AI短剧年收190亿：效率狂欢还是审美透支？
最近浏览短视频时，你是否留意过这类情节——一个落魄者在末世重生，开局便遭兄弟与女友双重背叛，随后系统觉醒、空间开启，超市内的泡面与纯净水瞬间消失无踪。主角面无表情地亮出金手指，开始疯狂囤货、升级并碾压一切阻碍。亦或是修仙少年在悬崖边被同门推落，却意外邂逅神兽、逆天改命，画面中龙腾凤舞、电光火石，节奏快得仿佛开了三倍速，令人欲罢不能。若您曾刷到过此类内容，那么恭喜——您已无意间窥见了影视行业正经历的剧烈变革。这些作品并非真人拍摄，没有演员、实景或道具师。它们完全由AI生成，源自一个您可能未曾听闻的赛道，一年
AI 汉堡学习法：开启智能探索新篇章
AI 汉堡学习法🍔｜启动 AI 探索征程 提及学习 AI，你是否首先感到茫然无措，生僻术语纷至沓来？我深知这种畏难情绪。即便拥有技术背景且深耕行业多年，面对庞杂的 AI 知识体系也难免困惑。历经两年落地实践方才领悟：大多数人学习 AI，核心不在于死磕理论，而在于落地应用，路径无需照搬校园式的塔形学法，一套“汉堡包”思维恰如其分🍔。 🍞 上层面包｜实践先行 上层面包是学习的核心起点，优先实操、后置理论乃此法精髓。利用 AI 创作插图、构建 Agent 整理研报、借助代码工具开发小程序，零基础者亦能快速上手。
周末市场传来好消息，人工智能领域迎重磅利好
重要新闻速递无锡：刻不容缓、分秒必争的责任感与使命感，全力加速布局人工智能产业财经要闻会议指出，集成电路是无锡产业的“核心优势”；人工智能是未来竞争的关键因素。要以刻不容缓、分秒必争的责任感与使命感，全力加速布局人工智能产业，统筹推进“提升高端设计、拓展晶圆产能、强化先进封测、优化装备材料、突破新兴领域”等核心任务，稳步实现无锡市集成电路和人工智能产业高质量发展。会议明确，聚焦设计、制造、封测及装备材料等关键领域，瞄准AIDC（人工智能数据中心）、Token（词元）等新兴赛道，分层分级梳理项目清单、完善推
散热革新推动AI算力基础设施升级
AI算力下半场的核心在于散热能力，而3D打印微通道冷板正成为关键突破点。在全球AI算力快速扩张、芯片功耗不断攀升的背景下，算力“热悬崖”问题日益突出，传统散热方案已无法满足超高密度算力设备的需求。因此，具备卓越散热性能的3D打印微通道冷板（MLCP）已从高端定制配件转变为智算中心的标准基建，成为支撑高端AI算力稳定运行的关键，并催生了千亿级散热新市场。 一、行业变革：算力功耗激增，散热技术亟需全面升级 （一）传统散热方案已不适用于高端算力场景 随着大模型训练和超算集群的规模化部署，AI算力设备的功耗呈指数
月入三千竟变身 AI 巨头的数据合伙人？
当前，具身智能正迎来规模化落地的黄金期，人形机器人快步走出实验室，深入工厂、商超及家庭等丰富场景。然而，行业普遍受困于真实生活数据匮乏、AI 缺失现实常识的瓶颈，海量的生活行为数据已成为制约技术迭代的关键要素。为解决行业“数据饥渴”痛点，全新的具身智能众包采集平台正式亮相，首创全民共建 AI 的新范式。它打破了以往仅由专业机构和技术人员垄断数据采集的局面，以零门槛向大众开放，无需专业背景或复杂操作，人人皆可轻松加入，成为 AI 进化途中的“引路人”。据平台透露，此次推出的 AI 影像与生活信息征集专项任务
源动力投研 | AI赛道升级转型，布局物理AI四大黄金赛道
大模型产业步入成熟期！AI发展进入新阶段，物理AI四大“基础设施赛道”迎来扩张机遇 前言：大语言模型增长趋缓，AI行业进入新旧动能转换期 近期智谱、MiniMax相继披露A股上市计划，国内主要大语言模型企业，基本实现了海外融资与国内资本市场对接的双轨布局。 基于这轮产业动态，可以得出一个相对客观的结论：纯文本、纯训练、纯数字化的生成式大模型赛道，已走完快速增长的黄金期，整体进入平稳运行阶段。 过去几年，产业核心资源集中沉淀在生成式大模型领域。资金投入、政策支持、市场炒作，都围绕模型参数量、训练数据量、通用
匠心铸就精品：五位广电人讲述服务大众的奋斗历程
新华社北京 6 月 5 日电题：匠心铸就精品：五位广电人讲述服务大众的奋斗历程 跨越屏幕与网络，穿梭于城乡之间，广大广播电视及网络视听从业者秉持匠心打磨佳作，凭借创新拓展传播渠道，利用科技提升用户体验，持续回应民众对高品质精神文化生活的殷切期盼。 国务院新闻办公室 5 日在北京召开“新征程上的奋斗者”中外记者见面会，五位来自广电及网络视听领域的代表，紧扣“深耕广电视听 服务人民群众”这一主题，深情讲述了各自的拼搏经历。 “每当启动新剧创作，我总会自省：拍摄这部戏的初衷是什么？我要寻找能触动心灵的元素。”拥
六月AI共学第1期：揭秘AI思维逻辑，提示词实战与阅读感悟
各位关注AI未来学苑的朋友们：六月首期的共读活动，我们精心准备了一份既具“学术深度”又含“实战意义”的特别企划。我们日常频繁使用AI，但若被问及——“AI究竟是如何‘思考’的？其底层逻辑为何？”——你能否即时作答？这正是我们举办此次活动的初心：不仅知其然，更要探究其所以然。活动主题：《洞察AI底层逻辑：提示词工程入门与阅读分享》形式：AI书籍共读研讨 + 提示词（Prompt）实操演练内容：剖析大模型运作原理，习得高效提问策略，交流读书感悟主讲人：倩倩老师有光人工智能教师专业技能培训项目负责人曾任Uweb
AI领域 · 三维演进
人工智能技术构思源远流长，在近七十年的曲折发展中，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，近年来人工智能各项能力显著增强，在某些领域已达到或超越人类水平。可以说，此轮人工智能发展在速度、社会渗透力与跨界带动作用上均呈现出前所未有的态势，具体表现为三个方面。一是人工智能技术创新正从“被动训练”向“自主进化”方向演进，迭代速度快速提升。在发展初期，人工智能模型参数小、算力更新慢，迭代周期以年为单位，经典的目标检测模型升级跨度为两年。随着算法框架的不断优化和算力的大幅提升
二十年股市主线变迁：人工智能引领未来投资
深耕资本市场多年，我极少公开发表个人市场观点与投资建议。但站在当下时点回望二十年A股发展历程，清晰的产业轮动规律、时代主线迭代逻辑已然清晰。基于长期市场实操与行业研究经验，我将复盘市场周期规律，深度解读当下人工智能赛道的长期投资价值。 A股市场从来不是无序波动，而是时代产业红利驱动的周期性行情。市场始终遵循三至五年一轮小周期、五至十年一轮大主线的运行规律，每一个阶段的结构性行情、主流赚钱效应，都牢牢绑定当下时代的核心支柱产业。二十年来，市场诞生了多轮贯穿数年的超级主线，每一条主线都对应着国民经济的转型升级
AI 芯片格局重塑：英伟达霸权面临挑战
2026 年 5 月，一份台积电 3nm 产能分配清单在行业内悄然流传。最引人瞩目的并非英伟达那依旧庞大的订单量——尽管它仍是头号客户——而是紧随其后的众多名字。AMD、Google、亚马逊、微软、Meta 以及多家中国企业，纷纷为自家 AI 芯片锁定了产能。过往三年，英伟达在 AI 芯片市场的份额曾高达九成以上。然而到了 2026 年，局势正悄然逆转。这并非因为英伟达实力衰退，而是“追赶者已经逼近”。AMD 的 MI400 于 2026 年初问世后表现惊艳。尽管单卡算力尚逊于英伟达 B200，但凭借更具
AI驱动产业升级,滨湖区首批应用场景清单正式亮相
在近日举办的滨湖区人工智能产业发展大会上，《2026年滨湖区首批“人工智能+”应用场景清单》正式亮相。首批清单包含30个应用机会，突出人工智能方向，涵盖主体更丰富、技术更尖端、应用模式更多样。滨湖区诚邀各类技术企业在这些机会中验证创新成果，加速推动技术迭代与产品升级，推动形成规模化应用场景和可推广的商业模式，实现共同发展。首批清单收录45项创新成果，涵盖AI大模型、具身智能、AI质检等技术产品，覆盖科技创新、产业发展、文旅消费、社会民生、城市治理等5大领域。有合作需求的单位可主动对接，利用先进技术解决发展
生死时速！联芸科技：企业级赛道背水一战
投资参考金麒麟分析师研报，权威，专业，及时，全面，助您洞察潜力主题机遇！ 来源：市值风云 天赐良机若不取，反遭其害；时机已到若不行动，反受其灾。 作者 | 闲彦 编辑 | 小白 风云君研读众多芯片企业年报后，察觉到一个有趣规律：消费级产品虽易上量，但增长天花板清晰可见；企业级产品虽门槛高、验证周期长，可一旦突破，便是广阔天地。 尤其在当下，展望 2026 年，正值 AI 从训练迈向推理的元年，各类智能体层出不穷、能力进化令人咋舌之际，那些资金雄厚、行动迅捷的企业正全力奔赴 AI 本地化部署与工作流重构的浪
2026 年 AI 制药产业深度洞察报告
生物医药作为守护国民健康与公共卫生安全的战略基石，传统新药研发长期受困于“长周期、高投入、高风险、低成功率”的“双十难题”。长达 12 至 15 年的研发周期、数十亿美元的资金消耗以及不到 10% 的临床上市成功率，严重阻碍了医药创新的迭代进程。疾病机理的错综复杂、化学空间筛选的高难度以及严苛的监管门槛，使得传统的经验试错型研发模式难以适应精准医疗、新发传染病及罕见病用药的市场需求，行业范式的革新已刻不容缓。人工智能技术的迅猛迭代，推动药物研发从经验驱动向数据驱动的智能范式转型。近五年来，AI 已从单点技
AI浪潮下的演进方向：三大核心趋势解读
当前，人工智能正处于技术范式深刻变革、产业格局加速重构的关键阶段。从“被动训练”迈向“自主进化”，从技术突破到全面赋能，人工智能以前所未有的速度和广度渗透到经济社会各领域。深入洞察人工智能发展的新趋势、新特征，对于推动我国人工智能高质量发展、抢占新一轮科技革命制高点具有重要意义。趋势1从“被动训练”向“自主进化”演进，技术迭代呈指数级加速回顾人工智能近七十年的发展历程，先后经历了逻辑推理、专家系统、深度学习等阶段。而本轮变革的根本区别在于，算法、数据、算力三大要素实现了全链条突破，使得人工智能技术的演进逻