AI驱动储能爆发：2030年AIDC电池需求或达267GWh
导语丨mybattery乐观情境下，EVTank预测，到2030年数据中心用电占比将升至6%，推动AIDC专用储能电池（BESS）新增需求攀升至267.0GWh，累计存量达607.0GWh。近日，EVTank联合伊维经济研究院与中国电池产业研究院发布《中国AIDC储能电池行业发展白皮书（2026年）》。白皮书指出，2025年AI全球热潮推动大模型参数指数级扩张，智算中心（AIDC）快速扩张，单机柜功耗从数千瓦跃升至数十甚至上百千瓦，配储已成为保障供电稳定、通过绿电认证、缩短交付周期的关键设施，带动BESS
AI驱动健康消费新变革的路径与挑战
党的二十届四中全会提出“加速健康中国建设”的战略部署，为健康消费的高质量发展明确了方向。2025年4月，商务部、国家卫健委等12个部门联合发布《促进健康消费专项行动方案》，强调“培育健康消费领域的新质生产力，提升健康产品与服务供给水平，打造创新业态、模式和场景”，为技术革新与健康消费的深度结合提供了行动指南。人工智能作为数字时代的核心技术突破，凭借自主优化、动态学习及全局赋能的独特能力，正逐步成为激发健康消费新活力的关键动力。它不仅能全面渗透健康消费的各类场景，还能通过技术革新解决传统健康消费中资源分布不
AI陪练系统设计原理
AI COACHING PRODUCT一套推动员工从‘认知’迈向‘实战’的产品架构核心公式：AI陪练 = 真实体验 × 任务场景 × 方法模型 × 动态评估 × 重点强化 × 数据积累不少企业将AI陪练简化为‘能对话的机器人’，结果场景失真、反馈笼统。真正的AI陪练，是将一线实战经验转化为可模拟、可评估、可重复训练的系统：让员工在高压中掌握关键行为。它并非‘一问一答’。完整流程如下：选择任务模拟对话评分诊断专项重练数据沉淀团队优化训练前，学员选择模式、难度与任务；训练中，AI模拟客户、主管或投诉者，依据表
Data For AI迈向Token经营：AI规模落地步入数据算力协同新阶段
当下，人工智能发展正由模型能力展示，迈入规模化应用与产业化落地的新阶段。近期举办的2026中国互联网大会上，AI智能体、Data For AI、算力网络、Token经营等成为高频关键词，体现出人工智能竞争的焦点正在发生转变：从单一模型角逐，转向数据、算力、网络、场景与治理机制协同支撑的系统性竞争。其中，Data For AI传递出明确信号。人工智能要真正深入产业、政务及城市治理领域，关键不仅在于模型参数与算力规模，更在于是否拥有持续、稳定、高品质的数据供给能力。当前，数据利用仍面临质量欠佳、流通受阻、融合
完美收官|《人工智能驱动办公效率提升》专项培训成功举办
广西裕达控股集团《人工智能驱动办公效率提升》培训顺利完结6月6日，由我方为广西裕达控股集团承办的为期一天的《人工智能驱动办公效率提升》专项培训圆满交付。此次培训由陈克福讲师主导，集团各部门核心员工积极参与。课程重点探讨人工智能在职场环境中的实践运用。上午时段，陈讲师从全球AI技术进展和本土大模型优势出发，协助参与者形成对AI工具的全面认识，并详细阐述了指令设计的策略与窍门。下午环节侧重动手实践，包含AI撰写公文、数据整理与洞察、Word/PPT/Excel高效操作、多媒体资源创作等内容，同时回应企业关注的
AI重塑制造管理：智能预测取代人工调度
85%的制造企业今年计划升级AI管理系统。但78%的老板卡在了同一件事——不知道从何下手。 🤖 只来智能OnlyAgent，原生AI企业管理平台，专为制造业打造。 → onlyagent.io 免费体验在数字化浪潮席卷而来的2026年，企业管理正在经历一场静默的革命。传统ERP系统的高成本、长周期、难维护已经成为制约企业发展的瓶颈。🤖只来智能OnlyAgent的原生AI系统，正是这场革命的先锋。不同于传统的SaaS软件，我们的AI系统具备自主学习和决策能力，能够根据企业数据持续优化管理策略。PART 01
AI日报：苹果自驾项目虽败，却铸就AI芯片辉煌 (1/9篇) · 7月13日
2026年07月13日星期一 · 9 篇精选● TechCrunch● The Verge● Ars Technica● MIT Tech Review# 1The Verge10h 前 🔧 芯片虽然苹果的自动驾驶汽车计划“泰坦”最终未能落地，但它却成了推动公司芯片技术飞跃的关键引擎。项目初期，苹果就意识到实现自动驾驶需要强大的本地AI处理能力，这直接促成了其自研芯片在AI算力上的巨大突破。如今，iPhone和Mac中强劲的神经网络引擎，其技术根基可追溯至当年为汽车研发的处理器。这一“失败”项目证明，大型
人工智能浪潮下的IPU解析：与CPU、GPU有何不同？
2026年初，国内最炙手可热的科技焦点非AI（人工智能）应用莫属，例如DeepSeek（深度求索）、豆包（字节跳动）、元宝（腾讯）、千问（阿里巴巴）等。相信不少人已下载其中一款应用，体验过问答互动，上传过图片处理，甚至尝试过AI视频生成与剪辑。那么，你知道这些AI智能体在处理任务时，依赖哪些处理器吗？首先，最基础且关键的处理器当属CPU（Central Processing Unit，中央处理器）。它犹如系统的“大脑”和“总调度”，负责数据处理、逻辑控制、任务安排、资源分配等，执行各类计算任务。在AI领域
AI能耗惊人：生成5秒视频为何抵10部手机充电？
许多人初次察觉AI非常耗电，并非发生在机房，而是在手机终端上。让它撰写文案、修改图片，甚至生成几秒视频。界面上仅显示一行指令和一条进度条，电力消耗似乎遥不可及。然而，7月10日国家能源局关于“算电协同”的文章提供了一个直观对比：生成5秒高清视频所耗电量，等同于为10部手机充电。这并非给每次AI请求贴上固定价格标签，而是将常被忽视的事实转化为日常语言：当AI从少数人的工具转变为大众基础服务时，问题不再仅是“单次提问耗电多少”，而是“这些请求并发时，电力来源何处、如何调度、成本由谁承担”。国家能源局[1]要更
华尔街重新审视AI成本：内存带宽成新焦点
一家不涉足大模型研发的韩国存储企业，近期以ADR形式在纳斯达克完成约265亿美元融资，上市首日涨幅约13%。这家公司正是SK海力士，主营产品HBM——专为AI芯片设计的高带宽存储器。（ADR指外国企业在美股交易的凭证，便于美国投资者买卖。）以往计算AI开支时，市场目光多聚焦于英伟达GPU的天价标签。此番华尔街愿意买单的，是账本的另一侧：存储带宽是否足够迅捷，能否及时将数据输送至GPU。SK海力士平日的业务听起来并不惊艳——智能手机、电脑、服务器中的内存模组，市面上常见其产品。这类业务还有个特点：周期性显著
AI赋能帕累托图：三个步骤精准定位80%质量问题的核心症结
作者：张九领，CDA二级持证人对企业来说，数据分析报告最核心的价值，并非单纯的"数据展示"，而是"问题溯源"——例如车间次品率持续偏高，究竟源于设备故障、人员操作失误，还是原料品质？生产效率不理想，关键瓶颈位于哪道工序、哪个节点？不少企业的数据分析报告陷入了"只罗列数据、不分析原因"的困境：堆砌"次品率10%""效率85%"等数字，却无法聚焦核心症结，导致后续整改措施缺乏针对性，耗费大量人力物力却收效甚微。（下面我们看一下如何借助帕累托图化解这一难题）何为帕累托图？帕累托图（也就是大家熟知的二八定律）是生
首尔率先测试公共数据MCP服务，AI将能即时获取交通与环境信息
据韩媒Etnews消息，首尔市于今日宣布，将在公共数据领域首次试行MCP（模型上下文协议）服务。今后，用户向AI提问“明洞当前拥挤程度如何”或“汉江空气质量怎样”时，将不再收到网络上的陈旧资讯。 据悉，MCP是一种直接连接AI与公共数据的技术。以往，AI大模型主要依靠训练数据库或互联网搜索来生成回应，因此易出现将错误信息视为真实的“幻觉”问题。 首尔市当局指出，AI接入MCP后可直接查阅政府公共数据，从而提供更精准、可信的答复。例如，当用户询问Claude“首尔森林周边有多少共享单车？”时，返回结果将展示
夯实AI数据根基，科杰科技助推产业数智化升级
伴随大模型在各行各业快速渗透，智能体深度驱动产业变革，高质量AI数据基础设施已演变为人工智能迭代升级的关键基石。在第九届数字中国建设峰会现场，专注于AI数据基础设施领域的科技企业——科杰科技，依托深厚的技术积累与丰富的实战经验，秉持技术为本、创新驱动的理念，持续为数字中国建设筑牢底层数据支撑，夯实数智化发展的根基。 技术筑基：构建AI数据基础设施“核心动力” 步入科杰科技展区，充满科技气息的展台与演示大屏吸引了大量观众驻足。作为一家国家级专精特新重点“小巨人”企业，科杰科技长期专注于AI数据基础设施软件的
人工智能误删文件的警示故事
7月10日，OpenAI邀请硅谷知名人士测试其最新发布的GPT-5.6 Sol Ultra系统。这位测试者是前HyperWrite负责人Matt Shumer，在人工智能领域颇具声望。获得内部测试资格后，他满怀期待地为AI助手开启了“完全控制”——即本地系统的最高操作权限。随后指派其中一个子程序执行简单的文档整理任务。九十分钟过后，他察觉到异常，急忙敲击键盘终止进程，但为时已晚。智能程序运行了一道指令：rm -rf /Users/mattsdevbox这条让开发者心惊胆战的强制递归清除命令，相当于将个人文
工业AI为何难以读懂工厂？从文字识别到生产流程理解的跨越，核心瓶颈是什么？
随着AI技术的不断进步，制造业的众多环节也在积极引入AI方案，比如将AI接入MES系统，把设备运行数据接入大模型，借助AI进行质量分析等。但实际应用后会发现，AI往往只能应对一些简单问答，无法真正理解工厂需求并解决实际问题。这就需要从AI的底层原理说起。通用AI理解文字依赖的是语言内在的规律，公开的网络数据为其训练提供了充足素材。然而，要理解生产过程，则必须依托企业的私有数据以及其背后的工艺知识与经验。只有这样，AI在面对生产数据曲线和设备参数时，才能给出有价值的分析结果。一、AI为何能读懂文字，却无法理