Physical AI 时代来临：边缘计算筑基，智能体串联，破解工业落地难题
7 月 2 日，2026 研华工业 AI 生态伙伴峰会在苏州盛大召开，大会以“边缘智算·共创未来”为核心议题。此次盛会集结了近 600 位生态合作伙伴，通过主旨演讲、两场圆桌论坛、四大产业分论坛及成果展示，聚焦智能制造、智慧能源、机器人、智能装备与智慧城市等场景下的 AI 落地实践。值得关注的是，相较于以往对模型参数量、算法能力及算力规模的探讨，本次峰会更频繁地聚焦于另一类议题：AI 如何深入真实设备与生产流程？怎样构建从感知到执行的完整闭环？又该如何将单个 POC 项目复制到更多生产线和工厂？这些问题的
顶尖学者揭秘：AI 未来的五大真相
近日深夜，我有幸与一位顶级 AI 专家深入交流！这位浙大 AI 博士生导师，年仅三十余岁便已是天才！其履历堪称全球顶尖：清华本科、波士顿博士、哈佛博士后、卡梅研究员，尽是 AI 领域的全球顶流人物！今日特将此次对话的核心观点为您梳理总结：首先，中国 AI 发展的最大瓶颈，在于能源供给与算力储备。不少人认为，中国发电量位居全球首位，占据世界总量的三分之一，是美国的两倍有余，电力资源绰绰有余！然而，若 AI 产业全面爆发，现有的发电规模恐难以为继！在算力芯片领域，我们与美国仍存在代际差距！目前的破局希望在于华
AI 突破屏幕：现实掌控的转折点
AI 突破屏幕：现实掌控的转折点今年，中国将诞生首个由 AI 自主运营的线下商业场所，名为 AGI Bar。一家由人工智能担任主理人的酒吧固然新奇，但我更关注的是另一关键点：AI 终于要走出虚拟屏幕，真正接管物理世界了。如何实现接管？首要任务是解决语言障碍。当你向 GPT 提问，它生成的是供人类阅读的自然语言，机器本身无法理解。机器只识别结构化数据。2023年OpenAI推出的函数调用功能，准确率仅为35.9%，而到了去年8月，结构化输出的准确率已提升至100%。这才是真正的转折点。100%的准确率意味着
腾讯AI Lab十年演进：从学术高地到产业落地的转型之路
作者丨成仲轩 梁丙鉴2015年，腾讯总裁刘炽平从李嘉诚家族等人士处，首次获悉DeepMind的存在——一家当时尚未引起大众关注的AI企业。鲜有人知的是，这条线索的源头，隐藏在一段华裔血脉之中。DeepMind创始人兼CEO Demis Hassabis的母亲是新加坡华人，Demis与香港投资圈也有着密切联系。实际上，李嘉诚本人就是DeepMind的LP，他坦言"能参与DeepMind早期投资是珍贵的缘分"。借助香港资本圈的这层关系，刘炽平得知DeepMind正在秘密研发一款划时代的围棋AI。渴望在腾讯内部
AI大模型加速工业落地，谁将率先实现盈利突破
近期AI大模型在制造业开始展现真实价值。以往常被质疑为空谈概念，缺乏实际应用。如今形势发生转变。众多企业开始将大模型部署至生产线。例如品质检验环节，传统依赖人工目视，易疲劳且错误率高。现今采用AI视觉识别，效率提升且精准度更高。某些工厂试验数月后，次品率降低近三成。设备保养方式亦有所革新。过往设备故障后维修，影响生产进度。目前大模型可分析运行数据，提前发出警报。某化工企业设备异常预测准确率超八成，成功预防多次停机事件。生产规划同样得到改善。大模型能够统筹订单信息、库存状况及设备情况，制定更科学的生产安排。