近日,国际知名的市场调研机构IDC发布了最新的《中国数字政府数据治理市场厂商份额,2021》,紫光股份旗下新华三集团和紫光云以全方位、端到端的数据治理能力和服务,以及在数字政府创新变革中的广泛实践,在推动政府数据治理和应用方面取得了出色成绩,以5.9%的市场份额位居中国市场第二位,展现了新华三在赋能数据资源开发利用,推动政府治理体系和治理能力现代化上的实力与价值。

以全域创新实力,共享海量数据价值
IDC数据表明,2021年中国数字政府数据治理市场整体规模达39.7亿元人民币,年复合增长率为15%,处于快速增长阶段,具备广阔的发展前景。2022年6月,《国务院关于加强数字政府建设的指导意见》中明确提出,要“构建开放共享的数据资源体系,依法依规促进数据高效共享和有序开发利用,充分释放数据要素价值”。从过去的技术驱动,到当下的场景驱动,数字政府的数据治理正在不同阶段中深化融合、创新应用,加快推进数据要素市场化建设,以创新的、效益化的数据应用正向激励数据要素的使用,迈向“创新驱动”的新阶段。
在新华三集团看来,从各类数据的广泛归集,到海量数据的安全保障,再到实时数据的共享共治,政府数据治理是一个非常复杂的过程。IDC在报告中提到,新华三集团和紫光云以业务驱动、效果导向为核心理念,在绿洲平台之上全面推动数据融合,将治理贯穿数据使用全生命周期。目前,依托“数字大脑”全栈能力,新华三提供了涵盖物联网、数据加工治理、存储管理以及服务发布、安全保障等在内的全方位解决方案,构建起一个从感知、归集、治理、分析到应用的完整闭环,依托深厚的行业理解和丰富的实践经验,以业务价值为导向推动数据治理体系和能力的建设和布局。
以“绿洲”为核心,构建全周期数据治理体系
作为数据治理的核心和中枢,新华三集团全新打造的绿洲平台2.0依托融合集成平台和数据运营平台,能够以深层次的数据分析能力建立相应的元数据,通过血缘分析等创新模式实现数据的有效管理和利用。同时,绿洲平台也能在实践中沉淀更多的经验,聚焦行业场景化应用落地需求固化为行业套件,加速政府数据流转,激活潜在数据价值。此外,新华三的分布式数据库更彻底改变了传统数据库“点对点”的同步机制,实现了数据在政府各个部门中的有效利用,在保证时效性、准确性的基础上最大程度上释放海量数据的价值。
围绕着绿洲平台这一核心,新华三集团从底层的数据感知,到应用的服务交付,再到数据安全的保障,为政府数据治理的全生命周期服务。在感知端,新华三能够以物联网、地理信息数据等途径帮助政府掌握海量数据,在统一架构的基础上实现底层数据的管理和映射。基于绿洲平台强大的归集和治理能力,新华三也能够携手合作伙伴打造丰富多元的智慧应用,以实践中的价值驱动数据元素的利用。此外,在安全层面,新华三也以“业务驱动”为理念打造出了“主动安全3.0”,提供防篡改、审计、分层、隐私保护等全方位的安全防护体系,为政府数据的利用保驾护航。
迈进“十四五”新时期,伴随着数字化技术的日益成熟和应用场景的持续拓展,政府数据治理体系的规划和建设也正变得更加务实。致力于成为中国城市数字化的合伙人,新华三集团将在“云智原生”的战略下,继续以“数字大脑”为依托,充分发挥紫光云与智能事业群的全面数字化能力,以全域的数据治理能力推动政务数据的广泛归集和深度融合,以深层次的治理形成数据资产,推动政府履职的数字化、智能化水平持续升级。
好文章,需要你的鼓励
ServiceNow宣布将以超过10亿美元收购身份安全平台Veza,这是该公司2025年一系列AI和数据重点收购的最新举措。此次收购正值企业加速部署AI代理之际,而如何管理这些非人类身份的访问权限和输出已成为普遍难题。该交易将为ServiceNow的AI控制塔提供关键的身份治理能力,帮助企业建立统一的控制平面来定义上下文相关的权限、监控代理行为并大规模执行最小权限访问策略。
达尔豪斯大学研究团队系统性批判了当前AI多智能体模拟的静态框架局限,提出以"动态场景演化、智能体-环境共同演化、生成式智能体架构"为核心的开放式模拟范式。该研究突破传统任务导向模式,强调AI智能体应具备自主探索、社会学习和环境重塑能力,为政策制定、教育创新和社会治理提供前所未有的模拟工具。
在生成式AI热潮中,只有英伟达和台积电真正赚到钱,其他AI产业链公司要么亏损要么利润被稀释。博通虽然在数据中心网络领域有不错的利润率,但为了不被AI浪潮抛弃,也选择进入AI业务。博通拥有730亿美元的AI积压订单,但被迫成为AI系统集成商,进一步稀释利润。第四季度博通收入180亿美元,同比增长28.2%,AI芯片收入达65亿美元。
HSE大学研究团队开发出革命性的AI图像生成加速技术——广义对抗求解器(GAS),能将传统需要几十个计算步骤的图像生成过程压缩至4-6步,速度提升十倍而质量几乎不变。该技术通过重新设计求解器架构和引入对抗性训练,在多个数据集上验证了显著的性能提升,为AI图像生成技术的普及应用奠定了重要基础。