我们曾经听说过虚拟机蔓延的问题——虚拟机数量过多导致管理混乱。如今,自动化蔓延也开始引发类似的烦恼。自动化解决方案的初衷是降低管理负担,让人力资源发挥更大价值。然而,当自动化本身变得难以驾驭时,又该怎么办?
云系统的持续扩展、新应用的不断涌现,加上分布式架构带来的新需求,使得自动化管理的复杂度与日俱增。
超自动化正是在这一背景下应运而生的解决之道。本期 Fast Chat 栏目将深入探讨 ServiceNow 全新平台如何借助超自动化工具,让自动化管理变得更加简单高效。其核心目标,是将分散的自动化解决方案整合到一个统一、强大的平台之上。
本期内容将重点聚焦以下几个方面:
自动化领域的核心趋势,以及这些趋势正在带来哪些新的管理挑战;
超自动化在基础设施、云计算和应用层面的全新落地案例;
超自动化解决方案如何推动企业数字化转型,并切实创造可量化的业务价值。
Q&A
Q1:什么是自动化蔓延?为什么会成为问题?
A:自动化蔓延是指企业在推进自动化过程中,部署了过多分散、难以统一管理的自动化工具和系统,导致管理复杂度反而增加,违背了自动化降低负担的初衷。随着云系统扩展、新应用涌现和分布式架构普及,这一问题愈发突出,企业需要耗费大量精力协调不同平台之间的自动化任务,反而影响了效率。
Q2:超自动化和普通自动化有什么区别?
A:普通自动化通常针对单一流程或任务,而超自动化是将多种自动化工具、技术和平台整合在一起,实现更大范围、更高层级的端到端自动化管理。超自动化的目标是通过统一平台聚合分散的自动化能力,覆盖基础设施、云计算和应用等多个层面,从而降低管理复杂度,提升整体运营效率。
Q3:ServiceNow 的超自动化平台能为企业带来哪些具体价值?
A:ServiceNow 的超自动化平台旨在将企业现有的自动化解决方案汇聚到单一、强大的平台上,减少多平台管理带来的复杂性。它可以帮助企业推进数字化转型,在基础设施、云端和应用层面实现更智能的自动化,同时交付可量化的业务成果,让人力资源聚焦于更高价值的工作。
好文章,需要你的鼓励
橡树岭国家实验室、IBM和克利夫兰诊所联合开展研究,利用量子-AI混合工作流对聚变反应堆熔盐毯的化学过程进行模拟。研究聚焦氚的提取问题——氚是维持聚变反应的关键燃料,其在熔盐中的行为复杂度超出经典计算机的精确建模能力。量子计算结果与顶级经典方法高度吻合,验证了这一路径的可行性。未来目标是构建量子计算机、超级计算机与AI协同的闭环工作流,从计算层面优化熔盐设计。
LUMOS是一个让AI通过操作系统无障碍接口直接读取界面语义信息来操控电脑的中间层,避免依赖截图识别,降低AI电脑操作的资源消耗和出错率。
深圳智能眼镜初创公司Even Realities完成1.5亿美元Pre-B轮融资,由美团领投、腾讯跟投,估值达10亿美元。公司由前苹果工程师于2023年创立,旗舰产品Even G2主打无摄像头设计,通过内置抬头显示器向用户推送信息,以保护隐私为核心卖点。其用户超半数来自美国,主要面向30至50岁男性专业人士,单均订单约1000美元,目前尚未进入中国市场。
腾讯混元联合多所高校提出PolyFlow,用流匹配模型并行生成艺术家风格3D网格,速度比自回归方法快百倍,几何精度达到新高。