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又如，当年乔布斯发布iPod的时候，并没有直接抽象地说“存储空间高达4.8G”，而是说“把1000首歌装进口袋”。

可见，产品中的新概念命名不合理，或者将晦涩难懂的底层术语直接暴露出来，都会对用户造成很大的困扰。

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首先，可以将平台通用的框架和模块，抽象出来、统一起来，包括Portal页、项目管理、权限管理、数据管理、任务管理、发布管理等等。

其次，将细节的体验也统一一下，具体到组件的设计、命名、颜色、位置等等。

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比如，在智能垃圾分类“分类宝”项目中，沉淀了数十万打标的垃圾图像数据。在我们开放了相关模型API之外，再把其中一部分数据开放出去，就会对整个社会的垃圾智能化处理，贡献蚂蚁的一份力量。

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Technavio等许多公司发布的市场研究报告，显示美国教育领域的人工智能市场正在逐步增长。如果该市场持续以近48%的复合年增长率增长，预计到2022年将达到8500万美元的巨大价值。

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我们对所有的平台的品牌识别体系进行了梳理，参照“阿里动物园”的惯例，分别命名为知蛛金融知识图谱平台、鲸语NLP平台、图鹰金融视觉平台、千鲟搜索平台、灵犀机器人平台，每种动物的选择都尽量体现了该平台产品的特点（毕加索智能文案平台、AlphaQ智能标注平台的名称已经有一定认知度，就未做修改）。

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数字化教育可以帮助学生更好地记住知识。多媒体可以显著提高他们的记忆力，因为记住你看到和听到的东西比记住你读到的东西更容易。

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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。

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上述例子介绍了如何使用Metric、Tracing、Logging去联合排查问题，当然根据不同的场景可以有不同的结合方案，例如简单的系统可以直接通过日志的错误信息去告警并直接定位问题，也可以根据调用链提取的基础指标（Latency、ErrorCode）触发告警。但整体而言，一个具有良好可观察性的系统必须具备上述三种数据。

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目前的话还没有一个厂商能够非常好的支持OpenTelemetry的统一后端，现在还是需要自己去使用各个厂商的产品来实现。而这个带来的另一个问题是各个数据的关联会更加复杂，还需要去解决每个厂商之间的数据关联性问题。当然这个问题相信在1-2年肯定会解决掉，现在有众多厂商开始在努力实现OpenTelemetry所有类型数据的统一方案。

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AI视频监控系统的海量数据会占据很大带宽容量，如果与客户的其他业务共用网络通道，将影响其他业务网络通信质量。边缘计算等新一代技术的应用将在一定程度上减少数据流量，但视频取证等功能仍然会占据较大的带宽，因此服务器等全部基础设施将会进一步提高。