数字化形象可以带来统一的形象识别，具有关键词快速响应能力，综合AI技术为电商和客服行业带来全新的用户体验。

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NLP大模型：盘古NLP大模型是业界首个千亿参数的中文预训练大模型，基于Transformer实现的端到端训练，在NLP理解与生成任务上达到了业界领先水平。盘古NLP大模型通过多任务学习的方式，从大规模的文本数据中学习语义表示，可以更好地捕捉语言特征，提高自然语言处理的性能。

AI大模型时代的隐私保护同样是华为关注的重点。在星盾安全架构下，HarmonyOS NEXT也重新构建了操作系统的安全体系与秩序，带来原生安全的系统和生态，鸿蒙内核卓越的安全能力得到业界高度认可，成为首个国际CC EAL 6+证书的通用操作系统内核。

低代码平台将继续提高公司业务能力，打造公司数据一体化，消除数据孤岛。大数据时代的数据特点顾名思 义，数据大、多、杂，成为了公司转型数字化时代的绊脚石。如何去处理庞杂而有具有价值的数据成为了未 来各行各业发展的头等难题。云计算、物联网、大数据、人工智能等技术的逐步成熟落地下，融合这些技术 的云计算平台将成为主流的大数据分析和服务基础设施，成为解决大数据问题的头号杀器，IT 服务引领入云 端层面是未来 IT 行业发展的必然趋势。同时化繁为简，建立数据平台则是数据管理的唯一正道。低代码平台 为以上两个问题提供了解决的良好平台，基于 SaaS 技术的低代码平台，在提生云服务公司的同时又能为 SaaS 公司提供衍生的 PaaS 层的同时建立统一的数据平台。

在可靠数据库管理系统中，事务应该具有四个特性：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）。以往在处理单一事务时，事务的原子性和持久性可以确保在一个事务内，操作多条数据要么都成功，要么都失败。这样在一个系统内部，可以使用数据库事务来保证数据一致性。但是在微服务日益广泛的今天，一项操作会涉及到跨多个系统、多个数据库的时候，用单一的数据库事务就没办法解决了。并且，数据一致性不仅指在事务发生时的数据一致性，还需要考虑到主备副本之间、集群之间的数据一致性，以及是否有类似区块链似的校验，具备防篡改的能力和应对磁盘静默错误的能力。目前，从数据库行业看，不论是 Oracle、MySQL 还是其他大多数数据库都没有校验主备副本之间的数据一致性。传统数据库技术面临巨大挑战，无法有效保障数据一致性。因而，在数据服务场景越发多样化的趋势下，对分布式数据库所具备的数据一致性级别要求将会越来越高。当前支持跨区域的数据一致性只是基本，随着微服务的广泛应用，还需要分布式数据库能够支持跨集群、跨表分区、跨数据块的数据一致性。

TP与AP的融合，运用HTAP技术，构建一套系统，既支持TP又支持AP能力，同时降低成本、减少系统运维和ETL开销。

了解了华为云论坛和博客