【新聞摘要】AWS的年度大會AWS re:Invent 2016近日在美國拉斯韋加斯舉辦，今年主題為Super Powers（雲超能）。AWS每年利用這個機會公布新服務與未來策略方向，截止目前已經發布了多項新產品和服務，主要集中在人工智能、混合雲、物聯網以及Serverless的應用，主要包括：1.發布首個人工智能服務Amazon AI，提供圖像分析、文本-語音轉換、自然語言處理等服務﹔2.為了幫助用戶遷移海量數據，發布了Snowmobile，一個大卡車攜帶14米多長的集裝箱，可以幫客戶將100PB的數據轉移到AWS中﹔3.將AWS Lambda無服務器計算框架向外部開放，發布了AWS Greengrass，其帶有嵌入式Lambda計算環境，可以安裝到各種物聯網設備和控制中心進行離線的本地化計算等產品。
（新聞鏈接：http://mp.weixin.qq.com/s/YDnXT4g_8E9S7h-Z43YCbQ）
  【小雲評論】隨著公共雲市場近幾年的快速發展，各產業從雲計算需求量、服務到新的產品及應用都不斷提出新的要求，驅動著雲廠商不斷更新迭代，推出新的產品和服務。在雲計算的底層能力支撐下，人工智能獲得了廣闊的發展空間，由雲計算服務商提供人工智能服務，將成為一個重要趨勢。AWS此次發布個人工智能服務Amazon AI，是雲計算服務商面向個人提供人工智能服務的重要裡程碑。作為企業數字化轉型的重要一步，如何安全高效地進行數據上雲遷移，是各企業和雲計算服務商面臨的實際問題，Snowmobile的發布，提供了一種簡便可行的解決方案。此外，隨著雲計算廣泛應用於各行各業，有針對性地提供各類行業解決方案，是雲計算下一發展階段的重要工作。

    【新聞摘要】HPE（惠普企業，全稱為“Hewlett Packard Enterprise”，為原惠普公司企業業務部，現已獨立拆分）宣布成功研制“基於存儲的計算架構”（Memory-Driven Computing）。它顛覆了以往把CPU作為計算機核心的慣例，而採取多個處理器共用中央存儲集群的運行模式。雖然 HPE 聲稱該架構有極廣的適用性，但它主要是為大型數據中心所設計，尤其是對物聯網大數據的分析、處理。
（新聞鏈接：http://www.leiphone.com/news/201611/kCupdbLnlMe7avuA.html）
  【小雲評論】世界上的數據量正在以指數級增長，特別是隨著物聯網等的發展，需要存儲和分析的數據需求越來越大，給計算機體系的發展提出了很大挑戰。HPE提出的“基於存儲的計算架構”給出了一種面向海量數據為中心的計算體系的解決方案。目前來看，這一框架在技術、成本等方面離產品落地還有一定的距離。但其中的非易失性存儲結合了DRAM與傳統存儲產品大容量、持久的特點，可以很快滿足快速大容量數據存儲需求。這一框架的提出，不僅從技術角度帶來了高性能產品，其意義更是引發人們對現有基於CPU框架的審視，如何能夠更好地應對海量數據存儲與計算的挑戰。

    【新聞摘要】2006年底，亞馬遜在解決了管理超大型數據中心和復雜軟件系統的問題之后，開始醞釀將這些能力和經驗輸出，AWS（Amazon Web Services）應運而生。阿裡雲復制了AWS的商業模式，佔中國超過31％公有雲市場份額，2015年爆發式增長，年增長率超過三位數。繼創業公司之后，從去年下半年開始，關鍵行業的大中型企業和政府終於開始試水雲計算業務，而且開始嘗試將核心業務應用到雲上，這引發了公有雲平台新一輪戰爭。除AWS和阿裡雲之外，中外公有雲巨頭傾巢而動，傳統IT巨頭也迅速轉變策略，向雲計算市場轉型。但這個市場絕非你死我活的零和博弈，鑒於雲市場史無前例的開放性和合作性，未來的贏家將遍布產業鏈每個環節。
（新聞鏈接：http://yuanchuang.caijing.com.cn/2016/1128/4204277.shtml）
  【小雲評論】雲計算經過了幾年的技術成熟和市場培育期，已經進入了快速增長和生態構建期。目前，雲計算市場中有：以亞馬遜和阿裡雲為代表的先入者，它們對雲計算市場培育做出了巨大貢獻，也有雄厚的人才資源、豐富的細分產品和龐大的數據中心;以微軟、谷歌、騰訊、百度等為代表的跟進者;以Facebook和網易為代表的黑馬公司;以Saleforce、青雲等為代表的創業公司以及以IBM、甲骨文為代表的傳統IT企業。各大雲計算服務商和傳統IT服務商，都不想在這輪浪潮中被甩下，紛紛採取了各自的策略，從技術、產品、渠道、生態等各個方面展開角逐。市場是最好的裁判，它將給出最終的答案。

    【新聞摘要】微軟的Azure雲平台中出現新的漏洞，可能被攻擊者利用，從而獲得對紅帽企業版 Linux實例和存儲帳戶的管理員訪問權限。Azure和亞馬遜網站服務主要依靠紅帽更新基礎架構來管理紅帽Linux企業版實例的存儲賬號。微軟和亞馬遜的紅帽更新裝置是為每個可用區域創建的，它通過與紅帽網絡聯系以獲取新的軟件包更新。由於應用程序接口的完全訪問和缺少包簽名檢查，從而允許攻擊者上傳在執行更新時，由客戶端虛擬機獲取的安裝包。安裝更新后，攻擊者可能獲得對執行更新的所有虛擬機的管理員訪問權限。
（新聞鏈接：http://www.securityweek.com/microsoft-azure-flaws-exposed-rhel-instances）
  【小雲評論】這次國外研究人員Ian Duffy發現了微軟Azure的升級組件紅帽更新裝置中存在漏洞，該漏洞主要是從紅帽的內容分發網絡軟件，以及每個區域通過紅帽更新裝置對虛擬機來進行升級安裝包，出現了信息泄露漏洞，導致可以直接控制紅帽更新裝置的應用程序接口，從而可以給微軟Azure上購買虛擬機的用戶在下一次更新時安裝惡意軟件。除了可以獲取存儲在虛擬機中的數據外，攻擊者也許能夠獲得對存儲帳戶的訪問權限。目前該缺陷通過錯誤獎勵計劃報告給微軟，微軟也確認了這些問題，並已採取措施，以防止公眾訪問的應用程序在8080端口和紅帽更新設備進行非安全連接。其實漏洞不可怕，關鍵是漏洞的處理，隨著越來越多的網站遷移到雲上來，此類型的問題需要被各方所重視。

    【新聞摘要】為積極應對互聯網發展對數據中心提出的更高要求，Google將深入骨髓的創新精神投入到數據中心的建設和運營中，例如比利時數據中心就完全放棄了空調。在全球布局數據中心的同時Google還將視野瞄准了更為寬闊的大海，利用海風給數據中心供能和散熱。Google設計了基於風箏的「WindMill」系統，風箏狀的渦輪機能利用海風帶動葉片旋轉產生能量，並傳導至船上給數據中心提供能量。包括裝有渦輪機的堅固機翼，能夠在空中延250米到600米長度，在收集風能之后通過電纜傳輸至船上，給船上設備供電的同時還能存儲起來，在遭遇惡劣天氣的時候能夠提供電力。
（新聞鏈接：http://www.leiphone.com/news/201611/CByajz2mDYJXJQYC.html）
  【小雲評論】根據美國斯坦福大學的一份研究報告，數據中心消耗的電能幾乎為整個電能的2%。而IBM的數據則顯示，IT帶來的碳排放佔了全球整個碳排放量的2%。無論是電能的消耗還是碳排放量都在過去幾年來不斷增長的態勢下也在大肆增加。越來越強的計算性能在滿足業務需求的同時，也給數據中心的能耗帶來重大挑戰。目前的數據中心節能方案包括：液冷、熱量轉換、自然冷卻、散熱器設計和高溫環境等，都是從降低機器散熱成本角度入手。谷歌最新提出的基於風箏的「WindMill」系統從電能供應角度給出了新的解決方案，然而這一方案的易實施性、安全性等方面還有待驗証。

    【新聞摘要】谷歌大腦負責人Jeff Dean表示，隨著他和團隊對機器學習了解得更多，他們利用機器學習的方法也更加大膽。以前，我們可能在系統的幾個子組件中使用機器學習，現在使用機器學習來替換整套系統，而不是試圖為每個部分制作一個更好的機器學習模型。一些大公司已經開始在內部的項目管理系統中嘗試使用這一概念，谷歌開發了一個bug預測程序，使用機器學習和統計分析，來判斷某一行代碼是否存在瑕疵。
（新聞鏈接：http://chuansong.me/n/1182159951684）
  【小雲評論】人工智能的邊界在哪裡？它在被持續打破的過程中。讓“計算機自己寫代碼”已經並不是一個夢想。為顯示屏上一串bug而頭疼，為一個基本功能敲下一行行代碼，為了一個可能的疏漏而守在計算機前遍歷測試例，這些在不遠的將來都將成為歷史。人工智能將大大節省我們的時間和精力，改變知識傳遞與積累的模式和速度，改變我們的社會分工和工作內容，我們將進入全新的人與機器合作創造未來的時期。

    【新聞摘要】IBM 最近在醫學領域成果喜人，動作不斷。繼成功用照片診斷皮膚癌后，IBM 研究院日前發布最新成果稱，他們採用了深度學習和神經網絡，在識別癌變細胞的有絲分裂上取得了巨大進展。有些組織如針頭般細小，人工辨認是一個極其棘手的工作，研究人員用基於神經網絡的深度學習算法，訓練計算機對組織樣本的特性識別能力。目前，機器學習效果顯著。算法診斷一幅5600*5600的圖片需要一個小時，在后續的研究中我們可以不斷對其進行優化，從而將時間成本壓縮到20秒以內，同時可以診斷任一種類型的癌症。
（新聞鏈接：http://www.leiphone.com/news/201611/K28RUHRUb5Q5Lmk4.html）
  【小雲評論】人工智能在醫療健康領域中的應用已經非常廣泛，從應用場景可以分為虛擬助理、醫學影像、藥物挖掘、營養學、生物技術、急救室/醫院管理、健康管理、精神健康、可穿戴設備、風險管理和病理學共11個領域。本次進展是在醫學影像領域，隨著雲計算、人工智能算法不斷發展，以往需要大量人力物力，且精准度很難保証的醫學影像識別，在採用了深度學習算法后，1小時內即可進行癌症診斷。這一突破對於各種疑難疾病的快速診斷都具有重大意義，是人工智能與醫學結合的重要突破。

    【新聞摘要】英特爾宣布，將把汽車團隊從物聯網團隊剝離，單獨成立自動駕駛事業部（Automated Driving Group，簡稱 ADG）。據了解，自動駕駛技術只是部分工作，該事業部還將聚焦於駕駛輔助技術，為一些汽車廠商供應芯片，在前不久的洛杉磯車展上，英特爾CEO Brian Krzanich宣布，英特爾未來兩年將再投資2.5億美元，主要用於相關數據的搜集，力爭將全自動駕駛變成現實，英特爾將利用相關數據讓自動駕駛變得更加可靠。今年5月，英特爾收購了計算機視覺公司Itseez，該公司的軟硬件能夠用於自動駕駛。在今年7月，英特爾更是與寶馬和高級駕駛輔助系統（ADAS）開發商 Mobileye 公司達成協議，計劃在2021年之前，推出全自動駕駛汽車。9月，英特爾又加入了寶馬、奧迪及諾基亞、華為等汽車制造商和通訊企業組成的 5G 汽車聯盟。
（新聞鏈接：http://www.leiphone.com/news/201611/rAz869aVaXpBegtg.html）
  【小雲評論】根據IHS Automative的調研結果，到 2050年，無人駕駛汽車將無處不在。在Google、高通等公司之后，英特爾也正式加入了無人駕駛的大軍，並將其作為其轉型物聯網領域的重要部分。從PC時代到互聯網時代到物聯網時代，科技發展的迭代速度越來越快，如何在一輪輪快速翻牌的科技競賽中選對方向，保持領先甚至是不被淘汰，是科技巨頭們都面臨的現實問題。無人駕駛汽車目前還有很多有待解決的技術、安全、法規等各方面的問題，但它無疑已從實驗室漸漸走向公路，其前期的輔助駕駛等技術也已進入商業應用，讓我們拭目以待，期待科技創新給我們生活帶來的各種便利。

    【新聞摘要】2016年是生物特征識別技術在金融領域開啟“實用化”的元年，金融機構開始向用戶大規模投放智能識別應用。以美國四大銀行為例，美國銀行和大通銀行從今年開始全面支持“指紋認証”功能，用戶可以通過掃描指紋登錄這兩家銀行的移動端應用。富國銀行在美國大力推行“眼紋認証”，用戶經手機核對過眼紋后，登錄銀行賬戶。為富國銀行提供這項技術的供應商是前不久被螞蟻金服收購的美國生物識別技術公司“EyeVerify”。花旗銀行則是將生物特征識別應用拓展到了國際市場，今年已經陸續在中國台灣、新加坡、澳大利亞推出了“語音認証”服務，用戶通過電話與客服簡單交流后，系統會快速核對客戶身份。
（新聞鏈接：https://www.huxiu.com/article/172345.html）
  【小雲評論】從去年德國漢諾威消費電子、信息及通信博覽會上，馬雲現場演示的“刷臉支付”到今年的世界互聯網大會上展示的“刷眼支付”,生物特征識別技術已經開始進入我們的生活。這標志著支付安全又上了一個新的層次。然而，它真正給我們的生活帶來便利和保障，還需要整個安全支付生態的建設，包括第三方認証體系、全社會信息聯網和信息安全保障、法律法規制定等，這還有很長的一段路要走。

    【新聞摘要】為了提前做好假日消費旺季准備，亞馬遜用新技術訓練新招募的員工，比如觸摸屏技術、機器人技術，它將培訓時間縮短為2天，一般來說，了解倉庫工作需要最多6周的時間。亞馬遜擁有世界上最大的倉庫網絡，2016年，亞馬遜已經建設了26個新倉庫，全球總數達到了149個。沃爾瑪也在2年內增加了10個新的電商中心，它原來已經擁有幾十個小型電子商務、店鋪倉庫，還有80家店鋪直接向消費者出貨。亞馬遜新倉庫大力引進自動化、觸摸屏、機器人、掃描器及其它技術，盡可能提高員工的速度。第一天上班時，受訓人員就會參與實際操作培訓，這種方法大大提高了速度。在倉庫的樓層上，新人學習如何打包發貨，“教練”是一塊屏幕，它會告訴新人使用多大尺寸的盒子，膠帶也是自動提供的，長度剛剛好。如果是傳統倉庫，新員工前幾天一般在培訓教室度過。
（新聞鏈接：http://tech.ifeng.com/a/20161129/44501732_0.shtml）
  【小雲評論】新技術越來越被廣泛的採用來提升傳統行業效率。亞馬遜通過觸摸屏、機器人技術縮短倉庫工作人員的培訓周期，同樣適用於勞動力密集的行業。我們看到，在新技術驅動提高傳統行業效率的同時，傳統行業的痛點也在促進新技術的發展和成熟。隨著效率的提升，打破了很多限制，行業發展將呈現出更多的可能。例如，隨著一些工作培訓的周期和門檻的降低，鬆散動態的用工模式將成為可能，這將進一步推動行業生態的變革。