矢量数据库成为AI最大风口;时空数据库服务时空大数据挖掘;生态成就企业服务发展;谷歌SAP合推数据云;自动驾驶数据安全怎么管··

近日，由中国信通院云计算与大数据研究所牵头组织的“时空数据库发展研讨沙龙”上，星环科技时空数据库研发经理殷冰涛分享了时空数据库Spacture的技术演变与应用实践。殷冰涛表示时空数据涉及时间、空间、专题属性等多个维度，具有多源、异构、海量、快速更新等诸多特点，现实世界超过80%数据都与空间位置有关。

Spacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

星环科技时空数据库将基于AIoT、时空大数据等技术优势不断升级，创新自主核心技术，服务时空大数据挖掘，为产业智能化升级添砖加瓦。殷冰涛表示未来时空数据库将会从二维到三维、从空间到非空间、从在线到实时的技术方向演进。

近日，Gartner发布了《2023年政府10大技术趋势》报告，可有效指导政府公共部门加速数字化转型，同时为实现“数字化政务”提供了技术支持。

这10大技术趋势分别是：自适应安全、超级自动化、基于云的遗留现代化、主权云、用于智能决策的AI、数据共享作为一项计划、全面体验、数字身份生态、案例管理即服务和可组合的政府应用程序。

值得一提的是，超级自动化已经连续两2年入选政府技术趋势报告，同时连续3年入选了Gartner发布的全球10大技术趋势报告，足以看出超级自动化在组织实现数字化转型、降本增效方面发挥着重要作用。

在新加坡举办的2023阿里云国际伙伴大会上，阿里云智能首席商业官蔡英华表示，近年来，阿里云在海外市场增长迅速，市场规模五年增长超20倍。

现场，阿里云发布全新国际伙伴政策，大幅向伙伴让利，产品优惠幅度最高至40%，并出台多项激励政策，以促进ISV伙伴的产品销售。

为进一步加深与国际生态伙伴的合作力度，坚持伙伴优先，实现与伙伴的能力互补、合作共赢，阿里云在国际伙伴大会上公布了面向分销、ISV技术、MSP服务和咨询四类伙伴的全新生态政策，包括为伙伴提供最高40%的产品优惠、价值8000美元的培训认证课程等。

大会上，阿里云国际事业部总裁袁千介绍，阿里云将成立全球ISV加速计划，为ISV提供更多财务激励及技术支持，通过阿里云的全球销售网络及生态伙伴，共同为ISV伙伴产品“带货”。首批加入加速计划的ISV合作伙伴包括Neo4J、6Estates、One2Cloud和SCash Global，涵盖云、AI、数据库等多个方向。

同时，阿里云“飞天免费试用计划”正式推出国际版，涵盖50多款产品，包括ECS t5实例的一年期免费试用、PolarDB数据库永久免费试用，以及指定规格试用期满折扣续费等多种产品优惠。免费试用计划预计将为伙伴带来超过10万的潜在新客户。

亚马逊云科技宣布，其大数据分析服务Amazon EMR Serverless在由光环新网运营的亚马逊云科技中国(北京)区域和由西云数据运营的亚马逊云科技中国(宁夏)区域正式上线。

Amazon EMR是行业领先的大数据分析服务，适用于使用开源框架进行PB级数据处理、交互分析和机器学习，同时其性能远优于开源版本。Amazon EMR性能比开源Apache Spark 3.3快3.9倍, 成本仅为其40%;比开源Presto 0.338 快3.1倍，成本仅为其80%。Amazon EMR Serverless是Amazon EMR的无服务器部署选项，客户无需配置、管理和扩展集群或服务器即可运行大数据分析应用程序。

Amazon EMR Serverless是一种快速、可扩展、弹性的分析服务，为企业提供了有效的大规模数据处理方式，并且不需要企业预先配置或管理服务器。这一服务具备敏捷、可以快速启动、高度可扩展、具备成本效益、高度安全和支持多可用区域部署六大独特优势：敏捷、快速启动、高度可扩展、成本效益、高度安全、多可用区域设计等。

SAP宣布与Google Cloud建立广泛的合作伙伴关系，推出端到端数据云，使用SAP  Datasphere解决方案从整个企业环境中获取数据。该产品补充了RISE with SAP解决方案，使组织能够实时访问关键业务数据。

该解决方案解决了组织面临的重大挑战，这些组织需要投入大量资源来构建复杂的数据集成、自定义分析引擎以及生成式 AI 和自然语言处理 (NLP) 模型，以便从其数据投资中获得价值。

通过将供应链、财务预测、人力资源记录、全渠道零售等方面的SAP软件数据与Google Cloud 上几乎任何其他数据源的非 SAP 数据相结合，组织可以显著加速其数字化转型。这种方法为他们提供了一个完全定义的数据基础，保留了完整的业务环境，使组织能够加速其数字化转型。

SAP和Google Cloud共同致力于开放数据，我们扩展的合作伙伴关系将有助于打破存储在不同系统、数据库和环境中的数据之间的障碍。企业将能够利用我们的分析功能，以及先进的人工智能工具和大型语言模型，从他们的数据中发现新的见解。

Oracle宣布推出全新创新产品 Oracle 自治数据仓库，这是业界首个也是唯一一款由机器学习提供支持并针对分析负载进行优化的自治数据库。这些创新突破了传统数据仓库和数据湖的专有和封闭性质。

相比之下，Oracle正在提供原生多云功能和跨数据库的开放式基于标准的数据共享，使用独特的基于低代码的工具，简化数据集成和分析，并通过以与对象存储相同的低成本提供超快的企业存储来改变数据湖的经济性。客户现在可以重新考虑其数据仓库和数据湖架构，而无需在性能和成本之间进行选择。

新的突破性创新免费提供给Oracle自治数据仓库客户，包括：

·开放式协作：与专有数据共享模型不同，Oracle 实施行业标准的开源增量共享协议。通过这种开放的方法，客户现在可以安全地与使用支持该协议的任何应用程序或服务的任何人共享数据。更快地共享数据，通过消除陈旧数据和不准确结果的使用来改进业务决策。

·扩展的多云功能：Oracle 自治数据仓库专为多云构建，可安全访问AWS、Azure和Google Cloud中的对象存储;与Azure SQL、Azure Synapse、Amazon Redshift、Snowflake、MongoDB，Apache Hive和PostgreSQL的实时SQL连接;以及预构建的连接器，用于从 100 多个数据源引入数据。自治数据仓库现在还包括对 Apache Iceberg 表的查询访问以及与 AWS Glue 的集成，以自动检索数据湖架构和元数据。

·简化的数据集成和数据分析：基于低代码的 Oracle 自治数据库数据洞察为分析师和数据科学家提供了一个直观的自助式云控制台，无需依赖 IT 即可加载、转换和分析数据，无需额外的产品，也无需多产品集成。除了已经可用的Microsoft Excel插件之外，Google Sheets附加组件现在是Oracle自治数据仓库的一部分，该插件可加速用户基于单一事实来源获得见解的能力。

·成本与对象存储相同的高性能存储：Oracle 自治数据仓库的 Exadata 存储成本降低了 75% 以上，与对象存储的成本保持一致，同时查询性能提高了 20 倍。这使客户能够完全重新思考他们当前的数据仓库/数据湖架构方法，并将所有数据存储在 Oracle 自治数据仓库中，从而以更低的成本加快获得可操作洞察的时间。

OpenText是加拿大最大软件公司之一，近期OpenText 推出OpenText Cloud Editions 23.2，使客户能够进一步提高生产力和盈利能力，同时简化多云世界中的体验和安全性，并宣布下一代路线图Titanium X。

据该公司称，通过此版本，OpenText兑现了Titanium的承诺。OpenText 现在在内容管理、网络安全、服务管理和应用程序交付方面提供全套公共云多租户SaaS解决方案。

此外，OpenText扩展了OpenText Cloud的地理足迹和合规标准，并为受监管行业或复杂环境中的用户带来了私有云上的第二代功能。

最后，Titanium为合作伙伴和客户带来了OpenText的下一代API，以构建自己的应用程序(例如，内容捕获，电子签名，文档存档和消息通知)。

数据湖分析平台Starburst正在提供与dbt Clou的新集成，这是一种快速可靠的dbt部署方式，使dbt用户能够在一个中央平面上轻松构建跨多个数据源的数据管道。

该集成包括dbt Cloud和Starburst的SaaS产品Starburst Galaxy之间的增强适配器，使dbt用户能够轻松地跨多个不同来源联合数据，或者在数据进入其中央数据湖或仓库之前访问新数据源。

将Starburst的数据湖分析平台的强大功能与dbt Cloud相结合，企业客户可以更轻松地转换数据，无论数据位于何处，而不会遭受繁琐而昂贵的ETL流程的困扰。这种集成满足了企业客户群的需求，帮助他们充分利用现有系统，并将dbt的世界级分析工程工作流平台扩展到新的云优先用例，而无需额外的运营开销。

通过这种集成，dbt Cloud 客户可以放心地从所有数据中获得最大价值，无论这些数据当前位于何处，而不会增加数据摄取(ETL)管道的复杂性。根据供应商的说法，这对于需要依赖数据工程管道进行摄取的dbt用户来说是一个主要的好处。

有数BI的LTS8.5(Long Term Support即长期支持版本&私有化部署)版本更新啦!此次新版本在报告、数据大屏、数据填报、性能等模块均有优化。

·报告：新增报告发布，发布和导出支持自定义审批，进一步提升企业级管理能力;新增报告级联动，提供更完善的数据产品级交互能力。

·数据大屏Pro：新增30余种组件，支持计算字段二次加工数据，新增3D模型在线编辑器，新增大屏运行平台，提供更易用更专业的数据大屏搭建能力。

·数据填报：新增动态表格模块，提供更灵活易用的在线表格制作能力。

·性能：增强数据医生，新增动态物化视图，提供更易用的自助式性能治理能力。

「瑛菲网络」近日完成天使轮融资，同方投资与卓源资本联合投资，沧澜资本担任长期财务顾问。

「瑛菲网络」聚焦研发下一代面向云原生的七层大规模负载均衡系统，基于BFE开源项目构建大规模负载均衡核心引擎，覆盖了数据中心全域流量管理、流量调度、安全等功能，包括完善的运维管理和数据报表能力。

「瑛菲网络」创始人兼CEO章淼博士于2004年获得清华大学计算机科学与技术系博士学位，博士生导师是吴建平院士。章淼博士2012年加入百度，担任百度云资深研发工程师，百度代码规范委员会主席，是BFE开源项目发起人，Go语言社区专家(GVP)。

BFE是全球最早将Go语言用于大规模七层流量负载均衡转发的项目。在百度内部，BFE已稳定运行超过8年，每日处理万亿级流量，并成功支持百度春晚红包活动。BFE已于2019年实现开源，2020年成为CNCF官方项目，可以替代Nginx开源，已被多家企业采用。

城市云是一家混合云服务商，主营业务是为政府及行业客户提供“云计算+服务+数据”的云计算业务。公司依托自有云计算资源、服务管理能力及技术研发能力，以混合云模式为客户提供服务，保障客户数据安全和业务连续性。业务范围有数据中心业务、混合云业务、生态云业务等，公司目前客户覆盖政府、金融、制造、医疗、教育、零售等行业客户。

合肥城市云数据中心股份有限公司是2012年由中科大国祯、合肥广电联合创建，经过多年发展已成为安徽省数据中心行业领军企业，是“数据中心建设标准”、“数据中心基础设施施工及验收规范”国家标准的参编单位，是安徽省首家获得云计算牌照的云服务商。

公司拥有安徽省已建成并投入运营级别最高的第三方云计算基础设施，其中高新区大数据产业园数据中心是2022年度国家绿色数据中心安徽省内唯一入选的大型数据中心，成为新一代数智化绿色数据中心和算力基础设施的行业典范。多年来城市云深耕产业数字化转型云服务领域，为政府及行业客户提供“云计算+服务+数据”的云计算业务，客户覆盖政府、金融、制造、医疗、教育、零售等机构用户。

矢量数据库公司Pinecone宣布，在B轮融资中筹集了1亿美元，由Andreessen Horowitz牵头，ICONIQ Growth以及原投资者Menlo Ventures和Wing Venture Capital参与。此次投资后pinecone的估值达到7.5亿美元，基本达到独角兽的级别。

公司创始人、CEO Edo Liberty说：“自从我们在 2021 年推出矢量数据库以来，对于 Pinecone 来说，这是一次令人难以置信的旅程。我们的创新技术和快速增长颠覆了价值90亿美元的搜索基础设施市场，使我们成为快速增长的1100亿美元生成式人工智能市场的关键组成部分。Pinecone 的矢量数据库使工程师能够处理由大型语言模型 (LLM) 和其他 AI 模型生成和使用的数据，使其成为构建可扩展、可靠和准确的 AI 产品的基本基础设施技术。”

Pinecone是这轮AIGC浪潮中矢量数据库的典型代表。对于大语言模型来说，庞杂的训练会使数据固话和过时，这就需要用其他方式来补充新的信息和知识。矢量嵌入(vector embeddings)是目前比较主流的一种给大模型外部接入知识库或信息流输入的方案。

这个春天，最让人震感的科技产品莫过于ChatGPT的横空出世，通过大语言模型(LLM)让人们看到了生成式AI能实现到和人类语言高度相仿的语言表达能力。

大模型能够回答较为普世的问题，但是若要服务于垂直专业领域，会存在知识深度和时效性不足的问题， 那么企业如何抓住机会并构建垂直领域服务?目前有两种模式，第一种是基于大模型之上做垂直领域模型的Fine Tune;第二种就是在向量数据库中构建企业自有的知识资产，通过大模型 + 向量数据库来搭建垂直领域的深度服务，本质是使用数据库进行提示工程(Prompt Engineering)。

将企业知识库文档和实时信息通过向量特征提取然后存储到向量数据库，结合LLM大语言模型可以让Chatbot(问答机器人)的回答更具专业性和时效性，构建企业专属Chatbot。下面视频是一个基于大语言模型 + 阿里云AnalyticDB for PostgreSQL (内置向量数据库能力)让Chatbot更好地回答时事问题。

SingleStoreDB 是一种高性能、可扩展的现代 SQL DBMS 和云服务，支持多种数据模型，包括结构化数据、基于 JSON 的半结构化数据、时间序列、全文、空间、键值和矢量数据。

SingleStore 的矢量数据库子系统于 2017 年首次推出，随后进行了增强，允许使用SQL轻松进行极快的最近邻搜索，以查找语义相似的对象。

此外，SingleStoreDB中提供的所谓“元数据过滤”功能(SVDB提供商将其称为美德)比其替代方案更强大和通用 - 只需使用SQL过滤器，连接和其他功能即可。

SingleStoreDB在矢量数据库管理方面的美妙之处在于擅长基于矢量的操作，并且它是一个真正的现代数据库管理系统。它具有人们期望从DBMS获得的所有好处，包括ANSI SQL、ACID事务、高可用性、灾难恢复、时间点恢复、可编程性、可扩展性等。此外，它快速且可扩展，在单个分布式系统中支持高性能事务处理和分析。

在Google Spanner支持了PostgreSQL接口之后，与AlloyDB的场景就有更多重合，如果做类比，两者定位类似于OceanBase和PolarDB MySQL的关系。

去年推出的AlloyDB和Spanner肯定有一些重叠的业务场景，但两者有明确的分工，AlloyDB主要是Google为了增加企业业务的竞争力;AlloyDB也是分布式数据库，只是它和ORACLE RAC更像，让人觉得Google又搞了个集中式架构的数据库。

如果要区分Google AlloyDB和Spanner的差异的话，AlloyDB是采用传统意义上的存储的共享存储(Share Storage)架构，同时是这类架构中典型的日志即数据库(Log is Database)架构，而Spanner是典型的Spanner架构的分布式数据库。

为了帮助中小商家高效成长，并找准抖音平台的生意机遇，实现生意确定性增长，巨量引擎发布商家成长产品——成长伙伴，并指明了电商交易、线索获取、本地到店等三大生意场景的中小商家2023做抖音必须把握住的机会。

成长伙伴是专门面向中小商家打造的商家成长产品，能为商家提供定制化个性化的生意解决方案。

而且面向新手商家，成长伙伴打造了“新手村计划”，累计帮助了10万新手商家提升经营能力和投放效率，度过新手期。未来成长伙伴将覆盖电商交易、线索获取、本地到店等抖音生意场景，成长维度也将会覆盖“账号经营”“广告投放”“内容创意”等多方面。

与此同时，巨量引擎公布了“商家成长激励”政策，为完成成长任务的商家提供亿级流量补贴等福利，进一步激励商家成长进阶。

北京市高级别自动驾驶示范区工作办公室正式发布《北京市智能网联汽车政策先行区数据安全管理办法(试行)》，填补了国内自动驾驶示范区级数据安全管理的空白，明确了在市自动驾驶办公室统筹指导下，企业负数据安全主体责任，构建了示范区企业数据能力提升及共享机制。

本次发布的办法系总则性的数据安全管理要求，以“合法、正当、必要”与“鼓励创新、审慎包容”两大基本原则为指引，主要包含以下三大版块内容：

一是全面厘清了智能网联汽车产业数据安全管理的关键环节，包括事前的数据全流程安全、数据分级分类保护与数据安全承诺，事中的数据实时回传，事后的数据应急处置等。

二是详细梳理了重点数据类型的合规风险。在个人信息保护方面，明示个人信息处理方式，匿名化传输敏感数据与限定数据车内存储等;在重要数据安全方面，指引企业开展数据资产梳理与数据出境安全评估，并在必要时划分重要安全区域;在地理信息安全方面，严格把关相应资质、技术保护与境内范围等要求。

三是创新性构建了示范区数据安全能力建设机制。由市自动驾驶办公室统筹指导，并配套相关专家资源，推动企业数据安全能力提升，促进形成一般数据开放共享、数据价值充分挖掘利用的良好局面。

报告立足于行业级隐私计算互联互通，阐述了其内涵与推进思路。在充分调研应用机构、技术提供方、检测机构等产业方诉求基础上，报告创新提出了“管理面与数据面切分，管理面分模块定义，数据面逐步解耦”核心理念的隐私计算互联互通统一框架方案。课题在框架的基础上分解形成了“管理面元素与接口研究”“流程调度接口与算法容器加载研究”“安全算子接口与服务研究”“传输接口与报文研究”“异构算法协议研究”“TEE互联互通技术研究”“互联互通生态体系研究”等7项子课题及10大关键技术点，并进一步就互联互通落地后的产业生态进行展望及提出相应政策建议。

据了解，百融云创隐私保护计算平台Indra是百融云创自主研发的、用于保护金融数据隐私安全的计算平台，它是由基础资源层、中间件服务层(管理单元、计算单元、联邦学习)及应用层组成，包含基于OT的PSI和联邦学习两大部分。Indra平台的PSI算法既适用于普通的求交集计算，也适用于联邦学习的训练和预测阶段。

百融云创Indra平台能够支持最大的求交数据量集达到10亿*10亿，保障多个参与方在数据要素不出本地的前提下，实现数据要素的共享、互通、计算、建模，在保证数据要素不泄露给其他参与方的同时，释放数据要素的价值，发挥数字生产力的作用。

他说，人工智能正在重新构想所有核心产品，重塑用户与公司产品和服务套件的交互方式，包括生成式人工智能的广泛应用。

据媒体统计，在主题演讲中AI被说了超过140次。此后两个交易日，谷歌母公司Alphabet收盘涨幅均超过4%，股价悄然回升到2022年8月以来的最高价位，市值再次站上了1.43万亿美元。

作为行业的一个风向标，产品力爆棚的谷歌，让我们看到了几个趋向：

第一，可以说，Google I/O 2023正在展示“人工智能重新构想所有核心产品”的成果。所以，除了AI以外，什么都可能被重塑。

第二，随着Pixel等产品的推出，谷歌硬件产品逐渐多了起来，看起来谷歌终于像苹果一样，认真创建自己的生态系统了。

第三，以往Android是Google I/O的中心，现在Android作为谷歌移动生态中的核心，地位没有减弱。

IDMC 于 2021 年推出，是一个位于企业数据库之上的套件，通过摄取、编目和应用数据治理规则来管理来自各种数据源的数据。

该套件包括提取、转换、加载 (ETL)、数据质量的数据可观察性以及用于不同用例的主数据管理工具，去年进行了更新，包括新的数据工程工具，如 MLOps 工具、用于创建数据连接器的低代码平台以及公司 360 产品线中的 SaaS 应用程序。

Claire于2019年推出，是IDMC不可或缺的一部分，充当基于元数据智能的自动化引擎。

Informatica是一家数据管理供应商，其平台是智能数据管理云(IDMC)。与此同时，Claire是在2017年开发的。它是内置于构成 IDMC 的个人数据管理工具中的AI和机器学习引擎，用于统一元数据并自动执行元数据管理。

现在，通过与OpenAI和微软的合作，Informatica正在用生成式AI增强Claire，试图通过OpenAI的大型语言模型支持自然语言处理，使企业数据管理可供更广泛的用户使用。

最近OpenAI再次发布了一款升级模型Shap-E，相比基于点云的显式生成模型Point-E，Shap-E直接生成隐函数的参数来渲染纹理网格和神经辐射场，收敛速度更快，在更高维的多表示输出空间中实现了更好的样本质量!

5月6日，ChatGPT母公司OpenAI发布了最新开源项目Shap-E，通过文本就能生成3D模型。目前github已经突破2000颗星。(开源地址：https://github.com/openai/shap-e)

据悉，Shap-E采用了3D模型领域创新的隐式神经表示(INR)，支持神经辐射场 (NeRF)和纹理网格(DMTet)两种方法。也就是说，Shap-E模型可以直接生成隐式函数，更好的捕捉细粒度的形状和纹理，突破了传统的局限性，从而更准确、快速地生成3D模型。

其实去年12月，OpenAI就已经开源了一款名叫Point-E的模型，也是通过文本就能快速生成3D模型，但采用的是传统的扩散模型与DALL-E 2、Midjourney类似，生成效果、效率方面比Shap-E差很多。

IBM watsonx，这是一个新的人工智能和数据平台，它将使企业能够利用可信数据扩展和加速最先进的人工智能的影响。如今，转向 AI 的企业需要访问完整的技术堆栈，使他们能够在整个组织中训练、调整和部署 AI 模型，包括基础模型和机器学习功能，并具有可信的数据、速度和治理 - 所有这些都在一个地方并在任何云环境中运行。

同样在Think上，IBM宣布了进一步的计划进展，包括旨在支持AI密集型工作负载的GPU即服务基础架构产品，用于测量，跟踪，管理和帮助报告云碳排放的AI驱动的仪表板，以及IBM Consulting的watsonx和生成AI的新实践，该实践将支持客户部署AI。