深圳基础软件实现原创突破 崖山数据库获权威认证
近期，由深圳计算科学研究院独立开发的崖山数据库系统分布式版本顺利通过中国信息安全测评中心"安全可靠测评"认证。 在本次获得最高等级认证的产品中，该系统作为新型研发机构的重要转化成果，是唯一完成"从原创理论到核心系统全栈自主研发"完整链条的国产数据库。 数据库作为数字基础设施的关键支撑，其安全可靠性直接关系到国计民生各领域核心数据的安全运行。据悉，此次通过认证的崖山数据库系统，依托自主研发内核率先打造融合集群技术架构，打破了行业长期依赖不同技术栈拼接的传统模式，为重点行业的信息基础设施提供了可长期迭代升级的
AI赋能组织变革直播首播 | 破局与共生：开启企业AI原生转型全新时代
目前，企业对 AI 的理解普遍处于一种微妙的"模糊期"——高层在推，中层在观望，基层在抵制。每个人都在谈 AI，却很少有人说得清：AI 究竟在哪里改变了组织，又如何落地？市面上不缺 AI 工具教程，不缺提示词技巧，也不缺"智能体搭建手把手"。🔥 但真正稀缺的，是一个能回答“技术如何驱动组织变革”的实践现场。「AI原生组织场景落地直播」是拓扑部落联合关键对话发起的年度系列直播项目。每周一场，聚焦一个真实落地场景，不做纯技术教学，不做工具操作演示。每期邀请有实操经验的人——他们
AI重塑地产价值：深度智联发布行业大模型与无佣交易新范式
核心逻辑：聚焦AI时代的“品牌认知”，解决“AI投毒”和“信息失真”问题，强调如何利用AI优化品牌。5月27日，在“走进那扇门：不动产的模数共振”为主题的深度智联AI+不动产生态大会暨2026新品发布会上，深度智联推出了泛地产认知优化解决方案“极客问道”。针对通用大模型在房产领域存在的“认知偏差”，地产问道通过专业内容生成与权威信源发布的正向循环，针对房地产行业的产品非标复杂性，应对消费者决策链慎重漫长等特质，构建专业结构化知识图谱，以及“知识-内容-传播-评估”的四步闭环，系统性地优化了AI对产品和品牌
AI原生研发：超越Token消耗的迷思
许多企业发现，推动工程团队拥抱 AI 的首要举措，是将使用量转化为考核指标——设立内部排名、设定 Token 预算、将 AI 使用纳入绩效评估。Meta、Amazon、Microsoft、OpenAI 均被曝出类似的内部追踪手段。这种策略有了新称呼：Tokenmaxxing，即将 Token 消耗量本身视作生产力的代理指标。2026 年，Amazon、Microsoft、Google、Meta 这四家公司的 Capex 总额预计在 6500 亿至 7000 亿美元之间，签署这笔巨额预算的高管必须向投资者展
启境汽车：科技赋能品质护航 构建AI时代出行智能体
4月24日至5月3日，2026北京国际车展于中国国际展览中心顺义馆及首都国际会展中心双馆同开。本届展会总面积达38万平方米，规模领跑全球。展车总数1451台，其中首发车181台，概念车71台。在此期间，启境汽车首席营销官董威娜就品牌AI出行智能体的定位方向、以及与华为乾崑的深度合作模式等议题，接受了新华网汽车产业中心总经理梁懿的独家专访。 左图为启境汽车首席营销官董威娜，右图为新华网汽车产业中心总经理梁懿 董威娜指出，顺应AI时代智能汽车的发展潮流，启境GT7自立项起便聚焦“可进化能力”这一核心卖点。通过
Signet收购The Clear Cut，加码Blue Nile婚戒与高端珠宝市场
Signet珠宝公司近日宣布收购纽约数字原生天然钻石珠宝品牌The Clear Cut，并将其纳入旗下Blue Nile业务体系。该交易预计将在数日内完成，具体财务细节尚未公开。 The Clear Cut是一家专注于定制订婚戒指和高端珠宝的小型品牌，凭借高度个性化的服务模式在社交媒体上积累了众多年轻客户。数据显示，该品牌平均客单价接近30000美元，2025年Blue Nile已有39%的婚嫁交易金额超过10000美元，此次收购旨在进一步推动这一比例上升。 Signet首席运营兼财务官Joan Hils
猫鼬AI雏鹰计划二期启动：消费品行业AI人才孵化基地
猫鼬AI专注于消费品领域的AI型产品战略指导专业的产品战略运营机构猫鼬AI作为消费品赛道的AI产品战略专家，其爆款AGENT平台专为该行业定制，覆盖从产品策划、定义、研发到上市的全生命周期。凭借17年的产品创新咨询积淀及前沿多Agent技术，平台融合了超10万条消费创新洞察与真实案例，服务了包括OPPO、SONY、飞鹤、蒙牛、苏泊尔、公牛、吉利汽车、蔚来汽车等在内的千余家知名企业。猫鼬AI致力于让人工智能深刻理解市场、产品与用户。通过深度学习行业规律与标杆案例，它能迅速提炼出精准、高价值且具感知力的产品概
AI领域三大演进方向
人工智能技术概念早已有之，在近七十年的曲折进程中，已历经逻辑推理、专家系统、深度学习等关键阶段。基于算法、数据、算力的全面突破，近年来人工智能各项能力迅猛增强，在部分领域已接近或超越人类水平。可以说，此轮人工智能发展在速度、社会渗透力与跨界驱动效应上均展现出史无前例的特征，具体体现在三个方面。一是从“被动训练”向“自主进化”的技术革新方向加速演进，更新频率急剧提高。发展初期，人工智能模型参数量小、算力更新慢，升级周期以年计算，经典目标检测模型的迭代间隔为两年。随着算法框架持续优化和算力大幅增长，人工智能的
Anthropic 发布 AI 创业指南：四人阶段构建原生企业
从构思到十人规模独角兽，四大阶段深度解析。首先提出一个核心问题——倘若今日有一位非技术背景的创业者，渴望创立一家企业或 AI 公司，他急需的是什么？若回到 2020 年，答案通常是：寻找技术合伙人，完成首轮融资，组建工程团队，再进行第二轮融资。然而展望 2026 年，Anthropic 给出的答案却是——仅需一人搭配数个 Claude 工具，便已足够。5 月 14 日，Anthropic 正式推出了一份报告——《创始人手册：打造 AI 原生初创公司》。该手册被誉为"AI 时代最详尽的轻量化创业执行方案"，
AI正在重塑公司架构
Andrej Karpathy跳槽至Anthropic，头衔仅是“技术员工”。这位OpenAI联合创始人、特斯拉自动驾驶视觉之父及“氛围编程”发明者，转投他处时，理应获得VP或首席科学家之类的尊荣吧？Anthropic却没给。并非他资历不足。Anthropic高层仅14人，半数为联合创始人。除高管外，所有非高管技术岗位，无论资历深浅，统一称为MTS。今年3月Workday前CTO Peter Bailis加入，也是此头衔。 --- 为何如此？两种观点：一是低自我文化，Anthropic自称“高信任、低自我
深度智联发布行业大模型，开启地产AI原生新阶段
4月底，工信部携手国家数据局启动“模数共振”行动，旨在促进人工智能模型与数据资源的协同共进。该行动明确了在钢铁、汽车、航空航天等20个重点行业到2026年底建立“数据-模型-场景应用”良性循环的目标。尽管政策未直接点名房地产业，但钢铁、建材及家居等关联行业与地产紧密相连。地产不仅是单一产业，更是连接钢铁水泥与家居物业的庞大产业链，贯穿金融、设计、施工、消费及政务等领域，牵一发而动全身。当前地产正处于转型关键期，启动“模数共振”势在必行。5月27日，深度智联在上海举办“走进那扇门：不动产的模数共振”主题大会
人工智能发展的三大趋势分析
人工智能的概念早已有之，七十载的曲折发展过程中，它经历了逻辑推理、专家系统和深度学习等多个关键阶段。由于算法、数据和算力等领域的全面突破，人工智能的综合能力近年来迅速提升，在某些领域甚至达到了接近或超越人类的水平。本轮发展在技术演进速度、社会渗透程度和跨行业带动方面都展现出前所未有的态势，主要体现在以下三个方面。第一，人工智能的技术创新正从“被动训练”向“自主进化”演进，技术迭代速度显著加快。在早期阶段，人工智能模型的参数量小、算力更新缓慢，模型迭代周期以年为单位。而随着算法和算力的提升，人工智能的更新速
快鹭Claw：企业迈向AI原生的核心方案
如今，智能技术日新月异，但在产业落地层面仍存在显著差距。企业如何真正拥抱AI，实现从“敢用”到“用好”的跨越？快鹭智能办公结合行业最新数据与前沿实践，深度剖析企业引入AI的误区，并提出“AI原生”作为下一代智能办公的核心演进方向，为产业发展提供新思路。这些成功场景的共同点是：结构清晰、流程规范、数据充足且容错率高。一旦涉及跨部门协作、复杂流程或高风险决策，AI往往止步于试验阶段。这导致AI权限受限、应用空间狭小，能力被死死锁住。上一代数字化系统遗留的“信息孤岛”问题，在AI时代直接衍生出“AI孤岛”——O
GAIE 2026开幕：AI原生引爆全场，快鹭夺全球最佳应用先锋奖
5月14日，2026全球人工智能终端展暨第七届深圳国际人工智能展（GAIE 2026）在深圳会展中心隆重开幕。本次展会围绕“端启未来·万物新生”主题，设立人工智能终端、具身智能、大模型等六大核心展区，全面展现从底层技术突破到顶层产业应用的AI生态全景，成为粤港澳大湾区乃至全球AI产业发展的关键风向标。开展首日即吸引来自世界各地的近万名企业代表、行业专家及考察团亲临现场！（展馆实景图）作为智能办公领域的先行者，快鹭智能办公携快鹭会议、快鹭云及快鹭AI全系列产品参展，深度展示涵盖会议、销售、人力、进销存等30
AI领域迎三大新风向：技术迭代提速、场景落地加速、双刃剑效应显现
AI技术的设想早已有之，在近七十年的曲折历程中，已走过逻辑推理、专家系统、深度学习等关键阶段。得益于算法、数据、算力的全面突破，近年来AI各项能力迅猛增强，在某些领域已实现"接近人类"乃至"超越人类"的表现。可以说，此轮AI发展在速度、社会渗透力与跨领域驱动作用上均展现出前所未有的态势，具体体现在三个方面。其一，AI技术创新正从"被动训练"向"自主进化"方向转变，迭代速率急剧加快。发展初期，AI模型参数量小、算力更新缓慢，迭代周期以年计算，经典目标检测模型升级间隔为两年。伴随算法框架持续优化和算力大幅增强