5G联合8K、AI、AR和VR等新技术，拓展了文化和旅游产品的表达形式和展现内容，促进了观光游向休闲游、深度游转变，形成了云旅游、慢直播和线上演艺等多个成熟应用场景。未来以5G为引领的新科技，将产生更多的创新应用和影响力，为文旅行业带来新一轮的提升和变革。

本资源为字节跳动2015年的融资BP。 项目摘要 推荐引擎将超越搜索引擎 全球范围内的开创性产品，各方面指标遥遥领先于国内外同行中国公司第一次实现全球NO.1的技术水准，大幅领先美国 比搜索引擎更强大的变现能力，14年收入同比增长几十倍 将成为手机上的入口级产品和超级APP 将推出两个与“头条”同级别的战略级产品，目标用户过亿 下一家千亿美金公司 来自：字节跳动

近年来，随着新技术的持续发展，数字化已成为推动社会经济发展的重要路径。云计算成为底层基础设施，助推企业数字化转型，加速产业互联网落地；但云计算出现以来，安全性一直是云计算所面临的最大挑战。 为缓解传统安全防护建设中存在的痛点，促进云计算成为更加安全可信的信息基础设施，助力客户更加安全地使用云计算，云原生安全理念兴起。国内外第三方组织、服务商纷纷提出以原生为核心构建和发展云安全。 2015年是云原生进入系统性、有序发展的年份。云原生经历7年的发展，已经进入到大规模实践阶段。企业网D1Net云安全专家认为，伴随云原生进入到大规模实践阶段，中国云原生安全市场也正迎来爆发式增长态势。 为了进一步了解中国云原生安全市场需求，描绘云原生安全典型规划方案，提炼云原生安全成功实践模式，企业网D1Net采取案头研究、专家访谈、问卷调查等方式收集了大量的云原生安全数据。企业网D1Net 联合业内知名的云原生安全技术专家、信众智CIO专家、研究专家，组成云原生安全研究工作组，对这些数据进行了广泛而深入的挖掘。现在，呈现在大家面前的《中国云原生安全实践白皮书》，就是云原生安全研究工作组的最新成果。 本白皮书共分四章。第一章，中国云原生安全需求分析；在简要介绍了云原生理念兴起的背景与优势后，分析了中国云安全市场企业信息安全投入状况、当前云原生安全市场所处的发展阶段，随后重点分析研究了企业全生命周期对云原生安全的关注点，当前云原生架构面临的安全风险，以及企业对云原生安全产品的需求和云原生安全建设管理需求。这些分析研究，为后续云原生规划方案的编制和最佳实践的选择与提炼提供了逻辑依据。第二章，典型云原生安全规划方案；首先明确了云原生安全总体规划原则，强调了云原生安全能力架构搭建的核心原则，提出了云原生安全的六大支柱；对业内大家较为关注的云原生安全方案选型问题，本白皮书主要介绍了主流云原生安全平台与工具，以及选型注意事项；最后，分别从两个视角介绍了云原生安全体系。第三章，中国云原生安全最佳实践；首先介绍了业内知名的腾讯云原生安全的功守道，然后分享了游戏行业、文创行业、物流业云原生安全最佳实践。第四章，中国云原生安全未来展望；首先对云原生安全未来发展趋势进行了展望，并结合行业洞察、调研数据与统计工具，对中国未来几年的云原生安全市场规模进行了预测；其后，针对大中型、中小型企业云原生实践提出了相关建议。 来源：信众智 企业网 腾讯安全

疯狂java讲义

随着5G技术的研发和商用部署，边缘计算一直都是产业界关注的热点技术。近两年，边缘计算技术在标准和产业生态上取得了突破性的进展，国内三大电信运营商和云服务提供商纷纷结合自身优势先后开展了边缘计算技术研究和应用的探索，组织上下游企业发力边缘计算市场，助力边缘计算应用快速落地。本白皮书针对边缘计算技术实施过程中的技术路线和各种挑战进行了梳理，为明确边缘计算技术发展方向，完善边缘计算技术体系提供了重要的技术参考。 来源：SDN/NFV/AI标准与产业推进委员会

随着5G技术的研发和商用部署，边缘计算一直都是产业界关注的热点技术。近两年，边缘计算技术在标准和产业生态上取得了突破性的进展，国内三大电信运营商和云服务提供商纷纷结合自身优势先后开展了边缘计算技术研究和应用的探索，组织上下游企业发力边缘计算市场，助力边缘计算应用快速落地。本白皮书针对边缘计算技术实施过程中的技术路线和各种挑战进行了梳理，为明确边缘计算技术发展方向，完善边缘计算技术体系提供了重要的技术参考。 来源： SDN/NFV/AI标准与产业推进委员会

人工智能与机器学习技术带给了企业新的业务增长渠道与可能。例如，利用个性化推荐为用户提供其更感兴趣的内容，既能提升用户的转化率，也能为客户提供一个全新的个性化体验。基于机器学习的数据建模可以优化广告与营销的投放计划，提升投入产出比；企业也可以利用人工智能预测未来的供需情况、制定更合理的增长方案。根据 IDC对 11 家亚马逊云科技客户的访谈，AI/ML 技术平均每年带给这些企业410万美元收入的增长在人工智能与机器学习促进增长的个性化推荐，广告渠道优化，智能营销，供需预测等场景中，以个性化推荐为例，这是电商企业提升销售转化率和用户留存率的核心要素，可以充分基于用户偏好推荐最适合的内容、商品页面。基于机器学习构建的个性化推荐系统，能结合实时交互的用户行为日志、用户间关系、时间序列等复杂信息，量化用户偏好，基于特定的排序模型，提供精准的定制化推荐。从而提高客户参与度、转化率、收入和利润率。在营销与广告领域，成功的投放策略将帮助企业跨过流量陷阱，带来更多的商机。针对一个特定的 商业场景，机器学习能够根据特征提取隐藏在数据中的规律性关系，预测关键指标的值或区间，如购买意愿、供需预测，提供实时决策的数据依据，或进行数据驱动的实时广告渠道优化，如优化买量、实时竞价和归因分析。

在今天所有巨大的不确定中，只有数字化是 确定的。以前，数字化转型还是企业的选择题； 现在，早已成为企业生存的必答题，这不是危 言耸听。未来 10 年，是传统行业推动数字化的最后 10 年如果到了 2022 年还不准备变革，相信最后一定会成为数字脱贫的对象。因为高效的商业模式和低效的商业模式之间，不存在竞争，只会‘逐步取代’，这一点，将在2022年不断上演。”这是一位华为云客户的心声，他们正在从传统企业向数字化企业的积极转型中，明确了云平台作为企业转型底座的定位，制定了新系统“云优先”、存量系统“按需迁移，向云归集”的策略。 富有远见的企业已经认识到，云服务让数字技术的应用不受地理位置或行业限制，无论是发达地区还是欠发达地区，无论是高科技行业还是传统行业，无论是大企业还是小企业，都可以随时随地获取数字化转型所必需的计算、存储等硬件资源，大数据、AI、IoT 等技术资源，以及凝结了领先企业大量投入的经验知识资源。这些，在当下尤为重要。持续三年的新冠疫情、全球对于降低碳排放的要求、日趋复杂的营商 环境等，让全球都意识到数字化转型从未如此现实、如此迫切。首先，企业需要轻装上阵，将自己的注意力放到核心商业上来；其次，要能时刻捕捉和快速响应常规的或突发的各种变化；最重要的是要深刻理解客户，更好、更快地为客户提供创新服务和产品。

汽车行业正在经历百年来最深刻的行业变革，以电动化、共享化、网联化、智能化为趋势的汽车“新四化”正在重塑产业格局。作为变革的基础，电动化经历了蓬勃的发展，迈入规模化快速发展阶段。而随着改革程度的逐步加深，仅是能源的升级已不足够，汽车要从根本上改变产品形态，从移动工具转变成生活伙伴，需要智能化与网联化的发展来彻底解放人们的双手和注意力，从而赋予汽车这一产品更丰富的想象空间。共享出行在发展一定程度之后也被证明需要自动驾驶作为基础，走向无人驾驶共享车队模式。行业变革正在步入深水区，“新四化”的重心不可避免地向智能化和网联化迁移——无论是需求端对产品定位和价值诉求的转变、供给端在自动驾驶和车联网上的竞争与合作，皆昭示了“智能网联”在变革浪潮中核心驱动力的地位，将成为汽车产业发展的长期趋势。自动驾驶和智能座舱作为汽车行业皇冠上的明珠，也正在逐渐迈入大众的视野。其与“智能化”之间的联系自不必多言，但“网联化”也是其必不可少的重要支撑。尤其是对于智舱系统，从娱乐的丰富性到系统的持续迭代升级，都离不开“网联化”这一重要前提。

现阶段，药物发现中的可解释人工智能已经取得了初步进展，基于不同原理的可解释方法都在为“以人为本的可解释”目标提供可行的探索方向。该领域的可解释人工智能技术具有试错成本高、迭代周期长等现实挑战，因此，需要结合药物设计中大量积累的专家知识。然而，具体到可解释方法设计中，如何对先验知识进行提取、抽象和运用，决定了先验知识能否有效辅助发现新知识。当前，可解释人工智能所学习到的信息已有部分可以解析为化学家和生物学家可理解的知识，但从整体而言，这种可解释程度距离人类认知还相去甚远。由于药物发现的风险敏感性，人类难以向不确定性做出妥协，因此，这条认知鸿沟注定要以机器走向人类的方式得以解决，这也意味着科学家需要以超越经验和直觉的方式，站在人工智能的角度，反向回溯药物发现的知识需求。可以预料，如此的需求，将会吸引跨领域专家打破领域知识的结构壁垒，发挥交叉融合的最大优势。在日趋平权化的这一领域，可解释人工智能将加速降低药物发现的技术门槛和推动新一轮知识涌现。

人工智能（Artificial Intelligence，以下简称AI）已经成为企业的新竞争力。2021年全球市值最大的2000家公司中，近半数的首席执行官都在财报会议上提及AI及其相关概念。埃森哲的调研显示，近75%的企业已将AI整合至自身业务战略当中，而且几乎一半企业已看到了AI应用带来的成效。埃森哲连续追踪AI的应用之道。2019年，我们发现AI规模化应用比单点部署带来更显著的投资回报。 过去几年，随着数字转型的窗口期不断压缩，企业规模化应用AI的外部和内部驱动力日渐增强，衡量其成熟度变得非常必要。在我们的最新调研中，13%的受访中国企业已通过AI实现卓越增长和业务转型⸺我们称其为“AI领军者”。另35%的企业在AI成熟度方面取得了一定进步，而剩下的绝大多数企业（52%）仍处于试验阶段。而随着广大企业纷纷加速推进AI成熟之旅，领军者的占比有望在2024年增加至34%。AI在不同行业的应用重点和成熟度存在明显差异，但行业间的差距正在不断缩小。我们的研究显示，高科技等行业的AI成熟度较为领先，但其他行业正在迎头追赶：自然资源与能源行业正致力利用AI提升能效与安全，并实时追踪碳足迹；保险与零售行业借助AI进一步提升客户与员工体验；汽车行业期待自动驾驶得到实际应用；工业企业已看到AI技术在优化设计开发与生产制造各个环节带来的巨大价值。广大企业可如何加速提升AI成熟度，成为AI领军者？我们建议，企业需要做对五方面：第一、获得高管的全力支持， 将AI作为整个企业的战略重点之一；第二、发展人才，AI的应用终究以人才为基石；第三、实现AI工具和团队产业化，打造AI核心；第四、由始至终，负责任地设计AI，确保包容性和可持续；第五、优先考虑AI投资，做好短期和长期的规划赢在未来。提升AI成熟度是中国企业的一门必修课。放眼各行各业，AI领军者正在蓬勃发展。随着“十四五”规划在新发展格局中的推进，中国企业在不同赛道上都以AI作为竞争力要素之一。掌握AI成熟之道将助力中国企业把握从实践到实效的制胜因素，加速转型升级，实现高质增长。