发布轻舟云原生软件生产力平台、有数全链路数据生产力平台。 网易云品牌升级为网易数帆，发力数字化转型基础软件。 深度参与社区 Spark 3.x 版本开发；开源企业级数据湖探索平台 Kyuubi ；发布首个开源项目分布式存储系统 Curve。 2019 发布全链路数据中台解决方案。 2018 发布轻舟微服务、“瀚海”私有云及国内首款云计算全栈一体机。 2017 加入云原生计算基金会（CNCF）。 2016 信通院数字化可信服务能力认证（轻舟低代码平台） 可信云微服务评估先进级认证 Kubernetes 一致性认证 华为鲲鹏计算兼容性测试认证 大数据技术机构资质 信通院大数据技术标准推进委员会成员 大数据系统软件浙江省工程实验室 浙江省网易大数据重点企业研究院 浙江省云计算和大数据省级企业研究院 人工智能技术机构资质 浙江省增强现实与智能交互工程技术研究中心 省级组织资质 浙江省重点企业研究院 浙江省企业技术中心 城云科技（中国）有限公司 德邦物流股份有限公司 东北证券股份有限公司 东方通信股份有限公司 地上铁租车（深圳）有限公司 广东温氏集团食品股份有限公司 广联达科技股份有限公司 广州南天电脑系统有限公司 广州胜鸿电子科技有限公司 广州山水比德科技有限公司 华福证券有限责任公司 华融融通（北京）科技有限公司 华数传媒网络有限公司 华泰证券股份有限公司 华夏银行股份有限公司 杭州东方通信软件技术有限公司

企业政企、创业者必读 人工智能发展历程（一）  从早期基于规则的专家系统，走向基于学习训练的感知型AI  从基于小参数模型的感知型AI，走向基于大参数模型的认知型AI  从擅长理解的认知型AI，发展到擅长文字生成的生成式AI  从语言生成式AI，发展到可理解和生成声音、图片、视频的多模态AI  从生成式AI，发展到推理型AI 专家系统 感知AI 认知AI 生成式AI 多模态AI 推理式AI 四个“十倍”原则  四个方向  四个十倍 选择场景 分解流程  做过去只有人才能做的事  做人做的重复繁琐易出错的事  拆解繁琐复杂的业 务流程 55政企、创业者必读 场景选择示例：人员招聘系统 场景分得足够细，就可以训练对应的专业模型来解决问题 注：经360内部测试，深色的业务环节更加符合“四个十倍”原则 示例：人员招聘就是一个太大的、笼统的场景 需要细分成职位描述、简历筛选、面试评估等粒度更合适的场景 6· 销售 物 理 工 序 模 型 导 图 原料 废钢 烧结 球团 焦化 炼铁 炼钢 精炼 连铸 热轧 冷轧 销售 • 料场环境实时监控 • 人员越界安全监测 • 回转窑窑况智能分 析 • 原料无人天车吊装 控制 • 生产现场运输状态 监控 • 现场路线智能调度 • 智能化能源调度 • 料场智能调度 • 燃料水分视觉分析 • 多角度废钢图像 采集 • 废钢智能定级 •

兼容，并进行了各种其他改进和错误修复，版 本特性更新如下： • 兼容Kubernetes1.27； • 支持容器插件，如WebAssembly（WASM） 和gVisor容器沙箱； • k0s将用自建的镜像来运行所有的系统组件； • 支持控制Helm chart的安装顺序。 全球开源态势洞察｜第十期 03 Azure AKS正式推出网络方案 Azure CNI Overlay Azure CNI Overlay可以利用覆盖的网络来降低 ice Mesh 微服务架构最佳实践，满足支撑业务高速发展所 需的敏捷开发、高效运维和精益管理需求。 Prometheus是一个开源的系统监控和报警系统， 受启发于Google的Brogmon监控系统（相似的 Kubernetes是从Google的Brog系统演变而来）， 从2012年开始由前Google工程师在Sound- cloud以开源软件的形式进行研发，于2015年 早期对外发布早期版本。2016年5月，继 如下： • Contour的HTTPProxy支持配置Envoy的 RBAC过滤器的功能，以根据IP地址允许或 拒绝请求； • 支持将追踪数据导出到OpenTelemetry， 以便进行更全面的分析和监控； • 支持对所有主机进行外部授权； • HttpProxy的条件块还增加了对精确路径匹 配条件的支持； • 支持内部重定向； • 对基于HTTPProxy资源的路由实现了HTTP 查询参数匹配功能。

年，中国在开源人工智能模型领域的崛起和变革成为全球瞩目的焦点：从学术到产业， 从技术到生态，中国通过自主研发和协同创新，逐步完成了从“追随者”到“引领者”的转变。 这种转变不仅是技术实力的体现，更是中国人工智能生态系统快速完善的真实写照。以下，我们 将从崛起与变革两个维度，探讨中国开源模型在这一年取得的重大成就和未来展望。 崛起 从“追随者”到“引领者” 2024 年，中国学术界和产业界大力推进自主研发，在技术创新和模型能力上实现了显著飞 GCT、F5-TTS 。 这一趋势表明，模型的竞争已经从单纯的规模比拼转向应用场景细化。为了更好地展现这一 演进路径，我们在 Hugging Face 的中文模型社群中对各个领域的开源模型进行了系统整理。 展望 2024 年，中国开源模型的发展展现了技术、生态和社会价值之间的深度协同。无论是从技 术创新到社区建设，还是从行业实践到合规探索，中国开源生态体系的完善正在为全球人工智能 发展注入源源不断的动力。 定要长期关注这个赛道。只有这样的对 象才能更有力地说明开源策略的重要性。 其次，我们得明确一点——大模型竞争的赛点是什么？常用的判断依据包括：技术的先进性， C 端用户基数，依赖这个软件的生态系统大小等等。其中哪个更关键一点？ 技术先进是好事，但大模型领域的先进技术远没有达到能为大模型企业带来可观收入的程度。 整个大模型赛道还处在商业化的摸索阶段。这个时间点上的“技术先进性”更多是用于公关宣传

手段，推动各方协同共治。 2.4 安全开发应用指引方面。明确模型算法研发者、服务提供者、重点 领域用户和社会公众用户，开发应用人工智能技术的若干安全指导规范。 3. 人工智能安全风险分类 人工智能系统设计、研发、训练、测试、部署、使用、维护等生命周期 各环节都面临安全风险，既面临自身技术缺陷、不足带来的风险，也面临不当 使用、滥用甚至恶意利用带来的安全风险。 3.1 人工智能内生安全风险 可靠性、有效性，还可能导致训练偏差、偏见歧视放大、泛化能力不足或输出 错误。 （d）数据泄露风险。人工智能研发应用过程中，因数据处理不当、非授 权访问、恶意攻击、诱导交互等问题，可能导致数据和个人信息泄露。 3.1.3 系统安全风险 （a）缺陷、后门被攻击利用风险。人工智能算法模型设计、训练和验证 的标准接口、特性库和工具包，以及开发界面和执行平台可能存在逻辑缺陷、- 5 - 人工智能安全治理框架 漏洞等脆弱点 形态安全和伦理安全。如果用户输入的提示词存在不良内容，在模型安全防护 机制不完善的情况下，有可能输出违法有害内容。 （b）混淆事实、误导用户、绕过鉴权的风险。人工智能系统及输出内容 等未经标识，导致用户难以识别交互对象及生成内容来源是否为人工智能系统， 难以鉴别生成内容的真实性，影响用户判断，导致误解。同时，人工智能生成 图片、音频、视频等高仿真内容，可能绕过现有人脸识别、语音识别等身份认 证机制，导致认证鉴权失效。

数据洞察：数据可视化分析能够将抽象的数据转化为直观的图表，使数据变得更加生动，使决策者能够在短时间内 获取关键信息，迅速把握业务现状； • 即时决策：通过将复杂数据转化为直观图表，决策者能够快速了解业务状况和市场趋势，实时监控关键指标，迅速 做出明智决策，从而保持竞争优势； • 信息共享： 数据可视化让数据变得更易于传达和共享。通过共享交互式仪表板，团队成员可以快速理解关键指 标，并在不同层面进行探索，促进更好的合作和集体决策。 DataEase 模板市场 精选模板 部分受欢迎的可视化模版 智能交通设备检测系统 产品销售数据大屏 项目管理看板 医院数据展示大屏 行业数据大屏示例：制造业系列模板 生产管理可视化大屏 采购管理可视化大屏 库存管理可视化大屏 智能生产驾驶舱 精选模板 高访问量平台对接类模板示例 Zabbix 监控告警大屏 SSO 平台统计大屏 JumpServer 运维安全审计看板 DataEase 开源许可协议免费下载； • 快速获取用户反馈、按月发布新版； • 超越传统 BI 工具的使用体验。 X-Pack 增强包 + 原厂企业级支持服务 社区版 VS 企业版 自定义显示 单点登录系统对接 菜单权限管理 REST API 自定义主题 用户、角色与组织管理 企业微信、钉钉、飞书对接 水印设置 数据行列权限管理 资源权限管理 数据集数据量无限制 嵌入式支持 X-Pack

企业开源的战略意义（一） 开源是软件市场“后进者”扩大市场影响力的重要手段 从市场竞争战略的视角上看，软件开源通常是软件市场的“后进者”扩大市场影响力、追赶头部企业的重要手段。观察PC 操作系统、移动操作系统、DBMS（核心数据库）三大类典型基础软件产品的开源/闭源情况，整体来看后出现的软件产品 更有可能是开源的，这一情况在DBMS情况尤为显著。通过开源，新的产品能够能更快地打入市场，开放的源代码也更容 核心，开源仅仅是为展现和传播这一优势而构建起的更宽阔的路径。 全球底层软件的开源/闭源情况 闭源 开源 全球PC操作系统开/闭源情况 Symbian 1997 BlackBerry OS 1999 IOS 2007 Android 2008 Windows Phone 2010 全球移动操作系统开/闭源情况 Oracle 1979 DB2 1983 SQL Server 1989 Access 1992 MySQL 1995 PostgreSQL 1996 MongoDB 2009 SQLite 2000 全球DBMS操作系统开/闭源情况 BeOS Linux FreeBSD ReactOS HaiKu ArcaOS macOS Windows 1985 1990 1991 1993 1997 1998 2015 2001 OS/2 1987

数据洞察：数据可视化分析能够将抽象的数据转化为直观的图表，使数据变得更加生动，使决策者能够在短时间内 获取关键信息，迅速把握业务现状； • 即时决策：通过将复杂数据转化为直观图表，决策者能够快速了解业务状况和市场趋势，实时监控关键指标，迅速 做出明智决策，从而保持竞争优势； • 信息共享： 数据可视化让数据变得更易于传达和共享。通过共享交互式仪表板，团队成员可以快速理解关键指 标，并在不同层面进行探索，促进更好的合作和集体决策。 DataEase 模板市场 精选模板 部分受欢迎的可视化模版 智能交通设备检测系统 产品销售数据大屏 项目管理看板 医院数据展示大屏 行业数据大屏示例：制造业系列模板 生产管理可视化大屏 采购管理可视化大屏 库存管理可视化大屏 智能生产驾驶舱 精选模板 高访问量平台对接类模板示例 Zabbix 监控告警大屏 SSO 平台统计大屏 JumpServer 运维安全审计看板 DataEase 开源许可协议免费下载； • 快速获取用户反馈、按月发布新版； • 超越传统 BI 工具的使用体验。 X-Pack 增强包 + 原厂企业级支持服务 社区版 VS 企业版 自定义显示 单点登录系统对接 菜单权限管理 REST API 自定义主题 组织与角色管理 企业微信、钉钉、飞书对接 定时报告 数据行列权限管理 资源权限管理 数据集数据量无限制 嵌入式支持 X-Pack

与“磁力链开源” Mistral 8x7B 两大神作，也凭借不输 GPT-4 的实力，将 LLM 狂 潮卷到天际。 四、 Stable Diffusion 和 Midjourney 这两大图像生成系统 的出现，极大地拓展和加速了 LLM 在计算机视觉领域的应 用，它们突破了传统图像生成方式的局限，仅需要用户提供 文字描述，就可以生成高质量的数字艺术作品。它们的图像 生成质量、样式多样性和用户便捷性都是极大的突破。这为 GPT-3 的 一个显著区别，它的输入输出不再局限于文本，可以是图像或者是视频。 Anthropic团队由参与OpenAI GPT-2和GPT-3模型开发的前研究人员组建， 专注于开发通用 AI 系统和语言模型，并秉持负责任的 AI 使用理念。 李彦宏称：“无论是哪家公司，都不可能靠突击几个月就能做出这样的大语 言模型。深度学习、自然语言处理，需要多年的坚持和积累，没法速成。” 长度是 Llama 月，微软亚洲研究院和浙江大学的研究团队联合发布论文 《HuggingGPT: Solving AI Tasks with ChatGPT and its Friends in HuggingFace》，介绍了一个大模型协作系统。该系统提出了一种让 LLM 充 当控制器的新方法，让 LLM 来管理现有的 AI 模型，来完成多模态的复杂 AI 任务，并且使用语言作为通用接口。 2023 年 2 月，谷歌首席执行官 Sundar

亿图项目管理的配置和帮助...................................................................................... 4 系统要求................................................................................................. 生成各种报告，以分析项目或与 他人共享报告。 通过亿图项目管理，您可以通过时间轴和多角度报告掌握当前进度，以便您可以快速提供适 当的变更解决方案。 4 第二章 亿图项目管理的配置和帮助 系统要求  Windows 2000, XP, Vista, Windows 7, Windows 8 和 Windows 10  Mac OS X 10 及更高版本  Linux (Debian 您可以分配多个资源来处理单个任务，也可以将一个工时资源分配给多个任务。 第七章 视图 完成项目及所有任务和资源的信息规划后，就可以开始执行项目了。 在项目进行过程中， 项目经理可以借助亿图项目管理软件收集、监控、分析项目绩效，跟踪项目进度和更新项目 状态。 通过使用视图功能， 亿图项目管理软件将根据资源和任务的不同信息生成一系列不 同的报告。 资源使用情况 “资源使用情况”报告显示资源以及在资源名称下分配给它们的所有任务。