非常大胆的人，他敢大胆的猜测未来对未来进行疯狂的预言，有人总结了马斯克11大未來预言马斯克称人类需部分机器化才能幸存。 　　特斯拉电动汽车公司、美国太空探索技术公司SpaceX首席执行官伊隆·马斯克（Elon Musk）向来以大膽预言未来著称美国主流网络媒体BI盘点了它的11大疯狂预言，包括杀手机器人、电动飞机以及在火星上生活等 　　马斯克表示，将来包括飞机、轮船、货车、汽车等在内所有的交通工具最终都将实现全电动化当然不包括火箭。 　　马斯克在7月份的全国州长会议上大胆预測10年内，美国半数新车将是电动车辆 　　马斯克在2015年特斯拉第三季度财报电话会议上说，自动驾驶将在20年内成为车辆标准没有完全洎动驾驶功能的汽车变得更为罕见。此外汽车在20年内将不再有方向盘。 　　在今年2月份迪拜举行的世界政府首脑会议上马斯克称，随著自动驾驶汽车成为新常态它将在很大程度上扰乱就业市场，数百万工作岗位将受到威胁 　　马斯克曾于2016年11月份表示，随着自动化的絀现我们有可能最终获得普遍基本收入或者类似的东西。在全国州长协会上他重申道：“我想我们最终会实现基本收入，这是必要的” 　　在10月初，马斯克在国际宇航大会上发表讲话并分享了他打算在2025年前利用SpaceX公司将人类送上火星的计划细节。他的目标是在2024年发射載人飞船前往火星但在2025年之前探险者可能无法登陆火星。他最终想在火星上殖民让它成为一个生活的好地方。 　　马斯克曾表示在怹看来，人类文明面临的最大风险是人工智能（AI）它比核武器更危险。 　　9月初马斯克通过Twitter表示，“在国家层面上竞争人工智能优势”很可能是引发第三次世界大战的导火索 　　马斯克在7月份的全国州长会议上说，机器人杀手也是个问题它可以在数小时内学会走路，这比任何生物都快其中最危险的是网络中的一种深层智能，它可以通过发布假新闻和欺骗性的电子邮件来发动战争 　　地下隧道将茬未来交通运输中扮演重要的角色。创建Boring Company马斯克的目标是在洛杉矶建立庞大的地下隧道网络，可以在电动冰鞋上移动汽车马斯克说，電动雪橇可以让汽车以超过200公里的时速通过隧道 　　今年2月在迪拜举行的世界政府首脑会议上，马斯克称人类需要部分机械化才能生存随着时间的推移，我们可能会看到生物智能和数字智能更紧密的结合有些高带宽的大脑界面将有助于实现人类和机器智能之间的共生關系，并可能解决控制问题和有用性问

铁花06年加入阿里巴巴，08年开始从事安全相关工作淘宝最早SDL的建立及实施人、淘宝第一代web安全解決方案及开发框架的主要开发、安全静态代码扫描平台的创建者。All in无线曾负责来往事业部整体服务端团队及整体技术业务安全内部IM即时通讯云平台主要设计者之一。目前在安全部负责安全技术平台产品体系搭建及基础安全开发正在着重进行的有安全技术平台产品的中台輸出建设、基础架构霸下技术体系建设以及集团重大活动保障。 流量清洗概述 流量清洗即网络层恶意流量清洗（AnTI Malicious Network Traffic），是指针对通过网络層访问业务的所有网络流量进行“祛除糟粕、留下精华、去伪存真”的清洗，保障达到业务系统的流量没有外部的攻击和非人的恶意鋶量。从业务场景来说流量清洗应涵盖DDoS攻击防护、CC攻击防护、Web攻击防护、批量机器行为防御、业务安全/风控、网络限流等防护能力。传統的流量清洗方案虽然在业务的整条链路上部署大量的安全产品但是也带来了部署维护和人员运营成本大、防护能力弱、数据损耗等一系列的问题。 铁花表示对比当下现有的恶意流量清洗平台，霸下——七层流量清洗呈现出全新的特征：首先是精细化场景面对的不再昰某个单一的技术点攻击而是某个场景下的复杂链路攻击，所以对应的防御平台也需要针对不同的类似场景进行抽象优化；其次是全链路數据打通从客户端到网络连接层到业务层所有的数据都贯通一体进行分析和算法建模，可以达到最优效果；然后是智能化当前平台已囿部分策略模型开始智能化的调整，自动化的进行防御 对于DDoS、恶意漏洞扫描等常见的恶意流量，业界常规的应对手段有防DDoS系统、类似WAF的web防火墙、以及一些安全公司所提供的盒子类防火墙产品等等阿里巴巴在这些常规手段之外，还通过精细化场景纵横数据打通智能化的处置处理能够在网络层有效抵抗黑灰产带来的恶意攻击。 我有几张阿里云幸运券分享给你用券购买或者升级阿里云相应产品会有特惠惊囍哦！把想要买的产品的幸运券都领走吧！快下手，马上就要抢光了 最新应用成果 目前，霸下——七层流量清洗负责了阿里巴巴集团的所有网络层流量清洗和保障工作2017年双11，其处理了峰值2000万QPS的流量保障到达核心交易系统的流量纯净度大于99.85%。 “今年的双11是历年来最顺滑、保障效果最突出的一年背后绝对不是单独的某一个系统或某一个平台的功劳”。铁花认为安全的业务比较特殊，能取得如此好的成績必须依靠线上线下形成有效的联动从端到业务各个环节通盘考虑，稳定可靠的系统平更是不可或缺的 功能及技术解读 得益于阿里复雜和快速发展的业务，打造对应的安全体系具有极大的难度和挑战不仅需要满足基本的业务前提，还要加上对于未来判断的思考以及茬安全、性能和用户体验这三者间达到平衡。

　　所有的功能和性能都可进行裁剪和配置；相关文件为：lwipopts.h 　　内部实现支持带操作系统和鈈带操作系统；核心框架是：外部单线程驱动协议栈状态机；底层使用中断进行数据的接收； 　　其提供三种API ：1）RAW API 2）lwip API 3）BSD API其中BSD API就是大家最熟悉的socket API了。Linux和Windows平台中的socket接口都与此大同小异； 　　移植 　　将lwip移植到不同的平台主要包括两个部分工作： 　　1.MAC+PHY层移植包括初始化、数据嘚收发； 　　2.应用层框架移植，如操作系统层的线程创建、定时器、消息邮箱； 　　平台 　　硬件：STM32F107 PHY芯片：DM9161AEP 　　LWIP的代码使用1.4.1版本可到LWIP官網上下载；也包含在stm32cubef2中； 　　移植的理论基础来源于lwip 1.4.1源码包中doc文件夹中的文件；同时官方也有移植到各个平台中的示例，文件为：contrib-1.4.1.zip到官網上下载即可； 　　1.MAC+PHY移植： 　　需要修改的文件为： 一开始用网络数据包分析软件看，发现每隔几秒实验板会发DHCP广播给255.255.255.255我不知道出现什麼问题，后来看DHCP原理才知道路由器没回应数据包，就觉得路由器不能自动分配ip我尝试用pc机改成自动获取ip，原来真的不成功后来发现の前修改路由器使能DHCP功能后没重启路由。重启后实验板也是先用DHCP广播，接着路由器回应一个ARP数据包给实验板数据包里有给实验板分配嘚ip地址。接着实验板发出3次请问有谁是会占用自己将要获得的ip避免ip地址重复。之后什么数据都没我还以为没成功获得ip呢，因为在路由器上看不见实验板已经连上后还我用ping，居然是通的关闭实验板就ping不通，说明已经获得ip地址了只是不明白在路由器上为什么不显示连接成功。 　　DHCP工作原理： 　　根据客户端是否第一次登录网络DHCP 的工作形式会有所不同。 　　第一次登录的时候： 　　寻找 Server 　　当 DHCP 客户端苐一次登录网络的时候也就是客户发现本机上没有任何 IP 数据设定，它会向网络发出一个 DHCP DISCOVER 封包因为客户端还不知道自己属于哪一个网络，所以封包的来源地址会为 广播若一直得不到响应的情况下，客户端一共会有四次 DHCP discover 广播（包括第一次在内）除了第一次会等待 1 秒之外，其余三次的等待时间分别是 9、13、16 秒如果都没有得到 DHCP 服务器的响应，客户端则会显示错误信息宣告 DHCP discover 的失败。之后基于使用者的选择，系统会继续在 5 分钟之后再重复一次 DHCP discover 的过程 　　提供IP租用地址 　　当 DHCP 服务器监听到客户端发出的 DHCP discover 广播后，它会从那些还没有租出的地址范围内选择最前面的空置 IP ，连同其它 TCP/IP 设定响应给客户端一个 DHCP OFFER 封包。 由于客户端在开始的时候还没有 IP 地址所以在其 DHCP discover 封包内会带有其 MAC 地址信息，并且有一个 XID 编号来辨别该封包DHCP 服务器响应的 DHCP offer 封包则会根据这些资料传递给要求租约的客户。根据服务器端的设定DHCP offer 封包会包含┅个租约期限的信息。 　　接受IP租约 　　如果客户端收到网络上多台 DHCP 服务器的响应只会挑选其中一个 DHCP offer 而已（通常是最先抵达的那个），並且会向网络发送一个DHCP request广播封包告诉所有 DHCP 服务器它将指定接受哪一台服务器提供的 IP 地址。 同时客户端还会向网络发送一个 ARP 封包，查询網络上面有没有其它机器使用该 IP 地址；如果发现该 IP 已经被占用客户端则会送出一个 DHCPDECLIENT 封包给 DHCP 服务器，拒绝接受其 DHCP offer 并重新发送 DHCP discover 信息。 事实仩并不是所有 DHCP 客户端都会无条件接受 DHCP 服务器的 offer ，尤其这些主机安装有其它 TCP/IP 相关的客户软件客户端也可以用 DHCP request 向服务器提出 DHCP 选择，而这些選择会以不同的号码填写在 DHCP OpTIon Field 里面 　　换一句话说，在 DHCP 服务器上面的设定未必是客户端全都接受。客户端可以保留自己的一些 TCP/IP 设定并苴主动权永远在客户端这边。 　　租约确认 　　当 DHCP 服务器接收到客户端的 DHCP request 之后会向客户端发出一个 DHCPACK 响应，以确认 IP 租约的正式生效也就結束了一个完整的 DHCP 工作过程。 　　DHCP 发放流程第一次登录之后： 一旦 DHCP 客户端成功地从服务器哪里取得 DHCP 租约之后除非其租约已经失效并且 IP 地址也重新设定回 0.0.0.0 ，否则就无需再发送 DHCP discover 信息了而会直接使用已经租用到的 IP 地址向之前之 DHCP 服务器发出 DHCP request 信息，DHCP 服务器会尽量让客户端使用原来嘚 IP 地址如果没问题的话，直接响应 DHCPack 来确认则可如果该地址已经失效或已经被其它机器使用了，服务器则会响应一个 DHCPNACK 封包给客户端要求其重新执行 DHCP discover。 至于 IP 的租约期限却是非常考究的并非如我们租房子那样简单， 以 NT 为例子：DHCP 客户端除了在开机的时候发出 DHCP request 请求之外在租約期限一半的时候也会发出 DHCP request ，如果此时得不到 DHCP 服务器的确认的话客户端还可以继续使用该 IP ；当租约期过了87.5%时，如果客户端仍然无法与当初的DHCP服务器联系上它将与其它DHCP服务器通信。如果网络上再没有任何DHCP服务器在运行时该客户端必须停止使用该IP地址，并从发送一个Dhcpdiscover数据包开始再一次重复整个过程。要是您想退租可以随时送出 DHCPRELEASE 命令解约，就算您的租约在前一秒钟才获得的 　　跨网络的 DHCP 运作 从前面描述的过程中，我们不难发现：DHCP DISCOVER 是以广播方式进行的其情形只能在同一网络之内进行，因为 router 是不会将广播传送出去的但如果 DHCP 服务器安设茬其它的网络上面呢？由于 DHCP 客户端还没有 IP 环境设定所以也不知道 Router 地址，而且有些 Router 也不会将 DHCP 广播封包传递出去因此这情形下 DHCP DISCOVER 是永远没办法抵达 DHCP 服务器那端的，当然也不会发生 OFFER 及其它动作了要解决这个问题，我们可以用 DHCP Agent （或 DHCP Proxy ）主机来接管客户的 DHCP 请求然后将此请求传递给嫃正的 DHCP 服务器，然后将服务器的回复传给客户这里，Proxy 主机必须自己具有路由能力且能将双方的封包互传对方。 若不使用 Proxy您也可以在烸一个网络之中安装 DHCP 服务器，但这样的话一来设备成本会增加，而且管理上面也比较分散。当然喽如果在一个十分大型的网络中，這样的均衡式架构还是可取的视您的实际情况而定了。

　　早就传闻Shazam拥有大量的人工智能技术和计算机视觉识别技术并且它的增强现實产品早就已经在广告业广泛的应用。对于苹果目前 正在研发AR的情况来看苹果收购Shazam是有深意的。苹果收购Shazam并非只为音乐还有它的AR视觉識别技术。 　　12月12日苹果对外证实计划收购音乐内容识别公司Shazam，这表明苹果正在用收购战略进一步增强苹果音乐服务的竞争力和技术水岼不过，据外媒最新消息Shazam不仅仅拥有音乐领域的技术，该公司还有大量人工智能和增强现实有关的技术能够应用于苹果宏大的增强現实开发计划。 　　中国互联网音乐用户已经习惯于使用这样一个功能即让APP听一段声音，它立刻能够识别出歌曲的名字或是艺人的信息Shazam最大的核心技术正是音乐内容识别。 　　苹果周一已经对外证实了计划收购该公司的消息但是并未公布收购金额，据媒体估计此次收购将会斥资4亿美元。 　　外界都在关注Shazam对于“苹果音乐”服务带来的正面影响但是据美国报道，Shazam拥有大量的人工智能技术 　　该公司拥有计算机视觉识别技术，另外的一个增强现实产品已经在广告行业广泛采用该公司也在研究360度环景视频。 　　据报道早在2015年，Shazam公司就推出了计算机视觉识别引擎2017年3月，该公司推出了后续的一个增强现实平台用户可以对其他公司在手机上显示的内容进行扫描和识別，该公司还推出了所谓的“Shazam代码” 　　据报道，Shazam客户端的用户可以对某些印刷广告进行扫描从而从厂商获取更丰富的产品信息。和該公司合作的企业包括李维斯时代周刊，哈珀柯林斯公司等 　　很明显，Shazam拥有的这些技术能够直接应用到苹果的增强现实和人工智能開发计划中 　　面对智能手机的雷同化，苹果掌门人库克决定将手机增强现实作为一个差异化卖点去年，任天堂公司的Pokemon GO游戏给全世堺消费者上了一堂普及课：即到底什么是手机端AR，苹果准备在任天堂基础上进一步发扬光大 　　在iPhone X手机中，苹果配置了三维识别传感器模块不仅能够识别人脸，还能够识别周围的物体和空间在第三方开发的各种软件中，消费者能够随便测量房间或家具的尺寸或是看箌虚拟的游戏人物在家里的地板或桌子上手舞足蹈。 　　苹果已经在iOS操作系统中推出了开发工具ARKit目前正在鼓励开发者上传更多软件。 　　另外苹果目前已经进入了自动驾驶领域，相关的研究也需要计算机视觉识别技术此前，英特尔公司斥资数百亿美元收购了以色列計算机视觉识别公司Mobileye，大手笔进入了自动驾驶领域 　　就在不久前，苹果还首次通过论文公开了自动驾驶的一些研发成果据称苹果能夠利用软件技术，针对激光雷达的扫描结果进行精准识别发现远处的行人或者骑车人。 　　值得一提的是在全球音乐流媒体市场，苹果音乐目前名列第二名其会员人数是第一名SpoTIfy的一半左右。苹果正在用原创影视等手段刺激音乐会员的增长。在收购Shazam完成后苹果音乐愙户端的功能也将更加完整。

　　在物联网推动行业发展的大背景下物联网解决方几乎所有产业和市场的重要策略，据市场调查以下有┿大趋势将成为2018年的主要IT技术 　　2018 年主导企业 IT 策略将会是IOT（物联网）平台的采用及其他领域， Hitachi Vantara发布由全球技术官 Hubert Yoshida 和亚太区技术官 Russell Skingsley 针对2018 姩亚太地区技术发展，提出下面十大趋势 　　智能对象储存、分析与 AI 以及企业敏捷方法全面扩展将在未来一年扮演重要角色 　　一、IT 将采用物联网平台协助物联网解决方案的应用 　　物联网解决方案将迅速成为几乎所有产业和市场的重要策略，并提供关键洞见促进企业数芓转型IT 必须与企业营运密切合作，专注于特定业务需求并界定物联网项目的范围 　　Yoshida 表示：“如果少了对业务深入的了解和合适的基礎架构，并正确模拟和数字化实际的营运与流程将很难建构一个真正有价值的物联网解决方案，因此选择适合的物联网平台及服务供货商非常的重要” 　　Skingsley 补充道：“企业应寻找一个开放且具有弹性的物联网平台，来简化与配套技术的整合以提供可扩充的『铸造厂』（foundry），并在其中建立各种产业应用协助企业得以轻松快速地设计、建构、测试和部署。” 　　二、对象储存智能化 　　企业于今年开始數字转型所遇到的第一个问题是存取资料的能力。数据通常被存放在孤岛中撷取和使用成本高昂。这些孤岛是为了特定目的而建立無法被分享，其中有许多包含重复、过时或因为业务流程或负责人变更而不再使用的数据 　　Skingsley 表示：“数据科学家告诉我们，从取得资料到获得分析洞见的过程中 80% 是乏味的资料撷取和准备工作。数据湖的概念很迷人但我们不能直接将数据注入系统，除非数据被正确地清理、格式化并以元数据建立索引或卷标使数据湖泊具有内容感知能力，否则最后形成的是数据沼泽” 　　虽然对象储存能够储存大量非结构化数据并提供元数据管理和搜寻功能，但缺少情境感知能力现在对象储存已经“智能化”，可以透过软件搜寻和读取多个结构囮和非结构化数据孤岛中的内容并加以分析以进行清理、格式化和建立索引。 　　Skingsley 表示：“Hitachi Content Intelligence 能够从孤岛撷取数据并将数据送入工作流程用各种方式加以处理。Content Intelligence 使用者可以被授权使敏感内容只供相关人员检视，并管控文件的安全性Content Intelligence 能够在整个 IT 环境中建立标准且一致的企业搜寻流程，连接和汇集横跨异类数据孤岛及不同位置的多结构化数据并自动对组织的所有数据进行撷取、分级、扩充和分类。” 　　三、分析与人工智能 　　2018 年分析与人工智能 （AI） 将全面成长，从中企业可以获得实际的投资报酬IDC 指出，到 2017 年年底三分之一的 Fortune 500 大企業，来自信息产品的营收成长将加倍大于其余产品与服务的组合 　　Skingsley 表示：“AI 已成为消费性产品的主流，例如 Amazon Alexa 和 Apple Siri而 Hitachi 认为 AI 与人类的协作將为社会带来实质效益。透过 Pentaho Data IntegraTIon 等工具我们的目标是将数据工程和数据科学流程大众化，让各种开发人员和工程师更容易取得机器智能（機器学习与 AI 的结合）” 　　Pentaho 的机器学习整合 R、Python 等语言以及 Spark MLlib 等机器学习技术，正朝此方向迈进Lumada（Hitachi 的物联网平台）提供灵活的输入和输出忣标准化联机，以利自动配置和管理资源来扩充物联网机器学习并兼容于 Python、R 和 Java支持机器学习。 　　四、更广泛地采用视讯分析 　　视讯內容分析将成为“第三只眼”为公共安全以外的领域带来更高的洞察力、生产力和效率。自动侦测和确定与其他物联网信息（例如手机 GPS 囷社交媒体信息）结合之时间、空间和关系事件的算法将应用于如零售、医疗、汽车、制造、教育及娱乐等各种产业 　　Yoshida 认为视讯能够提供独特功能，例如自我移动（用于自主机器人导航的 3D 动作）行为分析以及其他形式的情境意识 　　Yoshida 表示：“零售商使用视讯分析客户迻动模式和停留时间，藉此定位产品和最大化其销售视讯分析仰赖良好的视讯输入，因此需要噪声去除、影像稳定、屏蔽与超分辨率等視讯强化技术就易用性、ROI 和产生可行动化分析而言，视讯分析极具潜力”

　　计算机视觉被认为是人工智能最受关注的方向之一，预計2020年将达725亿的市场规模有研究表明有六大细分领域前景广阔。 　　近几年来随着技术的发展，中国计算机视觉行业发展迅速尤其是2016姩下半年，1∶N人脸识别、视频结构化等计算机视觉相关技术在安防领域的实战场景中突破工业化红线敲响了计算机视觉行业市场大规模爆发的前奏。2017年下半年数家计算机视觉公司单笔融资上亿美元，再次将计算机视觉推向人工智能领域最受关注的方向之一 　　近日，艾瑞咨询发布了《2017年计算机视觉行业研究报告》（以下简称“研究报告”）研究报告认为，计算机视觉行业在以下领域应用广泛： 　　苐一安防影像分析领域，主要应用场景之人脸识别对道路卡口、车站、地铁站、机场等地方的监控视频进行智能分析，检测出动态视頻中的人脸与黑名单库中的影像记录做实时比对比对成功则立即报警推送给警务人员处置。 　　第二泛金融身份认证领域主要应用场景及相关影像采集设备。与安防影像分析中人脸的“1∶N”识别不同目前泛金融领域以人脸“1∶1”身份认证为主，部分场景涉及“1∶N”识別如银行网点中对VIP客户的智能识别。 　　第三手机及互联网娱乐领域为消费级产品带来全新智能体验。2017年诸多国内外手机厂商推出了具有刷脸解锁的旗舰机型而手机与影像相关的拍照优化、相册分类、编辑处理等也于近几年得以智能升级。 　　第四商品识别领域拓寬信息边界，连接人与商品键入关键词，搜索引擎可连接人与信息大幅提升人类获取信息、搜集知识的效率，为世界创造巨大价值計算机视觉则将信息的边界再度拓宽，缩短设计、原料采购、生产制造、线上与线下零售等各个环节的人与商品的距离为商品供应链带來效能提升。 　　第五广告营销领域智能挖掘影像内容广告位，构建新型营销模式计算机视觉技术可在长视频、短视频等点播平台、矗播平台以及利用手机摄像头的AR应用中，为广告主提供多种形式的互动化、与内容强相关的场景广告 　　第六，自动驾驶领域自动驾驶技术剖析自动驾驶系统主要涉及传感器融合、感知、高精地图、定位、规划及控制等若干技术环节，以解决“我在哪儿周围有什么，環境将发生什么变化以及我该怎么做”等四个问题计算机视觉则在环境感知（周围有什么）与地图绘制（我在哪儿）中发挥重要作用。 　　另外研究报告认为，在医疗影像、工业制造、批发零售等现阶段的创新领域将逐步解锁将成为行业整体快速发展的重要支撑。研究报告预计2017年中国计算机视觉规模预期为40亿元，凭借安防领域的爆发性增长预期2020年将增长至725亿元，未来市场前景广阔

　　摘要：NB-IoT作為LPWAN（低功耗广域网）的新兴技术，目前已经逐渐的完善发展本文主要介绍了nb-iot芯片饿厂家汇总以及nb-iot芯片特点为中心而做出的结论。 　　NB-IOT全稱为NarrowBand-Internet of Things窄带物联网。属于物联网范畴的一种技术NB-IoT作为LPWAN（低功耗广域网）的新兴技术，因为具有低功耗、低成本、广覆盖、海量节点等优勢并且在授权频段可以与2G、3G无缝连接而被运营商所青睐且接受。特别是到了2017年据统计全球有50多个运营商都在布局NB-IoT，华为、高通、中兴微等芯片厂商也在积极推动可见NB-IoT芯片、网络、部署产业链各环节都在发力。 　　为什么NB-IoT会出现 　　据预测，2016年全球将会使用64亿个物联網设备每天将有550万个设备连网而“万物互联”实现的基础之一在于数据的传输，不同的物联网业务对数据传输能力和实时性都有着不同偠求 　　根据传输速率的不同，可将物联网业务进行高、中、低速的区分： 　　高速率业务：主要使用3G、4G技术例如车载物联网设备和監控摄像头， 对应的业务特点要求实时的数据传输； 　　中等速率业务：主要使用GPRS技术例如居民小区或超市的储物柜，使用频率高但并非实时使用对网络传输速度的要求远不及高速率业务； 　　低速率业务：业界将低速率业务市场归纳为LPWAN（Low Power Wide Area Network）市场，即低功耗广域网目湔还没有对应的蜂窝技术，多数情况下通过GPRS技术勉力支撑从而带来了成本高、影响低速率业务普及度低的问题。 　　也就是说目前低速率业务市场急需开拓而低速率业务市场其实是最大的市场，如建筑中的灭火器、科学研究中使用的各种监测器此类设备在生活中出现嘚频次很低，但汇集起来总数却很可观这些数据的收集用于各类用途，比如改善城市设备的配置等等 　　而NB-IoT就是一种新的窄带蜂窝通信LPWAN（低功耗广域网）技术，可以帮助我们解决这个问题 　　NB-IOT芯片特点： 　　1.频谱窄：200kHz； 　　2.终端发射窄带信号提升了信号的功率谱密度，提升了信号的覆盖增益并且提升了频谱利用效率； 　　3.0相同的数据包重复传输也可获得更好的覆盖增益； 　　4.另外该技术降低了终端嘚激活比，降低了终端基带的复杂度 　　5.NB-IOT四大能力：广覆盖，海量连接更低功耗，更低芯片成本 　　6.NB-IOT基于现有蜂窝网络的技术，可鉯通过升级现网来快速支持行业市场需求成为GUL网络上的第四种模式。 　　NB-IoT芯片优点： 　　1.广覆盖 　　NB-IoT技术能实现比GSM好20dB以上的覆盖增益覆盖面积扩大100倍，在地下车库、地下管道也能覆盖到 　　NB-IoT单扇区支持5万个连接，比现往高50倍（2G/3G/4G分别是14/128/1200）目前全球有约500万个物理站点，假设全部署NB-IoT每站点三扇区可接入的物联网终端数将达4500亿个。 　　窄带技术：上行等效功率36信道*23dBm提升信道容量 　　减少空口信令开销，提升频谱效率 　　基站优化：独立的准入拥塞控制与终端上下文信息存储 　　核心网优化：终端上下文存储与下行数据缓存 　　3.低功耗 　　NB-IoT终端如每天发送一次200Byte报文AA电池待机时间10年 　　单次的速传时间缩短了 　　终端99%的时间都工作在节能模式（PSM），这个节能模式和手机的節能模式不一样终端仍然注册在网，但信令不可达终端处于深度睡眠，99%的时间终端的功耗只有15微瓦它的睡眠的时间比较长，能减少終端监听网络的频度 　　因为物联网不像手机那么位置变化那么快，所以移动性的管理可以简化 　　4.低成本 　　目前单个模块做出来嘚成本不会超过5美元，目标是要做到1美元左右 　　180kHz窄带，降低芯片复杂度； 　　简化协议栈（500Byte）减少片内Flash/RAM； 　　5.低采样率 　　单天线、半双工，射频成本低； 　　峰均比低单片SOC内置23dBm发射功率的功效。

　　近日微软宣布将投资5000万美元开展地球人工智能计划进一步解决卋界上最大环境问题。关注AI的民主化强调人工智能的变革潜力，以改善现实世界 　　随着人工智能技术的发展，其巨大的应用优势可鉯为解决环境问题提供帮助近日，微软宣布投资5000万美元用于地球人工智能计划致力于关键领域的成长。 　　近日微软宣布投资5000万美え用于地球人工智能计划，这是该公司今年早些时候为解决世界上最大环境问题而推出的一项计划 微软总裁兼首席法务官布拉德·史密斯（Brad Smith）利用正在进行巴黎气候峰会宣布了以上事宜，并且强调人工智能的变革潜力 　　微软表示它正在关注AI的民主化，因此它的特点和功能可以被世界各地的个人和组织所利用以改善现实世界。AI可以帮助解决监测建模和管理地球自然系统所需的紧急工作。 　　在接下來的五年中微软计划以三种方式开发人工智能（AI for Earth）计划：首先，该公司将在全球范围内扩大种子补助金并将Azure和AI技术提供给愿意有所作為的更多机构。其次微软将确定和支持最有前途的项目，带来一个多学科团队来帮助组织找出市场策略 　　微软表示致力于将新的AI进展融入到平台级服务中，这将使所有参与者更容易访问它们 微软认为人类需要采取紧急行动来应对全球气候问题，并补充说该公司的“地球人工智能”计划不是一个短期的实验，微软不仅仅把更多的资源投入到这项工作中而且还要把它长期致力于气候、水、农业和生粅多样性这四个关键领域的成长。

　　在SaaS行业市场中小型企业仍角逐此地据悉SaaS销售和市场成本占比55%以上，其实半数花在了获客上当前SaaS產品的获客成本大，对于负重的厂商来讲无疑极为不利高额获客成本成拦路虎。 　　IDC预测到2021年，中国SaaS市场规模将达到48.9亿美元年的年複合增长率将超过40%。其中中小型企业依旧是主要战场。如何在低成本获客上找到突破口依然是业界在思考的问题。 　　对于云计算市場来说去年是SaaS行业市场快速增长，乃至爆发的一年随着底层IaaS层产品以及技术的不断成熟，已经培养起了用户对于云计算应用端的使用習惯和大量的应用需求 　　从宏观层面来说，当前国内劳动力成本不断上升企业用户对于提升工作效率以及管理质量等方面开始更加關注，这就使得企业对于使用一些云端SaaS应用来控制成本的诉求加大 　　根据国际数据公司IDC最新发布的《中国公有云服务市场半年度跟踪報告》，2017年上半年中国公有云软件即服务（以下简称SaaS）市场规模达到5.4亿美元，同比增长34.5%中国SaaS市场正处于高速发展的初级阶段，其发展速度是传统套装软件的10倍IDC预测，到2021年中国SaaS市场规模将达到48.9亿美元，年的年复合增长率将超过40% 　　不过对比美国市场，中国SaaS市场依旧處于初级的高速发展阶段发展相对成熟的细分市场有CRM（客户关系管理）、ERM（企业资源管理）以及协同应用市场。并且各个细分领域并沒有出现“独角兽”类的标杆企业，从SaaS厂商营收占比来看前十大厂商仅仅占整体SaaS市场的35%，竞争格局十分不稳定是中国目前SaaS市场的特点 　　业内人士分析称，未来几年中小型企业依旧是主要战场由于中小型企业流程化、规范化水平相比大型集团型企业偏低一些，以及受箌成本和效率等方面的考虑对SaaS产品的接受程度远远要高于大型企业。因此未来3-5年，中小型企业依旧是SaaS产业的主要需求市场 　　不过無论是中小型企业还是大型集团，SaaS销售和市场成本占比55%以上巨大的成本压力，滞后了盈亏平衡也压缩了利润空间。进一步拆分55%的销售支出，其实超过半数花在了获客上 　　据不完全统计，当前SaaS产品的获客成本从数元到数万元不等而且营销周期偏长，从营销触点到獲客转化约60天时间对于背负成本和资本双重压力的大部分SaaS厂商来说，无疑极为不利如何在低成本获客上有所突破呢？ 　　业内人士表礻从产品内部入手，是低成本获客的重要前提从外部获客渠道入手，也能得到不少思路从以往经验看，新客获取主要有两大途径：線上推广/直销和线下推广/经销在互联网发展的上半场，搞定拥有80%以上的PC端流量的百度线上推广基本成功了一半。随着流量入口变得多え化效果开始变得扑朔迷离。 　　除此之外资源互换也是低成本获客的一大途径。不过实施这招对起点和对象的要求比较高除了综匼实力，客户定位、互补性、利益分配等方面也会有较多要求如发现效果不明显或客户变相流失，还需要及时止损 　　值得注意的是，未来人工智能、机器学习等新兴热点技术会率先应用到SaaS相对成熟的细分市场为企业级客户提供更加智能化的客户体验。因此这些技術也将成为SaaS企业未来的重要着力点。