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做运营、做推广，也需要有一个品牌的体系。所以，我们构造出了一个“AI特派员”的形象。对于我们对内发布的所有文章、视频和海报，都纳入到这个体系当中。比如，所有的内网文章标题、文章的首尾都统一格式，加入“AI特派员”的名称和形象，这样既方便形成统一认知，也方便大家日后检索信息。

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人工智能可以分析学生的反馈，为学生提供高质量的学习体验。例如，它可以分析在线课程中的各种问题，并帮助教师立即解决这些问题。

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软件迭代：算力+算法构成了智能化的最终目标，然而算法不可能完美无瑕，我们会根据逐渐积累的自动驾驶数据不断进行算法的升级，使软件系统能够不断的升级以获得更佳的自动驾驶效果。

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厂商无关：此项目完全中立，不倾向于任何一家厂商，让大家可以有充分的自由来选择/更换适合自己的服务提供商，而不需要收到某些厂商的垄断或者绑定

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如果设计得当，Edge AI将为自动缩放带来新的机会，因为每个新用户都会为集体工作负载带来全新的机器。边缘还可以更好地访问更多未处理的原始输入数据，而云AI解决方案必须与预处理的数据一起使用以提高性能或庞大的数据集，这时带宽可能会成为一个严重问题。

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基于上云解决方案，建立了多种场景化解决方案，包括智能实时数仓解决方案、实时监控大屏解决方案、数据湖解决方案，其中比较典型的智能实时数仓解决方案，适用于电商、游戏、社交等互联网行业大规模数据实时查询场景：

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我们的实时数据除了存储在大数据引擎中，还有很多非结构化的日志数据，通过阿里云的Elasticsearch，用全托管的方式提供低成本的冷热存储方案，轻松助力企业搭建统一的云上全观测运维监控平台，实现海量数据的实时监控分析，提高自动化运维管理效率。

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此外，数据将会存储在什么地方呢？根据IDC的报告，去年全球大约有20%的数据存储在公共云上，而到2025年大约会有46%的数据存储在公共云，与此同时，还会有大量数据存储在私有云上。基本上就是说到2025年，大约80%至90%的数据将会存储在云上。

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安全是企业上云的核心关切之一。云原生的敏捷性和动态性给企业安全带来新的挑战。由于云上安全是责任共担模型，需要企业理解与云服务商之间的责任边界，更要思考如何通过工具化、自动化的流程固化安全最佳实践。

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在云原生应用模型定义领域，业界也在不同方向进行探索。比如 AWS 新发布的 Proton 是面向云原生应用交付的服务，通过Proton，可以降低容器和Serverless部署、运维复杂性，并且可以和GitOps结合起来，提升整个应用交付流程的自动化和可管理性。阿里云Serverless K8s支持的Knative可以同时支持Serverless 容器和函数来实现事件驱动的应用，让开发者使用一个编程模型，可以高效选择底层不同Serverless化算力进行优化执行，等等。