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万物互联时代,Check Point开启网络安全新未来

【51CTO.com原创稿件】随着万物互联时代的到来,云计算、移动互联网的快速发展以及移动设备的普及,安全问题也不再仅仅存在网络,更存在于云端和移动终端设备,网络安全、云端安全及移动安全成为企业安全甚至是国家安全的重点。 “现在的威胁,远比我们所见的更多更复杂。”Check Point北亚洲区总裁罗杉在接受51CTO记者采访时表示,“将所有的安全应用场景、安全应用平台和安全应用的威胁连在一起,运用统一的管理系统同时保障网络安全、云安全和移动安全,设置合并的统一架构,无疑是确保企业安全的最佳方式。” 安全防护三要素:人、流程和技术 近年来,虽然企业安全防护意识有所提升,安全防护技术也在不断发展,但是安全事件仍旧层出不穷。5月初的WannaCry勒索攻击事件,依旧让人心有余悸。 据记者了解,在WannaCry 勒索软件刚刚出现时,Check Point凭借SandBlast 高级技术帮助用户成功预防了攻击。对此,罗杉表示,SandBlast 技术采用前瞻性设计,能够减轻和预防几乎所有形式的勒索软件和其他恶意软件,不论是已知、未知、当前还是未来。SandBlast 保护可跨全部 IT 资产使用,包括网络、终端、云和移动设备。预防WannaCry 和其他未知威胁需要分层保护,同时针对潜在的入口点和感染点。其中,反勒索软件技术是 SandBlast 代理的一部分,直接在终端提供勒索软件防御,反勒索软件使用特定用途的行为分析引擎,能够检测并修补终端上的勒索软件感染,从而达到预防 WannaCry 的目的。 通过此次攻击事件,全球很多企业暴露了在安全防护上的不足,意识到安全威胁防御的紧迫性。罗杉建议,企业安全防护要重视人、流程和技术三大要素。尤其是人,企业员工的安全意识是重要的,因为由于内部员工造成的安全威胁是很难防护的。在流程上,企业需要一个管理平台,通过有效的流程来安全调用资料。最后通过有效的安全技术来抵御安全威胁。 面向未来的网络安全架构 Check Point Infinity 万物互联时代,面对网络、云端、移动端安全威胁,如何才能领先威胁一步,做好安全防护?罗杉认为,满足企业需求的有效安全机制,需要做到整合式威胁防护,能够管理行动设备、云端和网络环境,能够表现企业需求的安全原则,配合云端自动调整规模,这需要一个合并的统一架构。因为,使用多个系统并使用各自独立的管理控制平台,直接导致用户花费庞大,而效率却没能很好地跟上。 近日,Check Point推出了首个跨网络、云端和移动设备的统一安全平台——面向未来的网络安全架构 Check Point Infinity,该架构将Check Point可提供的最佳安全性、最佳情报水平、最佳管理能力进行统一。据罗杉向记者介绍,Check Point Infinity的功能主要体现在:安全管理、云端安全、移动设备安全、威胁防御四个方面。 在安全管理上,Check Point新发布的R80.10是一个整合网络、云端和移动设备的未来安全平台,具备数十种新型功能和增强功能,其中包括独特的策略层、多区安全保护和增强性性能,使组织能够随时随地获得保护,无惧任何威胁。 在云端上,Check Point vSEC Cloud Security 更新的综合性产品组合与私有云和公有云平台相结合,从而确保云环境受到保护。 在移动设备上,全新 SandBlast Mobile 代表着业界唯一的统一性跨平台解决方案,能够保护企业免受针对移动设备的漏洞攻击。SandBlast Mobile 检测和拦截已知与未知恶意软件,并将中毒的 Wi-Fi 网络、中间人攻击以及 SMS 钓鱼诈骗拒之门外。 在威胁防御上,最新推出的 Check Point 反勒索软件技术能够保护企业远离网络勒索,即使面对最复杂的勒索软件也能提供完善保护。 除此以外,在硬件上,Check Point 推出了全新的超高端 44000 和 64000 安全网关,其拥有世界上速度最快的威胁防护平台,具有 42 Gbps 的真实产品威胁防护吞吐量和 636 Gbps的真实产品防火墙吞吐量。其中还包括多刀片机架,以支持不断增长的网络动态需求,同时提供未来网络安全所需的最高可靠性和性能。 采访最后,罗杉强调说:“在统一管理上,R80.10是我们为了中国区本地化而设立的。Check Point不仅专注于防火墙和设备,未来将更加重视云上安全技术产品研发。此外,将先进的威胁防护技术拓展到移动设备的同时,也将做好未知威胁的防御。” 作者:杜美洁 来源:51CTO

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开启工业物联网项目要考虑的八大要点

物联网这个术语用来描述这种做法:将日常物件连成网络,旨在收集和分析数据,以便简化流程,并使流程自动化。但是一旦你开始设计特定的物联网项目,就会开始认识到:物联网的好处和挑战大不一样,这取决于具体目标。如果你为工业环境设计物联网项目,差异来得还要明显。 工业物联网使用传感器来收集数据,希望加快流程、获得效率,并最终降低产品或服务的总体成本。从许多方面来看,这类似其他类型的物联网,但是工业物联网的部署在几个方面全然不同。 首先在于这个事实:就工业联网设备的物理环境而言,一种实施与另一种实施可能大不一样,运作多年的工厂、车间、矿山和变电所当初可能不是为兼顾物联网所需的灵敏传感器设备而设计的。这意味着,需要在条件非常恶劣,暖通空调、通风或供电等方面不尽如人意的环境下安装传感器。 其次,虽然技术确实是如今大多数工业运营的一部分,但使用的硬件、软件和协议相比我们在企业或消费级层面习惯使用的却大不一样。在企业层面,我们经常处理IEEE和ITU等组织大力倡导的协议。然而,推广制造协议和平台的却是这类标准组织:制造企业解决方案协议(MESA)和国际电工委员会(IEC)。因而,工业物联网面临的主要挑战之一就是,处理好这方面:将从使用自己的独特应用平台和标准协议的工业系统获取的数据传送到企业系统。 不妨看看在你开始工业物联网项目之前要考虑的八大要点。 数据收集和分析 虽然几乎所有的物联网项目都需要收集和分析大数据,但每个部署的工业物联网都有独特的特点。数据类型、收集方法和分析可能依赖于部署在高度复杂、定制的机器设备里面的传感器和软件。这些传感器可能部署在本地、区域或全球等不同地方。不管规模大小如何,从收集什么数据、如何收集数据以及为何收集数据方面来看,每个部署的物联网都将不一样。 具有挑战性的环境 从物理环境来看,一些工业物联网部署起来很容易。你幸运的话,可以将传感器部署到气候完全受控制的设施中。但在许多情况下,需要部署传感器及其他灵敏网络设备的地方所处环境恶劣,包括高温、严寒和通风条件差。干净能源也是要关注的一个重要方面。在许多情况下,工业物联网需要加固型的物联网传感器和网络硬件,抵御得住这种类型的物理环境挑战。 质量控制 工业物联网与其他类型的物联网的一大区别在于,为工业物联网收集的数据大部分用来使质量控制流程自动化。对大多数类型的工业产品来说,包括原材料、农业和建筑施工,质量控制是一个重要的方面。但是所收集的质量控制数据的类型和收集方法却高度取决于具体的垂直行业。 能源效率 实施工业物联网的另一个驱动因素就是,发掘能源效率,并通过众多方法使其实现自动化。这可能需要将智能传感器实施到制造工厂里面的暖通空调和照明系统中,并收集传感器生成的数据,将人工智能实施到工厂设备中,让设备在最佳状态下运行,并且找出哪些方面可以通过升级和更新改造工厂的某些部分来提高能源效率。这方面的应用前景几乎是无限的。 提高供应链的可见性 众所周知,在成为苹果公司首席执行官之前,蒂姆·库克是制造供应链方面的高手。无论你从事哪个行业,改进供应链流程都至关重要。但是找出供应链中哪些方面可加以改进说起来容易做起来难。许多供应链流程是计算机化的,却存在内在的数字化孤岛。这导致供应链上出现盲区,最终导致成本较高。许多工业物联网项目就是旨在提供端到端的供应链可见性。 改造设备 在许多情况下,工业物联网项目需要用物联网传感器改造工业设备。这将包括诸多设备,比如制造设备、铲车和贮存容器。虽然少数几个工业物联网项目可能安装在全新的场地,使用全新的设备,但大多数项目需要更新原有的流程和工具,才能将它们带入到物联网环境。 针对特定行业的应用软件和协议 如果你之前从来没有接触过工业IT,可能从来没有听说过诸如OPC、MQTT DDS或AMQP之类的协议,也没有接触过基于SCADA和MES平台的应用软件。所有这些以及其他更多都是用在工业IT环境下的常见应用软件和协议。因此,面临的挑战就是,把这些工业设备和平台与公司企业层面的应用软件和数据存储机制连接起来。 结合工业IT和企业IT 虽然工业IT存在已有相当长一段时间,但在许多情况下,IT领域的“工厂”部分与“企业”部分彼此独立运作。比如说,即便制造设备与网络连接,这个网络可能最初也是作为一个封闭系统而构建的,与企业网络根本没有联系。但是就工业物联网而言,这两个小组必须作为一个部门来协同工作。这可能很困难,因为这两个小组之间的流程、技术和安全机制不一样。幸好,工业互联网联盟(IIC)等组织正在开发有助于填补这个缺口的框架。(原文标题:Industrial IoT: 8 Things to Know,作者:Andrew Froehlich) 本文转自d1net(转载)

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运营商级网络部署开启 物联网普及为时不远

经过2016年业内的高度关注,低功耗广域网络不仅占据物联网领域的第一热词,更是有实实在在的商用推进,多种形态、多主体的运营商级的低功耗广域网络的部署正是2016年发展的成果。期待2017年运营商级网络部署的完成,届时人们工作生活会真正感受到物联网带来的改变。 从终端特征视角来看,运营商级低功耗广域网络由于覆盖范围和接入的便利性,具有更广阔的应用范围,而企业级或行业级专用低功耗广域网络更适合拥有大量终端且终端分布范围比较集中的用户。 在上周六发布的文章中,笔者从用户所拥有的终端量级和分布范围两个特征的视角考察了对低功耗广域网络运营商的选择。从终端特征视角来看,运营商级低功耗广域网络由于覆盖范围和接入的便利性,具有更广阔的应用范围,而企业级或行业级专用低功耗广域网络更适合拥有大量终端且终端分布范围比较集中的用户。从目前低功耗广域网络的发展状况来看,运营商级和企业级、行业级不同形态的低功耗广域网络已经开始部署和运营,本周将对各种形态的低功耗广域网络进行考察。 接入用户和覆盖范围视角下的网络形态 在传统的通信市场,国家级或城市级网络仅限于几家主流的电信运营商来部署和运营,统一为批量化的终端提供连接服务。而对于专用于物与物通信的网络,各行业和领域的非同质化终端,运营商级低功耗广域网络可以通过多种形式存在,也就是说,物联网时代,将有多种形式的物联网专用网络的运营商。 运营商级网络没有一个明确的定义,笔者认为,我们可以从网络的覆盖范围和接入用户类别两个角度,对运物联网专用的网络形态范畴进行界定。 在笔者看来,正如上图所反映的一样,运营商级网络是一个相对的概念。我们可以根据网络覆盖范围和用户接入数量(包括企业用户和个人用户)将网络形态大致分为四个象限: (1)局域覆盖、单用户接入的企业级/家庭级网络 当一张网络仅仅覆盖有限的范围,且只有单个用户接入该网络时,因为只服务于单个用户,该网络一般不存在运营的概念。一家小型的企业、一个家庭都可以看做是单个用户,这些用户虽然可能有不少物联网终端,但只需一张局域网络即可实现自身终端的连接,终端归属权为该用户,网络归属权也是该用户,此种情况下的网络仅为家庭/企业级的网络。 (2)局域覆盖、多用户接入的社区级/行业级网络 在物联网应用中,也存在可以接入多个用户的局域网络。比如,一些社区为了公共资源的管理,可以部署一个社区级的网络,连接社区内多个家庭或单位的公共资源终端;也有一些产业聚集的区域,如产业园区部署了服务业该产业集群的物联网终端专用网络。不论是社区、园区,还是小范围的产业聚集区,所部署的网络只是在非常有限的范围内,更多也是一种专网的形式,网络归属权为社区、园区运营部门,与终端归属权分离出来。 (3)广域覆盖、单用户接入的企业级/行业级网络 一些大型、多元化企业往往拥有海量的设备需要接入,以实现物联网的应用,而这些企业的业务分布非常广泛,不少此类企业会自建一张广覆盖的专用网络,仅供自己单个企业的终端接入;同样的,某个具有特殊需求的行业组织也会自建一张仅供自身行业内单位的终端接入的专用网络,这张网络因为行业业务需求,覆盖整个城市甚至全国多个城市,如公安、铁路、民航等行业,形成一张行业专网。特别强调的是,行业也可以看成是一个大型的单个用户,因为该网络具有排斥行业外用户接入的特征,不具备开放性。 (4)广域覆盖、多用户接入的运营商级网络 当一家机构通过部署整个城市、国家甚至跨国覆盖的网络,向所有个人、家庭、政企用户开放接入时,就形成了一张运营商级网络。随着各类用户对物与物连接需求的增加,未来的低功耗广域网络会形成多张运营商级网络,为物联网终端提供无缝覆盖、随时随地接入服务。 动态范畴界定,多主体、多技术路线的运营商级LPWAN网络 在笔者看来,以上划分的四类网络形态只是为了方便研究而抽象出来的四种形态,实际上它们之间是动态变化、渐进式发展的形式,我们并不能确定一个量化的标准来定位四种形态。 举例来说,当处于第三象限的企业业务逐渐扩大时,其终端分布范围也逐渐扩大,当终端分布扩大到一定程度时,局域网络无法满足所有设备连接需求,此时就需要通过部署广域网络来实现,则其网络形态逐渐过渡到第四象限。对于处于第四象限的企业级或行业级专用网络来说,当网络所有者和运营者发现自有网络容量有大量空闲,可以将网络能力有限地开放给其他企业或行业用户,随着开放的其他企业和行业用户数量的增加,网络运营的业务越来越多,则这张网络也会逐渐过渡到第一象限运营商级网络。 对于低功耗广域网络来说,更多展现的是在第一象限和第四象限的网络形态,低功耗广域网络供应商开始部署了不少企业级/行业级专网和运营商级网络。其中,对于运营商级网络来说,从以上的概念和范畴界定出发,与传统通信行业不同,低功耗广域网络领域会出现更多张运营商级网络: 首先,电信运营商毫无疑问是运营商级低功耗广域网络的主力,是未来最大的物联网网络运营商;其次,其他拥有广域网络资源的厂商,在物联网时代为发展创新业务的需求,开始部署城域或跨地区的低功耗广域网络并开展运营;再次,通过统一共享平台形式,连接大量分散的低功耗广域网络,发展为可共享和互通的一张网,形成一个虚拟的LPWAN运营商。 以上三类是比较常见的运营商级低功耗广域网络运营主体,在各类运营商对技术路线的选择上,NB-IoT因为全球电信级统一标准,为大多数主流电信运营商的选择;而LoRa由于生态系统的相对成熟以及灵活部署,也得到一些主流电信运营商青睐,但更多是其他主体来选择这一技术。当然,也有该领域的创业明星公司Sigfox在全球开辟出来的模式。 已经来到你的身边,国内多张运营商级LPWAN悄然部署 相比于其他移动通信技术,低功耗广域网络从研发到商用过程是比较迅速的,全球数十个国家和地区已经开始了NB-IoT、LoRa、Sigfox等运营商级的网络开始部署,部分国家甚至已形成了全国覆盖。当然,国内在这一领域的商用进程并未落后于国外市场,多家机构采用NB-IoT、LoRa技术在部署多张运营商级网络,在1-2年中,我们会切实感受到这些LPWAN网络给工作、生活带来的变化。我们不妨按照上节中阐述的运营商级LPWAN的三类主体,大致观察一下国内运营商级LPWAN网络部署情况。 (1)电信运营商的部署 中国移动、中国联通、中国电信是未来基于NB-IoT运营商级网络的主体,三家运营商目前在多个地区建立了实验局,构建产业生态,未来NB-IoT将成为三大运营商物联网终端连接数增长的最核心的支撑和基础设施。 (2)拥有广域网络资源厂商的部署 除了三大运营商外,国内还有其他主体拥有全国性的广域网络资源,包括广电、鹏博士等,它们的网络、业务遍布全国各大城市,形成广分布的用户资源和基础设施资源,且拥有电信经营许可证,具备了部署一张运营商级网络的条件。对于广电、鹏博士等企业来说,物联网是其发展创新业务的重要方向,加上资源具备,所以运营商级LPWAN网络部署水到渠成。 根据公开资料,由上海市经信委支持,上海广电已开始采用LoRa部署一张覆盖整个上海的城域网,目前已完成了某个区的覆盖和多个业务应用试点。当网络全部部署完成后,可以向有物联网终端接入需求的所有用户开放,这无疑是一张基于LoRa的运营商级网络。另外,上个月鹏博士发起了中国LoRa物联网产业运营联盟,将以中国第四大运营的身份投入到家庭物联网的建设和运营,在网络已覆盖的200余座城市部署LoRa网络,同时为超一亿家庭用户提供物联网服务。 (3)共享平台运营者的部署 早在2016年初,中兴通讯联合业内多家厂商发起了中国LoRa应用联盟(CLAA),虽然是一个联盟形式,但却开辟出一条通过共享平台的模式逐渐形成运营商级LPWAN网络的路径。具体来说,通过运营CLAA的共享云化核心网,将所有采用CLAA网关的LoRa应用厂商连接起来,由于所有LoRa应用厂商分布在全国各地,且一些应用厂商部署的网络有空余的容量,均可以共享给其他用户使用,CLAA云化核心网实现对全国分散的网络设备进行管理和维护,化零为整,形成一个全国性网络的虚拟运营商。当然,这样的模式在国内尚无先例,通过不断尝试和调整,未来可以形成一张运营商级LPWAN网络。 经过2016年业内的高度关注,低功耗广域网络不仅占据物联网领域的第一热词,更是有实实在在的商用推进,多种形态、多主体的运营商级的低功耗广域网络的部署正是2016年发展的成果。期待2017年运营商级网络部署的完成,届时人们工作生活会真正感受到物联网带来的改变。 本文转自d1net(转载)

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因聚而生|华为中国ICT生态之行2017上海站即将开启

导语:地心律动着数字化转型的脉搏,引力如潮汐,聚合千万“生态者”。从东海银沙,到西塞骄阳;从北国重峦,到南岭秀江;怀揣数字化转型的梦想,我们立志做ICT生态的土壤和能量。“华为中国ICT生态之行2017”将覆盖全国300个城市,将华为开放、合作、共赢的生态理念,送达巷尾街角;同时将华为最新的动向,传递给每一位生态伙伴;并将领先、开放的ICT硬件和软件基础架构平台,呈现为点滴体验。让我们以“数字化转型共同体”的全新姿态,携手把握ICT市场的变革机遇,共享生态成果。聚而创新、聚而开放、聚而繁荣,让每一个个体,无可替代,让每一步机遇,因聚而生。 【2017年3月29日,中国,上海】“因聚而生--ΣCO-Partner,华为中国生态伙伴大会2017”刚刚落下帷幕,华为另一场时间跨度更长、覆盖全国的“华为中国ICT生态之行2017”已于3月22日正式拉开序幕。本次“ICT生态之行”将继续以“因聚而生”为主题,为期6个月,将覆盖全国300个城市,华为希望以此将生态建设理念和最新的政策变化传递给全国的生态伙伴,并为客户构筑一个碰撞数字化转型智慧火花的最佳交流平台。同时将领先、开放的ICT硬件和软件基础架构平台带到各个区域,推动联合创新,与客户、伙伴一起共享数字化转型成果。 3月29日,“华为中国ICT生态之行2017”上海站将在上海丽思卡尔顿酒店拉开帷幕。届时,预计有500多名重量级嘉宾与生态伙伴齐聚一堂,共同深入探讨行业热点趋势、分享成功经验,共话数字化转型的基于与挑战,同时此次活动还设有展厅参观、新品发布及行业分论坛等精彩环节。 接下来,就让我们一起抢先感受一下此次活动的魅力吧。 生态展厅 带来全新业务体验 已连续举办5年的“华为中国ICT巡展”在今年正式更名为“华为中国ICT生态之行”,展厅设计也相比往年有很大变化--上海站的展厅将更加偏重于呈现当地客户所关注的业务。为此,华为将联合10多位生态伙伴搭建一个近400平米的生态展厅,以沉浸式体验展出华为“云管端”基础设施平台,并携手伙伴联合呈现在教育医疗、智慧金融、平安城市、服务型政府等业务的生态成果,为与会的嘉宾、客户带来全新的业务体验。 华为中国ICT生态之行2017展厅 两大创新解决方案即将亮相 本次“ICT生态之行”上海站将在上午的主会场重磅发布华为创新解决方案:eLTE宽窄一体无线物联解决方案和华为边缘计算物联网解决方案。其中OneAir宽窄一体化无线物联解决方案,基于最先进的LTE技术,敏捷创新,致力于打造一张深度整合的新ICT无线网络,满足不同行业的各类业务需求,便于维护、提升运营效率和减少网络建设费用。同时亮相的边缘计算物联网解决方案主要由物联网关和敏捷控制器这两个核心组件构成。物联网关包括工业交换、工业路由、ICT融合三个系列,20多种款型供选择,满足不同行业,不同场景接入诉求。敏捷控制器提供设备、联接、计算、应用 的统一管理,可扩展至1000万终端。而值得一提的是,华为边缘计算物联网解决方案目前已经落地多个行业,形成了丰富的行业子方案。 四大论坛,碰撞数字化转型智慧火花 活动当天下午,华为还将设立Workshop、教育、平安城市、云通信以及云生态构建四大分论坛。其中在行业分论坛,华为将为相关行业客户与合作伙伴带来华为最新的ICT产品、技术及解决方案介绍,同时邀请业内客户分享其在ICT建设的优秀案例和实践经验,帮助相关行业客户加速数字化转型进程。 华为深知,推动生态繁荣发展的源动力,就孕育在祖国幅员辽阔的大地上,每一位生态伙伴无论大小,只要有独特价值和贡献,就可以形成互生、共生、再生的利益共同体,就是繁荣生态中不可或缺的重要组成。 聚而创新、聚而开放、聚而繁荣,华为中国ICT生态之行2017,与您相约上海站,共同见证生态繁荣! 本文转自d1net(转载)

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智能语音为入口,引领物联网开启人机交互新模式

自今年谷歌AlphaGo人工智能系统与李九段的围棋对弈后,在国内掀起了一股对人工智能前所未有的热度,也让普通大众第一次启蒙、接触并认识了人工智能深度学习,了解到机器也具有学习能力。 在物联网权威人士杨剑勇看来,由于近年来人工智能、机器学习技术的迅猛发展,语音交互变得更为实用,也将推动物联网产业发展,在与各种物联网设备的交互模式上,语音显然是最好的选择,通过语音指令进行操控,提升在物联网时代的智能生活体验。 而作为专注于智能语音交互技术的思必驰来说,则希望在万物互联时代中,让人机交互更有用、有趣。思必驰深根于智能车载、智能家居和机器人三大垂直领域,致力于与各合作伙伴共建智能生态系统,且在今年还获得了近两亿元人民币的新一轮投资,以此加速在智能语音技术研发、布局,显然已成为国内智能语音技术行业的优秀厂商。 “思”于剑桥,“驰”于中国的思必驰,经过多年的发展、摸索,似乎也找到了一条通往未来道路,对于正在兴起的物联网时代,智能语音前所未有的方式入侵着我们各种生活场景。汽车、机器人以及智能家居等行业的迅速发展,所搭载思必驰语音交互技术的产品,能够基于垂直场景进行深度学习,使得能够与所有的设备交谈成为可能,真正地让设备了解我们在说什么。 在今年,“互联网女皇”的玛丽·米克尔发布的2016年互联网趋势报告中,谈及语音将是人机交互的新范式,重塑人机界面,语音技术显得尤为重要。语音技术将解放人类双手和眼睛,未来与智能家居、可穿戴设备、机器人等交互模式,语音是最佳人机交互模式。 在即将进入的物联网时代中,语音交互被视作为人机交互的入口,以及随着物联网覆盖到更多应用场景之时,你会发现,我们将会被人工智能所包围,无处不在。机器人、智能家居设备、可穿戴等智能设备也将由人工智能变的更加强大,杨剑勇进一步指出,透过语音技术、图像识别等人机交互方式,使得机器不仅能读懂你,也可以让机器读懂我们的世界,之后执行更加精准命令为人类提供服务。可以说物联网,包括物联网领域的各种智能硬件必然离不开人工智能以及全新的人机交互方式。 基于未来的生活场景,思必驰也率先开发出面向自然语音交互的对话操作系统Artificial Intelligence Operating System(以下简称AIOS),可运行在主流操作系统之上,如Linux、Android、QNX等,弥补传统操作系统在自然语音交互上的缺失。AIOS内置了思必驰先进的语音技术和对话交互技术,从系统层面提供完整的对话交互框架,让设备能说会道。 互联网女皇的《互联网趋势》报告中谈及语音将是人机交互的新范式,重塑人机界面显然很重要,语音技术显得尤为重要。但核心在于自然语言识别及处理技术,假如语音识别准确率从95%上升到99%后,语音交互将迅速普及,甚至将改变现有的游戏规则。 而思必驰在智能车载领域下的语音识别率较高,语义理解也十分准确,能够实现较好的语音交互,体现出在智能车载、智能家居、机器人等领域上有着非常深厚的技术实力,尤其国内首款环形6+1远场麦克风阵列技术,面向机器人和智能家居领域的硬件产品,在人机交互模式上,可实现多麦克风定向,360度全方位拾音,准确定位声音来源,以及较好的远场交互效果,5米识别率达92%、3米达94%,1米则高达96%,在智能语音行业领先,真正做到解放双手。 语音操控显然已经成智能家居入口,亚马逊的Echo采取了在语音识别上更加开放的策略,其销量也是一路攀升,这款基于语音识别的智能音响甚至被视为智能家居入口产品。然而谷歌要推出Google Home产品,透过机器学习与人工智能的结合,使得转变成为智能家居控制中心,可以与电视、音响、插座、灯光、空调等家庭设备实现互联,对整个家居环境实现控制。以及Google Home语音功能非常强大,可以直接与其进行双向对话。 ====================================分割线================================ 本文转自d1net(转载)

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文登市开启“智慧农村”新模式 点亮市民新生活

“智慧农村”是个啥?这在早前,文登农村百姓没人听说过,更别提说出个啥。而今,物联网、云计算、大数据这些和“智慧农村”建设有关的时髦词儿,走进了威海市文登区农村寻常百姓家。智慧村务、智慧社区、智慧种植……一个个智慧镜头中,闪现着农民兄弟们一张张笑脸。 镜头一 打开电视,村里大事小情全知道 “快看,我都上电视了!”1月21日,记者见到泽头镇林村村民吴爱玲时,她正和串门的邻居们围坐在电视机前看着“智慧林村”栏目。“真是没想到,村里刚办的广场舞大赛,这就能在电视上看见了,里面还有我,看着心里别提有多美了。” “智慧林村”是林村投资40万元自办的“电视栏目”,它依托物联网、云计算技术,充分发挥有线电视视频宽带优势,利用电视机这一最为普及的家庭信息终端,向全村1200多户村民提供信息发布。 谈到这林村人自己的“频道”,吴爱玲和邻居们兴奋地打开了话匣子。“在‘智慧林村’上,我们不仅能看到像广场舞大赛这样的村集体活动,还能看到村里的村务公开、财务公开呢。”“现在,只要按一下遥控,村里的大事小情立马就出现在眼前,咱农村人也过上了智慧生活。” 到底有多智慧?记者点击遥控进入“智慧林村”主页,便民服务、村务公开、林村产业、群众文化等8个功能板块映入眼帘。“各个板块的内容,大量关于村民日常活动的视频、图片、文字资料等,都有专人负责及时整理更新,让老百姓第一时间就能了解村里的相关信息。”村妇代会主任于会丽介绍说,栏目不仅拓宽了镇政府、村两委与林村百姓们的交流渠道,还能为村民提供党员远程教育、视频监控实时查询、交通违章查询、远程医疗、公共服务、生活购物等智能化生活体验,有效提升了百姓的生活质量和幸福指数。 画外音 2015年12月30日,文登区政府与北洋集团举行了智慧文登战略合作协议签约仪式,积极推动全区智慧城建、智慧城管、智慧医疗等项目实现全覆盖。打造智慧城市,城乡统筹齐步走,文登区借助互联网,运用信息化手段和智慧管理模式,构建起“富农、惠农、便农、乐农”的农村信息化服务体系,用新思维、新手段“智慧”地推动着农村社会管理模式创新和问题解决。 镜头二 点点手机,千里之外看果园 如今,泽头镇峰山村生态苹果种植基地负责人谭业明一早睁开眼就习惯性地打开手机,进入果园智能管理平台,在被窝里就能查看到果园情况。 “现在咱种果树和以前不一样了。有信息技术和物联网作基础,我们可以通过手机实时监控果园管理,不再受到时空局限,而且可以让数据‘说话’,实现传统农民做梦都想不到的‘手机种树’。”谭业明禁不住向记者“炫技”:“我们的系统还有专家在线栏目,众多国家级苹果技术产业的相关专家可通过视频了解果园的实际情况,及时准确地发布各种应对措施,为我们提供科学指导。” 在果园建设之初,谭业明就在土层内安装了土壤传感器,并在一定位置安装了空气捕捉器和监控摄像头。“通过它们,我们运行起‘智慧农业感知管理系统’,系统每隔1.5小时就会将各项数据汇总到远程控制终端上,终端再通过移动通信网络传送到服务管理平台,一旦出现指标值不达标,系统就会响起警报。”在基地专门设有终控室,专业技术人员通过观察电子屏幕上的信息,实时掌握果园情况。 同样是苹果,别人论斤卖,而他们的好果已经开始论个卖,直径大于100毫米、重1.2斤以上的苹果每个能卖到60元。“手机遥控”的实现,也吸引了来自北上广等一线城市的高端客户入园“领养”果树。“领养”后,无论身处何地,随时可查看自己所订制苹果的生长状况 。 画外音 瞄准优势特色农业,文登抢滩物联网等先进技术应用,引入“互联网+”等现代经营管理理念,全力争取智慧农业在农业资源利用、农业生产精细化管理、生产养殖环境监控、农产品质量安全与产品溯源等领域的先发优势,涌现出了沙柳西红柿质量安全与产品追溯、宋村蔬菜产业远程教育中心、峰山苹果感知管理等一批典型,产业高效、产品安全、资源节约、环境友好的现代化农业之路越走越宽。 镜头三 远程监控,决策过程更透明 “我宣布,本年度19户低保名单全部通过评议。”日前,在米山镇姜格庄村低保评议会上,村党支部书记、村委主任丛军日认真地作着总结发言。而就在他所在的这间村委会议室,固定在墙壁高处的一个摄像头静静地记录着会议全过程。 “按照规定,针对村民申请、经党支部会提议、‘两委’会商议、镇上初评后的低保户名单,我们今天首先召开党员大会进行评议,紧接着召开村民代表会议进行匿名评议打票,村里24名党员和30名村民代表先后参会。经过两轮评议后确定的名单,将在村公开栏进行七天公示,无异议后提交镇上。”丛军日坦言,针对这个流程,他们完全按照制度来,丝毫不敢马虎。“咱怎么干的,这只电子眼都看着呢。” 丛军日口中的“电子眼”就是米山镇远程视频监管系统的一个部件。为解决镇机关干部少、村级组织多带来的实地管理幅度局限,米山镇投资112万元,在全镇40个村的办公室、党员活动室及活动场院安装了120个监控,建立了远程视频监管系统,通过镇组织办的电脑终端或手机上的监控软件,便可一键实时掌握村干部坐班、重大村务全程纪实、党员培训等活动动态,既消除了监管真空,又在党员干部心中筑起了无形的“防火墙”,推动了良好风气的养成。去年以来,依托监督系统,共查处不按程序决策、不按时坐班等违规行为30多起,有效规范了村干部的施政行为。 画外音 智慧农村建设不但给群众带来极大的便利,还将引发管理方式的巨大变革,米山镇的村务远程管理系统就是实例之一。以创新开放思维推进社会管理创新,文登探索推出了“大喇叭”农村网络平台等一系列“智慧”终端,以几何式效应提升着农村社会管理水平,成为文登农村社会文明进步的风向标、农村管理的新引擎。 本文转自d1net(转载)

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令令开门找到开启智慧城市的“云钥匙”

欢迎关注“令令开门”微信公众号——了解手机开门、一起畅想未来新生活。 在刚刚过去的一年里,虽然受到国内经济下行压力影响,尤其是房地产行业的中期迟缓给各行业带来不少冲击,但在2015年我国安防行业发展的整体形势还是稳中有进、持续上升。 根据中安防的调查报告显示,2015年全年,国内安防工程市场产值达到2730亿元,较去年提升了约60%,该数据也佐证了安防行业在经济增速降缓的大环境下逆势前行的表现。 在所有安防项目中,工业园区、楼宇物业、教育学校依旧占据着主要份额,而智慧城市(平安城市)项目也成为新的掘金点。那么,什么是智慧城市?打开智慧城市大门的“云钥匙”又是什么?作为贯穿智慧城市建设的智能门禁行业的发展又如何呢? 打开智慧城市大门的“云钥匙” 智慧城市的概念最早是由IBM在2010年提出来的,其主要内容是“通过运用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息,从而对包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出智能响应”,简单来说,智慧城市可以理解为一种协调机制,通过信息技术协调整个城市的资源和人力,实现高效、减少浪费,最终达到城市的可持续性发展。 从技术发展的视角来看,智慧城市建设要求通过以移动技术为代表的物联网、云计算等新一代信息技术应用实现全面感知、泛在互联、普适计算与融合应用,因此,我们不难发现,场景的移动化是实现“智慧城市”的必由之路。 而有门的场景就需要锁,有锁即有钥匙,“令令开门”所打造的就是一把可以打开连接“智慧城市”大门的高效安全、智能云控的“云钥匙”,通过“高兼容性”、”秒开门”、”二维码访客管理系统”、“数据可控”等多项产品优势在地产领域树立起的手机智能门禁标杆地位, “令令”正在将视野延伸至更广阔的空间:所有居住和公共出入场景。 智能门禁领域的“琅琊榜”榜首 2015年可谓是“令令开门“的“收获年”,在同万科、保利、恒大签下大单后,“令令”又在10月相继中标远洋地产、广州广电、北大资源等集团项目。 依靠独一无二的技术专利和金牌品质的产品方案,“令令”在智能门禁领域一路高歌猛进,截止15年底,采用或合作“令令”智能手机门禁的地产集团、物业公司已达50家之多,产品遍布深圳、北京、上海、广州、成都、武汉、南京、济南、厦门、沈阳等二十余个省市。 无论从项目数量还是合作集团的体量来看,“令令开门 ”无疑已牢牢占据了住宅地产、写字楼等行业智能门禁的“琅琊榜”榜首地位。 令令“云钥匙”布局渐成 当前,“令令”的产品已经覆盖全国二十多个省市的小区和写字楼,除此之外,不少机关单位如公安局、街道办等也都安装了令令智能门禁,对于这些地区的住户和办公人员来说,丢掉繁琐的门卡和钥匙已经成为现实,因为当你需要开门的时候,无论在公司还是小区,你的手机便是钥匙。 2016年,”令令开门”将继续以打造智慧化“公共出入”为核心目标,围绕住宅地产、写字楼、教育、医疗、交通物流、金融、机关单位和酒店会所等八大板块完善产品布局,更多人将享受到“云钥匙“带来的实惠和便利,“云钥匙”也会成为打开“智慧城市”大门的关键,而我们的生活也将从此发生新的变革:完全从钥匙中束缚出来。 本文转自d1net(转载)

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Android N安全功能详解:为恶意程序开启“困难模式”

在Android系统加密方面的大量调整: 硬件支持的秘钥同样被要求强制执行。此前Google为开发者提供相关的选项来选择在TrustZone(Android内核的安全区)储存加密秘钥。不过自Android N开始,TrustZone成为了能够储存加密秘钥的唯一区域。 为了阻止开发者使用糟糕的加密方式从而容易被暴力破解,也反对Android系统的开发者使用Crypto提供商。此外你可能也已经从其他新闻报道或者科技博文中看到在Android N系统中,Google将会授予用户对文件夹进行数据加密的权限。 在此之前,Google为用户提供了全盘加密功能,但是有用户报告存在性能方面的问题 ,所以为何防止因为加密耗时太长、解密和验证没有必要的垃圾文件,Google现在允许用户只对需要保护的文件夹进行数据加密。 围绕着加密,Google还对现有的Network API进行升级简化开发者管理和处理HTTPS。去年在Android Marshmallow中,如果他们并未使用加密Google允许开发者自动阻止第三方SDK。而在今年Google新增了过滤系统能够允许开发者定制筛选哪些URL链接能够使用明文的HTTP请求,而HTTPS域名则必须阻止或者无法建立连接。此外Network API能够在所有设备上统一CA Store,在所有用户安装凭证的网站不再默认认为是“受信任的”。 Android N获得长达11年悠久历史的Linux沙盒功能 Google同时还宣布Android N将会引入“困难模式”的Mediaserver组件。对于“困难模式”,Google此前透露就是将Mediaserver分割称更小的沙盒组件。沙盒功能很早就被引入,在Android N中Google从Linux Kernel中移植了“seccomp”的沙盒功能,是Android OS诞生之初并未涵盖的Linux Kernel分支。 Android N将会允许在后台安装系统更新,当用户下次启动设备的时候就自动进行部署。此外,Android N中新添了名为“Android 安全补丁级别”的全新指示器,能够显示最新安全补丁的日期,所以你能够轻松的知道是否应该进行升级了。 Google同时强化了指纹识别机制,为开发者提供了更多的精细控制选项来扩展授权模型,并引入了允许开发者确认设备健康的新功能并能够知道某些人是否尝试篡改系统的核心代码。 Android N向恶意程序、银行木马宣战 为进一步和恶意程序的斗争,Google将会对Devices Admin APIs的访问进行限制。Apps无法通过编程方式来更改现有密码,且所有设备的admin应用都能够被卸载,从而更轻松简单的移除带admin权限的恶意程序。 Google计划通过对SYSTEM_ALERT_WINDOW功能的改进来限制更改用户密码,能够限制应用覆盖其他应用的或者系统日志的能力。 本文转自d1net(转载)

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15+文章详细讲述Serverless:开启函数计算时代!(含PDF下载)

在2017年云栖大会·南京峰会上,阿里云发布新产品——函数计算。 阿里云函数计算(Function Compute)是一个事件驱动的全托管计算服务。通过函数计算,您无需管理服务器等基础设施,只需编写代码并上传。函数计算会为您准备好计算资源,以弹性、可靠的方式运行您的代码。 函数计算是Serverless新互联网技术架构的执行环境,Serverless应用逻辑并非全部在服务端实现,而是采用FaaS(Function as a Service)架构,通过功能组合来实现应用程序逻辑。Serverless是一个宽泛的概念,很多存储、计算和中间件服务都是Serverless的,而FaaS (Functions as a Service) 是Serverless的子集,也是实现整个应用Serverless化的核心服务。 传统的互联网APP主要采用C/S架构,服务器端需长期维持业务进程来处理客户端请求,并调用代码逻辑完成请求响应流程。而在Serverless架构中,应用业务逻辑将基于FaaS架构形成独立为多个相互独立功能组件,并以API服务的形式向外提供服务;同时,不同功能组件间的逻辑组织代码将存储在阿里云函数计算等产品上,业务代码仅在调用时才激活运行,当响应结束占用资源便会释放。 最新观点 阿里云函数计算负责人不瞋最近在接受采访中表示: 从云计算整体发展趋势而言,Serverless 的出现是意料之中。云计算的第一阶段是基础设施即服务,用户能够使用和调动大规模的计算资源;接下来需要攻关的是如何高效利用资源、更加有效的降低成本,更加弹性的面对业务波动,这就是函数计算的用武之地。 Serverless 与微服务是一脉相承的,微服务和 Serverless 是契合的,都强调系统的解耦。 Serverless 和微服务的未来发展是相互借力的。 访谈全文,可参考《与微服务一脉相承,Serverless适用何种场景,会带来哪些冲击?》。 技术文章 触摸云端编程之道——基于函数计算的serverless应用开发(2017.05):https://yq.aliyun.com/articles/75345 仅为代码实际运行资源付费,解构阿里云函数计算(2017.05):https://yq.aliyun.com/articles/75349 毫秒级弹性伸缩,阿里的函数计算平台让开发者进入计算时代(2017.04):https://yq.aliyun.com/articles/74571 数加平台如何通过Serverless 架构实现普惠大数据(2017.01):https://yq.aliyun.com/articles/60123 函数计算——事件驱动的serverless计算平台(2016.11):https://yq.aliyun.com/articles/62719 云上技术架构和业务架构的进化之路——阿里云Serverless的解决方案(2016.11):https://yq.aliyun.com/articles/62707 利用阿里云容器轻松实现Serverless服务(2016.11):https://yq.aliyun.com/articles/62715 API网关,让Serverless服务开放更加迅速(2016.11):https://yq.aliyun.com/articles/62714 Serverless日志处理挑战与方案(2016.11):https://yq.aliyun.com/articles/62716 消息服务在Serverless中的应用(2016.11):https://yq.aliyun.com/articles/62717 阿里云函数计算:事件驱动的serverless计算平台(2016.09):https://yq.aliyun.com/articles/60966 Serverless技术架构:极简运维,无限扩容(2016.09):https://yq.aliyun.com/articles/60158 大道至简:基于Docker的Serverless探索之旅(2016.08):https://yq.aliyun.com/articles/59483 BaaS云架构核心模式之Serverless架构:用服务代替服务器(Martin Fowler)(青霖,淘宝技术部)(2016-07):https://yq.aliyun.com/articles/57221 基于阿里云数加平台的大数据Serverless实践:https://yq.aliyun.com/articles/62718 PDF下载 *《云上技术架构和业务架构的计划之路:阿里云Serverless的解决方案》:https://yq.aliyun.com/attachment/download/?id=691 Serverless并不是说不再需要服务器,而是说不再需要关注服务器的管理,将计算资源的管理和运维直接托管给服务商。阿里云Docker服务,FunctionCompute,API Gateway以及可以被外部访问的存储与数据库服务让大家的架构不再担忧突发流量,节点失效以及无法根据业务伸缩等问题。在架构上的这种改变必然又能带来业务的持续发展,让技术服务和数据服务真正做到按量的付费,让开发者的技术和数据也能够普惠到更多的人。 *《函数计算:事件驱动的serverless计算平台》:https://yq.aliyun.com/attachment/download/?id=685 Aliyun FunctionCompute是阿里云即将推出的事件驱动的计算服务,能帮助用户快速的构建高可靠,低成本,弹性伸缩的serverless应用。本次分享杨皓然和大家探讨了serverless应用的典型场景,以及使用Aliyun FunctionCompute构建serverless应用的设计模式和典型案例。 *《使用API网关快速开放Serverless服务》 https://yq.aliyun.com/attachment/download/?id=690 API是企业对外暴露服务的重要途径,然而开放API却不仅仅是开发成本,随着日益增长的客户和不断扩充的业务,还需面对多版本管理、安全防护和流量控制等管理及运维工作,来满足差异化的用户和日趋复杂的系统结构。本次分享谢文龙针对用户如何通过API网关托管API,和使用他人API快速构建Serverless服务做了深度介绍。 *《基于阿里云容器服务实现Serverless服务》 https://yq.aliyun.com/attachment/download/?id=688 Docker容器有很多优秀特性,比如资源隔离、自包含的镜像、启动迅速等,非常适合用来打造Serverless服务。在此基础上,阿里云容器服务还提供了集群管理、资源调度、负载均衡、弹性伸缩等功能,可以极大地简化应用开发与部署。本次分享陈萌辉深入介绍了这些特性,并分享相关的案例。 *《Serverless日志处理挑战与方案》 https://yq.aliyun.com/attachment/download/?id=687 随着容器、函数计算、API网关发展,计算离逻辑表达越近、离物理资源越远。同样,日志也逐渐从文本记录演化成按需而用的模式。简志根据业界计算、存储的变化、及阿里集团过去几年的实践,和大家讲述了日志处理发展过程。并且通过最新发布的日志服务2.0,演示了如何解决DevOps场景中的几个经典问题。 *《消息服务在Serverless中的应用》 https://yq.aliyun.com/attachment/download/?id=686 *《基于数加平台的大数据Serverless实践》 https://yq.aliyun.com/attachment/download/?id=689 大数据应用流程长,业务逻辑复杂,技术门槛高,班输通过几个典型场景的案例分享,讲述了数加平台如何利用Serverless 架构将数据科学家从各种工程搭建和平台运维的底层事务里面解放出来,让大家可以把精力都用在数据业务价值的发掘

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装X式的阅读代码,无需开启Android Studio来运行项目

这篇博文主要是给自己做个笔记,木有啥技术可言,也是方便自己在阅读代码的时候省去繁重的AS带来卡卡的感觉。 这篇博文是stormzhang大神那参考来的,很久就久仰大名了,今天没事逛了下他的博客,写的很全面,还有一些代码之外的问题探讨,让自己开阔了不少眼界,继续follow学习 现在,我们手上什么都没有,接下来,我们来一步一步的实现 随便找一个github上面的源码下载下来 用git clone 把源码下载下来,你也可以把压缩包下下来都可以,我用的是这个源码 然后cd到下载下来的目录 或许你已经看到这个项目目录下面有一个gradlew.bat的批处理文件 我用git cd到项目目录然后执行gradlew命令的时候报bash: gradlew: command not found,不晓得怎么回事,可能和cmd不太一样,然后我用cmd执行了一下gradlew,执行是没问题的 检查app目录下面的build.gradle之前是否已经下载过了 看看自己的sdk是否已经下载这个配置了,要是自己有其他的话,可以更改,不然会编译不通过 compileSdkVersion 24 buildToolsVersion "24.0.0" defaultConfig { applicationId "com.gjiazhe.wavesidebar.sample" minSdkVersion 11 targetSdkVersion 24 versionCode 1 versionName "1.0" } gradlew clean一下 稍微的等等,需要clean下项目有没有错 这一步就像as build目录下面的clean project gradlew build项目 执行gradlew build命令 会下载一些gradle配置的文件,最后会看到BUILD SUCCESSFUL 成功字样 打包项目 build通过后,就可以开始打包项目了,我们打包debug项目,然后执行gradlew assembleDebug 最后也会看到打包成功字样,在WaveSideBar\app\build\outputs\apk的目录下面也会看到打包好的debug版本的app-debug.apk 运行项目 运行项目到模拟器 ,执行gradlew installDebug命令 查看运行项目 体验还是很不错的,源码查看的话可以下载个sublime来查看源码 特别的轻巧,避重就轻,要是还有一些gradle知识想了解的话可以看看stromzhang的给 ANDROID 初学者的 GRADLE 知识普及,讲的很好,很受用,还有一些打包release版本,里面都有,努力学习,继续学习,最后,想找份工作,求推荐

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人工智能八大行业创新应用,开启智慧之路

在今年云栖大会·北京峰会上出现了一个“神秘人物“,他不仅会模仿马云说话,还会看图说话,甚至可以“解说“一场篮球比赛,还能预定行程,预测交通,他就是阿里云推出的人工智能ET。ET背后采用的是大数据Ai技术,基于阿里云强大的计算能力,正在多个领域不断进化,目前已具备智能语音交互、图像/视频识别、交通预测、情感分析等技能。强大的人工智能ET的技术具体会应用到哪些业务场景? 说到人工智能ET,不得不提阿里云那个神秘而又神奇的团队,因为听说这个团队最早是由一群科学家组成的,而且个个都是精英奇才。那他们每天的工作都是干啥?难道真的如传说中的是在打造大数据智能机器人?实际上,他们正在努力积极的探索人工智能在各行业中的应用,通过利用阿里云强大的计算平台加上顶级专业的算法与行业数据有机的融合,不断的挖掘数据的价值,从而实现用数据驱动行业创新,用数据提

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Solon AI Remote Skills(Mcp Skill):开启分布式技能的“感知”时代

引言:AI Agent 的“最后一公里”挑战 在 AI Agent 的工程实践中,我们正在经历一场从“本地集成”到“云端插件化”的变革。过去一年,行业见证了Model Context Protocol (MCP)的崛起,它成功解决了大模型与外部工具跨进程连接的“协议标准化”问题。然而,随着企业级场景的深入,开发者们发现:仅仅实现连接是不够的。 今天,Solon AI 3.9.0 正式提出Remote Skills(远程技能)的概念。这一特性并非对 MCP 的简单封装,而是将原本静态的、被动触发的 MCP 工具集,进化为具备业务感知力、生命周期管理和动态路由能力的分布式智能单元。 一、 从 MCP Tools 到 Remote Skills 的跨越 传统的 MCP 交互模式本质上是一种“静态广播”。服务端一旦启动,便会将所有工具(Tools)全量暴露给大模型。这种模式在单机实验环境下运行良好,但在复杂的多租户、高安全要求的企业级业务中,会引发三个致命的工程痛点: 1. 上下文噪音(Context Noise)与 Token 膨胀: 大模型的上下文窗口是昂贵且有限的。如果一个系统拥有 500 个工具,即使是简单的闲聊或基础查询,传统的 MCP 也会将 500 个工具的 JSON Schema 全部塞进 System Prompt。这不仅白白浪费了大量 Token 成本,更严重的是,过多的干扰信息会导致模型产生“注意力分散”,降低推理的准确性。 2. 权限真空(Security Risks)与越权调用: 在 MCP 的原生架构中,模型对工具的可见性是“全量”的。模型无法自发地根据当前用户的角色动态隐藏敏感操作。例如,一个实习生询问订单信息,模型可能会在推理过程中尝试调用OrderCancel(取消订单)工具。虽然执行层可以拦截,但这种“可见即可试”的模式本身就是巨大的安全隐患。 3. 行为失控(Instruction Gap): 工具(Tools)描述了“能做什么”,却无法告知模型在特定背景下“该怎么做”。例如,同一个“查询利率”工具,在深圳分行和上海分行的业务逻辑中可能有着截然不同的前置约束,静态的 MCP 协议无法传递这种动态的“行为准则”。 Remote Skills 的核心思想是: 将远程工具包装在 Skill 生命周期之中,使其具备感知当前 Prompt 上下文的能力,从而实现从“静态描述”到“动态契约”的跃迁。 二、 核心机制:感知、挂载与动态路由 Solon AI 通过在McpSkillClient(客户端代理)与McpSkillServer(服务端实现)之间建立一套上下文协商机制,赋予了远程技能“思考”的能力。这主要体现在以下三个层面: 1. 智能准入 (isSupported): 从“全量加载”到“按需激活” Remote Skill 不再是盲目激活。在会话开始前,服务端会解析当前的 Prompt 属性(如租户 ID、用户画像、当前意图属性)。通过执行isSupported逻辑,服务端可以决定当前技能是否参与此次对话。 工程价值:只有当对话涉及“财务报表”且用户具备“审计员”权限时,财务技能才会被挂载到内存图中。这从物理层面消除了非相关工具的干扰。 2. 动态指令注入 (getInstruction): 赋予工具“业务灵魂” 技能不再仅仅是 API。挂载时,服务端会通过getInstruction根据上下文动态下发指令约束。这种机制允许开发者在不修改模型提示词的情况下,实时调整 Agent 的行为逻辑。 示例:当感知到请求来自移动端,服务端注入:“回复请保持简洁,尽量使用 Markdown 表格,不要输出超过 200 字。” 3. 三态能力路由 (getToolsName): 精细化权限隔离 这是 Remote Skills 最具突破性的功能。服务端可以根据请求者的身份,动态决定下发哪些工具名称,实现“工具级的 RBAC”: 全量授权:针对超级管理员暴露所有调试和管理工具。 精准过滤:针对普通业务员,隐藏Delete或BatchUpdate类的高危工具。 完全拦截:当检测到异常请求(如 IP 属地异常)时,即便技能已激活,也可瞬间关闭所有工具访问权限。 三、 实战:构建具备“自省”能力的远程技能 1. 客户端:极致简化的集成体验 在 Solon AI 框架中,McpSkillClient 将复杂的远程通信和协议转换透明化了。开发者只需关注业务属性(Attrs)的注入。 import org.noear.solon.ai.chat.ChatModel; import org.noear.solon.ai.chat.prompt.Prompt; import org.noear.solon.ai.mcp.McpChannel; import org.noear.solon.ai.mcp.client.McpClientProvider; import org.noear.solon.ai.mcp.client.McpSkillClient; // 1. 构建 mcp 客户端 McpClientProvider mcpClient = McpClientProvider.builder() .channel(McpChannel.STREAMABLE) .url("http://localhost:8081//skill/order") .build(); // 2. 构建带有深度业务属性的提示词 Prompt prompt = Prompt.of("帮我处理 A001 订单") .attrPut("tenant_id", "solon_cloud") .attrPut("user_role", "ADMIN") .attrPut("client_ip", "10.0.0.1"); // 3. 注入远程技能代理,框架会自动处理上下文透传 chatModel.prompt(prompt) .options(o -> o.skillAdd(new McpSkillClient(mcpClient))) .call(); 2. 服务端:声明式的安全能力导出 通过继承McpSkillServer,你可以轻松实现具备动态防御能力的远程服务。注意这里是如何通过代码逻辑控制工具暴露的。 import org.noear.solon.ai.annotation.ToolMapping; import org.noear.solon.ai.chat.prompt.Prompt; import org.noear.solon.ai.mcp.McpChannel; import org.noear.solon.ai.mcp.server.McpSkillServer; import org.noear.solon.ai.mcp.server.annotation.McpServerEndpoint; import java.util.ArrayList; import java.util.List; @McpServerEndpoint(channel = McpChannel.STREAMABLE, mcpEndpoint = "/skill/order") public class OrderRemoteSkillServer extends McpSkillServer { @Override public boolean isSupported(Prompt prompt) { // 逻辑准入:如果请求没有租户标识,直接拒绝挂载该技能 return prompt.attr("tenant_id") != null; } @Override public List<String> getToolsName(Prompt prompt) { // 动态路由:实现物理级的工具隔离 List<String> tools = new ArrayList<>(); tools.add("OrderQuery"); if ("ADMIN".equals(prompt.attr("user_role"))) { tools.add("OrderCancel"); // 仅管理员可见 } return tools; } @ToolMapping(description = "查询订单详情,包含物流状态") public String OrderQuery(String id) { ... } @ToolMapping(description = "紧急取消订单,此操作不可逆") public String OrderCancel(String id) { ... } } 四、 架构反思:为什么这是企业级 Agent 的必然选择? 将 MCP 进化为 Remote Skills 之后,AI 系统的架构质量获得了质的飞跃: 极致的上下文纯净度(Purity):通过动态过滤,模型只看到“此时此刻、此人此权”下该看到的工具。这种“最小化信息原则”极大提升了推理成功率,并显著降低了 Token 损耗,对于大规模并发系统而言,这直接关系到运营成本。 硬核安全模型(Hardened Security):在过去,我们试图通过“提示词(Prompt Injection)”来防御非法调用。但在 Remote Skills 架构下,权限控制从“约束模型”提升到了“服务端物理过滤”。即便大模型尝试攻击未授权工具,由于工具定义根本未曾下发,攻击将无从谈起。 能力的热更新与治理(Governance):在分布式环境下,业务逻辑、工具列表和行为准则全部收敛于远程服务端。这意味着,当业务调整(如增加一个退款限制逻辑)时,开发者只需更新 McpSkillServer 的代码,成百上千个正在运行的客户端 Agent 即可瞬间获得能力升级,无需重新发布。 Solon AI Remote Skills 不仅仅是一套协议的实现,它更是一种关于“如何管理分布式智能体能力”的深度思考。它让 AI 插件从此告别了“静态广播”的时代,步入了“按需分配、智能感知”的新阶段。 五、 展望未来:迈向“技能即服务” Solon AI Remote Skills 不仅仅是一套协议的实现,它更是一种关于“如何像管理微服务一样管理 AI 能力”的深度思考。在未来的 AI 架构中,大模型将不再是一个臃肿的“万能盒子”,而是一个精简的“推理枢纽”,通过 Remote Skills 协议,按需连接全球各地的分布式专家单元。 通过让 AI 插件告别“静态广播”,步入“按需分配、智能感知”的新阶段,Solon AI 正在为开发者提供更稳健、更可控、更具商业价值的 Agent 开发框架。

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LongCat-Flash-Omni正式发布并开源:开启全模态实时交互时代

自9月1日,美团正式发布 LongCat-Flash 系列模型,现已开源 LongCat-Flash-Chat 和 LongCat-Flash-Thinking 两大版本,获得了开发者的关注。今天 LongCat-Flash 系列再升级,正式发布全新家族成员——LongCat-Flash-Omni。 LongCat-Flash-Omni 以 LongCat-Flash 系列的高效架构设计为基础( Shortcut-Connected MoE,含零计算专家),同时创新性集成了高效多模态感知模块与语音重建模块。即便在总参数 5600 亿(激活参数 270 亿)的庞大参数规模下,仍实现了低延迟的实时音视频交互能力,为开发者的多模态应用场景提供了更高效的技术选择。 综合评估结果表明,LongCat-Flash-Omni 在全模态基准测试中达到开源最先进水平(SOTA),同时在文本、图像、视频理解及语音感知与生成等关键单模态任务中,均展现出极强的竞争力。LongCat-Flash-Omni 是业界首个实现“全模态覆盖、端到端架构、大参数量高效推理”于一体的开源大语言模型,首次在开源范畴内实现了全模态能力对闭源模型的对标,并凭借创新的架构设计与工程优化,让大参数模型在多模态任务中也能实现毫秒级响应,解决了行业内推理延迟的痛点。 模型已同步开源,欢迎体验: Hugging Face:https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Flash-Omni Github:https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Omni 技术亮点 极致性能的一体化全模态架构 LongCat-Flash-Omni 是一款拥有极致性能的开源全模态模型,在一体化框架中整合了离线多模态理解与实时音视频交互能力。该模型采用完全端到端的设计,以视觉与音频编码器作为多模态感知器,由 LLM 直接处理输入并生成文本与语音token,再通过轻量级音频解码器重建为自然语音波形,实现低延迟的实时交互。所有模块均基于高效流式推理设计,视觉编码器、音频编解码器均为轻量级组件,参数量均约为6亿,延续了 LongCat-Flash 系列的创新型高效架构设计,实现了性能与推理效率间的最优平衡。 大规模、低延迟的音视频交互能力 LongCat-Flash-Omni 突破 “大参数规模与低延迟交互难以兼顾” 的瓶颈,在大规模架构基础上实现高效实时音视频交互。该模型总参数达 5600 亿(激活参数 270 亿),却依托 LongCat-Flash 系列创新的 ScMoE 架构(含零计算专家)作为 LLM 骨干,结合高效多模态编解码器和“分块式音视频特征交织机制”,最终实现低延迟、高质量的音视频处理与流式语音生成。模型支持128K tokens上下文窗口及超 8 分钟音视频交互,在多模态长时记忆、多轮对话、时序推理等能力上具备显著优势。 渐进式早期多模融合训练策略 全模态模型训练的核心挑战之一是 “不同模态的数据分布存在显著异质性”,LongCat-Flash-Omni 采用渐进式早期多模融合训练策略,在平衡数据策略与早期融合训练范式下,逐步融入文本、音频、视频等模态,确保全模态性能强劲且无任何单模态性能退化。 阶段 0:大规模文本预训练,利用成熟稳定的大语言模型为后续多模态学习奠定坚实基础; 阶段 1:引入与文本结构更接近的语音数据,实现声学表征与语言模型特征空间的对齐,有效整合副语言信息; 阶段 2:在 文本 - 语音对齐基础上,融入大规模图像 - 描述对与视觉 - 语言交织语料,实现视觉 - 语言对齐,丰富模型视觉知识; 阶段 3:引入最复杂的视频数据,实现时空推理,同时整合更高质量、更多样化的图像数据集以增强视觉理解; 阶段 4:将模型上下文窗口从 8K 扩展至 128K tokens,进一步支持长上下文推理与多轮交互; 阶段 5:为缓解离散语音 tokens 的信息丢失,进行音频编码器对齐训练,使模型能直接处理连续音频特征,提升下游语音任务的保真度与稳健性。 全模态不降智,性能达到开源SOTA 经过全面的综合评估显示:LongCat-Flash-Omni 不仅在综合性的全模态基准测试(如Omni-Bench, WorldSense)上达到了开源最先进水平(SOTA),其在文本、图像、音频、视频等各项模态的能力均位居开源模型前列,真正实现了“全模态不降智”。 文本:LongCat-Flash-Omni 延续了该系列卓越的文本基础能力,且在多领域均呈现领先性能。相较于 LongCat-Flash 系列早期版本,该模型不仅未出现文本能力的衰减,反而在部分领域实现了性能提升。这一结果不仅印证了我们训练策略的有效性,更凸显出全模态模型训练中不同模态间的潜在协同价值。 图像理解:LongCat-Flash-Omni 的性能(RealWorldQA 74.8分)与闭源全模态模型 Gemini-2.5-Pro 相当,且优于开源模型 Qwen3-Omni;多图像任务优势尤为显著,核心得益于高质量交织图文、多图像及视频数据集上的训练成果。 音频能力:从自动语音识别(ASR)、文本到语音(TTS)、语音续写维度进行评估,Instruct Model 层面表现突出:ASR 在 LibriSpeech、AISHELL-1 等数据集上优于 Gemini-2.5-Pro;语音到文本翻译(S2TT)在 CoVost2 表现强劲;音频理解在 TUT2017、Nonspeech7k 等任务达当前最优;音频到文本对话在 OpenAudioBench、VoiceBench 表现优异,实时音视频交互评分接近闭源模型,类人性指标优于 GPT-4o,实现基础能力到实用交互的高效转化。 视频理解:LongCat-Flash-Omni 视频到文本任务性能达当前最优,短视频理解大幅优于现有参评模型,长视频理解比肩 Gemini-2.5-Pro 与 Qwen3-VL,这得益于动态帧采样、分层令牌聚合的视频处理策略,及高效骨干网络对长上下文的支持。 跨模态理解:性能优于 Gemini-2.5-Flash(非思考模式),比肩 Gemini-2.5-Pro(非思考模式);尤其在真实世界音视频理解WorldSense 基准测试上,相较其他开源全模态模型展现出显著的性能优势,印证其高效的多模态融合能力,是当前综合能力领先的开源全模态模型。 端到端交互:由于目前行业内尚未有成熟的实时多模态交互评估体系,LongCat 团队构建了一套专属的端到端评测方案,该方案由定量用户评分(250 名用户评分)与定性专家分析(10 名专家,200 个对话样本)组成。定量结果显示:围绕端到端交互的自然度与流畅度,LongCat-Flash-Omni 在开源模型中展现出显著优势 —— 其评分比当前最优开源模型 Qwen3-Omni 高出 0.56 分;定性结果显示:LongCat-Flash-Omni 在副语言理解、相关性与记忆能力三个维度与顶级模型持平,但是在实时性、类人性与准确性三个维度仍存在差距,也将在未来工作中进一步优化。 快来跟 LongCat 语音吧! 你可以通过https://longcat.ai/体验图片、文件上传和语音通话功能。 另外,我们非常激动的告诉大家,LongCat 官方 App 现已正式发布,支持联网搜索,还可以发起语音通话(视频通话功能敬请期待)。您可以通过扫描下方二维码下载使用,iOS用户可直接在APP Store中搜索“LongCat”获取。 LongCat-Flash-Omni 在开源平台已上线,欢迎开发者们探索和使用: Hugging Face:https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Flash-Omni Github:https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Omni 期待听到您的反馈。 | 关注「美团技术团队」微信公众号,在公众号菜单栏对话框回复【2024年货】、【2023年货】、【2022年货】、【2021年货】、【2020年货】、【2019年货】、【2018年货】、【2017年货】等关键词,可查看美团技术团队历年技术文章合集。 | 本文系美团技术团队出品,著作权归属美团。欢迎出于分享和交流等非商业目的转载或使用本文内容,敬请注明“内容转载自美团技术团队”。本文未经许可,不得进行商业性转载或者使用。任何商用行为,请发送邮件至 tech@meituan.com 申请授权。

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