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2023年6月21日，中国的世界级太阳能组件制造商赛拉弗能源集团（简称"赛拉弗"）与ERS能源公司签署太阳能组件供应协议。

赛拉弗与ERS能源公司签署300MW太阳能组件供应协议

根据协议，赛拉弗将为ERS能源公司位于菲律宾三描礼士省的300MW地面电站项目提供高功率太阳能组件，模块供应将从2023年第三季度开始，并在2024年第二季度前完成。

此次赛拉弗供应的组件类型主要是550/555W高功率组件，采用多主栅电池片和高密度封装技术，电池片间距0.5mm，组件功率可达550W，内部损耗更低，隐裂风险更小，能够显著提升发电效率，节省BOS成本。

作为全球领先的光伏产品制造商，赛拉弗早在2016年就布局菲律宾市场，针对当地项目的独特需求和安装条件，不断优化产品性能和服务水平，为客户价值保驾护航。

赛拉弗全球销售副总裁Insan Boy说："我们相信，此次通过与ERS能源公司密切合作，将帮助我们早日实现清洁能源的可持续发展目标，为菲律宾及当地经济、环境和社会发展带来积极影响。"

ERS能源公司是一家领先的EPC服务提供商，总部位于马来西亚。

ERS能源公司总裁Jonathan Kan表示："前期双方已经成功完成了几个电站的供货合作，赛拉弗出色的组件品质和性能给ERS留下了深刻印象，ERS能源公司将继续加强与赛拉弗合作，携手推动菲律宾太阳能市场发展。"

多年来，赛拉弗以坚实技术创新、研发实力，赢得了海内外客户的一致信赖与肯定。

基于大型地面项目、工商业屋顶项目、居民屋顶项目等不同应用场景，赛拉弗已开发出S4、S5、轻型双玻、N型组件等多个系列光伏产品和智能解决方案，拥有超过一百项技术专利，超过20GW光伏产品在全球100多个国家和地区得到应用。

稿源：美通社

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作者： Jonathan Wright，IBM 咨询全球管理合伙人

生成式人工智能（AI）被视为商业变革的催化剂，这项技术也因此吸引着全球商界领袖的高度关注。对于企业领导者来说，生成式人工智能就像一根魔法棒，看起来很诱人：只需输入几行提示，几秒钟后系统就会给出令人信服的依据来支撑企业管理相关决策。即使事实上并没有那么简单，也不能阻止一些利益相关者向高管们施压，推动生成式人工智能的加速应用。

生成式AI时代来临，企业可持续发展下一步怎么走？

不过，当企业首席执行官们响应并拥抱生成式人工智能时，他们面临着一项艰巨的任务，那就是，在为企业做出最佳决策的同时，如何权衡将新技术和新解决方案融入其业务运营。

首席执行官们如何看待生成式人工智能？

根据 IBM 商业价值研究院（IBV）推出的最新全球首席执行官调研报告（CEO Study），近一半的首席执行官将生产力视为他们的第一要务，而 2022 年，这一项的优先级排名只位列第六。这些领导者还认识到技术现代化是实现生产力目标的关键，并将其列为第二要务。然而，首席执行官们在竞相推动现代化并采用生成式人工智能等新技术时，也面临着关键障碍。

根据这份名为《AI 时代的 CEO 决策力——运筹帷幄，决胜未来》的年度首席执行官调研报告， 75% 的受访首席执行官认为企业竞争优势将取决于谁拥有最先进的生成式人工智能。

首席执行官们对生成式人工智能带给企业的整体收益深信不疑。但是，在人工智能准备就绪方面，他们与执行团队的认知似乎存在脱节的情况。74%的受访首席执行官同意或强烈同意其团队拥有整合生成式人工智能等新技术所需的知识和技能，而首席执行官以外的高级管理人员则表示其企业内部欠缺相关技能。

优先级变了，对可持续发展意味着什么？

首席执行官们的优先事项发生了变化，这点毋庸置疑。但这份研究报告还表明，可持续发展仍然是企业领导者们面临的一大关键挑战。

不到一半 (42%) 的受访首席执行官将环境可持续性视为未来三年的首要挑战。此外值得注意的是，大约 50% 的首席执行官及其执行团队当前的薪酬是与可持续发展目标挂钩的，这一比例较一年前有了大幅跃升（当时这一数字仅为 15%）。这项数据凸显了将环境可持续性融入经济可持续性的重要性。而且，对照可持续发展目标应用数据和人工智能，也是领导者们提升生产力的方式之一。

然而，企业首席执行官业务优先事项的变化，也让环境可持续性的优先级从 2022 年的排名前三掉到了目前的排名第五，落后于生产力、技术现代化、客户体验以及网络安全和数据隐私。

是什么阻碍了企业高管将可持续发展置于更高的优先地位并朝着更宏大的 ESG 目标迈进呢？受访企业领导者们指出了一些因素，例如手动管理数据的难度、缺乏明确的评估手段、标准不明确以及投资回报率不足都是造成环境可持续性挑战的主要因素。

事实上，可持续性和盈利能力是可以齐头并进取得"双赢"的，并不需要权衡或牺牲生产力。一些具有前瞻性思维的企业正在利用可持续发展来推动业务，并围绕其可持续发展承诺提升企业透明度。

创建平衡的可持续发展/盈利路线图，是在人工智能时代推动企业向前迈进的第一步。这样的路线图可以帮助企业领导者识别当前 IT 环境中的机会和差距，这将有助于他们做出更明智的决策。

IT 环境现代化可以帮助企业更好地洞察其数据，并通过多种方式实现可持续发展目标。这其中包括：

通过实施人工智能将手动数据自动化，在不影响数据安全性和可靠性的前提下将其转换为可用的输出；
绿色IT解决方案可以帮助减少企业IT碳足迹，甚至降低高达30%的计算成本。
先进的分析平台提供跨价值链的透明的可持续发展数据管理，为可持续发展分析使用数据提供可信单一数据源，从而带来更高的透明度

阅读报告原文以了解更多

总而言之，可持续发展仍是一项"团队运动"，需要整个企业全领导层的合力才能带来真正的、可持续的变革。首席执行官和其他决策者应当将可持续发展视为当务之急和业务驱动力。如果您想深入了解首席执行官们应该如何利用像生成式人工智能这样的技术来满足业务需求和应对企业挑战，请访问下载我们的报告：《AI 时代的 CEO 决策力——运筹帷幄，决胜未来》

想了解 IBM 咨询可持续发展相关服务的更多信息，请点击：https://www.ibm.com/consulting/sustainability

关于本研究

该调研报告由 IBM 商业价值研究院与牛津经济研究院合作推出，是 IBM 针对企业核心管理层调研系列报告第 28 版的一部分。本次调研采访了来自 30 多个国家和地区、涉及 24 个行业的 3000 名企业首席执行官。调研访谈的重点包括：高管们对企业领导力和业务的看法；高管们不断变化的角色和责任；首席执行官们当下的决策，包括如何应对主要挑战和机遇、对技术、数据和衡量指标的运用，以及对未来的预测。IBM 商业价值研究院还专门针对 200 名美国企业 CEO 进行了一项调研，了解他们对生成式 AI 的看法。

IBM 商业价值研究院是 IBM 的思想领导力智库。通过综合全球研究、绩效数据以及行业思想家和领先者的专业知识，为商业领袖提供智慧决策依据。

获取更多世界级思想领导力报告，请访问：www.ibm.com/ibv。

关于 IBM

IBM 是全球领先的混合云、人工智能及企业服务提供商，帮助超过 175 个国家和地区的客户，从其拥有的数据中获取商业洞察，简化业务流程，降低成本，并获得行业竞争优势。金融服务、电信和医疗健康等关键基础设施领域的超过 4000 家政府和企业实体依靠 IBM 混合云平台和红帽 OpenShift 快速、高效、安全地实现数字化转型。IBM 在人工智能、量子计算、行业云解决方案和企业服务方面的突破性创新为我们的客户提供了开放和灵活的选择。对企业诚信、透明治理、社会责任、包容文化和服务精神的长期承诺是 IBM 业务发展的基石。

了解更多信息，请访问：https://www.ibm.com/cn-zh

稿源：美通社

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近日，国际公认的测试、检验和认证机构SGS为广东巨风半导体有限公司（以下简称“巨风半导体”）颁发了AEC-Q100认证证书。巨风半导体总经理方敏、SGS中国半导体及可靠性高级经理徐创鸽等出席颁证仪式。

国际公认的测试、检验和认证机构SGS为巨风半导体颁发AEC-Q100认证证书

作为AEC技术委员会成员，SGS始终走在行业前端，不断协助企业把控良率、提升品质。作为针对汽车行业电子元器件的重要标准，AEC-Q100认证的产品范围包括了各种类型的集成电路，如模拟、数字、混合信号、微控制器、存储器等。测试内容包括了加速环境应力可靠性、加速寿命模拟可靠性、封装可靠性、电学参数验证、缺陷筛查、包装完整性试验等。此次巨风半导体TR2181-A Driver IC通过SGS AEC-Q100认证，将进一步助力自身产品提升在目标市场的竞争力，同时也是双方强强合作的又一硕果。

巨风半导体专注于栅极驱动芯片、电源管理芯片、功率器件、功率集成方案等业务，是国内唯一一家自主研发全系列的驱动IC和IGBT的功率半导体企业。本次双方合作期间，SGS专业的检测团队根据AEC-Q100系列相关标准对巨风半导体包括TR2181-A在内的产品进行了检测，巨风半导体TR2181-A通过了汽车电子AEC-Q100认证测试，包括环境应力加速测试、使用寿命加速模拟测试、封装可靠性测试、电气特性测试等一系列车规级认证测试。SGS凭借自身的专业知识和丰富经验，为巨风半导体提供及时、高效的解决方案，持续保证产品的安全合格性，为其进入汽车芯片市场提供有力的技术支持与产品竞争力，助力巨风半导体在汽车电子芯片领域有更多新的尝试和突破。

作为AEC汽车电子委员会成员之一，SGS布局汽车电子产品领域检测认证多年，已加入AEC-Q100、Q101、Q102、Q103、Q200分会参与标准制定工作。凭借专业的技术、丰富的经验、完善的设备和优质的服务，SGS半导体及可靠性实验室现已成为国内专业的测试实验室并得到了中国合格评定国家认可委员会（CNAS）及众多客户的认可。实验室拥有涵盖环境可靠性测试和失效分析类测试所需的行内知名品牌设备，可为企业提供各类测试服务。SGS半导体及可靠性实验室可完成MIL/GJB/IEC/AEC/JEDEC/IPC等各类广泛应用于大多数国家及行业的测试标准，涵盖并满足各类产品测试需求。同时SGS还致力于为有特殊要求的企业及高端产品提供量身定制的测试方案、技术支持及各类培训服务，为企业产品顺利进驻国内外市场提供高效支持。

了解服务详细内容，敬请联络： Jessica.yu@sgs.com

关于巨风半导体

广东巨风半导体公司成立于2019年，专注于栅极驱动芯片、电源管理芯片、功率器件、功率集成方案等业务，是国内唯一一家自主研发全系列的驱动IC和IGBT的功率半导体企业。公司聚集了芯片科技领域内的顶尖技术人才，自主研发实力雄厚，并拥有多项知识产权专利。产品已成功应用于白色家电、工业变频、汽车系统等众多领域。

关于SGS（官微：SGS官方/SGS质慧生活）

SGS是具有140多年历史的测试、检验和认证机构，总部位于瑞士。全球公认的质量和诚信基准。SGS拥有97,000多名员工分布在全球2,650多个分支机构和实验室。SGS连续九年入选道琼斯可持续发展指数，连续第三年在摩根士丹利资本国际（MSCI）ESG评级中获得AAA评级，在Brand Finance 2023年全球最具价值商业服务品牌100强榜单上排名54位，蝉联TIC（测试、检验与认证机构）行业榜首。

SGS通标标准技术服务有限公司由SGS集团和隶属于国家市场监督管理总局系统的中国标准科技集团共同于1991年成立，现已在全国建成了90多个分支机构和200多间实验室，拥有16,000多名训练有素的专业人员。在中国，SGS的服务能力已全面覆盖到纺织品及鞋类、玩具及婴幼儿用品、家居及轻工产品、电子电气、农产食品、生命科学、化妆品及个人护理、石油化工、矿产、环境、工业、交通和电子商务等多个行业的供应链上下游。

稿源：美通社

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近日，全球著名权威咨询机构GlobalData发布了2023年《NFVI/电信云基础设施竞争力评估报告》。报告对全球电信云平台厂商从架构、电信级能力、管理、市场、性能、专业服务等维度进行了全面评估。华为凭借其业界领先的电信云解决方案和成熟商用案例，再次以全维度满分获得Leader评级，连续四年蝉联NFVI（Network Functions Virtualization Infrastructure，网络功能虚拟化基础设施）领域全球领导者。

华为电信云以全维度满分连续四年蝉联全球领导者

报告指出，为满足不断增长的流量需求，电信云基础设施需使能自动化网络功能，具有电信级高性能、高可靠能力，并可在中心和边缘数据中心灵活部署和扩展。

报告肯定了华为在电信云领域的行业领导者地位，在使能运营商整合物理和虚拟化数据中心、优化服务平台、提升IT基础设施价值、提升服务质量方面做出了卓越贡献和努力。

架构方面，华为双栈容器解决方案，遵循ETSI标准框架，支持虚拟机和容器灵活部署，共享网络和存储资源，保护运营商存量投资，缩短业务上线时间，用确定性的架构解决不确定性的演进节奏，一个架构支持所有路径向容器平滑演进。

电信级方面，华为电信级PaaS解决方案，采用可编程高性能框架、亚健康检测、跨层故障定界、存储Bypass等关键技术，支持多租户、VNF编排、高性能网络、在线升级等能力，持续打造电信级云原生能力。

管理方面，华为通过统一平台管理基础设施，支持图形编排、一键式网络部署、自动扩缩容、灵活策略管理和自动化CI/CD，全方面提升网络管理和易运维能力。

市场方面，华为积极参与电信云领域标准和开源组织并做出显著贡献，全球商业部署领先，并携手产业伙伴共同推进行业虚拟化和数字化转型战略。

产业正在迈入5.5G时代，新业务、新场景不断涌现，电信云作为基础设施底座至关重要。华为将持续推进面向5.5G演进的电信云创新解决方案及商用实践，助力全球运营商加快5.5G业务创新，构筑竞争优势，实现商业成功。

来源：华为

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2023年7月13日，国际独立第三方检测、检验和认证机构德国莱茵TÜV大中华区（以下简称 “TÜV莱茵” ）与国科础石（重庆）软件有限公司（以下简称 “国科础石” ）举行战略合作签约仪式。双方将大力推进自动驾驶、车联网等软件算法与系统测试，助力汽车智能化加速落地、智能网联产业生态升级，推动重庆市构建世界级智能网联新能源汽车产业集群。

国科础石总裁薛云志、副总裁邱巍，TÜV莱茵集团车辆联网和自动驾驶能力中心主管Rico Barth、ADAS智能驾驶项目工程经理Balint Toth、大中华区交通服务南中国区总经理马向芳等双方代表出席了本次签约仪式。

国科础石副总裁邱巍与TÜV莱茵大中华区交通服务南中国区总经理马向芳代表双方签订战略合作协议

根据协议，TÜV莱茵与国科础石将发挥各自在自动驾驶标准制定、汽车软件测评、整车进出口认证等领域的技术优势、人才优势、品牌优势和业务拓展优势，基于国内现有车辆检测机构基础设施条件，并依据欧盟标准的相关要求，为汽车主机厂以及相关供应商，提供覆盖设计、研发、测试、生产、验证等环节在内的全生命周期技术服务。其中，TÜV莱茵将重点提供包括系统测评、整车验证等在内的自动驾驶（ADAS/ADS）的评测与认证服务，以完善整车出口检测认证流程、升级汽车软件评测认证体系、提升新车开发效率等。

薛云志表示：“国科础石是由中科院软件所牵头的重庆汽车软件创新研究平台项目落地主体，深度参与国家信标委人工智能、国家汽标委自动驾驶人工智能领域的标准制定工作，针对车用人工智能算法测评技术，拥有深厚的技术储备和应用能力。TÜV莱茵是一家国际领先的车辆检测服务提供商，相信双方的合作能放大各自优势，赋能车企及相关产业链，加速行业高质量发展。”

国科础石总裁薛云志发言

Rico Barth表示：“自动驾驶和车联网是汽车产业转型升级的重要方向，自动驾驶也是未来汽车产业竞争的制高点。中国已成为新能源汽车制造强国，对于自动驾驶产业的部署也在加速进行中。TÜV莱茵希望将德国本土的自动驾驶规范制度带进中国，包括设立自动驾驶伦理委员会、细化L4级自动驾驶的界定、运行条件、数据使用等相关规则，携手中国汽车产业链上中下游企业推动汽车工业智能化发展。”

TÜV莱茵集团车辆联网和自动驾驶能力中心主管Rico Barth发言

根据《重庆市建设世界级智能网联新能源汽车产业集群发展规划（2022—2030年）》，重庆市计划于2025年实现全市自动驾驶和车联网创新能力进一步提升，建成全国领先的智能网联生态，打造以基础平台支撑产业发展的高质量样板，在全国率先开展规模化、多场景示范应用。同时提出，有条件实现自动驾驶汽车量产和规模化应用，形成满足高度自动驾驶要求的智能网联技术体系。

国科础石是中科院、重庆市合作共建汽车软件创新研究平台的三大主体之一，致力于在汽车软件基础设施层面赋能客户，加速汽车智能化落地。面向可信赖自动驾驶，国科础石不仅打造智能算法测评平台和自动驾驶安全验证平台，帮助智能算法研发方、第三方检测机构完成算法质量、标准符合性等维度的测评；同步也在研发具有竞争力的智能汽车基础操作系统、中间件及配套工具链产品。面向未来智能汽车时代，国科础石将进一步开发智能汽车整车操作系统方案，帮助主机厂与自动驾驶厂商解决自动驾驶应用层在安全性、可靠性上存在的瓶颈，建立“安全可信赖系统底座”。在生态端，国科础石建设面向汽车软件的开源研发基础设施和国际化开源社区，推动汽车软件开源项目发展、技术创新和生态融合，促进汽车软件能力提升，助推智能汽车产业向前发展。

TÜV莱茵车辆检测认证服务始于1904年，致力于为价值链每个阶段的参与者提供精确、专业的服务。无论是传统车辆，还是新能源汽车，TÜV莱茵皆可提供包括从研发阶段的目标市场法规调研、整车与零部件测试及认证、道路适应性测试、市场准入认证，到生产阶段的质量管理、售后阶段的服务质量提升，以及供应商能力搭建、人员资质认证等服务。针对智能互联交通，还可提供国内外自动驾驶车辆安全评估、欧盟地区自动驾驶豁免审批、自动驾驶场地安全评估、智能交通系统独立验证与确认等全方位技术支持。

关于国科础石

国科础石（重庆）软件有限公司成立于 2022 年 3 月，主要开展汽车基础软件产品研发及市场推广，致力于从汽车基础设施层面赋能客户，加速汽车智能化落地，是中科院、重庆市合作共建汽车软件创新研究平台的重要组成部分。

目前，公司正研发具有竞争力的智能汽车基础操作系统、中间件及配套工具链产品。面向未来，公司将进一步开发智能汽车整车操作系统方案，创新发展开源开放策略、构建软件生态体系，通过核心技术研发、软件及生态发展，致力于成为具有国内国际影响力的汽车系统软件产品公司及服务企业，赋能汽车产业发展，促进软件定义汽车时代到来。

关于TÜV莱茵

德国莱茵TÜV代表着安全与品质的保证，无论是商业还是生活领域，几乎无处不在。公司成立超过150年，是全球领先的检测服务提供商，在50多个国家和地区拥有超过2万多名员工，年营业额近23亿欧元。德国莱茵TÜV高素质且独立的专家在世界各地检测技术系统和产品，支持科技和商业创新，培训各类专业人才，根据国际标准提供管理体系认证——以此在全球增值链和商品流通过程中，建立对产品和流程的信心。从2006年开始，德国莱茵TÜV正式成为联合国全球契约成员，积极推动社会可持续发展与创建公正廉洁的经营环境。

德国莱茵TÜV大中华区员工超过4,000人，共有五大事业群：工业服务与信息安全、交通服务、产品服务、管理体系服务、培训与咨询服务。业务涉及能源行业、消费品行业、汽车行业、基本材料和投资产品、环保技术、贸易、建筑、铁路技术、IT行业、信息安全和数据保护、教育和医疗行业等。德国莱茵TÜV向来以严谨高质量的测试认证服务著称，从公正独立的角度提供各项专业评估，为当地企业提供符合安全、质量以及环保的一站式解决方案。网站：www.tuv.com

稿源：美通社

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中国信通院在《数据库发展研究报告（2023年）》中指出，未来多模数据库应原生支持多种数据类型，有统一访问接口且兼容各行业数据规范，是具备各模型自动化管理和转换能力的新型数据库系统。数据库多模架构，在处理AIoT领域海量数据上具有重要优势，也逐渐成为了数据库发展的一大新方向。在前不久的2023可信数据库发展大会上，浪潮KaiwuDB CTO 魏可伟就"多模"这一新兴趋势发表题为《打造多模引擎，AIoT数据库探索之道》的主题分享。

图：KaiwuDB CTO魏可伟做主题分享

魏可伟表示，工业4.0时代，物联网产业驱动数据要素市场不断壮大，成为新的长期增长点。AIoT场景下的数据库，不仅要能够应对物联网发展带来的多模态海量数据高速写入、存储、分析等问题，更重要的是基于庞大数据量提供更多的增值服务。正如人们在用电时并不关心是风电还是水电一样，数据作为重要的生产资源，用户侧更关心的并非数据类型及处理工具问题，而是数据消费及价值转化问题。传统的"多库"部署要求开发者具备不同模型开发的扎实技术，要求DBA清晰明确不同数据库的运维规则，无论是对开发者或是DBA都有很高的学习准入门槛；除此之外，数据在不同库之间的传输和转换涉及多副本管理，不但容易出错，性能和一致性也难以保证。过去几十年里，行业内衍生出各种数据处理"武器"，而物联网时代多模态数据融合带来了数据存储与治理愈加复杂的需求，如果能将这些"武器"加以融合，包括软硬件的融合、计算模型的融合、存储模型的融合，从而加速数据价值化、提升用户数据消费能力，将会是推动数据库和各大行业数智化升级的强大助力。

作为业内首款"面向AIoT的分布式多模数据库"产品，KaiwuDB基于统一的SQL语法、统一的数据库命令、统一的开发运维工具、统一的安全认证等实现真正的多模融合；独立研发高性能时序引擎、灵活部署机器学习引擎，依托"就地计算"、"原生AI"等核心技术支持时序数据、内存数据、关系型数据在同一数据库中统一汇存、处理及AI智能分析。将传统多个不同类型数据库的功能充分融合，实现"一库多用"，把原本复杂化的数据类型及运维管理流程大大简化。

图：KaiwuDB多模架构

以创新的数据库技术简化应用，持续为用户数字化转型及降本增效创造价值，是现代数据库共同努力的方向。魏可伟表示，从业务而不是数据模型的角度定义数据库，是 KaiwuDB 分布式多模数据库架构设计的一个重要出发点。"化繁为简"的多模架构为数据库、特别是面向AIoT场景的数据库提供了新的发展方向。下一步，KaiwuDB将会继续深耕多模架构，争取通过更多的技术实践推动用户企业的数据价值挖掘，赋能企业数智化转型新升级。

稿源：美通社

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华为积极推动知识产权保护，在技术创新和应用之间取得平衡

全球最大的专利持有企业之一华为于周四在深圳召开其年度旗舰活动"跨越创新边界——2023创新和知识产权论坛"，并在活动上公布了其手机、Wi-Fi和物联网专利许可费率。

华为首席法务官宋柳平在活动上表示："华为愿意通过专利的方式与全世界分享其创新成果，支撑全球产业和千行百业可持续地共同发展。"

过去20年，华为是蜂窝通信、Wi-Fi和多媒体编解码等主流ICT标准的关键贡献者。

在本次活动上，多位专家分享了适用于，涵盖家庭、交通和工作等领域的多项创新技术，其中包括5.5G、音视频技术、用于手机的十档可变光圈、可以协助车辆识别非"白名单"异常物体的通用障碍物检测网络以及实现智能生产调度和优化的算法等方面的领先研究。

华为致力于遵循公平、合理、无歧视（FRAND）原则进行标准必要专利许可。华为还在此次论坛上公布了其4G和5G手机、Wi-Fi 6设备和物联网产品的专利许可费率。华为是这些领域标准必要专利最大的持有企业之一。华为对4G和5G手机设置的许可费率上限分别为每台1.5美元和2.5美元，对Wi-Fi 6消费类设备设置的许可费率为每台0.5美元。对于以物联网技术为核心的设备，华为设置的许可费率是净售价的1%，每台费率最高不超过0.75美元，而对于通过物联网增强联接的设备，许可费率则为每台0.3–1美元。

华为副总裁、知识产权部部长樊志勇

华为副总裁、知识产权部部长樊志勇在论坛上强调，建立一个保护创新者、让创新者得到合理回报并鼓励他们持续创新的良性循环是可持续创新的关键。

他表示："华为对专利许可采取平衡的策略。我们认为，收取合理的专利许可费会激励创新，推动创新成果的应用。"

他还表示，截至目前，华为已累计签署近200项双边许可协议。此外，超过350家公司已通过专利池获得华为专利许可。华为历史上累计支付的专利许可费约是许可收入的三倍。2022年，华为专利许可收入为5.6亿美元。

国际电信联盟副秘书长托马斯·拉马瑙斯卡斯在论坛上发表了视频致辞。他表示，华为在推动低成本、包容性、大规模创新方面发挥了关键作用。

他还说道："为了应对全球挑战、实现可持续发展目标，我们需要强有力的政策和框架来构建繁荣的创新生态。"

华为近十年累计投入的研发费用达到9,773亿人民币。2022年，华为研发费用支出为1,615亿人民币，占其全年收入的25.1%。华为在2022年欧盟工业研发投资排行榜上位列第4位。

华为已与三星、Oppo等领先科技企业以及梅赛德斯-奔驰、奥迪、宝马、保时捷、斯巴鲁、雷诺、兰博基尼和宾利等顶级汽车制造商达成了专利许可安排。

樊志勇还表示，华为是全球主流开源行业组织的积极倡导者和支持者。

华为还在本次活动上发布了其官方许可网站。该网站提供了华为双边许可计划的详细信息，涵盖手机、Wi-Fi和蜂窝物联网领域。

"知识产权是技术合作的重要引擎，可以推动技术进步，并让每个人都能从中受益。"美国联邦巡回上诉法院前任大法官兰道·雷德在论坛上表示。

专题研讨： “携手共创：平衡视角下的全球知产生态系统”

如需了解更多关于华为许可计划和费率的信息，请访问华为官方许可网站：https://www.huawei.com/cn/ipr

论坛回放：跨越创新边界 2023创新和知识产权论坛https://www.huawei.com/cn/events/ipr2023

稿源：美通社

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Ishwar Parulkar，亚马逊云科技电信和边缘云首席技术专家

关于生成式AI的新闻层出不穷，生成式AI作为一种新的人工智能应用，可以生成全新的内容，包括对话、故事、图像、视频、音乐和代码等。生成式AI有可能给全球经济带来颠覆性的变化，根据高盛公司预测，它将在10年内推动全球GDP增长7万亿美元，让生产效率提升1.5%。同时，这个机遇也延伸到了电信行业。

生成式AI在电信行业中的应用潜力

与其他行业一样，生成式AI可以帮助电信公司在多种服务上提高效率：例如，准备需求建议书（RFP）、部署聊天机器人以协助销售，以及进行大规模的个性化营销。亚马逊云科技预计这一领域将出现大幅增长。Gartner数据显示，到2026年，95%的电信公司都将部署数据、分析和AI等举措，以增强客户体验并改进产品规划，而2022年这一比例仅为50%。然而，我们认为有一些特定行业的应用将是真正具有变革意义的。

增强客户体验：许多电信公司已经在利用AI来增强人际互动、提高客户体验的一致性、以及提升解决问题的效率。而生成式AI能够更进一筹，通过交互式语音响应——也就是在早期聊天机器人基础上进一步演进，帮助客户解决问题或者查找答案。此外，生成式AI还可以分析实时对话讨论，为客服人员提供提示和资源，帮助解决客户的问题。客服人员仍将在这一过程中继续发挥关键作用，但生成式AI可以重塑并改善每一次客户体验和应用。

简化网络规划、安装、配置和运营：生成式AI可以在网络生命周期的各个方面发挥关键作用。在网元安装过程中，工程师需要依赖手册和文档上记载的步骤。生成式AI可以导入这些数据，提供交互式的指导和提示，来加快和简化安装任务。基础模型也可使用网络拓扑和配置数据进行训练，对网元的配置提出建议。当网络出现故障时，基于生成式AI的应用程序可以向网络运营工程师提供故障排除的操作和步骤建议。

优化业务绩效：生成式AI可以帮助电信公司更便捷地定位哪些领域有收入流失或导致了收入流失。通过跨业务流程部署，生成式AI可以核查利润、收入、各种用户套餐、开支和客户费用，就如何进一步调整产品、优化利润提供建议。

主要考量因素

并非每一个人工智能或机器学习场景都需要应用生成式AI。事实上，有很多例子表明，对电信业务流程而言，基于监督和无监督学习技术的传统形式AI已经绰绰有余。例如，传统AI很擅长帮助电信运营商预测收入流失、检测网络异常情况或跟踪净推荐值等指标。除此之外，还有其他的重要因素需要一并考虑。

开发或训练基础模型的成本：对于基础模型，也就是通过大量数据训练并驱动生成式AI应用的大型人工智能模型，大部分资金都花在了训练上。公共模型是根据大量公开可获得的数据进行训练的，它们更具通用性，但可能无法很好地执行专门任务。另一方面，自定义模型可以组合公共数据和企业专有数据进行训练，为特定行业或企业提供更为具体的应用。从零开始构建模型，既耗时又昂贵，而且需要专业知识；但如果企业拥有大量数据、资源和具有特定领域知识的用例，那么开发定制的基础模型将是有意义的。同时，亚马逊云科技也在努力降低这项技术的使用门槛，让客户以现有模型为起点，使用客户专有数据对它进行进一步训练，促使模型更加适合特定任务。

数据质量和负责任的AI：生成式AI的优劣取决于它所训练的数据，而且也往往存在偏见或不准确的风险。在考虑采用生成式AI（或任何形式的AI）之前，最重要的就是要有高质量的、统一的数据。生成式AI需要广泛的数据集、训练和监督，才能形成推理和答案。无论公共还是私有基础模型，都可能会出现"幻觉"，产生看似可信但并不正确的反馈。因此，不建议将生成式AI用于需要高度确定性的任务上，由于问题自身特性或者缺乏足够的高质量数据，做到高确定性是不太可能的。

同样重要的是，需要确保以负责任的方式应用这项技术。一些新的生成式AI工具和服务在产品中内置了负责任的AI功能，例如当生成的代码与现有开源代码相似时突出显示，或者在训练数据集中检测和删除有害内容，以及过滤包含有害内容（如仇恨言论、亵渎和暴力）的文章。

数据安全：对于企业来说，以经营为目的利用生成式AI，需要大量的专有数据。虽然市场上有公开数据可供选择，但会引发关于安全和隐私的新顾虑，例如知识产权的相关问题。业务和IT领导者应与安全、合规和法律团队密切合作，以识别和降低这些潜在风险，确保以安全和负责任的方式部署生成式AI，此外还应围绕合规性和法律法规制定计划范围，并仔细考虑所使用数据的归属权。

无论对于生成式AI还是自然语言处理，在部署商用AI之前，都应花时间思考应用程序的部署、讨论数据的组织战略以及评估投资回报率。尽管如此，亚马逊云科技相信AI是这个时代最具变革的技术，生成式AI正在释放令人振奋的全新可能性，每家企业都应该进行探索和尝试。

关于亚马逊云科技

自2006年以来，亚马逊云科技（Amazon Web Services）一直以技术创新、服务丰富、应用广泛而享誉业界。亚马逊云科技一直不断扩展其服务组合以支持几乎云上任意工作负载，目前提供超过200项全功能的服务，涵盖计算、存储、数据库、网络、数据分析、机器学习与人工智能、物联网、移动、安全、混合云、虚拟现实与增强现实、媒体，以及应用开发、部署与管理等方面；基础设施遍及31个地理区域的99个可用区，并已公布计划在加拿大、以色列、马来西亚、新西兰和泰国新建5个区域、15个可用区。全球数百万客户，包括发展迅速的初创公司、大型企业和领先的政府机构，都信赖亚马逊云科技，通过亚马逊云科技的服务支撑其基础设施，提高敏捷性，降低成本。要了解更多关于亚马逊云科技的信息，请访问： www.amazonaws.cn。

稿源：美通社

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7月14日，华为发布大模型时代AI存储新品，为基础模型训练、行业模型训练，细分场景模型训练推理提供存储最优解，释放AI新动能。

企业在开发及实施大模型应用过程中，面临四大挑战：

● 首先，数据准备时间长，数据来源分散，归集慢，预处理百TB数据需10天左右；

● 其次，多模态大模型以海量文本、图片为训练集，当前海量小文件的加载速度不足100MB/s，训练集加载效率低；

● 第三，大模型参数频繁调优，训练平台不稳定，平均约2天出现一次训练中断，需要Checkpoint机制恢复训练，故障恢复耗时超过一天；

● 最后，大模型实施门槛高，系统搭建繁杂，资源调度难，GPU资源利用率通常不到40%。

华为顺应大模型时代AI发展趋势，针对不同行业、不同场景大模型应用，推出OceanStor A310深度学习数据湖存储与FusionCube A3000训/推超融合一体机。

华为数据存储产品线总裁周跃峰

OceanStor A310深度学习数据湖存储，面向基础/行业大模型数据湖场景，实现从数据归集、预处理到模型训练、推理应用的AI全流程海量数据管理。

OceanStor A310单框5U支持业界最高的400GB/s带宽以及1200万IOPS的最高性能，可线性扩展至4096节点，实现多协议无损互通。全局文件系统GFS实现跨地域智能数据编织，简化数据归集流程；通过近存计算实现近数据预处理，减少数据搬移，预处理效率提升30%。

FusionCube A3000训/推超融合一体机，面向行业大模型训练/推理场景，针对百亿级模型应用，集成OceanStor A300高性能存储节点、训/推节点、交换设备、AI平台软件与管理运维软件，为大模型伙伴提供拎包入住式的部署体验，实现一站式交付。

FusionCube A3000开箱即用，2小时内即可完成部署。训/推节点与存储节点均可独立水平扩展，以匹配不同规模的模型需求。同时FusionCube A3000通过高性能容器实现多个模型训练推理任务共享GPU，将资源利用率从40%提升到70%以上。FusionCube A3000支持两种灵活的商业模式，包括华为昇腾一站式方案，以及开放计算、网络、AI平台软件的第三方伙伴一站式方案。

在本次活动中，中科院自动化所紫东太初大模型中心常务副主任、武汉人工智能研究院院长王金桥；科大讯飞副总裁、AI工程院院长潘青华；智谱AI算法工程师陶治华分别就AI大模型的应用实践以及基于华为AI存储的联合创新发表主题演讲。

中科院自动化所紫东太初大模型中心常务副主任

武汉人工智能研究院院长王金桥

科大讯飞副总裁、AI工程院院长潘青华

智谱AI算法工程师陶治华

华为数据存储产品线总裁周跃峰表示：大模型时代，数据决定AI智能的高度。作为数据的载体，数据存储成为AI大模型的关键基础设施。华为数据存储未来将持续创新，面向AI大模型时代提供多样化的方案与产品，携手伙伴共同推进AI赋能千行百业。

来源：华为

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南宁泰克半导体有限公司和北京忆恒创源科技有限责任公司正式达成战略合作，未来双方就存储产品的研发生产等业务领域展开深度合作,携手共赴广阔未来!

忆恒创源（Memblaze）主要从事企业级eSSD的研发、设计与销售，主要产品及服务包括企业级eSSD、技术服务及技术授权。同时，忆恒创源（Memblaze）持续在固件架构设计、产品性能提升、产品可靠性提升、企业级功能专项技术以及硬件设计等方向不断投入研发，持续形成和强化在企业级SSD的技术壁垒。

南宁泰克半导体有限公司的母公司深圳市金泰克半导体有限公司（以下简称：金泰克）深耕存储领域20余年，金泰克的企业级DDR5产品，通过高效测试算法，实现对企业级DDR5内存条进行各项参数检测及兼容性实验，确保了产品的良品率，提高了核心竞争力。同时，金泰克的企业级DDR5产品还未为将来与国产CPU的适配做准备，持续为数据安全存储提供最新的国产化产品和解决方案。

面向未来，南宁泰克将发挥自己在企业内存上的优势，联合忆恒创源（Memblaze）eSSD，加强合作，实现优势互补，持续探索行业领先的解决方案,开展科技创新,携手携手共筑中国存储新格局!

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