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。

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”。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

峰会回顾 | 光模块：从自采到自研

下面让我们共同回顾本次峰会中由硬件研发专家——孙敏博士呈现的《光模块：从自采到自研》的精彩内容。 光模块及应用 光模块首次站在技术大会的舞台，回顾了光模块产品从商用到自采，再到自研的发展历程。 从定制到自研 随着100G服务器的批量上线，200G网络进入量产应用，自研光模块产品的诞生也契合了整个网络从100G升级迭代到200G。 自研光模块的第一个目标就是要打破这个生态，即我们与芯片厂商直接讨论规格需求和成本（用量）需求，从而去实现真正的端到端的成本的竞争力。 进入自研阶段，我们要考虑的最重要的问题就是方案的设计和选择如何实现最大价值。 自研光模块模式下，充分利用已经成熟的100G模块的封装平台，同时针对性的做一些升级改造，是满足质量稳定性，开发效率以及低成本等诉求的最好解决方案。

苹果自研芯片：步步惊心

这早已不是苹果首次在自己的产品中采用自研的芯片。实际上从手机处理器，到电源管理芯片、调制解调器芯片，苹果均有涉及。在芯片自研这条路上，苹果有着非比寻常的执念。 从苹果自研芯片的本意来看，苹果只是迫切希望借此加固自家护城河，同时摆脱来自高通、英特尔的影响，做到独立自主的掌控自己发展节奏的目的。但从苹果的自研历史来看，苹果自研芯片仍是不可逆转的趋势。 苹果自研芯片史 苹果作为移动终端提供商，一直以来坚持的都是其“软硬一体化”的战略，因而对自家产品供应链有着严苛的控制要求，在核心要件（比如芯片）上苹果始终坚持自研。 那么，苹果为什么还要搞自研芯片，尤其是现在自研基带芯片这种高难度的芯片呢? 其实，一言以蔽之，苹果的芯片供应商不是很给力，而苹果对保持领先有着异乎寻常的执念，这正是其下定决心做自研的关键。 总之，苹果自研之后，环境适配仍然需要较长的时间，也存在一些不确定因素在里面。 自研之路不会终止 苹果自研芯片困难不少，但可以明确的是，苹果的自研之路不会就此停止。

Elasticsearch 自研权限系统介绍

     ELKB（Elasticsearch、Logstash、Kibana、Beat的组合）是一套开源的分布式日志管理方案。凭借其检索性能高效、集群线性扩展、处理方式灵活、配置简单易上手等特点，ELKB在最近几年迅速崛起，成为实时日志处理领域的首要选择。Elasticsearch作为其中重要的一环， 主要提供分布式、可扩展且实时的数据储存分析与搜索功能。随着Elasticsearch的广泛使用，为了做好数据共享、访问隔离，防止用户误操作、数据泄露等，权限控制方面的需求愈来愈多。

springcloud trace SDK 自研方案

SDK 形式，利用 threadlocal 实现 trace。http, grpc, rabbitMQ, springcloud-gateway, 异步线程池这类常见场景。

项目管理系统自研之路

项目管理系统主要目的最开始是为了解决提高PMO手动出人效的效率，核心是计算产研人员效能。 2、自研项目管理系统，通过同步teambition把数据存储到研项目管理系统，把计算人效逻辑封装到后端服务中。 自研系统好处: 1)、锻炼后端开发技术 2)、PMO、产品、研发共建系统,拉起目标 3)、向上管理工具 自研系统缺点: 1)、产品缺乏架构设计 2)、项目质量一般 3)、服务架构单一 业务架构 如下图是当时 PMO计得产品原型图，包含从项目管理角度出发覆盖研发效能到质量分报告，涉及功能模块比较全。 全量同步 这种用法比较少，暴力做法就是删库重新同步。 webhook方式同步 当"teambition"的数据发生变化，主动给我们服务发送请求告知数据变化。

腾讯全自研200G400G网络的创新与实践

如今，腾讯网络平台部通过对自研交换机平台（TONS）以及开放光平台（TOOP）的产品升级，构建了全面自研的100G服务器接入、200G汇聚、400G数据中心互联的网络体系。 在软件上通过基于开源SONiC深度自研的TCSOS，不光提供了自动化、智能化的可运营能力，更结合可编程芯片在高性能的基础上，实现高灵活性。 腾讯自研交换机采用了乐高式的部件化设计，将整机电路解耦成不同的模块与部件。其中CPU扣/底板、BMC扣板、MAC主板等模块来自于腾讯自研硬件通用平台，通过继承这些成熟应用，降低了设计、生产难度及风险。 2.智能化&高性能的软件设计 腾讯交换机硬件平台搭载了基于开源SONiC深度自研的操作系统。与腾讯网络建模系统相辅相成，构建了智能化的运维体系。 相对于OS版本，应用的更新显得更为频繁，为了便于对线上设备的应用进行管理和升级，腾讯自研交换机引入了"网络应用商店"，提升运营部署效率。