4公司声讨战狼2

新华社堪培拉7月27日电 题：东亚杯收获与不足并存 中国女足仍需提升新华社记者岳东兴三场比赛一胜两平，对阵老对手日韩女足一度被动但顶住压力收获平局，这是亚洲冠军中国女足在此次东亚杯上交出的成绩单。　　软件企业大力推广这类新型数据管理工具，背后的商业逻辑是：可以通过存储 AI 运行所必需的信息来实现盈利。今年早些时候，微软甚至给自己的客户数据设置访问壁垒，防止竞品软件公司获取这些数据。　　图数据库，也叫知识图谱，和 Databricks、Snowflake 这类数据管理平台不一样。26日晚以0:0战平日本队后，中国女足最终获得本届东亚杯亚军。后者主要是把海量数据整理成行与列的表格。对于现阶段欠缺高水平赛事锻炼的中国队来说，能够既为明年女足世界杯考察新人、磨合阵容，同时没让日韩两队赢球，从结果来说，可以接受。

B | 但比赛中暴露的问题和不足，将是下一阶段海外拉练需要解决的。

C | 回顾东亚杯三场比赛，中国队有三个收获。首先，主教练水庆霞坚持以老带新，带动了年轻球员成长。两类数据库都会对海量原始数据做清洗，供 AI 分析，例如挖掘某个季度客户消费趋势。有三名“00后”球员获得宝贵的实战机会，分别是连续三场首发的中后卫汪琳琳，前场攻击手张琳艳以及边后卫万佳瑶。

D | 但支持图数据库的厂商表示，知识图谱能够减少 AI 的计算处理量，进而降低成本。其中，汪琳琳和张琳艳各自收获一粒进球，展现出竞争主力位置的实力。

E | 其次，水庆霞尝试了不同的人员组合，让外界看到了球队板凳的深度和潜力。后防线上，汪琳琳与王晓雪搭档，逐渐找到默契。两个边路的高晨和姚伟表现稳定，小将万佳瑶展现出一定冲击力。考虑到替补席上还有前队长吴海燕和李佳悦等老将，球队至少在中后卫位置上人员充足。

F | 中前场方面，张馨与杨莉娜、张睿与姚凌薇是两套不同风格的后腰组合。

G | 　　而 Databricks 方面则认为自家的数据管理产品优于独立部署的图数据库：它具备更完整的实时数据，AI 与数据库交互也更加便捷。Databricks 与 Snowflake 近期财报业绩亮眼；相比 Atlassian、ServiceNow 这类企业应用厂商，二者存储的客户私有数据规模也要大得多。边路的吴澄舒、肖裕仪、宋端，锋线上护球和分球能力出众的队长王珊珊，以及技术突出的王霜、唐佳丽和张琳艳，都有过相互配合和换位的尝试。

H | 　　无论如何，很多企业认为多一套技术方案总是有益的。但可以看出，中前场还未找到最默契的组合，仍有较大提升空间。知识图谱由大量带标签的时点互相连接构成。

I | 举个例子，其中一个时点可以代表公司员工姓名。第三，中国女足延续着拼尽全力、凝聚力强、永不言弃的宝贵特质，以及后防、中场和锋线三条线紧凑的战术素养。

J | 即便在自己踢得不理想、对手更出色时，全队依然能顶住压力，对阵韩国扳平比分，面对日本没有丢球。对比今年二月份亚洲杯上大逆转夺冠时的表现，可以发现中国队此次东亚杯上的配合默契度不够，传接球失误较多，这导致球队在由守转攻时，难以打出高效流畅的配合，创造有实质威胁的机会不多。在 The Information 的知识图谱中，我的名字劳拉・布拉顿就是一个打上 “人物”、“雇员” 标签的时点；另一个时点代表我供职的媒体 The Information，打上 “企业” 标签；两点之间建立一条连线，就代表 “我受雇于 The Information”。　　过去，需要开发者手动在各个数据点之间建立关联。如今，只要对接企业业务系统，AI 就可以自动完成图谱构建。而且，与对手相比，中国队表现出的一个明显短板是对比赛的掌控力不足，失误丢球、反抢得球、再丢球的频率较高，球员体能消耗大。　　Atlassian 在今年 5 月披露，如果客户搭配自家图数据库，使用 Codex、Claude Code 开发新应用，Token 消耗量可以降低近 50%。这都是接下来需要提高的方面。东亚杯落幕的同时，欧洲女足锦标赛也进入到半决赛阶段。水庆霞表示，她每天都会看比赛，关注明年世界杯上可能遇到的对手。

K | Atlassian 早在 2023 年就推出图数据库产品Teamwork Graph（团队协作图谱），现在开始向客户大力推广该产品。　　在本月发布的 2026 财年第四季度致股东信当中，CEO 迈克・坎农‑布鲁克斯称 Teamwork Graph 是 “Atlassian 最被低估的资产”，它可以帮助客户更高效地使用 AI。

L | “现在欧洲女足整体水平都很高，尤其在身体冲撞、攻防转换速度方面，越来越有男子化趋势。

M | ”中国队教练组关注着进步飞速的欧洲球队，会在接下来的海外拉练带给全队针对性的指导和提升。当然，这也预示着中国女足将在世界杯上接受更大的考验。　　目前 Atlassian 向客户免费提供 Teamwork Graph，但公司发言人表示未来收费模式可能调整：未来会按照 AI 调用数据库的频次向客户收取部分费用。　　ServiceNow 在 4 月推出自研知识图谱，可以从 IT 管理等各类应用中实时抽取客户数据。如果客户调用 Claude Code 这类外部 AI 工具访问这套图谱，ServiceNow 会向客户收费。　　亚马逊、Salesforce 存储的客户数据体量普遍高于 ServiceNow 与 Atlassian，它们同样推出了图数据库或同类数据管理产品。　　图数据库先驱企业 Neo4j 创立于 2007 年，2021 年私募估值 24 亿美元，如今业务高速增长。CEO 埃米尔・艾夫雷姆透露，公司二季度营收已经超过 2025 全年总营收。　　“过去 20 年，我一直在四处宣讲图技术的价值，仿佛对着虚空呐喊，” 艾夫雷姆对我说，“而现在，所有人都在谈论它。

N | ”　　微软修复 Copilot 安全漏洞　　微软发言人证实，已经修复 Copilot AI 软件一处安全漏洞。该漏洞可被黑客利用，诱骗 AI 泄露企业内部数据。

o | 漏洞由初创安全厂商 PromptArmor 发现，这家机构专门监测 AI 领域各类安全缺陷。（去年，Anthropic 也曾针对 Claude for Excel 产品做出调整，防范 AI 智能体潜在安全缺陷。）　　PromptArmor 的研究人员在 6 月发现，黑客可以构造恶意技能（Skill）—— 也就是企业可配置的一套 Copilot 指令集，欺骗 Copilot 向外吐出微软账号下的各类企业数据，包括 Outlook 邮件、SharePoint 文档、Teams 聊天记录。　　PromptArmor 联合创始人尚卡尔・克里希南表示，和此前曝出的同类漏洞原理相似：漏洞的核心是诱导 Copilot，把本应只留在 Copilot 内部的数据发送到黑客可远程操控的代理服务器。　　聊天机器人的技能插件如今越来越普及，机制类似 Chrome 浏览器插件，任何人都可以编写并发布给他人使用。

p | Claude、ChatGPT、Perplexity 都支持技能功能。克里希南称，微软为 Copilot 内置了恶意技能扫描器，但未能捕获 PromptArmor 构造的恶意样本。　　微软官方声明：“感谢 PromptArmor 按照协同漏洞披露流程上报问题。

q | 我们已经完成漏洞修复，客户无需执行任何操作，现已受到保护。目前没有证据显示该漏洞已被实际利用。我们会持续强化安全防护能力。”责任编辑：郭明煜。

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Published on:21:07:06