端侧AI别急着选芯片
不少 AI 硬件项目，一开始就把问题问偏了。到底该选哪颗芯片？要不要上高通？TOPS 需要多少才够？能不能把大模型放在本地跑？这些问题都很关键。但它们并不是起点。如果一个 AI 硬件品牌商，连场景、交互频率、隐私边界、成本结构和端云分工都还没理顺，就直接进入芯片选择，后面大概率会走不少弯路。因为芯片并不是产品的起点。场景才是。端侧 AI 也不只是一句本地运行模型的口号。它真正要解决的，是一款 AI 硬件在真实用户、真实环境、真实成本和真实交付周期里，能不能长期稳定地跑起来。我最近和不少 AI 硬件品牌商交
银河通用豪掷1500万采购同行机器人，背后战略意图何在？
文|新浪财经上海站 十里 一家专注于具身智能领域的明星企业，为何要向机器人厂商宇树科技(15.030, 0.02, 0.13%)斥资超千万采购设备？这笔交易成为宇树科技问询函回复中最引人注目的焦点。 根据宇树科技最新披露的问询回复，2025年上半年，北京银河通用机器人股份有限公司位列其直销客户榜首，采购金额达1514.21万元，占直销总收入的2.61%。具体来看，四足机器人销售额为614.92万元，用途标注为"科学研究与应用开发"。宇树方面补充说明，银河通用此次采购旨在开展技术攻关、算法模型训练，并计划对
AI产业规模化发展与场景落地路径解析
3.1.1由"试验性探索"迈向"常态化、产业化"新阶段（1）整体体量：增长势头不减，但结构性差异日益凸显综合中国信通院、工信部及多家权威机构的研判，2024年前后我国人工智能产业整体规模已逼近或跨越万亿元大关，其中"生成式AI/大模型相关业务"贡献占比约20%-30%，其扩张速度远超传统算法和应用服务领域[1][2]。尽管各机构对2025-2030年的具体数值预测略有出入，但"高增长+结构分化"的趋势判断高度一致：生成式AI与通用智能领域的投入将维持20%-30%的年均复合增速，而各细分领域的发展步调差距
人工智能发展观察：大众视角（下篇）
人工智能观察报告：一份大众视角的解读（下篇）“悲观者常能言中事实乐观者却总在持续前进悲观与乐观的差异，往往源于对未来的预判身处当前的科技浪潮中，不如成为一个务实行动者”（四）接下来，让我们花些时间回顾一下AI自2022年崭露头角后，是如何逐步（或者说快速？）发展壮大的。大多数人可能已经淡忘了自己大部分的成长历程，在为人父母重温旧日记忆之前，不妨将此视为一次对AI成长轨迹的回顾。-1- AI的自我学习进程当ChatGPT问世时，它已然是一位博古通今的“智者”。这是因为在学习“语言”的过程中，它本就利用了各类
AI冲击+高校洗牌：2026年专业选择新指南
2025年4月，教育部揭晓2024年度普通高校本科专业调整结果，数字触目惊心：全国高校新增专业点1839个，停招专业点2220个，撤销专业点1428个。撤销与停招规模显著超越新增数量。这并非个别院校的零星动作，而是教育部统筹、全国高校参与的系统性学科布局大重构。一、名校率先"动刀"：从川大到中传，谁在精简专业？此次"学科结构性退场潮"的显著特征是，领衔裁撤的并非普通院校，而是国内顶尖双一流高校。名校出手，力度更甚。四川大学堪称精简标杆。2019年至今，本科专业总数由144个精简至105个，累计裁撤39个，
AI重塑分工：谁将失业，谁将崛起？
AI究竟将如何重塑社会分工？2025年的某一天，北京中关村的律所里，资深律师李薇正在检查一份由AI生成的合同分析报告。准确率高达99%，仅需3分钟。她感慨道：“我花费二十年积累的阅历，AI仅用两周便学完了。”这并非危言耸听，而是正在发生的现实。▶ 正在发生的分工重塑 过去一年多，我访谈了50多位职场人士——包括律所合伙人、互联网产品经理、工厂主和外卖骑手。他们都在问同一个问题：AI将如何改变我的工作？在回答之前，我们需要明白：AI不是在“取代”某个职位，而是在“重构”整个分工逻辑。这是什么意思？▶ 三次技
智能学院召开合格评估二次常规检查专项部署会
智能学院组织召开合格评估第二次常规检查工作专项部署会为落实广州理工质评函[2025]17号文件精神，确保本科教学合格评估第二次常规检查顺利推进，智能学院于4月9日16:00在4栋303会议室召开专项部署会。会议由院长王煜林主持，评建小组全体成员出席。此次会议的召开标志着学院迎评工作进入新阶段，为各项任务有序推进打下良好基础，全院上下齐心协力，力争在评估中斩获佳绩。会上，对照学校《2025年第二次常规检查考核内容与评分细则》，对五大类一级指标进行细化分解。内容涵盖首轮检查问题整改、访谈演练组织、实训基地打造
人机分野：AI精研已知，人类开拓未知
人工智能负责我们已掌握的知识...人类开拓我们尚未认知的疆域。—Alper Kucukural，PhD，LinkedIn我们并非需要更少的科研工作者——而是需要更多'全才型'人物：具备跨领域能力、能在不确定性中运作、识别尚未显现规律的人才。—LinkedIn AI科学讨论Andrew Mayne的类比：机器应对已知领域；人类探寻未知世界。具体职能：核心特征：人工智能在'存在标准答案'的领域表现出色——源于其训练数据包含了这些解答。具体职能：核心特征：智能系统可完成所有'具备清晰流程、规范输出'的任务——因
车企是否应自研芯片？仇肖莘：苹果路径坎坷，多数厂商仍依赖产业分工
专题：智能电动汽车发展高层论坛（2026） 新浪科技讯 4月11日下午消息，在2026智能电动汽车发展高层论坛举行期间，爱芯元智创始人、董事长仇肖莘接受了媒体采访。 谈及如何看待车企自研芯片这一话题时，她指出，爱芯元智从未将自己定义为一家纯粹的车载芯片企业。尽管汽车是一个价值很高的细分领域，但如果一家芯片公司只聚焦汽车芯片，其发展上限其实相对明确。全球每年汽车销量大约在9000多万辆，即便全部采用我们的芯片，也不过是9000多万颗，这样的体量显然不足以支撑一家芯片公司的长期成长。因此，爱芯元智的定位是平台
AI驱动AI，简化操作流程
昨天我打算在服务器上安装OpenClaw。常规步骤是：查阅文档 → 记录指令 → 输入参数 → 碰到错误 → 重新查阅 → 再次尝试。但我没有这样做。我对Claude Code说：“帮我安装OpenClaw。”它自行阅读文档、自主执行指令、遇到问题自行排查。五分钟后，安装完成。这不仅仅是“让AI回答问题”。这是让AI代替你执行任务。多数人的使用方式：打开ChatGPT，提出一个问题，获得一段文本回复。这种模式没有错，但它仅仅是把AI当作了一个更快速的搜索引擎。你仍然在完成所有工作——理解问题、评估答案、操
AI时代企业实践：困境突破与个人发展新模式
：理性选择高价值技能（如优先测试飞书Cloud而非盲目追逐新工具），避免无限制探索消耗精力；身体（运动+营养补充防大脑疲劳）、心理（冥想缓解情绪枯竭）、精神（明确"做与不做"界限，拒绝无效AI探索）。需求理解与小模块设计（如从"大而全"愿景转向"最小可行动作"）；自然语言精确表达（类比"让员工一次说清任务"），核心是"用最少token做最大事"（如限制AI输出冗长内容）；路径分解与最佳方案设计（如项目管理迁移到AI智能体架构），实质是"架构思维+AI迁移"（跨越台阶需经历"黎明前的黑暗"，但跨阶后得心应手
AI新媒体圈怪象：为何赚大钱比赚小钱更容易？
1859年，狄更斯在《双城记》中写道：“这是最好的时代，也是最坏的时代。”这句话放在今天的AI时代，依然振聋发聩。AI来了，有人靠它月入过万，有人靠它年入百万，还有人用它撬动了千万级生意。同样面对AI，为什么差距如此之大？关键在于——你是用AI“赚小钱”，还是“赚大钱”？很多人接触AI后，第一反应是：它能帮我省时间。写周报，让AI代劳；做PPT，让AI生成；回复邮件，让AI起草。一个月下来，省了十几个小时，感觉效率飞升。但省下来的时间，又被拿去做什么了？刷短视频、打游戏、发呆。这就是“赚小钱”的思维——用
AI幕后匠人：数据标注产业全面解读
🎨 人工智能耀眼外表之下，一批默默奉献的“数据匠人”正以双手勾勒AI世界的轮廓。2012年，AlexNet在ImageNet竞赛中崭露头角，深度学习正式步入历史舞台。但鲜有人知，这场变革的核心动力并非算法，而是数据。人工智能，尤其是机器学习模型，本质上是“喂什么学什么”的学习者。要让AI区分猫与狗？需提供成千上万张标注“这是猫”“那是狗”的图片。要使自动驾驶理解路况？需人工逐帧标注道路、车辆、行人及交通标志...数据标注，伴随AI爆发式增长应运而生。它非天才灵光乍现，而是技术发展的必然结果——如同工业革命
博鳌亚洲论坛丨江小涓：中外产业关系将进入并行竞合新时期
在博鳌亚洲论坛2026年年会上，国家数据专家咨询委员会主任江小涓表示，在“十五五”期间，中国和发达国家的产业将由原来的互补型分工全面转向水平型分工，来看她的观点。 记者：许杨 阮帅 张楠 赵玉和 郭良川