数据本体是对特定领域知识的正式、结构化表示。它定义了业务中存在的概念、描述这些概念的属性以及连接这些概念的关系，从而形成一个共享的、机器可理解的词汇表。

蚂蚁数科正式推出“蚁天鉴2.0 - 龙虾卫士”AI安全防护体系，并同步启动“龙虾AI安全守护计划”，旨在为部署OpenClaw的企业提供全生命周期、多层次的安全保障。

随着AI技术深入应用，开源数据库将扮演重要角色。互联网时代，MySQL成为了LAMP堆栈的代表。而在AI时代，PostgreSQL暂时获得了更好的发展势头，MySQL也在调整追赶。

3月16日，上海蚂蚁灵波科技有限公司（以下简称“蚂蚁灵波”）与乐聚智能（深圳）股份有限公司（以下简称“乐聚机器人”）正式签署战略合作协议。双方将充分发挥各自在具身智能大模型与机器人本体技术领域的优势，围绕工业、商业场景展开深度协同，形成“本体+数据+模型”协同创新示范，加速推动具身智能机器人迈向通用智能。

3月12日，国家工业信息安全发展研究中心发布了关于工业领域OpenClaw应用的风险预警通报。指出，由于OpenClaw存在信任边界模糊、多渠道统一接入、大模型灵活调用、双模持久化记忆等特点，一旦缺乏有效的权限控制策略或安全审计机制，可能因指令诱导、供应链投毒等被恶意接管，造成工控系统失控、敏感信息泄露等一系列安全风险，严重危害工业企业正常生产运行。

目前，许多中国首席信息官（CIO）将Palantir视为企业AI平台的参考标杆。然而，在中国碎片化和以项目为主导的IT环境下，以本体论为核心、专家驱动的模式往往难以实现规模化扩展。

理解某件事的“为什么？”比理解“怎么做？”更重要，因为“为什么？”有助于建立坚实的基础，从而构建出色的商业解决方案。

3月12日，国内企业大模型代表企业滴普科技，于北京市海淀区中关村国家自主创新示范区会议中心举行产品发布会。本次大会，滴普科技重点推出了全新升级的Deepexi企业大模型，并与同步优化升级的FastData Foil、FastAGI，融合形成AI级企业操作系统DeepexiOS，旨在为企业展示“养”AI员工和规模化落地的关键路径。

前阵子一个客户说他们手头有某国产数据库的1万多个故障告警的案例，从中应该能够提取出不少运维经验，不过这个提取谁来做？谁出钱？做出来产权归属是什么？

Agentic AI时代，各数据库厂商都在因应AI带来的变革，在当前科技供应商重新审视现代数据栈基础架构之际，通过产品升级或者收购来扩展能力边界，以支持新兴的Agentic AI工作负载。

在中国市场，激进的免费使用、平台级AI整合以及面向消费者规模的部署，进一步推动了token增长，但同时也使消耗量与经济信号之间的偏离不断加剧。

当更先进的Galera版本问世时，其发展走向仍不明朗。作为MariaDB组成部分的Galera未来开发将何去何从?社区版是否会持续获得Galera更新，还是将以此为筹码诱导用户迁移至其他MariaDB版本?

大多数企业客户一开始都会做出一个合理的假设：如果敏感数据被正确标记，人工智能系统就可以简单地遵循这些标签并确保安全。本文从客户的角度解释了即使 Purview 标签缺失、不完整或不可用，Gemini 如何在运行时检测敏感数据。

如今企业常在不同环境中分别执行分析任务、存储长期归档数据，并构建必须从多地精准提取数据的应用程序——且数据准确性绝不能有丝毫偏差。当数据量从兆字节飙升至拍字节，挑战已不限于传输速度，更在于信任。企业必须确保接收端数据完整、一致、实时且具备抗中断能力。

数据仓库与分析企业Teradata与SAP的长期法律纠纷已告终结，德国ERP供应商SAP同意支付4.8亿美元了结这场诉讼。

目前国产数据库从内核技术、生态工具、服务生态等方面与Oracle等成熟的商用数据库之间还存在较大的差距，因此对于国产数据库的运维提出了更高的要求。在《实战国产数据库》这本书中，我总结了国产数据库运维的九个关键点，今天我把其中的要点给大家分享一下。

数十年来，每次重大技术突破都会引发对失业的恐慌。从蒸汽机到计算机，新工具曾被视为对人类工作的威胁。但每一次创新浪潮带来的都是变革而非消亡。工作并未消失——而是进化了。

德勤最新发布的《人工智能现状报告》显示，人工智能应用持续加速普及，但数据基础设施、治理体系及人才重构却严重滞后。尽管企业在战略层面保持信心，其运营能力却难以支撑人工智能目标的实现。这种日益扩大的执行力缺口，成为今年报告的核心议题。

3 月 4 日，蚂蚁集团联合清华大学发布开源强化学习训练框架 AReaL v1.0 稳定版。该版本主打“Agent 一键接入 RL 训练”：不用改代码，兼容各类 Agent 框架，让智能体强化学习训练开箱即用。

近日，具身智能真实数据采集技术取得重要突破。由蚂蚁数科天玑实验室团队研发的AoE（Always-On Egocentric）持续性第一人称视频采集框架，提出了一种轻量化且低成本的具身数据采集方案。通过一台手机和一个低于 20 美元的颈挂式支架，就可以替代动辄数万美元的专业设备，实现具身智能的高质量数据采集。