这导致的问题就是：
多套工具难维护：在不同的阶段可能使用了不同的工具，每个工具可能都提供了一部分的告警能力，最终导致难以维护。好在通过统一的数据接入和管理，我们可以统一去配置监控和管理告警。
通过将日志、时序、Trace、事件等数据接入到统一的可观测存储，从而实现统一的查询分析、可视化等功能，基于此，可以实现统一的监控和告警管理，从而赋能研发、运维、安全等各个角色。
同时，过去12年很多技术开始慢慢从技术可行性的研究进入到实用化和规模化，比如物联网，物联网是很早产生的概念，而过去12年已经完成了一个基本的技术准备，开始可以进入到实用化了。
第二是在数据中心方面，我们希望让它变得更加绿色，少用电，用更加绿色的电，提升数据中心的效率。同时过程中，用科技赋能交易、供应链、物流等各个环节
目前，针对图像和文本的多模态预训练模型主要可以分为单流模型和双流模型两种架构。VideoBERT，B2T2， VisualBERT， Unicoder-VL ， VL-BERT和UNITER使用了单流架构，
从图片、标题和PKG都可以看出Item-1是一件长袖t恤；另一方面，PKG表明这款t恤不仅适合秋季，也适合春季，但从图片和标题看不出来。因此，当存在模态噪声或模态缺失时，PKG可以纠正或补充其他模态。
如果对全部POI进行处理的话，则会带来高昂的作业成本，因此需要对其中没有变化的POI进行自动化过滤，其中关键技术能力就是图像匹配，该场景是一个较为典型的图像检索任务。
SGE模块如图7所示。它首先对特征图进行了分组，然后对每组特征图计算语义特征向量，使用语义特征向量和特征图进行position-wise点乘，
在这种背景下，盒马质量团队进行了较全场景驱动自动化测试的探索，利用线上数据建立测试场景模型。下面会更加详细的进行讲述。
盒马交易域是比较早的实践方之一，基于上述方案，交易域进行了整体的方案对接，沉淀了大量的场景及回归用例。尤其交易领域在覆盖率提升方面做了较多的工作。
