专题：Keynote主论坛——前沿技术探索

这是一个 AI 驱动的变革时代，AIGC 正在以前所未有的速度改变着我们的交互方式，信息获取方式和创造方式。企业级用户如何使用 Generative AI，使用自己的数据，进行安全，高效，合规的快速创新？

此次将探讨 Google 在 LLM 领域的创新和最新进展，以及 Google Cloud 如何帮助企业级用户，利用先进技术，平台和服务，加速企业级生成式 AI 应用创新。

很多公司都有自己的人工智能平台，但大部分可能都主要集中在模型训练和部署的核心功能支持上。通过我们的观察，发现很少有企业的 AI 平台部门，能做到以下方面：

• 明确AI解决方案与 AI 平台的边界划分
• 针对不同的 AI 场景，提供一套完整、合理的 AI 平台策略
• 定义并实现一整套能覆盖数据、训练、服务部署所整合的平台能力
• 提供完善的平台级 AI 应用生命周期管理和治理

由于以上等不足，我们发现很多企业有大量人力投入到了不同的 AI 解决方案上。但是很多时候不同的组会采用不同解决方案。即使有时需要解决的问题相似，但使用的策略方式不统一，大量人力花在各自的解决方案上。这往往会导致了AI解决方案很重，重复投资在类似问题，花样五花八门。而同时，AI 平台却做的很单薄，平台的自动化和治理能力较弱，可重用的平台能力投资严重不足等情况。

eBay 的人工智能平台，通过不断的迭代和演进，在平台建设和治理上，有着很多自己的实践，并积攒了不少的经验。特别在上面所讲的4各部分，我们做了明确的规划和设计。这些大大提高了平台的效率和治理水平。再次希望能借本次大会，和大家做技术上的分享，相互交流，共同提高。

演讲提纲：

1. AI 解决方案与AI平台的边界的划分
2. 分析不同的AI场景对于AI平台能力的需求，进一步探讨一套完整、合理的AI平台策略
3. eBay 是如何实现一整套能覆盖数据、训练、服务部署所需整合的平台能力，和相应的自动化要求
4. eBay AI 平台对于 AI 应用的生命周期管理和治理

你将获得：

• 对于企业级AI平台能力有完整的认识
• 对于如何架构企业级 AI 平台，如何制定完整的平台策略有所了解
• 了解合理的 AI 平台建设，对于 AI 应用解决方案带来的效率提升和帮助

市场上的新技术层出不穷。在云领域，新的技术变革也是日新月异，改变着软件开发的方式。但是，有些新技术只会在特定情境下带来好处，其他情况下却会适得其反。本次讲座中，Davide Taibi教授将介绍他的研究小组的研究工作，用实证研究方法揭秘一些云领域的新“炒作”，如微服务、无服务器架构、边缘计算、量子计算等等。

演讲提纲：

1. 软件架构和云技术的演进
2. 微服务
3. 无服务器架构
4. 微前端框架
5. 服务网格
6. 其他新鲜概念