首位獲頒圖靈獎的工程師逝世——曾為數位商業打下基礎的查爾斯·巴赫曼
首位獲頒圖靈獎的工程師逝世——曾為數位商業打下基礎的查爾斯·巴赫曼

如果你曾在網購後迫不及待地追蹤物流狀態,或是在亞馬遜上查看商品信息,那你都得感謝Charles W. Bachman,因為,多虧他在上世紀60年代創造了全球首個網狀數據庫管理系統IDS,改變了我們和數據的互動方式,並為我們今天習以為常的數位生活建立了技術基礎。

美國時間7月13日,他因帕金森氏病在麻省萊辛頓的家中逝世,享年92歲。

雖然電腦在誕生之時,為公司帶來「從會計到庫存都可以自動化管理」的希望,但現實是,當Bachman 在1960年加入通用電氣(General Electric)時,電腦還是昂貴的龐然大物,重點是,還挺難用的。

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右為Charles W. Bachman。

1950年初期,如果一個公司想調整自己的庫存程式,那就得在修改庫存程式後,另行調整針對與庫存相關的供應程式或訂單程式。雪上加霜的是,當時電腦外部數據儲容器是磁帶,就和以前看錄影帶一樣,想要獲取數值,就得順序快轉,或是倒帶獲取。

1956年,磁盤儲存的出現終結了磁帶這種線性化的數據讀取方式。 Bachman 將磁碟儲存的「隨機儲存」系統比喻為「一百萬個鴿子洞」,電腦可以在無須經過「1 號鴿子洞」、「2 號鴿子洞」的情況下提取「3 號鴿子洞」裡的信息,大大加快了電腦儲存數據的速度。

Bachman 在 1960 年加入通用電氣(GE),負責一個涉及通用電氣所有部門的綜合系統專案。他需要使用全新的 GE 225 電腦,製造一個通用的生產信息和控制系統(MIACS)。

我們那時用的那台電腦,雖然有整個房間那麼大,但電量和數據儲存能力比今天的智慧手機還要弱。

Bachman 回憶道。這個系統需要完成生產計劃,配件擴充,工廠調度,新訂單反饋、處理以及正確變更工廠狀況等許多功能,而在解決這個問題的過程中,Bachman 打造了第一個用於生產的基於磁碟數據庫管理系統,也就是IDS(Integrated Data Store)。

他所創造的系統,不僅在電腦發展有限的情況下,幫助通用電氣將「製造控制系統」化為現實,同時還為自己在 1973 年贏來一座圖靈獎。

圖靈獎有「電腦科學中的諾貝爾獎」之稱,由美國電腦協會頒發。在 Bachman 獲獎那年,圖靈獎走入了第八個年頭,卻是首次向一位工程師專業的人頒發該項榮譽,而且 Bachman 也是首位不具備博士頭銜的獲獎者。

Bachman 認為,電腦正在經歷一場革命,世界正在從「電腦為中心」逐漸轉變為「數據庫為中心」,這個改變的重要程度不亞於當初天文學從地心說轉移至日心說一樣。

在接下來的日子裡,Bachman 也繼續為他所相信的這場革命作出貢獻。通過數據庫任務組(Database Task Group),他積極推動與促成了數據庫標準的製定,並於 1971 年推出了第一個正式報告,成為數據庫歷史上具有里程碑意義的文獻。

2012 年,Bachman 獲頒美國科技界最高榮譽獎項——國家技術創新獎章。

雖然 Bachman 的整個職業生涯基本都是在業界內工作,沒有進入學術界做研究或教學,但他專注的卻不是「生意」本身,而是如何將電腦技術應用於生意中。

本質上,他一直以來都是一位工程師。對他來說,讓複雜的系統更好用,就是工作的快樂源泉。

科技歷史學家 Thomas Haigh 如此說道。但也許,對於這位喜歡解決問題的工程師來說,解決問題比經營一家公司更合適。

1983 年,Bachman 建立了自己的公司 Bachman Information Systems,開發了一些電腦輔助軟體工程產品,這些產品核心的 Bachman 數據分析,提供了創建維護巴赫曼圖(Bachman Diagrams)的圖形支援工具。

雖然該公司也獲得創業投資,並成功完成 IPO,而且在數據分析員產品,逆向工程和預研能力上也獲得一定的成功,但公司的財務和管理上卻一直掙扎不斷。在多輪收購後,最終成為了 CA 科技公司的第一部分。

他的兒子 Jonathan Bachman 曾和父親合作多年,他認為:

Charlie(Bachman)一直都是建築師,而不是 CEO,而他的設計作品還是留了下來,雖然是在一個不同的包裝下。

本文授權轉載自:愛范兒

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

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從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

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第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

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圖/ 數位時代

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總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

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