于是，我们就改成了一页展示一二十张图片，标注人员只需要扫一眼，把其中“对”或者“错”的勾选出来，然后整体提交就好了（同时也减少了每一页刷新页面、加载图片的等待时间）。这样简单的一个改动，其实并没有什么技术难度，但标注效率直接提升了好多倍。
原因在于，尽管产品经理在产品设计的时候，本身就会尽力杜绝大部分错误的发生，在平台的玩法中也有相应的规则告知到用户，但大家并不会像你想象的那样“守规矩”，他们会有意无意地“妙用”、“错用”甚至“滥用”。
先来回答第一个问题，如今云厂商可信度已经不是特别大的问题了，第一点是因为：不管是云厂商本身，或是引入了第三方机构一直在跟云厂商合作，包括国家级的等保合规，第三方可信云，都会对引入第三方认证机制来认可云厂商本身的安全跟防护机制是完全可靠的。
先来回答第一个问题，如今云厂商可信度已经不是特别大的问题了，第一点是因为：不管是云厂商本身，或是引入了第三方机构一直在跟云厂商合作，包括国家级的等保合规，第三方可信云，都会对引入第三方认证机制来认可云厂商本身的安全跟防护机制是完全可靠的。
聊天机器人本身也可以学习，因为它们是由机器学习技术驱动的。它们与用户互动得越多，就会变得越聪明。
他们还可以实时监控学生的活动，提供主动的帮助。一旦发现学生在学习过程中遇到障碍时，他们就会主动帮助学生克服障碍。
数据集中化：相对辅助驾驶能力，自动驾驶的一个核心突破是能够将车内外的所有数据集中到一起去处理，真正发挥出数据的价值，而不是每个模块的数据作为孤岛进行独立运作。
上我们会提供能够支持各类可观察性数据的统一存储和计算能力，支持PB级存储、ETL、流计算、百亿级数据秒级分析，为上层算法提供强大的算力支撑；IT系统的问题非常复杂，尤其涉及到不同的场景和架构，因此我们把算法和经验结合起来进行异常的分析，算法包括基础的统计学、逻辑性算法，也包括AIOp相关的算法，经验中包括人工输入的专家知识、网上上积累的各类问题解决方案以及外部产生的一些事件；
通用计算平台（如在云服务器中找到的平台）可以运行任何网络体系结构。在边缘AI中这变得更加困难。架构和训练有素的模型必须经过修改才能在边缘的AI芯片组上运行。
企业需要统一实时数据和离线数据的存储，提供高效的查询服务，支持高QPS的查询，支持复杂的分析以及联邦查询和分析，并且能够直接对接前端应用，做到即席分析，统一数据服务，减少数据移动。Hologres作为以HSAP理念开发的产品， 隶属于阿里自研大数据品牌MaxCompute，支持PB级数据高并发、低延迟的分析和服务，支持实时数仓、大数据交互式分析等场景。其核心特点是分析服务一体化、以实时为中心进行设计、存储计算分离架构、兼容PG生态。
与此同时，云原生技术、数据库自动驾驶技术以及数据库和大数据技术的融合使得数据库的未来更加充满生机。在DTCC 2020大会上，阿里云数据库产品管理与运营部总经理叶正盛为大家分享他对于“数据库2025”的展望。
