云计算机应用技术是什么,黑科技具体指什么?

1、云计算机应用技术是什么，黑科技具体指什么？

黑科技最早是日本轻小说《全金属狂潮》最开始使用的一个词。大意是说超脱现有科技范畴出现的超级“未来”科技。emmmm……比如古代战争大家都拿着弓箭射来射去，其中有人突然掏出一把加特林还哒哒哒冒蓝火或者那些贵族老爷们还在赛马攀比汗血宝马，你在旁边开着超级跑车呼啸而过，那样突然出现让人认知范畴外的科技能不让人和马高呼卧槽吗？

这些年突然兴起的“黑科技”名词好像是被雷军在小米5产品发布会上提出开始的，一夜之间“黑科技”这个名词像黄河泛滥般一发不可收拾，各种标题充斥着互联网。

那么小米5发布会说的那些黑科技也是超脱现有科技范畴的“外星”科技吗？

当然不是。小米5所谓搭载的黑科技就是现有手机科技的正常升级或者全新移植或新采用的技术。并没有在手机内采用核电池，3D全息显示等超级科技。

如果你能理解雷军把一块304不锈钢中的diao丝“奥氏体”不锈钢还弄成“一块不锈钢的艺术之旅”名扬天下后那么就能理解“黑科技”的意思了。

那么这样就很好理解了，黑科技中的“黑”就是在手机中是再正常不过的科技发展升级，并且是缓慢发展的升级技术。但宣传发布总得有个包装，有个噱头来吸引眼球一下吧。

雷军说出的“黑科技”确实引起了很多人的注意和引用。比如现在的媒体写文章标题也会写上诸如“人类历史上的十大黑科技发明”，“2018年十大黑科技”，换做以前这些标题应该也就是“人类历史上最厉害的发明”，“2018年十大创新科技”。

营销无所不在，既然有黑科技当然有白科技。

但白科技是后来者，自然没有黑科技那样一战成名。假如苹果如果在新一代产品发布会上大谈白科技那么可能也会一夜之间名扬天下。

2、云校班是什么意思？

云校是一个智慧教育综合服务平台，集教学研三位一体，包括校园综合管理、教学资源综合管理和教学教研空间系统，服务于幼儿园、小学、初中及高中，面向教育机构、学校、老师、家长及学生，提供更便捷、全面的信息化解决方案，实现手机端+PC端的全程跨平台操作模式，打造教学管理、校务管理、移动办公、家校互动、教育管理公共服务平台、优质资源班班通、网络学习空间人人通等先进功能，帮助教育机构全方位立体化管理，帮助学校提高教学教务管理效率，助力学校品牌推广，为老师减负，为家校沟通架桥，让学生健康成长。

3、阿里有哪些硬核技术在世界上领先？

继创始人王坚当选中国工程院院士之后，阿里云再获国家级殊荣。在1月10日举行的国家科学技术奖励大会上，阿里云被授予国家技术发明奖、国家科技进步奖两大奖项。这是互联网公司首次同时获评两大奖项。

始创于2009年的阿里云是中国唯一的自研云操作系统，阿里技术人用长达十年的艰辛探索，完成了中国云计算从0到1的突破，并屡次刷新云计算峰值服务的全球纪录。

蓄势多年、全面爆发的不只有阿里云。这两年，阿里巴巴迎来硬核技术大爆炸期，在云计算、数据库、AI等领域抢占全球领先排位，在芯片、量子计算、区块链、IoT等领域实现全面布局，成为拥有最广技术布局、最厚技术积淀的中国科技公司。

人才厚度决定技术厚度，6万名科学家和工程师构成了阿里巴巴的技术底座。阿里巴巴集团38位合伙人有三分之一是技术出身，10万名员工有60%属于技术人才，其中已有数十位科学家获得院士、顶级协会Fellow、杰出科学家等荣誉，包括十多位IEEE Fellow、30多位国际知名高校教授。

阿里巴巴布局的每个前沿技术领域，背后都有全球顶级人才的支持。达摩院量子实验室科学家马里奥·塞格德（Mario Szegedy）是匈牙利科学院外籍院士，阿里巴巴本地生活研究院高级研究员何田为ACM Fellow、IEEE Fellow，平头哥首席科学家谢源是IEEE、AAAS、ACM三大国际顶会的“全满贯Fellow”。

2018年5月，犹他大学终身教授李飞飞加盟阿里，担任阿里云智能数据库事业部总经理；2019年3月，深度学习框架Caffe之父贾扬清从Facebook离职，加入阿里任阿里云智能计算平台事业部总经理。不论来自学界还是业界，阿里巴巴的科学家们总能在科学、技术、工程之间找到完美平衡，用最前沿的技术，服务最广大的人群。

比如在数据库领域，阿里自研的OceanBase打破了数据库基准性能测试TPC-C九年未破的世界纪录；在AI领域，阿里已经成为中国最大的人工智能公司，阿里AI每天调用超1万亿次，服务全球10亿人；甚至在自称“万里长征第一步”的芯片领域，阿里巴巴也推出了拥有全球最强推理性能的AI芯片含光800。

根据普华永道发布的《2018年企业科技创新企业1000强》报告，阿里巴巴在国内所有上市公司中研发支出占比位居第一。持续稳定的科研投资和智力投资，最终将阿里巴巴带上技术跃迁之路，跻身世界顶级科技公司行列。

1月2日上午，阿里巴巴达摩院发布“达摩院2020十大科技趋势”。这是继2019年之后，阿里巴巴达摩院第二次预测年度科技趋势。科技浪潮新十年开启，“达摩院2020十大科技趋势”围绕AI、芯片、云计算、区块链、工业互联网、量子计算等领域提出最新趋势，并断言多个领域将出现颠覆性技术突破。

趋势一

人工智能从感知智能向认知智能演进

【趋势概要】人工智能已经在“听、说、看”等感知智能领域已经达到或超越了人类水准，但在需要外部知识、逻辑推理或者领域迁移的认知智能领域还处于初级阶段。认知智能将从认知心理学、脑科学及人类社会历史中汲取灵感，并结合跨领域知识图谱、因果推理、持续学习等技术，建立稳定获取和表达知识的有效机制，让知识能够被机器理解和运用，实现从感知智能到认知智能的关键突破。

趋势二

计算存储一体化突破AI算力瓶颈

【趋势概要】冯诺伊曼架构的存储和计算分离，已经不适合数据驱动的人工智能应用需求。频繁的数据搬运导致的算力瓶颈以及功耗瓶颈已经成为对更先进算法探索的限制因素。类似于脑神经结构的存内计算架构将数据存储单元和计算单元融合为一体，能显著减少数据搬运，极大提高计算并行度和能效。计算存储一体化在硬件架构方面的革新，将突破AI算力瓶颈。

趋势三

工业互联网的超融合

【趋势概要】5G、IoT设备、云计算、边缘计算的迅速发展将推动工业互联网的超融合，实现工控系统、通信系统和信息化系统的智能化融合。制造企业将实现设备自动化、搬送自动化和排产自动化，进而实现柔性制造，同时工厂上下游制造产线能实时调整和协同。这将大幅提升工厂的生产效率及企业的盈利能力。对产值数十万亿乃至数百万亿的工业产业而言，提高5%-10%的效率，就会产生数万亿人民币的价值。

趋势四

机器间大规模协作成为可能

【趋势概要】传统单体智能无法满足大规模智能设备的实时感知、决策。物联网协同感知技术、5G通信技术的发展将实现多个智能体之间的协同——机器彼此合作、相互竞争共同完成目标任务。多智能体协同带来的群体智能将进一步放大智能系统的价值：大规模智能交通灯调度将实现动态实时调整，仓储机器人协作完成货物分拣的高效协作，无人驾驶车可以感知全局路况，群体无人机协同将高效打通最后一公里配送。

趋势五

模块化降低芯片设计门槛

【趋势概要】传统芯片设计模式无法高效应对快速迭代、定制化与碎片化的芯片需求。以RISC-V为代表的开放指令集及其相应的开源SoC芯片设计、高级抽象硬件描述语言和基于IP的模板化芯片设计方法，推动了芯片敏捷设计方法与开源芯片生态的快速发展。此外，基于芯粒（chiplet）的模块化设计方法用先进封装的方式将不同功能“芯片模块”封装在一起，可以跳过流片快速定制出一个符合应用需求的芯片，进一步加快了芯片的交付。

趋势六

规模化生产级区块链应用将走入大众

【趋势概要】区块链BaaS（ Blockchain as a Service）服务将进一步降低企业应用区块链技术的门槛，专为区块链设计的端、云、链各类固化核心算法的硬件芯片等也将应运而生，实现物理世界资产与链上资产的锚定，进一步拓展价值互联网的边界、实现万链互联。未来将涌现大批创新区块链应用场景以及跨行业、跨生态的多维协作，日活千万以上的规模化生产级区块链应用将会走入大众。

趋势七

量子计算进入攻坚期

【趋势概要】2019年“量子霸权”之争让量子计算在再次成为世界科技焦点。超导量子计算芯片的成果，增强了行业对超导路线及对大规模量子计算实现步伐的乐观预期。2020年量子计算领域将会经历投入进一步增大、竞争激化、产业化加速和生态更加丰富的阶段。作为两个最关键的技术里程碑，容错量子计算和演示实用量子优势将是量子计算实用化的转折点。未来几年内，真正达到其中任何一个都将是十分艰巨的任务，量子计算将进入技术攻坚期。

趋势八

新材料推动半导体器件革新

【趋势概要】在摩尔定律放缓以及算力和存储需求爆发的双重压力下，以硅为主体的经典晶体管很难维持半导体产业的持续发展，各大半导体厂商对于3纳米以下的芯片走向都没有明确的答案。新材料将通过全新物理机制实现全新的逻辑、存储及互联概念和器件，推动半导体产业的革新。例如，拓扑绝缘体、二维超导材料等能够实现无损耗的电子和自旋输运，可以成为全新的高性能逻辑和互联器件的基础；新型磁性材料和新型阻变材料能够带来高性能磁性存储器如SOT-MRAM和阻变存储器。

趋势九

保护数据隐私的AI技术将加速落地

【趋势概要】数据流通所产生的合规成本越来越高。使用AI技术保护数据隐私正在成为新的技术热点，其能够在保证各方数据安全和隐私的同时，联合使用方实现特定计算，解决数据孤岛以及数据共享可信程度低的问题，实现数据的价值。

趋势十

云成为IT技术创新的中心

【趋势概要】随着云技术的深入发展，云已经远远超过IT基础设施的范畴，渐渐演变成所有IT技术创新的中心。云已经贯穿新型芯片、新型数据库、自驱动自适应的网络、大数据、AI、物联网、区块链、量子计算整个IT技术链路，同时又衍生了无服务器计算、云原生软件架构、软硬一体化设计、智能自动化运维等全新的技术模式，云正在重新定义IT的一切。广义的云，正在源源不断地将新的IT技术变成触手可及的服务，成为整个数字经济的基础设施。

附趋势白皮书

4、云计算和运维？

由于全球经济形势依然不明朗，IT开支同样变得更加保守。云计算带来了潜在的竞争优势。云计算为各种各样的IT部门带来了机会，可以降低与内部部署型IT基础设施（软硬件）有关的风险。学习云计算就业方向多，运维是其中比较重要地岗位之一。有人好奇云计算运维工程师和传统运维有什么区别？

云计算带来的不同于传统运维的应用层面的挑战：

应用如何在云平台上实现应用的快速部署，快速更新，实时监控。云计算时代要求运维人员能够自动化地部署应用程序和所有支持的软件和软件包，然后通过生命周期阶段操作维护和管理应用程序，如自动扩展事件和进行软件更新等一系列的操作。

如何快速创建和复制资源模板，有序地对资源模版进行资源配置和更新；如何在云端更加轻松的部署、配置和管理应用。如何利用工具轻松地在云中快速部署和管理应用程序，同时可以自动处理容量预配置、负载均衡、Auto Scaling和应用程序状况监控，这是对运维人员的新要求。

面对这些挑战和变化，大部分运维人员开始了转型之路以应对时代的变化。谈到运维人员转型的建议，王毅认为传统的运维更多的是与物理设备打交道，很少接触操作系统甚至是应用程序的层面。所以他建议运维人员在云平台阶段应该更多介入软件部分，而且需要有代码基础。因为在云时代，infrastructure as code，所有对物理设备的操作都变成了代码。

云计算运维工程师需要考虑两个问题：

1、应用如何在云平台上实现应用的快速部署，快速更新，实时监控。云计算时代要求运维人员能够自动化地部署应用程序和所有支持的软件和软件包，然后通过生命周期阶段操作维护和管理应用程序，如自动扩展事件和进行软件更新等一系列的操作。

2、如何在云端更加轻松的部署、配置和管理应用。如何利用工具轻松地在云中快速部署和管理应用程序，同时可以自动处理容量预配置、负载均衡、Auto Scaling和应用程序状况监控，这是对运维人员的新要求。

传统层面的运维人员，接触的都是硬件，如服务器、设备和风火水电，但是在云时代，运维人员已经无法见到物理的任何设备。

云计算运维岗位涉及到云计算平台能否顺利、平稳地运行，因此运维工程师需要掌握的知识结构也相对比较丰富，既涉及到传统的网络运维知识，还涉及到虚拟化、管控、存储、安全等相关知识。另外，运维工程师还需要具备一定的程序设计能力，以便于完成大规模的自动化服务部署，这对于运维工程师也提出了较高的要求。