AI商业洞察 | 高通展示新款智能眼镜,配备全功能生成式AI,芯片更小更强

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Databricks开源声明式ETL框架，构建数据管道速度提升90%

在近期举行的2025年Data + AI峰会上，Databricks宣布将其核心声明式ETL框架以“Apache Spark声明式管道”的形式开源，向整个Apache Spark社区开放。该框架最初于2022年以Delta Live Tables（DLT）推出，帮助团队高效构建和管理可靠、可扩展的数据管道。

该框架支持使用SQL或Python声明数据流程，自动处理表依赖、创建、演进及生产环境中的并行执行、检查点和重试，大幅简化数据工程复杂度。支持批处理、流处理及半结构化数据，兼容主流云存储如Amazon S3、ADLS和GCS，实现实时与周期性处理统一管理。

Databricks工程师表示，此举不仅提升效率，还推动Apache Spark向声明式端到端管道迈进。该开源项目将合入Apache Spark代码库，配合Databricks商业版Lakeflow，助力更多团队简化数据管道开发，提升性能和灵活性，同时与竞争对手Snowflake的Openflow服务形成差异化竞争。

高通展示新款智能眼镜，配备全功能生成式AI，芯片更小更强

高通近日在世界增强现实博览会（AWE）上展示了搭载全新Snapdragon AR1+ Gen 1芯片的智能眼镜，实现了完全“眼镜端”运行的生成式AI助手。此次演示中，高通高级副总裁齐亚德·阿斯加尔（Ziad Asghar）通过RayNeo X3 Pro智能眼镜，离线与AI助手对话，完成了如超市购物和烹饪建议等实际场景应用，未依赖手机或云端计算，标志着行业首创。

新一代Snapdragon AR1+芯片体积比前代小26%，具备更强的图像处理能力和低功耗优势，支持运行小型语言模型（SLM），为轻薄设计和智能交互提供硬件保障。高通预计，未来智能眼镜将有多种形态，从完全独立运行AI的眼镜，到轻量级需连接手机或配套设备的方案。

高通强调，智能眼镜将通过本地AI推理，实现超低延迟、高安全性和更个性化的用户体验，适应医疗、工业等关键领域需求。结合其丰富的空间计算生态，高通正布局多设备协同，推动智能眼镜迈入多模态、全场景的智能交互新时代。

CloudQuery助力统一云治理，应对资产分散与数据孤岛挑战

随着企业云资源日益分散，资产管理和数据孤岛问题愈发突出。CloudQuery致力于通过集中管理云资产、安全元数据和成本信息，实现统一云治理。该平台支持从AWS、GCP、Azure、Okta等60多个数据源同步数据，构建可查询的数据仓库，方便用户通过内置SQL查询和报告快速获取洞察。

CloudQuery采用开源数据库ClickHouse和Apache Arrow技术，搭建高性能插件架构，实时同步各类云配置、安全和成本数据，确保信息准确且及时更新。公司创始人叶夫根尼·帕茨（Yevgeny Pats）强调，平台以开发者为核心，赋能开发者通过灵活的SQL接口和开放API，高效发现和解决问题，提升安全和运营效率。

此外，CloudQuery还“选择性”应用大语言模型（LLM）实现自然语言查询和SQL自动生成，增强用户体验。用户案例Hexagon利用CloudQuery构建全无服务器数据湖，集成AWS服务，实现低成本、零维护的云资产统一管理，替代了昂贵且功能受限的AWS VPC IP地址管理工具。

CloudQuery的解决方案不仅提升了云资产的可视化和管理能力，还支持合规监控、安全态势管理和成本优化，成为企业多云环境治理的重要利器。

Outset获1700万美元融资，用AI智能体替代人工访谈变革企业调研

近日，旧金山初创公司Outset宣布完成1700万美元A轮融资，助力其AI市场调研平台在财富500强企业中的推广。Outset利用人工智能自动进行视频访谈，速度和规模远超传统调研方式。Nestlé、微软等大客户已采用该平台进行新产品概念测试和用户体验研究，调研成本降低81%，效率提升8倍。

Outset的AI主持人通过合成语音、文本、图片和视频与参与者互动，参与者可通过多种方式反馈，平台自动生成分析报告。相比传统调研项目需数周甚至数月完成，Outset能在一周内完成数百次访谈和结果分析，显著节省时间和人力。

其CEO 亚伦·加农（Aaron Cannon）表示，AI调研打破了人工调研规模和速度的限制，帮助企业更深刻地理解客户需求。未来，Outset计划扩大市场团队，开发更先进的AI智能体，实现让任何员工轻松开展深度调研的目标，力争成为首个端到端AI原生企业调研平台。

投资方认为，Outset抓住了1400亿美元的市场机遇，凭借其技术优势和客户增长潜力，前景广阔。随着企业对AI工具的接受度提升，AI主持的调研正引领市场研究进入新阶段。

Quantum Art携手英伟达推进可扩展量子计算技术

近日，以色列量子计算公司Quantum Art宣布将英伟达的开源混合量子经典计算平台CUDA-Q集成到其逻辑量子比特编译器中，推动可扩展量子计算的实际应用发展。该集成结合Quantum Art独特的多量子比特门和多核架构，与英伟达在多核协同和开发者支持方面的优势，实现了跨量子处理单元(QPU)、CPU和GPU的高效运行。

Quantum Art基于电离子捕获技术，采用动态可重构多核QPU和先进多量子比特逻辑门，解决了当前量子计算扩展过程中速度慢和连接性差的问题。集成后，电路深度显著降低，性能提升最高达25%，使量子容量(Quantum Volume)大幅提升，推动约200逻辑量子比特规模的量子电路合成与优化。

Quantum Art CEO塔尔·大卫（ Tal David）表示，此举将加速开发商用级量子应用，助力实现量子计算商业化。NVIDIA量子计算产品经理萨姆·斯坦威克（Sam Stanwyck）称，这种量子与经典硬件的深度融合展现了量子计算领域的重大性能突破。

此次合作是Quantum Art多核架构和电离子量子比特技术迈向数千乃至百万量子比特规模的重要一步，预示量子计算将在材料科学、物流及能源等领域释放更大潜力。

AI引领企业搜索未来变革

随着人工智能的快速发展，企业搜索正经历深刻变革，突破传统关键词匹配的限制，向理解和推理数据的对话式搜索转变。当前，企业数据呈现结构化、半结构化和非结构化多样形态，尤其是大量的非结构化内容如通话记录、邮件和聊天信息，蕴含巨大价值但难以有效利用。

向量搜索技术通过将数据和查询转化为向量，基于语义相似度匹配信息，突破了关键词搜索的局限。而知识图谱则进一步构建数据间的关系网络，提供更丰富的上下文，提升搜索的准确性和洞察力。自然语言转SQL技术（NL2SQL）则让用户可用自然语言查询结构化数据库，极大简化数据访问。

Salesforce借助检索增强生成技术（RAG），将企业专属数据与大型语言模型结合，实现更精准、实时的AI响应，推动自主AI智能体的广泛应用。这些AI智能体能够跨系统检索信息，自动执行复杂任务，提升企业效率。

尽管面临数据整合、隐私保护等挑战，未来企业搜索将更加智能、互联和自主，彻底改变信息驱动的决策方式，开启企业智能新时代。



编辑 | 钱丽娜

排版 | 杨一萍

校对 | 袁海鸣



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