冠英探迹携手：共推AI智能体赋能制造业新生态
5月27日，冠英科技集团总裁罗贤辉带队造访AI独角兽探迹科技。探迹科技创始人兼CTO陈开冉、业务部总经理郭德权等热情接待。双方围绕工业AI软硬件协同、大模型智能体、产业大脑及柔性制造等议题深入探讨，在技术研发、产品革新、方案输出、资本联动及产业赋能上达成深度合作共识。通过模式、产品与团队的全面融合，加速人工智能与先进制造业的深度融合，为中国制造强国战略添砖加瓦。作为国内知名的AI独角兽，探迹科技基于自研的“太擎”平台及“旷湖”数据云底座，打造了集智能体开发、数据治理与应用于一体的能力闭环。其AI Agen
全球AI产业动态速览
🌍 今日全球 AI 行业快讯｜2026/5/27 周三AI 竞争格局，正从“模型能力”全面转向“基础设施 + 行业应用”。从今日几条重要消息中可以清晰看出：全球科技巨头已经不再单纯比拼模型，而是开始争夺未来 AI 时代真正的核心要素——算力、工业场景与公共治理能力。✨ 本日重点聚焦：🚀 Nvidia 推进 AI 工厂建设 全球科技公司正在加速建设 AI Factory，“算力基础设施”成为下一阶段 AI 竞争关键。🛰️ SpaceX 布局 AI 数据中心 AI 不再只是互联网公司的专利，航天企业也开始加入
桐城中学北京校友会人工智能行业沙龙圆满收官
智慧汇聚京城 校友携手同行桐城中学北京校友会 AI 领域专题交流以智会友，畅谈前沿；相聚一堂，共话科技。2026年5月23日下午，桐城中学北京校友会AI人工智能行业专题沙龙在北京圆山大酒店成功举办。本次活动邀请了桐城中学2000届校友胡而已、2006届校友毕严先、2012届校友钟金毓进行主题分享，活动由校友会副秘书长89届校友盛丰平主持。活动现场内容丰富，为校友们带来了AI不同赛道的专业见解。活动开幕执行会长致辞活动开始前，桐城中学北京校友会执行会长戴福明作开场致辞。他首先代表校友会热烈欢迎大家参与本次沙
工业AI深度观察：为何从可选项变为核心必考题
我们正处于一个极易产生错误类比的时期。2016年，工业互联网被纳入政府工作报告，随后三年超过500家平台涌现，但至今存活并实现规模化盈利的不足十家。2018年，数字孪生成为展会标配，然而多数企业仅停留在三维可视化大屏层面。2021年，“元宇宙工厂”曾短暂占据头条，随即沉寂。自2025年下半年起，工业AI再次高频出现在企业IT预算及董事会议题中。这一次，最省力的判断便是“又一个概念泡沫”。但我们的研究得出了不同的结论。我们的核心判断是：2025至2026年将是工业AI从零星试点迈向规模化采纳的结构性转折点。
工业AI开源盛会普陀启幕!大咖共谋全球技术新趋势
5月19日，上海普陀区信泰中心“海聚英才”路演大厅内座无虚席。普陀区科学技术协会倾力打造的沿沪宁“汇科厅”首期活动拉开帷幕，主题为“沿沪宁汇科厅——工业AI时代下的全球开源新范式”。作为沿沪宁产业创新带首个跨界协作平台，本次盛会吸引了全球开源项目发起人、国内顶尖学府研究者、开源社区核心Maintainer、产业投资机构及AI行业先驱共聚苏州河畔，深度研讨全球AI开源发展方向，共同见证“AI向善世界行计划”的盛大启动。普陀区政协副主席翁华建全程参与活动。开源的核心价值在于降低技术准入门槛。身为特斯拉上海超级
端侧AI崛起：算力为何“下沉”车间？
展望2026年，开源AI智能体框架将迎来爆发，"本地优先"理念不再局限于边缘计算，而是成为制造车间的硬性指标。数据留在本地、决策不依赖云端、反应即时响应——随着智能体从"云端大脑"蜕变为"车间神经末梢"，一场关于算力下沉的深刻变革正在上演。从"被动响应"迈向"主动决策"传统工业AI深受"云端依赖"困扰：设备先采集数据上传，待云端模型推理后再下发指令。这种"往返式"流程让车间设备沦为"感知器官"，云端成了唯一的"大脑"。一旦网络波动或中断，决策链条便会瘫痪。延迟是核心痛点，百毫秒级的网络往返足以让高速产线的
工业AI的实体化跃迁：模数共振与东土科技的自主突围之路
“实体即自因”：真正的实体，必然在自身内部并通过自身得以认知，其本质蕴含存在，不受制于外部偶发因素，依循内在规律实现协同与演进。2026年工信部与国家数据局联合推进的工业AI“模数共振”计划，标志着中国制造业摆脱“分散试点、外部依赖、单点摸索”的偶在困境，迈向数据—模型—场景自我循环实体秩序的重要里程碑；而东土科技凭借全栈自主可控技术闭环深度参与这场变革，正是工业硬科技领域“自因式实体”的典型案例——通过底层新材料、新通信、新操作系统的硬核研发，推动工业AI从“技术层面”升维至“道法层面”，重塑中国制造的
中国工业AI崛起成全球标杆|《2026中国工业AI洞察报告》出炉
中国AI的优势正加速在实体经济中扎根：从生产车间、运营数据、供应链到工业设备内部。对跨国企业来说，这意味着中国已不仅是全球AI战略的布局市场。关键问题不再是怎样在中国落地AI，而是如何紧跟、学习并借鉴中国已涌现的工业AI实践经验。2026年2月至4月，英特华（InterChina）对85家在华经营的工业企业展开调研，旨在探查工业AI在生产与物流环节的实际应用状况。调研结果中，三项发现印证了我们的预判，三项超出预期，另有一项趋势预示着更宏大的转变：中国已不再仅仅是AI的部署市场，更将成为全球工业AI能力的重
深度解析Physical AI：新一代人工智能系统
Physical AI（物理人工智能）指的是具备感知、理解、推理能力，并能对真实物理环境产生作用的人工智能体系。区别于传统AI（主要处理数字信息），Physical AI的突出特点是实现AI与物理世界之间的实时闭环互动。英伟达CEO黄仁勋的阐述（2025-2026年）Physical AI（物理AI）将开启人工智能发展的新纪元。——这是一种能够运动、行动，并与真实物理环境互动的AI。正如语言模型掌握了数字世界的信息处理能力，Physical AI将掌握理解与操控现实世界中物理实体的能力。三者关系：Phys
AI伦理新规：为智能发展系上安全带
当AI开始“思考”，谁来守护底线？你有没有想过，有一天医生开的处方，其实是AI悄悄建议的？或者工厂里突然停机的机器，是算法自作主张决定的？听起来像科幻片，但这些场景正在真实发生。更让人担心的是，如果AI判断失误、带有偏见，甚至被恶意利用，后果可能不堪设想。比如，有患者因AI误判延误治疗；也有求职者因为简历筛选系统里的“隐形歧视”错失机会。技术跑得越快，越需要有人拉住缰绳。正是在这样的背景下，2026年5月，工信部正式启动“人工智能科技伦理审查与服务先导计划”，给高速狂奔的AI装上“刹车系统”。这不仅是监管
5.9【人工智能】今日资讯更新!
关注主页 持续更新AI人工智能正常更新中！自觉遵守社会主义核心价值观中国信通院日前公布了首批可信AI助手评估结果，多家主流厂商产品通过。百度RedClaw拿下首个4+级评级，全栈可信与自主执行能力优异；小米产品也成功入选手机端首批名单，采用端侧优先及多重防护策略；川宁生物引入工业AI时序大模型ManuDrive应用一年，基于历史数据训练，实现了发酵流程的超早期精准预测和全参数闭环调控，有效降低了生产波动和染菌率，提升了产能和品质，缩短了研发周期，实现了提质降本增效，全年增收超十亿元，为传统生物制造行业转型
5.10【人工智能】今日资讯速递!
AI人工智能持续更新中！自觉自律社会主义核心价值观中国信通院近日公布了首批可信 AI 助手的评测情况，多家知名厂商的产品顺利过关。其中，百度旗下的 RedClaw 夺得全国首个 4+ 级认证，在系统安全与自主操作方面表现优异；小米的产品也位列手机类首批通过名单，主打端侧优先策略，并加入了多重安全保护机制。川宁生物应用工业 AI 时序大模型 ManuDrive 已有一年，该模型利用历史数据对发酵流程进行了超早期预测和全参数智能闭环控制，有效减少了生产波动和染菌，提升了产能并降低了能耗人力成本。与此同时，微软
浪潮云洲知数平台：打造懂业务的工业AI助手
如今，人工智能席卷各行各业，企业关注的焦点已从“是否布局AI”转变为“AI能否带来实际业务价值”。针对企业AI落地难、通用模型缺乏业务理解等痛点，浪潮云洲知数平台提供了一套切实可行的解决路径。平台凭借独有的“三模数据”融合治理策略及“AI+工业增强知识图谱”，为AI注入业务逻辑；同时借助企业级智能体技术，把知识推理和任务执行能力封装成可规划、可执行的“数字员工”，真正达成“让数据会思考，让AI能干活”的目标。知数平台的技术架构以“数据－知识－智能－价值”闭环为核心，其核心优势主要体现在三个维度：平台独有的
全球资本重估中国科技：AI 商业化闭环开启新篇章
作者：结构观察员96 当摩根士丹利系统性上调中国AI资产评级时，真正值得瞩目的并非报告本身，而是全球资本市场正在经历的“叙事重构”。 过去三年，全球资本质疑中国科技资产的核心在于：中国是否具备定义下一代AI产业的能力？如今，这一提问正被更深层的议题取代——若中国AI不仅拥有技术实力，更已形成商业闭环，全球科技资产的定价逻辑是否需全面重塑？这正是摩根士丹利持续看好中国AI的深层含义。资本市场从不长期奖励单纯的“技术突破”，其真正青睐的是“技术—商业—利润—现金流—产业主导力”的完整闭环，而中国AI正首次逼近
AI大模型在工业界的挑战与破局之道
一旦大模型具备了调用工具、规划及执行多步任务的能力，AI便会由“工具”蜕变为“员工”。此番变革之深远，超越了云计算与移动互联网，正重塑着软件产业的整体版图。01｜大模型价格战：谁在获利？自2025年起，豆包、通义、文心等API价格骤降逾九成，大模型迈入“白菜价”时代，告别了“按次计费”。然而，降价背后蕴含着更深层的商业逻辑：💰 大模型价格战核心大模型价格战的本质在于“数据飞轮”的博弈——谁能获得更多API调用，谁就能积累更多真实数据以训练下一代模型。降价旨在争夺数据，以亏损换取市场是策略，而非战略失误。真