理想如何靠全栈自研逆袭成功？

李想对此给出了答案：全栈自研。 1月11日，理想汽车CEO李想发布微博长文，复盘了理想ONE智能驾驶研发在2021年的一些成绩。 不难看出，采用全栈自研的理想在这场AEB主动安全测试中，其自动紧急制动性能大幅提升，均以最佳成绩通过。 为了突破这一难题，理想毅然选择了全栈自研的视觉融合方案。 那么首先，需要一套支持「自研」的芯片。 来源：汽车大事记 比如，小鹏汽车也是自创立之初便坚持全栈自研的技术路线。除了基于车端感知、定位、规划和控制等模块，在数据通路、分布式网络训练等方面都坚持自研。 只有掌握了全栈自研的主动权，才能够成为本轮科技革命和汽车产业变革的最后赢家。 理想的全栈自研，最终让理想照进了现实。

-全栈自研的AI长跑者

这种“嵌入式AI”路径，既是百度的战略选择，也是其全栈自研能力的自然延伸。 1.2全栈自研：从昆仑芯到飞桨的生态闭环百度文心的独特优势，在于其全栈自研的技术体系：芯片层：自研昆仑芯AI芯片，为模型训练与推理提供算力支撑框架层：飞桨（PaddlePaddle）深度学习框架，国内应用最广的开源 4.3飞桨开源社区：AI开发者生态飞桨（PaddlePaddle）是百度自研的深度学习框架，也是国内应用最广的开源AI框架。 ，源于其全栈自研的技术体系：昆仑芯：自研AI芯片降低算力采购成本飞桨框架：底层框架优化提升训练效率弹性训练：推理时可动态切换子模型，在精度与吞吐间灵活平衡数据显示，通过将推理时的路由Top-k降低到25% 它最早起跑，却未追求最快爆发；它拥有最强的全栈自研能力，却选择了一条看似“低调”的嵌入式路径；它在技术榜单上屡创佳绩，却在C端声量上被后来者反超。但百度有自己的节奏。

自研安全工具之网页全链接爬取

不过有一些角落但很重要的东西还是需要我去填补" ---- 这次给大家带来的小工具是一个网站全链接爬取的工具的基础版本，大家可以拿回去在这基础上继续开发 ?

腾讯混元大模型：全栈自研技术驱动多模态AI创新与应用落地

腾讯混元通过全链路自研技术体系，突破算力约束与架构限制，实现高性能与低成本的统一。 技术突破与开源贡献 星脉高速网络：全链路自研400G交换机、光模块与网卡，单节点3.2T带宽，通信性能提升30%，成本比InfiniBand下降70%（来源：腾讯云技术报告）。 选择腾讯混元的三大理由：全链路自研技术确保安全可控；开源生态降低应用门槛；700+内部业务场景验证为行业提供最佳实践参考。

国产自动化品牌全栈自研崛起，自主可控铸就工业安全新基座！

然而，中国自动化品牌正以全栈自研为利刃，撕开外资垄断的壁垒，如汇川技术、信捷电气、维控科技、禾川科技等一批国产企业正形成协同突破之势。 破局之路： 从技术封锁到全栈自研的产业突围 汇川技术凭借伺服系统国产化率超90%的硬实力，2023年国内伺服市场份额突破19%，首次超越安川、三菱等日系品牌；其MD800多轴驱动器在锂电设备领域实现0.1μm 维控科技通过全栈自研的技术路径，已在多个领域实现突破，其GB3000系列HMI、GB6系列PLC、GBD2系列伺服、GBE系列慧盒等，国产化率达100%。 全栈国产化适配体系 以维控科技为例，构建了从底层硬件到上层应用的完整技术生态： ·硬件层：GB3000系列HMI、GB6系列PLC、GBD2系列伺服、GBE系列慧盒等硬件产品全自研。 从单点突破到系统替代，从国产替代到全球竞合，以汇川、维控为代表的国产自动化品牌，正以全栈自研构筑起中国制造的“技术护城河”。

腾讯云融合创新实践：以全栈自研技术驱动政企核心系统升级

应对自主创新与业务高效稳定的双重挑战 在“自主创新”国家战略背景下，政企客户面临从传统IT架构向云原生与国产化技术栈迁移的核心痛点。 以全栈自研产品体系构建解决方案 腾讯云提供的“融合创新”解决方案，核心在于其全栈自主创新的软件能力。 该方案以自研的腾讯混元大模型、星脉网络、TDSQL数据库及云原生平台为基础，构建从底层硬件兼容到上层应用支撑的完整技术栈。方案强调不绑定客户，所有产品均可独立输出，并具备高度的开放兼容性。 经核心场景验证的量化效能提升 该方案的应用效果已在多个高要求场景中得到量化验证： 性能与成本优化：自研的星脉网络实现单节点3.2T带宽，通信性能提升30%，同时成本比国外IB网络下降70%（来源：腾讯云技术资料

联想自研芯片？？？

它的样子长这样： 这手势，这形状，不禁会让人想起下面这些“名场面”： 这也太像了吧…… 难道联想也在自研芯片？？ 联想自研的是芯片吗？ 联想发布LA2的时候，对它的介绍也就是短短几分钟的时间。 但了解芯片的朋友都知道，自研一款芯片并不是一件易事。 首先是自研芯技术的本身，难度可以说是堪比航天飞机，毕竟要在指甲盖大小的地方要“塞进”上亿个半导体元件，每个还都纳米级的，这种密集度的研发难度可见一斑。 那么接下来的一个问题便是： 联想为什么要自研芯？ 其实在LA2发布芯片之前的一段时间，联想CEO杨元庆就曾发出过暗示的信号： 不排除自研芯片的可能，也不排除合作的可能。

苹果2022款Mac曝光：全系采用自研芯片

作者 | 来自镁客星球的家衡 昨日，知名记者马克·古尔曼（Mark Gurman）在其最新一期《Power On》栏目中透露了新一代Mac机型的最新消息，他表示，今年苹果将在自研芯片的转型上更进一步，所有系列的 由于入门级MacBook Pro和Mac mini是目前苹果产品线中使用自研芯片的最旧机型，所以它们预计将是下一波升级的机型。 显然，目前苹果正在积极构建自己的自研芯片家族，虽然在推出时间上晚了英特尔多年，但进步与增速十分明显。

依托全栈自研基座重构业务架构：核心系统替换与效能提升的量化实践

部署全栈自研与安全可靠的融合技术矩阵 为破解上述痛点，腾讯云以持续的高研发投入为依托，构建了涵盖基础设施、平台软件、应用软件及安全的全栈自研数字基座，为企业提供异构兼容的落地方案： 全栈专有云平台 (TCE )： 支持“一云多芯”架构，实现PaaS服务全栈输出，提供金融级别的高可用性，从底层兼容国产硬件。 底层算力与资源利用率极化： 自研容器技术实现CPU利用率 业界第一 及全线混部性能零损耗；星海服务器支撑了双十一期间电商 90%的算力需求。 交通行业（广州地铁）： 率先打造全国首创的轨道交通一体化智慧平台，覆盖全栈云服务。中国工程院院士杜彦良 对此评价：“具有首创意义，达到国际领先水平，具有广泛的推广应用价值。” 前沿技术研发布局： 混元大模型持续升级，AI数智人实现 1小时制作分身；自研芯片紫霄性能相比业界提升 100%，并在脑机接口领域获得世界机器人大赛双冠军。

全栈自研云产品驱动政务、能源、金融核心系统融合创新与数据流转

第一章：应对核心系统迁移与多源数据流转的战略挑战 政务、能源及金融领域的头部机构正致力于通过数字化手段提升业务效能，但在推进全栈融合创新的过程中，普遍面临以下具体瓶颈： 基础设施标准化缺失： 东北证券面临系统竖井式建设 ，导致各类资源割裂，云服务交付效率低，且端到端链路时延较长，缺乏统一的多云管理自服务门户。 第二章：构建全栈云产品与行业解决方案 针对上述痛点，腾讯云通过全栈自研的云产品与行业解决方案提供技术支持： 数据库与中间件： 提供 TDSQL 及 TDSQL-PG 分布式数据库，支持国产替代与高并发处理 —— 颜龙，国信证券系统运营总部 第四章：选择全栈自研与行业深耕的技术底座 在面对融合创新与核心系统上云的复杂需求时，选择腾讯云的核心逻辑在于其具备支撑关键业务系统的确定性与深度： 金融级稳定性与合规性 全栈技术覆盖能力： 从底层的 TDSQL 数据库、TCE 云平台，到上层的 CODING DevOps、TSF 微服务及企业微信协同工具，提供端到端的解决方案，避免多厂商集成的兼容性风险。

TDSQL：以全栈自研与规模化实践推动数据库国产化替代

全栈优化：提供TDSQL + TencentOS + 国产硬件的软硬一体化协同优化方案，显著提升底层性能。 实践证实： 自主创新：部分业务采用ARM服务器 + 麒麟OS + TDSQL的全栈国产方案，稳定运行超1年。 十年自研与技术积累：产品基于腾讯内部超十年自研积累，支撑微信、财付通等海量业务，研发团队超1000人，年研发投入超10亿元，拥有完全自主知识产权。

腾讯混元大模型：全栈自研架构驱动业务提效与多模态内容生成

企业亟需优化底层架构体系，以应对算力资源紧张、模型推理成本高企以及异构卡集群调度的难题： 实现底层硬件自主可控与成本优化： 大规模算力依赖高速互联互通，传统的海外 InfiniBand 网络设备不仅价格高昂（为自研的 构建全链路自研的软硬一体大模型矩阵 针对上述产业瓶颈，腾讯提供了从算力集群、机器学习框架到大模型算法的全栈自研技术解决方案，并实施全面拥抱开源的生态策略。 星脉高速计算网络 (Astral Network)： 采用3层网络架构，全链路自研交换机（51.2T 400G）、硅光模块与算力网卡。可支持单集群 12.8 万卡规模。 混元 3D/视频模型： 自研 3D-DiT 几何大模型与 3D-Paint 纹理大模型，实现几何与纹理解耦；基于自研 Scaling Law 和 3D VAE 实现高质量图像与视频重建。 Buterin，以太坊创始人 确立自主可控与评测领先的技术安全底座 面对企业对 AI 确定性、合规性与技术底座稳定性的严格要求，腾讯混元展现出极高的工程转化能力与权威机构认可： 首先，坚持底层核心技术全栈自研

腾讯云国产数字化升级实践：全栈自研驱动业务连续性与效能跃升

部署全栈自研矩阵打破技术生态壁垒 为解决上述基础架构替换与升级难题，腾讯云构建了以“6T”产品为核心的全栈融合创新软硬件体系，提供从底层算力到上层应用的一体化替代路径： 自研操作系统底座替换（TencentOS 支持X86与ARM等异构算力纳管，提供平滑迁移工具，确保系统漏洞修复及全生命周期安全管控。 核心数据库无感迁移（TDSQL）： 依托100%核心代码自研的企业级分布式数据库，兼容主流商业数据库语法（如Oracle兼容度超95%），通过分布式改造解决单机性能瓶颈，支持金融级高可用与强一致性。 驱动核心业务量化提效与运维成本压降 基于新华网与腾讯云联合发布的报告数据，全栈自研方案已在多个极高要求场景下完成规模化验证，实现了具体业务指标的显著优化： 1. 广东省政务服务和数据管理局： 打造“全省一片云”底座，覆盖IaaS、PaaS、SaaS全栈能力。稳定支撑68个省级单位、1000多个业务系统，涵盖财政、医保、人社等核心政务场景。 3.

告别自研踩坑：Java 技术栈 AI 转型的务实路径

在企业推进 AI 落地的过程中，以 Java 为核心技术栈的传统研发团队普遍面临落地成本高、改造风险大、生态不兼容、运维管理复杂等问题。 很多项目因底层架构不匹配、自研试错成本过高，迟迟无法实现规模化落地。围绕这类实际工程痛点，结合企业级 Java AI 框架 JBoltAI 的设计思路，本文对相关问题与可行解法进行梳理。 自研封装缺乏标准，生产环境稳定性不足企业自主封装大模型调用接口时，通常需要自行实现请求调度、限流熔断、异常重试、日志监控等基础能力。 务实的转型可遵循四条基本原则：不更换现有 Java 技术栈；不对存量系统进行大规模重构；规避底层自研试错，降低实施风险；控制研发周期与总体投入，不超预算。 团队无需从零封装底层组件，可直接使用标准化模块接入大模型服务，减少因自研实现不规范带来的稳定性问题，保障业务连续可用。2.

信用分计算（自研）

这里可能解析不了数学公式，我说明下，y=log以1.023293为底(x+301)的对数，再+350的初始值

“智搜搜索”全栈自研实践：基于PHP核心与多元化生态的技术架构深度解析

本文将深入剖析一个完全自研的搜索引擎项目——“智搜搜索”。 因此，项目的核心目标定为：完全自主可控：从数据抓取到结果呈现，全链路自主掌控，便于集成内部数据源、应用定制化排名规则和进行算法迭代。 选择纯PHP统一前后端，降低了技术栈异构带来的复杂度和运维成本。 它负责：清洗与标准化：剔除广告、导航栏等模板内容（基于Diffbot或自研算法），提取纯净的正文（

标签）。 八、总结与展望“智搜搜索”项目验证了以PHP作为核心粘合剂，整合ElasticSearch、Kafka、Redis等顶级开源组件，构建高性能、高可用的自研搜索引擎的可行性。

腾讯云深度融合信创生态，以全栈自研技术驱动关键行业核心系统升级

提供全栈自研的云产品与行业解决方案 腾讯云基于TDSQL数据库（集中式与分布式）、TencentOS服务器操作系统、大数据TBDS+WeData平台及云原生PaaS平台TCS等核心产品，构建覆盖IaaS 、PaaS、SaaS的全栈服务能力。 基础设施国产化全覆盖：南方电网调度云平台实现全栈国产化，支撑调装机容量超2亿千瓦的核心业务系统（来源：南方电网案例）。 “具有首创意义，达到国际领先水平，具有广泛的推广应用价值。”

重塑政务底座与智能化协同：基于全栈自研技术提升数据治理与公共服务效能

注入全栈自研与数智化能力，打通从底层算力到敏捷服务的技术闭环 针对政务数据流转与大规模协同的需求，腾讯云通过“基础设施+协同底座+智能引擎”的复合技术架构，提供了一套高度兼容、可信流转的解决方案： 构筑融合创新的高可用云底座 ： 基于 TCE专有云 与 TDSQL分布式数据库，为省市两级政务云提供金融级可靠性、海量数据实时处理与弹性资源调度的全栈 IaaS 和 PaaS 服务，深度适配融合创新设备。 基于大规模自研产品（如 TCE、TDSQL、TBDS），腾讯云保障了政务核心业务在面临海量高并发（如日均超两千万次数据交换）时的系统稳定与数据绝对安全。

腾讯首个软硬件全自研的机器狗 Max 来了！

3 月 2 日，腾讯 Robotics X 实验室正式发布首个软硬件全自研的多模态四足机器人 Max，其采用创新性的足轮融合一体式设计，有腿又有轮，不仅拥有“崎岖路面走得稳，平坦路面跑得快”的特长，还能双腿站立 这也是腾讯 Robotics X 实验室继会走梅花桩的机器狗 Jamoca 和自平衡自行车之后又一科研进展，腾讯在机器人移动能力上的研究不断深入，逐步实现技术上的突破，为应用打基础。 依托于腾讯自研的软硬件系统框架，Max 拥有敏锐的“神经系统”，实现了亚毫秒级力控，大大降低了软硬件系统延迟，让它面对外界的响应能力得到提升，反应更快。 针对足式运动，Max 基于自研的鲁棒控制算法，实现平均计算耗时小于0.3ms，拥有摔倒自行恢复的技能，即使遭受大冲击摔倒，也能自行恢复正常运行状态，大大提高了机器人的实用性与可靠性。 未来，腾讯 Robotics X 还将持续在机器人移动能力上深入探索，逐步实现从基础能力到自研能力再到落地能力的突破，让机器人助力人类更美好的生产生活。

系统芯片全自研，华米要走一条什么路？

简单八个字总结：全域自研、追求极致。 芯片是硬件的极致、操作系统是软件的极致，而对AI系统的追求则是算法的极致。 随着操作系统的亮相，华米已经打通了从芯片、算法到操作系统的全域自研。 实际上，这种从芯片、OS及算法全自研的路径，倒也并不陌生。比如苹果和华为。 苹果专为Apple Watch打造S5、S6 芯片以及Watch OS。 而华为则有麒麟A1芯片以及刚推出的鸿蒙系统。 实际上，如果回归公司目标，特别是上市公司面临的定期财报压力，全栈自研、做深做重，恐怕并不是一条简单的路。 但即便有这样的压力，华米仍然选择了自研系统和芯片，坚持难而正确的路，可见其雄心所向，也可见其追求长远的志向。 另一方面是从行业视角看，全域自研代表了华米深耕健康领域的决心。