随着云原生技术理念的在行业内进一步的实践发展，云原生架构完成了IT架构在云计算时代的进化升级。以CI/CD、DevOps、微 服 务架构为代表的云原生技术以其高效稳定、快速响应的特点驱动引领企业的业务发展，帮助企业构建更加适用于云上的应用服务。对企业而言，新旧IT架构的转型与企业数字化的迫切需求也为云原生技术提供了很好的契机，云原生技术在行业的应用持续深化 发布单位：云计算开源产业联盟

自动驾驶汽车技术及其在不久将来的广泛应用有着实现众多社会效益的潜力，包括增进道路安全，提高经济生产率以及优化燃油经济性等。同时，伴随着各类创新的涌现和行业的发展，自动驾驶汽车行业参与者也将面临一系列法律问题。本篇众达白皮书对我所之前发表的自动驾驶汽车相关法律和监管问题方面的出版物做出了更新。本篇白皮书侧重于自动驾驶乘用车方面，并列述了下列领域的发展动态：(i) 自动化技术；(ii) 相关州及联邦法规；(iii) 产品责任；以及 (iv) 网络安全和数据隐私方面的责任问题。 发布单位：Jones Day

自动驾驶车辆将产生大量数据，不少企业将对这些数据进行分析，并将其应用于开发新的服务和功能。目前，如雨量传感器等远程模块和其他单元已应用于收费、在线交通服务和天气预报。运动数据、个人偏好和个人资料，结合集成智能设备数据，能为各制造商、保险公司乃至整个汽车生态系统提供巨大的价值。消费者为此付出的代价可能仅是个人数据、时间和精力，但许多人认为，安全和便利的价值将远远超过人们对这些方面的担忧。 简而言之，人们对交通零死亡或零严重受伤的愿景以及由全新服务和商业模式带来的机遇正加速催生自动驾驶车辆时代的到来。 发布单位：TE汽车事业部

自动驾驶并不是某一项特定技术，还可以带动 整个自动驾驶产业链的快速发展，如电池、算 法、通信等。其拥有的强大的技术颠覆性，将 会改变当前社会的出行习惯。 而中国自动驾驶企业，无论从发展还是技术来 看，都与Waymo有着较大的差距。但是，中 国有着巨大的市场潜力、广泛的5G应用、独 特的社会制度等优势，仍有机会探索出一条最 适合中国的自动驾驶路线。 亿欧智库希望通过对Waymo的系统梳理，挖 掘出其发展历程中值得关注的信息，同时对中 国自动驾驶企业未来的发展方向提供参考和借鉴。 关于亿欧智库 亿欧智库（EqualOcean Intelligence）是亿欧EqualOcean旗下的研究与咨询机构。为全球企业和政府决策者提供行业研究、投资分析和创新咨 询服务。亿欧智库对前沿领域保持着敏锐的洞察，具有独创的方法论和模型，服务能力和质量获得客户的广泛认可。

IDC预测，到2025年，全球数据圈将扩展至163ZB（1ZB等于1万亿GB），相当于2016年所产生16.1ZB数据的十倍。这些数据将释放出独特的用户体验和众多全新的商业机会。《数据时代2025》指出了五大重要的发展趋势，它们将强化数据在改变世界过程中的作用： 由商业数据向生活关键型数据的转化。曾经孤立、遥不可及、利用不足的数据，现在却成为了我们社会和个人生活的必需品。事实上，IDC预计，到2025年，全球数据圈中近20% 的数据将成为影响日常生活的关键数据，其中近10%将变为超关键数据。 嵌入式系统和物联网（IoT）。联网的数字设备逐渐取代了独立的模拟设备，并将产生大量的数据，而这些大量的数据反过来又让我们有机会以此前无法想象的方式改良和改进我们的系统和流程。大数据和元数据（数据的数据）最终将触及我们生活的几乎每一个方面，并带来深远的影响。到2025年，世界各地的每个人平均每天与联网设备互动的次数将达到近4800次，基本上每隔18秒钟一次。 移动和实时数据。越来越多地，数据必须即时可用，无论人们何时何地需要它。目前，全球各行各业都在经历由这种需求推动的“数字化转型”。到2025年，在全球数据圈创建的数据中，超过四分之一的数据在本质上是实时数据，而物联网实时数据将占到这部分数据的95%以上。 •认知/人工智能（AI）系统改变格局。大量涌现的数据催生出了一系列全新的技术，例如：机器学习、自然语言处理和人工智能（统称为认知系统），它们将数据分析从不常见的、追溯式的实践转变成为了战略决策和行动的前摄式推动因素。认知系统可以大大提高各种行业、环境和应用的数据分析频率、灵活性和即时性。IDC预计，到2025年，属于数据分析的全球数据总量将增长至原来的50倍，达到5.2ZB；而认知系统“触及”的分析数据总量将增长至原来的100 倍，达到1.4 ZB！ 安全成为一种重要的基础。全新来源的各种数据将会给私人信息和敏感信息带来新的漏洞。如今，不断产生的大量数据需要安全保护，而实际得到安全保护的数据则少之又少，这之间存在显著的差距，而且这一差距还将继续扩大，这是数据驱动型世界的一个现实。到2025年，在全球数据圈创建的所有数据中，近90%的数据将需要某种程度的安全保护，但得到安全保护的数据将不到一半。 发布单位：IDC

技术进步和消费者期望将是未来十年持续推动汽车产业变革的两大引擎。 ―技术进步：云计算、人工智能、5G、大数据中心、工业物联网等颠覆性、呈指数级发展的数字技术，也是“新基建”重点建设的信息基础设施。这些技术为汽车产业的数字化重塑注入强大的动能，使很多“不可能”变为“可能”。 ―消费者期望：随着汽车变得越来越自动化和自主化，乘车者花在驾驶方面的时间越来越少，因此有更多时间在车内开展其他活动。他们的关注点正在从驾驶汽车和汽车品牌，开始转向车内的数字体验，诸如“互联”、“个性化”、“无缝”等，他们更希望汽车是一个有趣的、个性化的智能设备，而不是一个简单的、枯燥的出行工具。 发布单位：IBM

目前，自动驾驶汽车整体处于内测阶段，但辅助驾驶系统ADAS已逐渐应用于新车。根据艾媒咨询数据，2016年全球ADAS市场规模约为40亿美元，法律法规是限制自动驾驶发展的主要因素。随着技术的成熟与产业化和各国政府对自动驾驶的支持，未来自动驾驶市场规模将加速增长。英国著名市场研究机构TechNavio和Strategy Analysis预测，2020年全球ADAS市场规模将在176-300亿美元。以此计算，2016-2020年年均增长率在45%-65% 发布单位：深圳标准技术研究院

我国人工智能的应用范围极广。从行业应用的角度看，在制造、物流、医疗、教育、安防等行业都有广泛应用。以制造业为例，当前的制造业不论是生产、流通还是销售，都正趋于数据化、智能化。大数据和人工智能技术可以协助企业分析生产过程中的全链路数据，实现生产效率、库存周转率、设备使用效率提升等目标。在智能制造进程中，工业机器人成为人工智能的典型代表，成为智能制造的重要实现端之一。就物流行业而言，人工智能的技术应用主要聚焦在智能搜索、推理规划、模式识别、计算机视觉以及智能机器人等领域。如今，现代物流企业纷纷尝试利用人工智能技术优化物流环节、提高物流效率。 人工智能还能够帮助企业根据市场销售情况、供应链生产情况、物流配送、仓储库存水平，甚至每个环节的容错概率等等进行精准排产，最大限度利用已有资源。人工智能在医疗健康主要的应用领域则包括五个方面：临床决策支持、临床辅助诊疗系统、患者管理、辅助手术和患者照护的自动设备，即各种机器人、医疗机构的管理以及新药的研发。 发布单位：中国电子技术标准化研究院

1、研究目的：人工智能研究的目标，应该是创造有益(于人类)而不是不受(人类)控制的智能。 2、研究经费：投资人工智能应该有部份经费()用于研究如何确保有益地使用人工智能，包括计算机科学、经济学、法律、伦理以及社会研究中的棘手问题 …… 来源：阿西洛马人工智能原则23 条

越来越多的国家加入到布局人工智能队列中，将科技创新和产业升级逐步聚焦人工智能领域。全球20多个主要部署人工智能的国家中，80%的国家在2017-2019年密集发布人工智能战略计划，推动人工智能的发展和应用已逐渐成为全球主要经济体共识。截至2018年12月，我们搜集并梳理出20余个全球主要国家共200余篇人工智能相关战略规划、政策建议和研究报告，并将其分为战略规划、法规倡议、促进机制和应用研究等四大类，其中包括国家层面的人工智能相关战略规划文件50余篇。 发布单位：中国信息通信研究院和中国人工智能产业发展联盟

本资源包含7月份【DataFunTalk】上新的大数据&算法案例详解、活动/会议PPT资料、内推职位。 目录 大数据 P1-P32 京东物流基于Doris的亿级数据自助探索应用 P1-P20 OLAP进阶：Excel可直接分析的大数据语义层 P21-P32 算法 P33-P106 复杂语境下的实体关系抽取 P33-P51 美团商品知识图谱的构建及应用 P52-P72 如何将知识图谱引入推荐系统？ P73-P95 全民K歌直播推荐算法实践 P96-P106 风控 P107-P137 图神经网络在支付风控中的应用 P107-P121 智能风控模型的自动化迭代 P122-P137 内推 关于DataFun DataFun 专注于大数据、人工智能技术应用的分享与交流。致力于成就百万数据科学家。定期组织技术分享直播，并整理大数据、推荐/搜索算法、广告算法、NLP 算法、智能风控、自动驾驶、机器学习/深度学习等技术应用文章。

本资源包含8月份【DataFunTalk】原创的 ● 17篇大数据&算法案例详解，共计20W字； ● 11场会议PPT下载地址； ● 21个内推职位详情。 目录 大数据 OPPO数据湖统一存储技术实践 P56-P69 ClickHouse在腾讯游戏营销效果分析中的探索实践 P187-P204 Projection：快手对ClickHouse的重磅贡献 P226-P258 算法 深度召回在文玩个性化推荐中的实践 P16-P28 多类目MoE模型在京东电商搜索中的应用 P29-P37 阿里妈妈展示广告预估校准技术演进之路 P38-P55 图分析与挖掘在希沃的应用 P154-P173 联邦学习在腾讯微视广告投放中的实践 P205-P225 度小满：联邦学习中的数据去标识化 P174-P186 张俊林：对比学习在微博内容表示的应用 P259-P288 惠每科技：知识图谱在临床风险评估中的应用 P289-P313 风控 斗鱼风控算法体系建设 P88-P100 微信支付基于图计算的反欺诈实践 P125-P140 极验：验证码在黑灰产对抗中的角色和实践 P141-P153 数据科学 FAE：阿里广告归因分析与用户增长分析引擎 P1-P15 快手因果推断与实验设计 P70-P87 归因分析：淘宝直播数据助理及其价值研究 P101-P124 内推 P314-P355 关于DataFun DataFun 专注于大数据、人工智能技术应用的分享与交流。致力于成就百万数据科学家。定期组织技术分享直播，并整理大数据、推荐/搜索算法、广告算法、NLP 算法、智能风控、自动驾驶、机器学习/深度学习等技术应用文章。