他们是机器人的芯片是他们先要学习，这个学习的工作是在我们的云平台上去构建的，我们当时有三台，每台里面有三块特斯拉CE2050的一个显卡，当时承载的（英韦达）公司的（Kuda）平台。中山那边的科研团队，基于这个平台上面运行（Kifei），做深度学习，学习完之后，机器人出去比赛的时候，那种反映就很快。那这个是我们实际，做完这些工作。在一些客户的一些实践情况，一些落地的情况，这个借用，大家今天用的比较多的，我们其实是Gartner2015年的一个技术成熟的路线，这里头有云计算，只是云计算的位置，可以看到在这里，在2014年的云计算位置，大概跟今年的2015年的VR在同一个地方，其实如果按照这样看，VR明年会到云计算这个位置。
然后在大数据，其实他个里面，包括他提到了大数据，包括他一些机器学习，物联网这些技术。其实说白了这里核心我想传递的点，虚拟化的技术，他其实不一定完全适用，因为他对于技术的要求一定是越来越多的轻重情况下云平台是什么呢，一定是要通过一个软件定义的云平台架构，这样强化数据中心对于数据化业务的一个支撑，这个是Gartner趋势上面已经很好的定义了这一点，我们（品高云），是一个什么是做到在整个云操作系统里面，是一个完整架构的。软件定义的平台，这里面有，提到大数据，提到前面的深度学习这些工作，那品高云究竟如何能把这些软件定义完之后，如何交付到用户手里面，这个是很关键的，其实我们是通过一种服务化的方式，彻底改变了我们以前，资源业务获取方式。
最典型的一种方式，以前大数据的环境，我们很多是构建在物理机上面，来一批物理机，去构建一个大数据，hadoop或者Spark的环境，构建完之后，这批环境就基本上用完这个项目之后，也不会拆掉，因为数据在里面，平台还在上面。我不会撤掉的，但是其他人想用的时候，这个时候又很难，包括里面的数据，你想分享出去的时候，也很困难。
这种情况下。我们云解决一个什么问题，我以一种服务化的方式，可以帮助你快速的去申请。去构建你想到的一个大数据的一个运行环境，这个是云平台帮你解决的事情，这个里面，包括你运行完之后的数据，我可以存放在你自己的S3的8K里面，这样的话对外分享，你可能一台连接，那这样其实可以通过S3里面的权限，因为当你把整个云平台，比如说Spark里面，他其实是做hadoop，这些其实是为了做运算，他提升系统权限的控制，所以你要分享的时候，你会把系统权限给别人。这个是我们不想，但是S3，云平台，云计算的技术，带来就解决这些问题。
这里面其实我也准备了一个的Demo视频，实际的去体验一下，用户在我们的云平台中，他是怎么去，比如说他需要一个Spark的服务，这个是怎么构建的的。
（播放视频）
这个里面，大家可以看到，用户在我们的云平台里面，想要一个Spark的运行环境，他其实只需要在服务里面去申请，他想要的一个Spark服务。那他想申请的时候，如果要追求性能，他其实可以申请一个容器的环境，如果追求能够快速构建，可以申请一个虚机的环境。以及他可以需要，可以自定义的去选择说，他需要的规模，需要的版本，这个是云平台，真正是以服务化的方式去帮他去构建的，这个是广东省公安规划的一个警务云平台，这里面是规划的一个云平台一个架构里面，很有特点的一点，他其实明确的要求了说，云平台一定支持构建，大数据的一个应用环境的一个能力，这个里面有一个很好的验证，他在做这个事情的时候，他是希望能够将大数据的资源和传统的资源，这种大规模的资源，两者不同类型的资源，能够统一的灵活的管理，同时呢，又利用云平台这种，技术，能够将资源的能力，可以快速的交付到用户的手里边去的同时还能够需保证我大数据运行的一个应用性能。这个是品高，包括也是我今天想给大家分享的，主要在自主可控，以及在大数据支撑上面的我们的一些落地的情况，以及我们的一些思考，谢谢大家。