谷歌中国研究院副院长张智威10月14日消息，Google（谷歌）中国研究院副院长张智威教授在第27届数据库学术会议上表示，中国研究院正在关注新型机器问答、机器学习等方面的技术研究。预计3至5年后，机器问答技术将会有重大的进展。张智威表示，谷歌一直专注搜索技术的创新，尤其是搜
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中国铁路集团开展"守底线、补缺陷、除隐患、防风险"安全专项行动，建设多功能线路巡防平台，采用金仓数据库技术实现云边端协同工作。该平台具有实时监控、智能分析等功能，2025年4月将在全国18个铁路局全面上线运行。系统采用读写分离高可用集群架构，支持自动容灾切换和负载均衡，确保铁路运输安全畅通。平台通过自主研发的加密技术保障数据安全，性能损�
AI时代下，数据库行业正经历深刻变革。达梦数据副总经理李庄庄指出，AI与数据库双向赋能、深度融合，带来多模态数据处理、高并发低延迟等新需求。数据库需提升智能化自治能力，通过架构升级、AI技术集成及生态开放应对挑战。达梦通过AI4DB和DB4DB双路径布局，已在智能参数调优、多引擎数据库等领域取得进展。未来，数据库将更智能、普惠，技术硬实力与落地价值是关键竞争力。
2025中国国际大数据产业博览会8月28日在贵阳开幕，聚焦"数聚产业动能+智启发展新篇"主题，展示数据要素与人工智能融合创新成果。重点呈现金仓数据库系列产品，包括KXData一体机，通过软硬一体设计实现成本降低40%以上，并搭载智能运维系统。产品覆盖政务、医疗、金融等多个领域，助力产业升级与高质量发展，推动数字经济新篇章。
国家发改委宣布海南自贸港将于2025年12月18日启动全岛封关运作。为提升通关效率，海南国际贸易"单一窗口"（口岸监管服务信息系统）项目正加快建设，由金仓数据库（KES）提供技术支持。该系统整合政府部门与联检单位需求，支持"一线放开、二线管住"监管模式，具备高兼容性、强性能、全方位安全防护等特点，已平稳运行8个月。项目采用国产化环境建设，通过多节点高可用集群架构，实现7×24小时不间断服务，满足秒级通关等严苛要求。未来将持续赋能智慧海南建设，为打造国际化自贸港提供数字化支撑。
攀智资本（香港）有限公司以技术驱动投资为核心，在全球金融市场调整与中国金融业蓬勃发展的背景下，通过AI与量化交易深度融合，构建高效数据分析、量化模型、智能风控和自动化交易系统。公司精准锚定中国市场机遇，布局多元资产，挖掘政策红利与技术创新带来的投资机会。未来将拓展ESG投资与全球化业务，持续完善量化基础设施，推动行业技术转型，展现技术驱动投资的新范式。
海尔冰箱在人工智能领域取得新突破，主导建设的"制冷家电人工智能技术山东省工程研究中心"成为2025年山东省工程研究中心认定名单中唯一入选的冰箱品牌。该中心聚焦人工智能、物联网、大数据等技术方向，开发了全空间智慧保鲜舱冰箱等140多项行业首创产品，近三年获授权发明专利803件。海尔冰箱还推出行业首款接入DeepSeek的AI全空间保鲜冰箱，具备方言识别、降噪技术等功能，显著提升用户体验。市场数据显示，2023年1-7月海尔冰箱以47%市场份额稳居行业第一。通过AI技术赋能，海尔冰箱正引领行业向精准、智能保鲜时代跨越。
腾讯会议8月25日上线“AI纪要”功能，可实时生成会议摘要，每2分钟自动同步，并支持会后跳转至元宝进行提问和追溯。该功能聚焦核心内容，剔除冗余信息，提升会议效率，同时打通腾讯元宝，支持混元、DeepSeek双模型切换，优化信息检索。未来还将拓展面试助手、法律顾问等垂直场景，持续探索AI与协作的深度融合。
文章讲述了作者10年前创业失败的经历，反思当时过度投入高端服务器和技术架构，却忽视了业务实际需求。如今随着云计算、大数据等技术发展，数据库架构设计更强调弹性、可靠性和智能化。游戏行业作为典型高并发场景，对数据库提出实时响应、高可用等严苛要求。华为云TaurusDB作为新一代云原生数据库，具备高性能（QPS达百万级）、弹性扩展（1写15读节点）、高可靠性（跨区部署、RPO为0）等优势，完美适配游戏行业需求。其核心技术包括计算存储分离、并行执行和NDP近数据处理，解决了传统MySQL架构的复制延迟等问题。文章建议企业选择与业务协同成长的数据库平台，而非从零搭建架构。
智元机器人远航A2在上海浦东新区完成全球首次24小时户外行走直播挑战，成功验证了人形机器人在高温、弱光等复杂环境下的自主行走能力。活动期间还举办了圆桌论坛，探讨AI与机器人融合的技术突破与未来形态。专家指出，通用智能的核心在于泛化能力，需突破传统自动化规则式弱AI的限制。未来十年，人形机器人有望在养老护理、太空建设等场景实现突破，逐步成为人类生活的延伸工具。安全是商业化前提，需构建覆盖硬件、软件、算法的全链路冗余体系。当前技术瓶颈在于小脑与大脑的协同，需上下游生态伙伴共同攻克。
中国科学技术大学宋骞团队基于昇腾平台开发了工业知识图谱构建框架和大模型增强推理技术。该研究通过融合领域小模型与大语言模型，构建了"初始识别-知识抽取-知识引导反思"三阶段框架，显著提升了知识抽取准确性。在智能运维系统应用中，团队采用ETL架构处理多模态数据，结合RDF语义网技术构建知识图谱，并研发故障智能预测诊断模块。同时创新性地提出知识增强与过滤框架，利用PLM嵌入空间降低计算负担，有效提升知识增强的灵活性。研究成果显著提升了工业设备智能运维水平，实现了核心技术的自主创新适配，为构建安全高效的现代工业体系提供关键技术支撑。
