加拿大宣布"AI全民化"国家战略 计划投入逾20亿加元打造本土AI生态
加拿大政府4日正式推出名为"全民人工智能"（AI for All）的国家级AI发展新规划。该规划拟投入数十亿加元公共财政，通过创立技术成长基金、扩建自主算力设施及完善法律监管体系等关键措施，加速构建本土人工智能产业生态，全面推进技术应用与数据安全。 据悉，该规划由加拿大总理马克·卡尼（Mark Carney）与人工智能和数字创新部部长埃文·所罗门（Evan Solomon）在多伦多共同揭晓。卡尼将人工智能定位为"决定时代走向的核心技术"，并指出该规划的核心目标是确保技术发展成果能够造福全体公民，而非仅为少
润泽科技拟融资 200 亿港元打造香港最大数据中心
有内部消息指出，润泽智算科技集团股份有限公司计划筹集约 200 亿港元（折合 26 亿美元）的贷款资金，旨在兴建全港规模最大的计算机基础设施。 据相关人士透露，润泽科技 (78.170, -3.61, -4.41%) 目前正与数家银行展开为期一年的贷款初步磋商，融资方案可能采用银团贷款或一系列双边融资模式，以助推其位于香港新界北部的数据中心项目建设。他们同时强调，目前与资方的谈判仍处在早期阶段，具体细节仍存在变数。 作为这家深圳上市企业的子公司，今年三月成功竞标，将获得香港北部一处面积达 11 万平方米的
AI集群的瓶颈转移：从芯片到网络
当几十万颗芯片协同运行时，最先遇到瓶颈的往往不是算力本身过去三年，AI行业所有人关注的核心是：芯片。谁掌握更多GPU资源，谁抢占更多HBM存储，谁具备更强的先进封装能力，谁就更有优势。似乎AI发展中的一切难题，最终都能通过“增加芯片数量”来解决。然而，谷歌近年来的一项举措揭示了一个反直觉的趋势：AI发展的主要障碍，可能正从芯片转向网络。因为当数万乃至数十万颗AI芯片同时运作时，最先出现拥堵的，往往不是计算能力，而是数据传输的通道。谷歌做了一件不同寻常的事许多人认为，AI竞争的终点是芯片性能的较量。但谷歌发
AI 架构的深度解析
能源层（Energy）作为最底层且常被忽略的部分，AI 算力消耗巨大，使得电力企业成为关键赢家。代表性企业有 GE Vernova、Vistra Energy、Talen Energy、Oklo、Bloom Energy 及 Constellation Energy。这一层级决定了 AI 能否实现规模化部署。🔩芯片层（Chips）提供算力核心，涵盖英伟达、台积电、博通、AMD、英特尔和美光等。此处是整个 AI 产业的“心脏”，直接关乎性能与效率，也是当下竞争最为白热化的领域。🌐基础设施层（Infrastr
国资领投百曜科技：AI 虚拟细胞融资标志底层数据资产价值重估
⚡ 核心洞察百曜科技成功斩获数千万元新一轮融资，此轮交易最关键的并非金额大小，而是其背后的投资方阵容：由国新创投基金领衔，道彤资本、云启资本追随，峰瑞资本与 BV 百度风投持续增持。这一动向表明，AI for Science 领域的投资逻辑正从单纯的“药物发现工具”升级为“可复用的生命科学数据与模型基建”。当国家级资本入局 AI 虚拟细胞，其押注的不再是单一药物管线，而是中国在细胞级基础模型领域的自主可控入口。6 月 5 日，AI 虚拟细胞（AIVC）平台企业百曜科技宣布完成数千万元新一轮融资。本轮融资由
零基础7天掌握AI短剧创作，公益课程免费开放
每个人都如同一出未完待续的剧目。你的童年回忆、家人故事和你踏过的足迹，那些深埋心底的点点滴滴。需要的，仅仅是找到一个呈现的契机。将回忆转化为视觉，让故事绽放光彩。无需专业器材，无需绘画功底。你的真实经历，便是最动人的脚本。AI视频创意工坊 · 公益课程短短7天时间，助你独立完成AI短剧创作。全程分文不取，绝无任何附加费用。你只需准备：一台联网电脑每晚2小时的专注学习一颗勇于尝试的心。名额仅限30人，额满即停这30位学员，我们将全程悉心指导，陪伴你从零起步完成个人作品。零基础完全不是问题。唯一要求：坚持完成
新增 AI 应用一期（1）班招生公告
鉴于众多学员的迫切需求，我校特决定增开一个"AI 应用一期班"。现就相关招生细节公告如下：一、课程名称：AI 应用一期（1）班（零基础入门）二、主讲教师：姚亚倩三、课程内容：指导学员利用手机 AI 工具，掌握 AI 智能问答、资讯检索、健康维护、图像创作及视频编辑等关键技能，课程内容紧跟主流 AI 工具更新步伐，助您用手机畅享智慧生活，发掘 AI 新趣。四、授课时段：每周五下午 14:00 至 15:30。五、授课地点：五楼综合教室。六、费用标准：140 元/学期。七、报名途径：青山湖区老年大学官方微信公
AI短视频制作培训免费开放报名
活动详情各位园区小伙伴：还在为短视频制作烦恼？想掌握高效出片新技能？别担心！我们为大家准备了实用的AI短视频制作培训课程！👨🏫 金牌讲师介绍本次特邀资深讲师麦永斌老师：深圳市增强现实技术应用协会 理事长来画 AI 职业教育事业部 部长亲自指导大家掌握AI短视频制作技巧！📅 培训时间地点⏰ 时间：2026 年 6 月 11 日（周四）14:30-16:30📍 地点：佛山市禅城区季华西路 131 号 B1 座 4 楼 421 会议室✨ 课程特色✅ 零基础入门教学！涵盖平台选择到完整流程操作✅ 快速掌握制作技
AI术语快速指南
本文不聊深奥理论，主打“短平快”。将这20个术语划分为四大维度，每个词用一句话讲清楚。建议收藏，下次开会可悄悄对照使用。AI01 与“大脑”相关（模型基础篇）这些术语决定了你使用的AI究竟有多智能。•预训练：AI的“九年义务教育”。在正式出道前，它阅读了互联网上的所有书籍和文章，掌握了语言和常识，但尚未学会如何听从指令。•基座模型：刚毕业、尚未经历职场磨练的“大学生”。知识渊博，但不懂规矩，问什么答什么，甚至可能口出秽言。•Transformer：现代AI的“大脑架构”。可理解为AI的“神经元连接方式”，
AI应用现状与技术前瞻：企业智能化转型路径分析
1. AI落地，多数企业还在“假装奔跑”超过六成的CIO预测, 在五年之内, AI将主导决策, 然而, 多数企业现在仍然停留在实验阶段。欧洲在这方面尤其落后, 中国和美国已经在AI创收以及降本上领跑。AI并非技术方面的问题, 而是涉及结构、文化, 还有投资的全方位转型。2. 数据地基不牢，AI永远在试飞仅约22%的企业, 具备AI就绪的数据基础, 语义标准化是分水岭, 没有统一的数据语义, 再强的模型也无法使业务运行通畅, 瓶颈并非在于算法, 而是在于杂乱无章的数据“地下室”。3. 从中央集权到一线赋能早
哈工大基础研究突破：从跟跑到领跑
在哈尔滨工业大学的科研版图上，一场深刻变革正在悄然展开。 从开创控制理论全新领域，到突破极限材料技术边界，再到深入生命微观世界探索——一系列原创性突破成果，正在这所传统工科强校的实验室中不断涌现。 基础研究是整个科学体系的根本，是所有技术难题的总钥匙。“强化基础研究、推动原始创新，关系到学校核心竞争优势，更是回应‘打造新一代国之重器’重大命题的核心支撑。”哈尔滨工业大学党委书记、中国工程院院士陈杰表示。 当前，哈工大正加速推进基础研究布局，创新实施“筑基策源”发展战略，强化使命导向型科学研究，充分发挥高水
筑牢大国重器理论基石
最近，哈尔滨工业大学不断发出强化基础研究的明确信号。从“筑基策源”的战略布局到实验室里打破常规的科学探索，这所传统工科强校正以全新的姿态，向“底层科学难题”发起冲锋。 基础研究若做不好，工程技术的发展也就难以长久。 长久以来，社会上普遍存在一种固有偏见，认为工科高校只负责应用和总装，基础研究属于理科院校的范畴。然而，哈工大的实际行动打破了这一认知。 空间站机械臂顺利完成了七十多次在轨任务，归功于空间机器人智能操控理论的精准支撑；“祝融号”火星车克服了极端温差，其背后是对极端环境材料物性演变规律的深度剖析。
AI 竞赛进入实战阶段：三大厂商同步聚焦商业化交付能力
统计周期：截至北京时间 2026-06-04截至 2026 年 6 月 4 日，行业观察显示头部企业近期战略调整惊人一致：将核心技术嵌入实际业务场景。这意味着 AI 产业正从"展示效果炫酷"迈向"谁能构建完整服务链条"的新阶段。OpenAI 在 2026 年 6 月 1 日披露前沿模型与 Codex 已登陆 AWS 平台，6 月 2 日紧接着发布《Codex for every role, tool, and workflow》。将这两条动态关联分析，核心议题已非"模型是否可用"，而是"能否无缝集成进企业
中国AI产业核心企业分布解析
依据中商产业研究院《中国人工智能产业投资机会研究报告》显示，国内AI产业投资重点集中在三大高增长领域（工业智能、智慧医疗、智能金融）及四大新兴方向（仿生机器人、无人驾驶、算力基础、生成式技术），具体应用与代表企业如下：智能工厂（快速发展阶段）：北方华创、晶盛机电、树根互联、合图智造、先导智能智能机器人（商业初期）：大疆创新、新松机器人、埃斯顿智能质检系统（成长阶段）：华为、日联科技、中大智能、中电鹏程供应链智能化（成长阶段）：阿里巴巴、安得智联、京东AI+医学影像（商业初期）：迈瑞医疗、联影医疗、开立医疗
AI入门指南：跨境卖家如何高效利用AI工具
近期观察到不少朋友在AI基础方面尚显薄弱，因此计划通过一个约5至7篇的系列文章，系统讲解AI基础知识，与大家共同提升。近两年来，AI领域热度持续高涨。你可能已看过无数宣传：AI能撰写文案、生成图片、编写代码、制作视频，甚至自动执行任务。听起来每项功能都令人惊叹，但许多跨境卖家在实际操作工具时，仍会感到困惑：“我究竟该问些什么？”“它真能帮我增加收益吗？”“为何别人使用顺畅，我却像在闲聊？”这些感受实属正常。原因在于，多数人学习AI的方式是跟随工具走。今天学一个ChatGPT指令，明天尝试一款绘图软件，后天