今日最新云头条快讯：科技的力量实现智能化分拣，可实现每小时分拣5000个包裹；眼见SaaS来势汹汹，腾讯、阿里这样的巨头自然不会放过这一机会；苹果的AR眼镜将决定在2023年面世了？；到底吴晓波所说的科技向善，何谓“善”；为什么看起来不起眼的云终端有这么多人在用的呢？；语音诈骗，一次又一次的突破人们的认知和想象；要衡量安全厂商报告结果的价值，要看供应商对过程的透明度；机器学习和数据分析技术已经成为了我们当今生活密不可分的一部分，那接下来会怎样发展，一起来看最新的资讯：
智能仓储让“剁手”体验更爽
“云计算的科技力量，让仓储中心更现代化、智能化，这不仅节省了大量的人力成本，出货速度大幅的提高，让买家有了更好的消费体验。”天马云仓现场负责人陈允霞介绍。
为应对“双11”，天马云仓今年新上一套智能化分拣系统，可实现每小时分拣5000个包裹。另外还有机器手臂机器人，它可以通过合并批次来进行分拣，实现智能化“一客多单”处理，一天能处理2万单，是50个熟练工人一天的工作量。“今年的‘双11’，公司预计发货量将达100万件，目标是前三天发走90%以上，如果没有实现智能仓储，目标是很难实现的。”
眼看SaaS越来越热，腾讯和阿里却露出了两副面孔
借力巨头平台、切入垂直产业——像王智勇这样在细分行业打滚的SaaS厂商越来越多。
阿里巴巴在其云业务的推进中，也多次提及SaaS战略。今年3月，阿里云智能总裁张建锋在宣布阿里云业务边界时强调：“阿里云自己将不做SaaS，由合作伙伴来做。”云服务厂商是否应该在SaaS领域划出明确界限？
腾讯与阿里对待生态的差异是“做不做 SaaS”，实际上，这两幅面孔的差异背后，是两家巨头对于生态伙伴不同的合作策略。阿里以“退”为进，讲究在业务发展中彻底划清界限，将SaaS市场留给合作伙伴，亮明态度：“把肉分一点出去，才能有肉一起吃”，以求在自家生态中招揽更多各行各业的 SaaS 厂商。腾讯以“合”为主，主张在擅长的即时通讯、音视频连通、数据保护等领域自己做，同时向业界表明开放态度：“该给合作伙伴的肉，一分一厘都不会差。”
苹果更新AR产品路线图，AR眼镜2023年面世
苹果的AR眼镜传闻已久，关于它的面世时间，这次又更新了一轮。
近日，科技媒体The Information发布消息称，苹果在一次的内部会上宣布了公司的AR产品路线图，其中，AR头显的推出时间为2022年，更轻便的AR眼镜将在2023年与用户见面。
对于苹果而言，这两款备受关注的AR产品意义重大，因为苹果正在寻找继iPhone手机之后的下一个重大科技平台。
吴晓波：科技向善，究竟什么是“善”？
互联网已经渗透到所有的领域，需要建立规范和回馈机制。告别野蛮、告别动物性、进入到“人”的阶段以后，就该建立规范；规范本身又能促成回馈机制，二者是社会秩序的重构。一些人脸识别技术进课堂之所以会引起争议，就是由于规范缺失，有些事大家不知道该不该做，做的边界又在哪里？
善是一种体系，是规范和反馈机制。规范建立不是很难，提出问题才能有答案。但问题是现在反馈机制不健全，自媒体时代看似传播的门槛降低，人人都有传播的话语权，但人为制造的反馈也可以快速覆盖全网，而公众缺乏反馈的机会。
当代骗子分两种：懂AI的和不懂的
骗子在获取了好友的声音素材之后，用AI合成的“好友”声音与之对话；熟悉的语气和共同的回忆则“归功于”AI在网上搜集分析了微信、微博等个人信息。大多数受骗者都有着类似的经历。不过是司空见惯的网络诈骗手法，一旦被AI变声、换脸所营造出来的逼真假象所懵逼，受骗的几率极大地提高了。
语音诈骗揭开了AI诈骗的冰山一角。当人们还在感叹区区毛骗，何足挂齿的时候，有骗子已经把AI这门新技术运用得炉火纯青——算法筛选被骗群体、分析你的个人特点和喜好，机器人定时拨打骚扰电话，再加上换脸、变声等一系列操作，让人想不相信骗子是你都难。
为什么看起来不起眼的云终端有这么多人在用
和那些外观霸气性能强大的的台式机相比云终端看上去可以说是非常的普通的，更不要说和携带方便外观好看轻薄而且还带触屏功能的笔记本相比了。和这些相比的云终端就是一个非常不起眼的存在，然而就是这个看起来不起眼的产品，使用它的人的却是越来越多的，并大有替代台式机和笔记本办公的一种趋势的。
如果只从外观上云终端确实是无法和霸气的台式机相比，更无法跟携带方便好看的笔记本相比，可以说是非常的不起眼，然而通过和服务器以及云桌面虚拟化软件的配合使用，它又可以发挥着传统PC所没有的优势。
安全厂商的调查可信吗？
最大的问题是：你能相信供应商的调查吗?要衡量安全厂商报告结果的价值，要看供应商对过程的透明度。
厂商的调查也许价值不大，但如果你看的足够仔细，也会找到一些好东西。这样说这可能太极端了。毕竟一些厂商调查会包含一些好的数据，因此要在查看调查报告的时候，了解其准备过程和解释方面存在的困难，并忽略明显哗众取宠和夸张的例子，那么就应该能够找到一些可以证实或质疑解决问题的数据。
大数据下一个十年将如何演进？
当下我们生活的数据时代中，机器学习和数据分析的技术显然已经成为我们生活密不可分的一部分，那未来会怎么样呢？
数据科学家职业的未来前景如何，仍然很模糊，需要专业的判断。但是，每天都有新的代码库和工具出现，我们绝不是走在简化开发和创建业务模型这些基础设施的道路上。许多人都很自信地说不错，但还有不好的一面，我们创建的系统越复杂，系统就越随机，越基于概率。目前人工智能阶段的主要问题是在预言结果的意义是缺乏直觉。我们只有定量的方法来解决某个特定的问题，基于此方法做出预测，但是预测的质量不高。目前为止，这个方法运行得很不错的，但未来不得而知。
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