工信部在十省市推行AI伦理治理先导计划
近日，工业和信息化部正式发布通知，决定在北京、上海、广东、山东、天津、四川、江苏、湖北、湖南、浙江等10个省市启动人工智能科技伦理审查与服务先导计划（以下简称“先导计划”）。该计划旨在落实《人工智能科技伦理审查与服务办法（试行）》，通过实践探索完善制度框架，构建更加科学高效的AI伦理审查与服务体系。核心目标是推动AI伦理审查与服务在重点城市先行先试，建立专业化机构与人才队伍，验证并出台5项以上相关标准，基本建成AI伦理风险案例库，同时树立一批负责任创新的标杆应用。工业和信息化部办公厅关于实施人工智能科技伦
《行动方案》深度解析：AI与能源如何实现双向驱动
通信世界网消息（CWW）随着全球人工智能竞争进入算力需求爆发式增长阶段，一个现实问题日益凸显：算力的背后是电力，智能的根基是能源。近日，国家能源局联合国家发展改革委、工信部、国家数据局共同发布的《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》，正是在这一背景下推出的一份系统性蓝图。该文件并未停留在“能源供能、AI提效”的简单表述上，而是从要素协同的高度，构建了“能源、算力、场景、数据、模型”五位一体，双向融合的发展框架。这份《行动方案》可被视为人工智能与能源行业协同发展的一份重要指导文件，其战略价值不仅在于回
宁波“天工AI”住宅项目：AI如何重塑工程行业生态
宁波“天工AI”住宅项目：AI如何重塑工程行业生态案例分析宁波“天工AI”住宅项目（2025-2026）作为国内首个国有投资住宅类AI造价优化标杆，成绩斐然：节省工程开支5593万元，降幅达14.85%，审计效率增长36倍，人工失误降低5%。它不仅揭示了工程行业“成本泡沫、设计过度、效能受限、廉洁风险”等痛点，更是AI重塑工程全链条的关键范例。接下来从项目价值、行业现状、AI趋势及学习方向为您深度解析。项目详情该项目为宁波江北区大型国有投资住宅项目，预算6.2亿元。依托宁波城投联合5家企业研发的天工AI工
AI战略驱动变革：中国太保重构保险新范式
随着大模型解题能力的飞跃，AI已不再仅仅是提效工具，而是演变为重塑商业模式、构筑未来核心竞争力的战略引擎。自去年起，头部险企的AI布局已从技术验证迈入深度融合阶段，中国太保更正式将“人工智能+”提升至战略高度，视其为重构保险价值链的关键力量，与“大康养”“国际化”并列为新三大战略。2025年，中国太保已初步搭建起企业级AI基础设施，接入DeepSeek、通义千问等50款基础大模型，模型调用频次超2.7亿次，算力利用效率领跑行业；上线129个场景应用，基本覆盖13个核心保险业务环节，惠及1.8万名内勤人员及
深度解读：人工智能与能源双向赋能行动方案
本报告依据公开政策文件、权威数据及全球宏观智库模型编制，致力于提供宏观趋势研判与战略管理洞察。报告内容不构成针对特定项目的直接投资指引，企业在进行重大资本决策时应咨询相关领域专业人士。本文解读的政策依据为国家能源局、国家发展改革委、工业和信息化部、国家数据局四部门于2026年5月8日联合发布的《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》（国能发科技〔2026〕34号）。核心观点：该政策标志着中国底层基础设施建设逻辑的根本性变革，即从“单纯依赖能源保供”转向“算力网络与电力网络深度物理耦合”，是应对全球新一
AI能源融合新机遇！多部门联合推动算力与清洁能源协同发展
编者按丨能源观察2027年前，面向AI创新需求的安全、环保、经济型能源支撑体系将基本成型，清洁能源与数据中心协同效能大幅增强。5月8日，国家发改委、国家能源局、工信部、国家数据局联合发布《推动人工智能与能源双向赋能行动方案》（简称《方案》）。《方案》聚焦AI与能源的相互促进关系，系统规划了算力设施能源保障、绿色转型、算电协同等十大方向，并细化为二十九项具体任务。《方案》明确，到2027年，支撑AI创新的安全、低碳、经济能源保障体系初步建立，绿电与算力基础设施互动水平显著提高。能源行业高价值应用场景逐步开放
AI与能源：从单向供给到双向共生的新纪元
《行动方案》确立了以能源夯实人工智能基础、以AI驱动能源转型的双核路线，重点围绕确保算力设施能源供应的安全可靠、加速算力设施的绿色低碳升级、实现算力与电力的高效经济联动等维度，规划了29项关键任务，旨在推动能源、算力、场景、数据及模型等AI发展核心要素的深度融合与高效协作。行业专家分析指出，《行动方案》的发布意味着能源角色已从AI发展的“被动供应方”转变为“主动支撑者”，而AI也不再仅是能源转型的“辅助工具”，两者的深度交融将为我国数字经济的高质量腾飞及新型能源体系的构建注入强大动能。近年来，河北雄安新区
2026年 人工智能的正确打开方式
2026年已经悄然而至，无论你是否做好准备，也无论你持何种态度，有一股力量在新的一年必将以更加强劲的态势深刻影响我们，这就是人工智能技术。AI早已超越了概念和想象阶段，开始真实地融入企业和家庭的日常，重新塑造人类的工作与生活方式。当你向AI提出一个复杂问题时，它能立刻给出清晰的解答；当你需要撰写文案或制作设计时，它能在短时间内提供多个方案。更令人惊叹的是，人形机器人不仅进入了工厂的智能化车间，还以相对实惠的价格走家电零售渠道，成为普通家庭可以选购的商品。告别2025年，迎来2026年，面对新一轮科技革命的
AI终端迎来新标准，迈向规范化新纪元
AI终端步入“有标可依”新纪元5月8日，《人工智能终端智能化分级》（GB/Z177—2026）系列国家标准正式发布，意味着我国人工智能终端发展进入了规范化与标准化的新篇章。人工智能终端是推动人工智能技术大规模落地和体系化发展的核心载体。近年来我国AI产业飞速发展，各类终端依托丰富的智能场景，不断催生新产品、新业态及新体验，有效激发了大众消费热情，成为挖掘内需潜力、优化消费结构的重要引擎。从被动工具跃升为智能助手AI终端是以大模型为驱动的新一代智能设备。相较于传统终端，AI终端能主动感知场景、精准把握用户意
国家四部门联合发布AI与能源双向赋能行动方案
一、核心要点速览目标清晰2027 年：初步构建安全、绿色、经济的算力能源保障体系，清洁能源与算力互动显著提升。2030 年：算力设施清洁能源供给、能源 AI 专用技术达世界领先，双向赋能成效显著。四大核心方向算力供能更稳更绿：算电协同布局、多元供能、绿电直连、节能降碳。算电高效协同：算力参与电网调节、绿色算力交易、绿电长协落地。能源 AI 场景开放：全链条高价值场景、数据集建设、数据安全流通。能源大模型攻坚：5 + 行业专业大模型、自主可控软硬件深度应用。产业关键利好算力设施绿电消费、余热利用、储能配置全
AI Co-Mathematician：AI 化身数学家科研搭档
论文概况数学探索向来非直线进行——其间交织着试错、回退、灵感闪现与文献梳理。传统 AI 定理证明工具（例如 AlphaProof）虽善于在既定框架内探寻证法，但真实的数学研究绝非仅此而已。学者们面临的关键难题在于：如何让 AI 超越单纯的「解题机器」角色，蜕变为真正的科研伙伴——协助构思新路径、检索文献、开展计算探索，乃至挖掘被忽视的关联？Google DeepMind 的最新论文提供了一个系统层面的解答：AI Co-Mathematician，这是一款专为数学家打造的交互式 AI 工作站。AI Co-M
华为AI终端白皮书解读：人机协同新范式
华为AI终端白皮书解读：人机协同新范式本白皮书由华为终端与清华大学智能产业研究院（AIR）联合发布，系统阐述了华为在AI终端时代的核心理念、战略框架与产业展望。其核心论点为“AI与人协作、服务于人”，标志着人工智能的角色正从被动工具向主动协同伙伴演进。报告前瞻性地描绘了AI终端在智慧办公、个人健康、智能出行、家庭生活等核心场景的深度融合与创新应用。为实现这一愿景，白皮书提出了关键的智能体分级标准，并构建了“云管端芯”协同的一体化技术架构，强调通过云端大模型的强大能力与终端侧硬件的高效算力、实时感知相结合，
算电协同：中国AI竞赛的能源新底牌
随着全球人工智能竞争的焦点从算法创新转向计算能力规模，一个更为深层的制约因素开始显现——电力。无论是训练千亿参数的大模型，还是支撑海量用户的实时推理，算力基础设施的运行都离不开稳定、廉价且清洁的能源供应。5月8日，国家发展改革委、国家能源局、工业和信息化部、国家数据局四部门联合发布《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》。这不仅仅是一份产业协同文件，更标志着中国将电力系统的产业优势系统性转化为数字经济的竞争优势，在顶层设计上锁定了“算电协同”这一国家战略方向。该文件的核心逻辑，不再局限于讨论如何为数据
邹宝玲 罗必良丨AI驱动农业风险治理：逻辑、困境与路径
AI驱动农业风险治理：内在逻辑、现实困境与实施路径邹宝玲 罗必良引用格式：邹宝玲,罗必良.AI驱动农业风险治理：内在逻辑、现实困境与实施路径[J].农村金融研究,2026,(4):42-54.作者简介邹宝玲，西南大学经济管理学院教授。罗必良（通讯作者），华南农业大学国家农业制度与发展研究院教授，广东省哲学社会科学——农业农村改革与制度创新重点实验室首席科学家。论文摘要「摘要」面对农业风险升级与数字技术迅猛发展的双重背景，将人工智能引入农业风险管理体系，对增强农业风险治理能力、加速农业现代化进程具有关键意义
2026中国AI具身智能技术路线图
多模态感知：整合视觉、触觉等多元信息，达成自主且高效的环境认知。智能决策：依托大模型将复杂任务分解为可执行的单元动作，并拥有自我审视与修正功能。行动控制：关键技术由VLA（视觉-语言-动作）迈向WAM（世界-动作模型），构成具身智能的核心。语义导航：从传统几何路径规划进化为语义导航，不仅到达目标点，更为后续作业奠定基础。策略优化：作为实现具身智能的核心技术，经由试错与奖惩机制完善行动策略。人机协作：涵盖语音对话与人机协同作业，是医疗、家居等领域的重点。集群协同：使多机器人如同蜂群般分工合作，执行复杂任务。