话说,
华为认真起来有些可怕...
技术实力、生态建设、遍布全球的线上线下服务、全堆栈解决方案能力等等,
这几把板斧,
劈开行业市场来可不是摆设。
这不,最近我的朋友圈刚刚被“华为云稳居政务云第一”这条新闻攻陷,一片欢呼!
从上图来看,可以说,华为云取得了碾压式的胜利。无论是能力轴,还是战略轴,华为都已经进入到不易撼动的领导者区间,并处在最领先的位置。而且,那个代表政务云市场份额的球,也属华为云最为醒目,看上去几乎等于其他对手的总和。
在这次参选的厂商里面,除了有传统的IT厂商外,还有着在互联网世界所向披靡的两大巨头,他们拥有着云的天然优势、先发优势和大生态圈所带来的生态优势。
而华为云,在公有云市场,正在与这两家绕不开的强劲对手正面交锋,但在私有云市场,这两家似乎根本不是华为云的对手。IDC这份报告的出现,正好佐证了这点。这也代表着华为云一直擅长的技术创新力、线上线下结合的服务能力、全堆栈解决方案能力,在政务云市场上已经奏效。
华为给外界的印象,一直都以强大的技术实力着称,庞大的研发团队和长期的技术储备,让华为云不仅能在传统的IT市场成为领导者,在新市场也能迅速打开局面。
作为一家全球五百强的公司,华为的线上线下结合的服务遍及全球,这项独有的线下能力在为华为云与互联网厂商对抗的时候也能加分不少。特别是对于传统行业的客户而言,灵活的、及时的、管家式服务,可以让有着庞大组织架构和复杂业务需求的客户感到贴心和安心。这也是为什么很多政务云客户选择华为的关键原因之一。
从政务云的理念上来看,华为云强调它是智慧城市神经系统里重要的组成部分,不仅仅是包含城市大脑,还包含了从大脑到末梢的神经网络,从端点感知、信息传送、大脑分析决策,再到反馈指令、完成行动来实现闭环。这印证了华为云具有完备的软硬件产品线和强大的全堆栈解决方案能力,可以给希望获得闭环服务的政务云客户带来兼容的、灵活的、可控的解决方案。
另外,不得不提华为云的战略的确有值得玩味的地方,“上不碰应用,下不碰数据,不做股权投资”。目前来看,非常高明。华为云通过划分出清晰的业务边界,可以用最快的速度,把各个行业顶尖的ISV和应用开发商招拢旗下,以平等合作、互惠互利的姿态,与之一起构建一个完整的、牢固的,可以与互联网大生态圈抗衡的生态系统,而合作伙伴也不用担心,自己赖以生存的核心技能和核心数据随时可能被吞掉。
目前,对于政务云的客户而言,最迫切要做的是数据的拉通与融合,但他们最担心的也是这一点,如何保障政务大数据的安全和主权,这是政务云客户选择服务商所考虑的首要问题。而互联网厂商一向是走数据变现的商业模式,这多少让政务云客户有些顾忌和担心。
所以,从“华为云夺得中国政务云第一”这份报告,以及前不久的“华为云夺得中国大数据第一”的报告,不难看出,华为云的战略和战术,以及天生的强技术基因,在政务云市场和大数据市场都是十分对路的,这也是为什么华为云能够diss这两家在战场上几乎无往不胜的互联网巨头,以及传统的IT厂商们了。
现在可以说在政务云市场,华为云根本没有势均力敌的对手,甚至很有可能,接下来,在其他的几个重要的传统行业市场,华为云还会赢得更多客户的青睐。
因为,从目前来看,华为云的技术创新力、生态战略和线下服务等这几个板斧,真的是劈开传统行业市场的有效招数。
好文章,需要你的鼓励
谷歌发布新的AI学术搜索工具Scholar Labs,旨在回答详细研究问题。该工具使用AI识别查询中的主要话题和关系,目前仅对部分登录用户开放。与传统学术搜索不同,Scholar Labs不依赖引用次数或期刊影响因子等传统指标来筛选研究质量,而是通过分析文档全文、发表位置、作者信息及引用频次来排序。科学界对这种忽略传统质量评估方式的新方法持谨慎态度,认为研究者仍需保持对文献质量的最终判断权。
武汉大学研究团队提出DITING网络小说翻译评估框架,首次系统评估大型语言模型在网络小说翻译方面的表现。该研究构建了六维评估体系和AgentEval多智能体评估方法,发现中国训练的模型在文化理解方面具有优势,DeepSeek-V3表现最佳。研究揭示了AI翻译在文化适应和创意表达方面的挑战,为未来发展指明方向。
Meta发布第三代SAM(分割一切模型)系列AI模型,专注于视觉智能而非语言处理。该模型擅长物体检测,能够精确识别图像和视频中的特定对象。SAM 3在海量图像视频数据集上训练,可通过点击或文本描述准确标识目标物体。Meta将其应用于Instagram编辑工具和Facebook市场功能改进。在野生动物保护方面,SAM 3与保护组织合作分析超万台摄像头捕获的动物视频,成功识别百余种物种,为生态研究提供重要技术支持。
参数实验室等机构联合发布的Dr.LLM技术,通过为大型语言模型配备智能路由器,让AI能根据问题复杂度动态选择计算路径。该系统仅用4000个训练样本和极少参数,就实现了准确率提升3.4%同时节省计算资源的突破,在多个任务上表现出色且具有强泛化能力,为AI效率优化开辟新方向。