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构建可扩展的机器学习系统(一):你所需的架构设计知识

本文介绍了机器学习应用中的一些软件工程基础,快速浏览了最流行的一些架构模式、设计模式,以及面向对象设计的SOLID原则,目的是让读者尽可能多地了解构建可扩展软件的主要贡献因素。应用程序设计是否能够适应变化,是构建成功解决方案的关键,如果设计过程很仓促,项目结束时,一定会为犯下的错误交学费。


正文


本专题将通过两篇系列文章,介绍与体系结构和设计有关的软件工程基础知识,以及如何在机器学习管道(ML Pipeline)的每个步骤中应用这些基础知识:



第1部分:问题陈述 |架构风格 |设计模式 |SOLID

第2部分:构建机器学习管道



介绍


就像以前在Steven Geringer著名的维恩图中看到的,数据科学是3个学科的交集:计算机科学、数学/统计学和特定的领域知识。


image


Source: 构建可扩展的机器学习系统(一):你所需的架构设计知识

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InfoQ_DDD和微服务之间是什么关系?
« 回复 #3601 于: 五月 21, 2019, 04:13:54 am »
DDD和微服务之间是什么关系?

随着微服务架构的不断流行,很多企业开始在自己的业务中落地微服务。他们觉得采用微服务架构会让系统的开发与运维管理变得简单高效,并且还能提高系统的可用性。


但是当他们实际执行的时候,才发现就算采用了微服务架构也不能解决他们的问题,反而带来很多开发与运维上的负担。


于是他们就试着去找解决方案,最后很多人发现其实是自己划分微服务的方法错了,他们应该用 DDD(领域驱动设计) 的思想去指导微服务的实践。


那什么是DDD呢?DDD与微服务之间到底有着什么样的联系?DDD 资深专家、Event Storming 之父 Alberto Brandolini给出了自己的答案。


用一句话来说,DDD 是一种在面向高度复杂的软件系统时,关于如何去建模的方法论,它的关键点是根据系统的复杂程度建立合适的模型。


Source: DDD和微服务之间是什么关系?

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InfoQ_Kotlin调查报告:40%开发者将其作为主编程语言
« 回复 #3602 于: 五月 21, 2019, 04:13:54 am »
Kotlin调查报告:40%开发者将其作为主编程语言

我们现在展示的是2018年12月至2019年3月间开展的Kotlin 2018年普查的结果。4300名开发人员(不仅仅是Kotlin的用户)与我们分享了他们对Kotlin如何融入他们的世界的见解和反馈。我们感谢参与调查的每一个人,他们帮助我们准确地反映了Kotlin社区让人难以置信的情况。如今,有超过70名核心Kotlin开发成员和超过250名出色的贡献者推动着Kotlin语言和生态系统的发展。在本报告中,你可以更深入地了解到Kotlin社区的趋势、状态和语言使用情况。


我们现在展示的是2018年12月至2019年3月间开展的Kotlin 2018年普查的结果。4300名开发人员(不仅仅是Kotlin的用户)与我们分享了他们对Kotlin如何融入他们的世界的见解和反馈。


我们感谢参与调查的每一个人,他们帮助我们准确地反映了Kotlin社区让人难以置信的情况。


Kotlin使用情况


Kotlin是一种多用途语言,用于开发几乎所有类型的应用程序,无论是服务器端、桌面端、移动端,甚至是嵌入式应用程序。


由JetBrains设计和开发的Kotlin得到了科技巨头和开发者的大力支持。2016年,Kotlin 1.0发布。然后在2017年,谷歌宣布Kotlin是Android的一等语言。2018年,该语言已经拥有150多万用户,在Github上拥有超过9.6万个存储库。


Source: Kotlin调查报告:40%开发者将其作为主编程语言

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InfoQ_专访宜信CTO向江旭:AI落地场景为何首选金融业?
« 回复 #3603 于: 五月 21, 2019, 04:13:16 pm »
专访宜信CTO向江旭:AI落地场景为何首选金融业?

随着人工智能技术的爆发,2017年人工智能已经上升为国家战略,开始在越来越多的行业落地。而传统金融行业受到互联网技术的冲击,也纷纷踏上转型之路,向数字化、智能化转型。本次InfoQ记者采访了宜信CTO向江旭,一起聊聊AI在金融行业数字化转型中的应用。



“AI更适合服务于场景 而非促生新的行业”



顺应发展浪潮,实现数字化转型


向江旭认为,从技术对行业的冲击来看,互联网的发展经历了三个重要的阶段。




  • 信息化:最重要的标志是PC的出现。很多企业的后台开始使用ERP、CRM、OA系统,摆脱纸张和手工操作走向自动化,以提高效率降低成本,数据也开始沉淀下来。




  • 互联网化:在此阶段,企业可以通过和互联网的连接对外提供服务。典型的例子是电商:服务与商品交易从线下转到线上。与此同时,产生了海量的商品、用户行为等数据,催生了搜索引擎、推荐算法等技术,使得企业能够运用这些数据来帮助业务和服务进行调整和升级。


    Source: 专访宜信CTO向江旭:AI落地场景为何首选金融业?

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InfoQ_闲鱼开源FlutterBoost:实现Flutter混合开发
« 回复 #3604 于: 五月 21, 2019, 04:13:16 pm »
闲鱼开源FlutterBoost:实现Flutter混合开发

为什么要混合方案


具有一定规模的App通常有一套成熟通用的基础库,尤其是阿里系App,一般需要依赖很多体系内的基础库。那么使用Flutter重新从头开发App的成本和风险都较高。所以在Native App进行渐进式迁移是Flutter技术在现有Native App进行应用的稳健型方式。


闲鱼在实践中沉淀出一套自己的混合技术方案。在此过程中,我们跟Google Flutter团队进行着密切的沟通,听取了官方的一些建议,同时也针对我们业务具体情况进行方案的选型以及具体的实现。


官方提出的混合方案


1 基本原理


Flutter技术链主要由C++实现的Flutter Engine和Dart实现的Framework组成(其配套的编译和构建工具我们这里不参与讨论)。Flutter Engine负责线程管理,Dart VM状态管理和Dart代码加载等工作。而Dart代码所实现的Framework则是业务接触到的主要API,诸如Widget等概念就是在Dart层面Framework内容。


一个进程里面最多只会初始化一个Dart VM。然而一个进程可以有多个Flutter Engine,多个Engine实例共享同一个Dart VM。


我们来看具体实现,在iOS上面每初始化一个FlutterViewController就会有一个引擎随之初始化,也就意味着会有新的线程(理论上线程可以复用)去跑Dart代码。Android类似的Activity也会有类似的效果。如果你启动多个引擎实例,注意此时Dart VM依然是共享的,只是不同Engine实例加载的代码跑在各自独立的Isolate。


Source: 闲鱼开源FlutterBoost:实现Flutter混合开发

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InfoQ_API 设计最佳实践的思考
« 回复 #3605 于: 五月 21, 2019, 04:13:16 pm »
API 设计最佳实践的思考


导读:API 是模块或者子系统之间交互的接口定义。好的系统架构离不开好的 API 设计,而一个设计不够完善的 API 则注定会导致系统的后续发展和维护非常困难。

接下来,阿里巴巴研究员谷朴将给出建议,什么样的 API 设计是好的设计?好的设计该如何做?



前言


API 设计面临的挑战千差万别,很难有处处适用的准则,所以在讨论原则和最佳实践时,无论这些原则和最佳实践是什么,一定有适应的场景和不适应的场景。因此我们在下文中不仅提出一些建议,也尽量去分析这些建议在什么场景下适用,这样我们也可以有针对性地采取例外的策略。


为什么去讨论这些问题? API 是软件系统的核心,而软件系统的复杂度 Complexity 是大规模软件系统能否成功最重要的因素。但复杂度 Complexity 并非某一个单独的问题能完全败坏的,而是在系统设计尤其是API设计层面很多很多小的设计考量一点点叠加起来的(John Ousterhout老爷子说的Complexity is incremental【8】)。


成功的系统不是有一些特别闪光的地方,而是设计时点点滴滴的努力积累起来的。


范围


本文偏重于一般性的API设计,并更适用于远程调用(RPC或者HTTP/RESTful的API),但是这里没有特别讨论RESTful API特有的一些问题。


另外,本文在讨论时,假定了客户端直接和远程服务端的API交互。在阿里,由于多种原因,通过客户端的 SDK 来间接访问远程服务的情况更多一些。这里并不讨论 SDK 带来的特殊问题,但是将 SDK 提供的方法看作远程 API 的代理,这里的讨论仍然适用。


Source: API 设计最佳实践的思考

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InfoQ_为什么 JavaScript 会无处不在?
« 回复 #3606 于: 五月 21, 2019, 04:13:16 pm »
为什么 JavaScript 会无处不在?

首先,我并不是一名开发人员。


几年前,我甚至都分不清什么是后端开发、什么是前端开发。Vue、React、Node……它们都是什么东西?


我根本无法理解为什么JavaScript会无处不在,为什么它会这么重要。


我知道我并不是唯一一个感到如此疑惑的人。不管是你是一名开发新手,还是一个需要与开发人员紧密合作的人,都会感到很茫然。


因为工作的关系,我每天需要与开发人员待在一起,时间长了,我对这个问题才开始有了一丝了解。


我将在这篇文章中尝试回答下面这些问题:




  • 什么是JavaScript?




  • 为什么JavaScript这么重要?




  • 我们为什么要使用JavaScript?




  • JavaScript的未来会怎样?




什么是JavaScript?


当一个人在面对新鲜事物时,通常会先在维基百科上搜索它的定义。如果你搜索JavaScript,就会得到这样的描述:



Source: 为什么 JavaScript 会无处不在?

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InfoQ_Eclipse IoT-Testware开源,为IoT提供系统性测试
« 回复 #3607 于: 五月 21, 2019, 04:13:16 pm »
Eclipse IoT-Testware开源,为IoT提供系统性测试

Eclipse IoT- Testware项目为开发物联网(IoT)解决方案的行业和公司提供免费的开源测试工具和程序。在2019年莫斯科TestCon大会上,Fraunhofer FOKUS高级科学家Axel Rennoch谈到了物联网的质量保证。


现在及未来,物联网产品和解决方案将无处不在;Rennoch表示,它们确实会出现在我们日常生活的大多数环境中,家里、工业、农业或交通情境中。Rennoch认为,物联网解决方案通常具有开放性、分布性、动态性、可扩展性和较长的使用寿命。物联网设备和服务的测试应注重一致性、互操作性、健壮性和安全性。


Rennoch认为,质量保证不当或网络攻击后的不当行为可能对人类或我们的环境造成严重影响。他提到了一些漏洞,比如2018年的Spectre和Meltdown,以及可能接受无效数值的常见物联网协议实现所导致的弱点。


测试行业和社区必须应对多种消息传递标准,比如MQTT、HTTP或CoAP以及多个物联网平台。Rennoch提到,“我们需要为用户和开发人员提供一些通用的适应性测试工具”。


Rennoch介绍了IoT-T项目。他解释说,这个项目主要有两个目标,与两个不同的社区一起合作。第一个目标是为业界和公司提供免费的开源测试工具和程序,以改进他们自己的产品和解决方案。此外,还需要建立一个广泛可接受的测试目录,作为商业测试实验室或权威机构的任何认证活动的参考。


Source: Eclipse IoT-Testware开源,为IoT提供系统性测试

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InfoQ_智能音箱场景下的性能优化
« 回复 #3608 于: 五月 21, 2019, 04:13:16 pm »
智能音箱场景下的性能优化


智能音箱的性能是影响用户体验的一个重要甚至关键的约束。从网络架构到交互协议,从并行化处理到多点/多级缓冲,尤其是面向 DuerOS Bot Platform(DBP)的第三方技能优化(例如与百度云 Serverless Architecture 的融合)等,百度 DuerOS 首席布道师曹洪伟在 QCon全球软件开发大会(北京站)2019 上的演讲中,结合自己的实践经验,给出了智能音箱场景下性能优化的原则、方法和具体案例。点此下载完整版PPT。



QCon是由InfoQ主办的综合性技术盛会,今年是Qcon举办的第10个年头,半吊子全栈工匠有幸作为演讲嘉宾分享一个近两年来的实践经验——智能音箱场景下的性能优化,隶属于曾波老师出品的“场景化性能优化”专场。



作为第二个出场者,前面是字节跳动银国徽老师的高性能弹幕设计解决方案,讲的是数学建模解决性能问题,后面是京东常亮老师的网关性能优化,从宕机引入性能优化的方方面面,最后是腾讯姜承尧老师的MGR,数据库同步中的性能优化与实践。 如此安排,颇有“凤头、猪肚、豹子尾”的架势,可见曾波老师还是花了很多心思的。智能音箱场景下的性能优化是端到端的系统优化,很有“猪肚”的感觉,而恰巧我也是属猪的。


一个工作了20多年的老码农,开场难免有些絮叨,聊了聊自己的“1,2,3,4,5,6,7,8,9,10”。


Source: 智能音箱场景下的性能优化

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InfoQ_GPU通信技术初探(一)
« 回复 #3609 于: 五月 22, 2019, 04:19:19 am »
GPU通信技术初探(一)

自2007年NVIDIA率先推出GPU加速器后,由于GPU的超强的计算能力,现已广泛应用于物理、生物科学、化学、天气预报等需要高性能计算的领域。实际运用中,为缩减计算时间,应用程序往往同时使用多卡进行并行计算,这里的多卡包括单个服务器多张GPU卡(下简称单机多卡),和多个服务器,且每个服务器分别有多张卡的场景(下称多机多卡)。同时,由于用于计算的数据量较大,GPU多卡之间的通信尤为重要,本文主要探索GPU单机多卡和多机多卡两种场景下的通信技术,并对部分技术进行实测。


1、单机间GPU通信


1.1 GPU Direct


使用GPU Direct技术,多个GPU、网络和存储设备可以直接读写主机和设备内存,减少不必要的内存拷贝和CPU开销,降低网络延迟,进而获得性能的提升。


GPUDirect技术发展有三个阶段:



  • 2010年,GPU支持与网卡,存储等设备共享内存页,即GPUDirect Shared Memory;

  • 2011年,NVIDIA推出GPUDirect P2P(Peer-to-Peer),支持同一PCIe总线上的GPU之间的内存访问;

  • 2012年底,GPUDirect RDMA完美的解决了计算集群节点间GPU卡PCIe总线的通信问题。该技术将在多机的GPU通信中详细说明。


1.1.1 GPUDirect Shared Memory


GPUDirect SharedMemory支持GPU与第三方PCIe设备通过共享的host memory实现共享内存。下图对未使用GPUDirect和使用GPUDirect后的GPU之间通信的数据拷贝进行了对比。




图1:without GPUDirect vs with GPUDirect(来源


Source: GPU通信技术初探(一)

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InfoQ_当旧金山禁用人脸识别时,伦敦有人因遮盖面部而受罚
« 回复 #3610 于: 五月 22, 2019, 04:19:19 am »
当旧金山禁用人脸识别时,伦敦有人因遮盖面部而受罚

旧金山全面禁止人脸识别


5月15日,旧金山市监事会以8比1的票数赞成引入“停止秘密监视条例”,这意味着旧金山将成为全球第一个全面禁止人脸识别的城市。


这项立法提案有效地禁止任何地方公共部门在旧金山使用面部识别,它还会为使用其他类型的监视套件执行审批流程。


该条例将于7月1日生效,但须监察人员在稍后举行的第二次确认性投票中以相同方式投票。


旧金山监事会(San Francisco Board of Supervisors)表示:人脸识别技术被用在监控参与抗议的环保人士与意见领袖们身上,将和平抗议者定性为恐怖分子,将有色人种贴上极端分子的标签,这样的行为引发了公民的担忧。


而一些隐私保护团体也在反对这项技术的过度使用,一些成员表示:


面部识别技术在公共场所的使用方式可能特别具有侵入性,这是对遵纪守法的人们日常生活的一种监控。人脸识别技术的使用缺乏透明度,如果没有得到公众的信任,使用人脸识别所带来的公共安全利益将得不到保障,这是一个切实存在的风险。对围绕人脸识别技术的许多悬而未决的问题做出强有力的回应,对于赢得这种信任至关重要。


伦敦男子因故意遮挡面部被罚款


在英国,目前还没有专门针对面部识别和其他生物识别技术(包括指纹和语音识别)的法规,尽管不少生物识别领域的技术专家曾呼吁制定此类法规。


Source: 当旧金山禁用人脸识别时,伦敦有人因遮盖面部而受罚

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InfoQ_最新Go语言学习路线图
« 回复 #3611 于: 五月 22, 2019, 04:19:19 am »
最新Go语言学习路线图

2019 年程序员最想学习的编程语言 Top 3 分别是 Go、Kotlin 和 Python,其中 Go 以 37.2% 的比例排在首位。


1. 明星大厂热推,岗位需求火热。


前阵子,国外开发者平台 HackerRank 发布了一份开发者技能报告,调查结果表明:2019 年程序员最想学习的编程语言 Top 3 分别是 Go、Kotlin 和 Python,其中 Go 以 37.2% 的比例排在首位。


最近几年,Go 语言的发展确实比较迅猛,想来自 2009 年底 Go 语言开源至今,也不过十个年头。


企业对于 Go 语言的使用情况也在逐年上升。自发布以来,Go语言就深受明星大厂的喜爱,包括以Java打天下的阿里巴巴,更不用说深爱Go的滴滴、今日头条、小米、奇虎360、京东等明星公司了,业界甚至一度看好Go语言有取代Java王者地位的潜力。


面对c位出道的Go语言,你还不赶快上手,提前学习一下。


2. 学习路线&基础知识一键获取


入门Go语言的同学基础不一,具体可以分成下面几类。


Source: 最新Go语言学习路线图

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Apache 基金会与 GitHub 均受美国出口法律约束,这对开发者有何影响?


近日,不仅华为站在了风口浪尖,开源软件也被推到了台前。ASF和GitHub官网先后更新了两则消息,消息的主旨如出一辙,旗下的项目、产品将受到美国出口法律的约束。



ASF受到美国出口法律约束


近日,ASF官网出现了一则关于ASF产品出口控制状态的说明。文中指出,ASF是位于美国的非盈利性慈善机构,所有产品通过公共论坛在线协作开发,并从美国的中央服务器发布,所以Apache项目的发行版需要遵循美国的出口法律和法规,并且随着产品和技术再出口到不同的地方依旧保持有效。


也就是说,出口、再出口、记录保存、ASF产品捆绑和嵌入、加密报告和装运文件都需要遵循出口管制分类和相关限制信息。如果说得再明白一点就是,除非经美国政府正式授权,否则ASF软件、技术或数据不得直接或间接出口/再出口到受美国禁运或贸易制裁的地方。美国政府保留出口禁止名单,包括但不限于财政部的特别指定国民名单和 商务部的实体和被拒绝人名单


划重点,美国时间2019年5月15日,特朗普签署了一份行政命令,宣布因为国家经济紧急状态,禁止企业使用对国家安全造成风险的外国制造设备。随后美国商务部声明,把华为及70个附属公司增列入出口管制的实体清单。


GitHub受到美国出口法律约束


不止ASF,GitHub官网也发消息称,“GitHub.com、GitHub Enterprise Server 以及您上传到任一产品的信息可能受美国出口管制法律的约束,包括美国出口管理条例(EAR)。”


Source: Apache 基金会与 GitHub 均受美国出口法律约束,这对开发者有何影响?

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InfoQ_Dynatrace:用智能软件平台支持企业的自主云管理
« 回复 #3613 于: 五月 22, 2019, 04:19:19 am »
Dynatrace:用智能软件平台支持企业的自主云管理

Dynatrace成立于2005年,总部位于马萨诸塞州的Waltham,曾经是业界资深的提供应用性能管理(APM)解决方案的公司,现在强调超越APM。近年来,随着人工智能技术的爆发,Dynatrace也开始将AI引入监控过程,为基于微服务和云计算的应用管理提供了全新的网站平台方案。


2019年初,Dynatrace 上榜 Gartner 魔力象限应用性能监测套件(APM)的领导者象限,连续九年蝉联APM领域的领导者地位。2019年5月13日,Dynatrace大中华区总经理琚伟先生和媒体朋友分享了Dynatrace 在数字化转型时代下如何用自己的全栈式监控运维平台方案为企业云提供支持。


自主云管理 (Autonomous Cloud Management)


上个世纪90年代PC机大量被使用,开启了信息化时代。数字化的信息开始取代纸张,电脑取代了传统的交付和呈现方式。2016年,李克强总理提出了“大众创业万众创新”的口号,提出“互联网+”的战略,企业开始走上了数字化转型之路,而这次的转型,其实是面向云计算的转型。上云后,企业云的一些特征包括:



  • 环境复杂:公有云、私有云和混合云难以互通;

  • 大规模:企业上云以后,应用和数据都是web规模的;

  • 应用动态变化:容器和微服务的技术都是动态变化的;

  • 部署频率提升:采用DevOps提升了软件部署和交付的效率;

  • 用户期望随之变化:用户期望更多的数字化体验。


在Dynatrace看来,企业在上云之后,企业云管理需要大量高保真的数据来达到高度自动化、智能化,最终一定会走向“自主云“(Autonomous Cloud Management, ACM)。所谓自主云,目标是构建可以自我管理和自愈的云计算环境,用AI为自动运维铺平道路,通过创建自动修复工作流程消除人为干预。


图片

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Source: Dynatrace:用智能软件平台支持企业的自主云管理

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华为之后是大疆?美国土安全部警告中国产无人机有泄漏敏感数据风险

据美国有线电视新闻网(CNN)美东时间5月20日报道,美国国土安全部(US Department of Homeland Security,DHS)周一发布警报(Alert),就所谓的中国制造的无人机窃取敏感数据,表达“强烈关切”。报告中称,中国制造的无人机可能正在向中国制造商发送敏感飞行数据,政府可以访问这些数据,无人机“对组织的信息构成潜在风险”。美国国安部的这份警报,并没有点名特定公司,但美国和加拿大所使用的80%的无人机,都来自位于深圳的大疆公司。而在全球无人机市场,大疆份额也高达74%。


针对美国国土安全部发布的“中国制造的无人机可能正在向中国制造商发送敏感飞行数据,政府可以访问这些数据”的警告,大疆做了官方回应称:“我们技术的安全性已经在全球得到反复验证,其中也包括美国政府和美国领先企业的独立验证”。


大疆的声明如下:



“DJI大疆创新一直以来高度重视信息安全问题,我们技术的安全性已经在全球得到反复验证,其中也包括美国政府和美国领先企业的独立验证。当用户使用DJI大疆创新的无人机或其他技术产品时,所生产、存储和传输的数据都完全由用户掌握。此外,DJI大疆创新还提供特殊的模式以满足不同客户的信息安全管理需要,比如断开网络连接的本地数据模式、私有云部署模式等等。全球大量机构每天都在使用DJI大疆创新的技术,以提高生产效率,保障生产安全,甚至是拯救生命。DJI大疆创新将持续与全球的客户及政府管理部门合作,确保我们能满足不同地区不同行业的技术规范以及信息安全需要。”



这不是大疆第一次受美国指控泄露敏感数据。早在17年的时候,美国入境和海关执法局(Immigration and Customs Enforcement)洛杉矶办事处就在其报告中提出指控,称官员们有“适度的信心”认为,大疆的商用无人机和软件“正在向中国政府提供美国主要基础设施和执法机构的数据”。大疆随后反驳该报告“基于虚假和误导性的说法”。大疆的发言人表示,用户可以控制该公司对数据的访问权限,该公司只会“依据适当的法律程序”分享数据。其后因为这些指控无法得到独立证实,美国入境和海关执法局的发言人也拒绝再次置评。


几日前,美国政府封杀华为,限制美国企业与华为交易,将芯片和操作系统双双断供。这一次美国的警告又是在华为遭到美国政府制裁之后提出,不由让人担忧大疆会不会成为“下一个”。自06年成立,大疆利用中国的成本优势和自身的技术优势,用短短十年多发展成为国产的骄傲。但据称无人机核心传感器芯片是由美商供货,在中美竞争的格局下,不知道大疆这样的科技企业是否有和华为一样做到未雨绸缪?


Source: 华为之后是大疆?美国土安全部警告中国产无人机有泄漏敏感数据风险

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