AI解锁中华古墓密码
如今，AI大模型已深入公众视野：国内的豆包、千问、DeepSeek，海外的ChatGPT等顶尖模型，早已超越基础问答与文案生成，迈向复杂逻辑推理与多维数据关联。若将中华五千年全部已知史料输入大模型，AI能否推断出尚未发现的王侯将相陵寝？正史文献库：二十四史、编年通鉴、各代实录等可信历史记录，梳理人物生卒、爵位封赏与丧葬制度。时空地理库：历代疆域变迁、古今地名对照、山川水系演化、地质地貌数据。人文礼俗库：各朝丧葬仪轨、墓葬风俗、选址禁忌、阶层专属营造规范。现存陵墓样本库：黄帝陵、历代帝陵、已知王侯墓的精确坐
AI驱动深地科学：核心难题、应用前景与推进策略
原文刊载于《中国科学院院刊》2026年第6期“国家科学技术思想库：人工智能赋能科学研究”。本文为精简版底青云1,2*赵亮1,2郑忆康1,2耿智1,2喻志超1,2单小彩1,2李超1,2徐志尧1,2 吕鹏飞11 中国科学院地质与地球物理研究所2 中国科学院大学 地球与行星科学学院深地科学正处于国家重大战略需求牵引、前沿理论突破与研究范式深刻变革相互叠加的关键时期。面向能源与矿产资源安全、重大工程建设、地质灾害防控和地月空间探测等核心任务，深地科学亟待突破深部结构与成分的高分辨率探测、跨圈层复杂过程模拟和工程高
工业互联网驱动制造智能跃升
工业和信息化部等八部门日前印发《关于推动工业互联网高质量发展的实施意见》，提出到2030年，工业互联网核心产业增加值突破2.5万亿元，工业互联网融合应用实现207个工业中类全覆盖。这些目标的设定表明，工业互联网将从试点探索迈向全域普及，充分发挥乘数效应，夯实制造业数字底座，筑牢中国制造的全球竞争优势。 工业互联网是实体经济和数字经济深度融合的关键底座。工业互联网并非互联网在工业领域的简单应用，而是5G、大数据、人工智能等新一代信息技术与工业经济深度融合的新型基础设施、应用模式和工业生态。工业互联网就像给工
AI驱动市场数据研判：产业智能化转型的核心逻辑与实操指南
市场、运营、经营管理者每天都在做数据研判：看销量、渠道、客流、竞品、营收，以此定备货、投流、产品迭代、年度战略。但绝大多数企业困在传统人工研判死局：依靠Excel手工统计、单一维度静态分析、凭经验简单归因、只能复盘过去无法预判波动，市场一变，全盘决策失效，试错成本居高不下。很多人误以为AI只是更快做表格、自动出图表，本质完全理解偏差。AI赋能市场数据研判，不是工具优化，是整套研判范式、商业决策逻辑、产业增长模式的系统性重构。它有完整成熟的数理、产业、数据理论支撑，有标准化可落地的运行链路，大中小企业、个人
人工智能赋能智慧校园：高校智能体创新应用模式探索
01.政策引领：教育数字化转型时代机遇02.痛点剖析：高校传统服务的现存挑战03.范式革新：智能体重塑校园服务生态04.架构核心：三心驱动的全链赋能体系05.智能创建：低门槛搭建专属智能应用06.资源整合：多维度数据知识深度融合07.闭环运营：数据驱动实现持续化迭代08.场景落地：AI六助覆盖校园全域业务09.价值彰显：数智升级带来的效能提升10.实践路径：低成本快速部署实施方案携手共建高校AI智能体新生态
AI智能体：从辅助工具到全能员工的变革
常规AI助手与搜索软件，仅能提供资讯并协助操作，处于“旁观”层面。而我们的AI智能体，基于核心数据库，扎根实际业务环境：剖析数据、改良流程、产出决策方案，并在关键环节主动修正执行策略。它是能代替你工作的全能员工，协助你应对高难度、高风险事务，将人们从重复性劳作中解脱出来。评估AI价值的标尺，不在于演示多么华丽，而在于其能否在复杂场景中真正落地。这正是智能体与传统工具的分界线：能处理繁杂事务、能肩负决策重任，而非仅仅“显得聪明”。智能体的能力源于数据、规则与模型的深度融合。此模式，使AI不再只是辅助手段，更
智能科技引领未来：中国AI产业的崛起之路
点击蓝字关注我们近年人工智能技术作为新一轮科技变革的关键驱动力，正以惊人的速度、广度和深度融入人类生产生活的各个层面，全面重塑全球经济格局、创新模式及社会治理方式。目前，我国已进入全球人工智能发展前列，正处于由并跑迈向领跑的重要阶段。在激烈的国际竞争和高质量发展的内在需求下，我国人工智能产业的现状如何？发展前景怎样？还存在哪些不足与挑战？围绕这些问题，我们展开了深入调研。抢占智能时代先机：我国人工智能产业的发展现状一、现阶段我国人工智能产业发展状况习近平总书记曾明确指出：“人工智能是引领本轮科技革命和产业
蚂蚁灵波携手简智机器人，共促原生数据与具身模型融合
【TechWeb】5 月 26 日讯，上海蚂蚁灵波科技有限公司宣布与简智新创（北京）机器人科技有限公司建立深度战略合作伙伴关系。双方此次联手的核心目标，在于解决一个关键难题：如何实现高质量物理真实数据的快速规模化扩展（scale up）。面对具身智能模型下一阶段的迭代需求，源自大规模真实人类行为的高质量数据至关重要。蚂蚁灵波将与简智新创共同探索针对人类真实行为数据的新一代生产与采集模式，以此增强机器人在现实场景中的理解力、泛化力及自主决策水平。依据合作蓝图，双方将聚焦蚂蚁灵波旗下的全系列的具身智能模型矩阵
融合物联网感知与AI边缘算力，打造多灾种应急联动新范式
数据壁垒难以攻克：各职能部门系统独立搭建，标准各异，互联互通受阻，形成众多信息孤岛，无法支撑全域态势的实时感知与深度研判。跨部门协作效能不足：突发事件处置需多方联动，传统沟通方式流程繁琐、耗时久、协同难，指令传达滞后，易错失黄金处置窗口。决策依据经验缺失数据支撑：管理决策多依赖过往经验与主观判断，缺位实时数据分析与预测预警功能，难以达成精准施策与科学治理目标。态势感知存在视觉盲区：传统监控覆盖范围有限，难以全面掌握城市运行全貌，无法构建“可视、清晰、完整”的立体化感知网络。全域物联感知网络：打造一体化物联
智绘地理·融通未来:人工智能与现代地理学研讨会在乌鲁木齐举行
2026年5月23日，由新疆维吾尔自治区科学技术协会指导、中国科学院新疆生态与地理研究所主办、新疆维吾尔自治区地理学会承办的“智绘地理·融通未来——AI赋能新时代地理科学创新发展”学术研讨会在乌鲁木齐顺利召开。自治区科协秘书长艾斯克尔·台外库力出席会议并致辞，来自遥感地理信息、荒漠化防治、水资源管理、旅游地理、干旱气象等领域的11位专家、科研院所代表及高校师生共百余人齐聚新疆科技馆，共同探讨人工智能与现代地理学交叉融合的创新路径与应用前景。开幕式合影本次研讨会共设置1场主旨报告、5场专题报告，内容涵盖智能
AI 赋能气象卫星：海洋遥感应用新突破
点击上方蓝字关注我们摘 要面对气象卫星海洋遥感数据所呈现的高维、异构及海量特征，人工智能（AI）技术正引领该领域的技术革新与应用场景重塑。本文综述了 AI 技术为气象卫星海洋研究带来的新视角与解决策略，着重阐述了在卫星观测资料增强融合、海洋要素反演、海洋天气监测及智能决策等关键环节的 AI 应用现状；同时，剖析了当前面临的主要挑战：多源异构数据处理瓶颈、数据驱动模型与物理机制的融合难题、以及服务全链条贯通的阻碍。展望未来，需着力突破数据加工瓶颈、研发物理约束型 AI 模型、探索前沿 AI 技术并推动场景化
美军AI作战系统的核心：动态本体论
外界提起美军联合作战 AI，总习惯把 Gotham、MAVEN、AIP 当成三套互不相关的黑科技。Gotham：全域数据融合 + 动态本体底座MAVEN：多源感知识别 + 杀伤链自动化AIP：生成式决策 + 智能体 + 自然语言指挥动态本体论 = 一套可实时进化的军事概念 + 关系 + 规则库。术语不统一：海陆空天对同一装备叫法不同，机器无法识别关系不连通：情报、装备、地形、电磁数据互相孤立规则不灵活：战场一变，静态预案立刻失效实体：目标、装备、部队、地域、事件属性：性能、能力、威胁等级、状态关系：指挥、
AI重塑矿山安全：全方位智能管控守护生命
分享是最大的支持，关注是最好的鼓励在幽暗的矿井深处，每一次呼吸都牵动着远方家人的心。矿山安宁，绝非一句空泛的口号，而是维系无数家庭幸福的基石。如今，一场由人工智能驱动的矿业安全变革正悄然发生，改变着这一切。以往的矿山安全管理模式面临诸多困境：人为因素难以掌控：驾驶员疲劳、操作违规、安全意识薄弱，这些人为因素是导致矿山事故的主要原因。尽管监控设备众多，但依赖人工值守难以实现全时段、无遗漏的监督。环境状况复杂多变：瓦斯含量、巷道形变、地下水位变化，这些环境因素的突发状况往往难以预料。传统的监测方法响应迟缓，无
头豹沙利文解读：2026中国AI XDR安全新格局
👇点击关注头豹⭐右上角“···”设为星标头豹联合弗若斯特·沙利文（Frost & Sullivan，以下简称“沙利文”）发布《AI塑造安全新范式——2026年中国AI XDR市场研究》。本报告聚焦在AI应用加速落地的背景下，中国AI XDR如何走向“真实联动、全量联动、智能化检测响应、数据循环演进”的技术路径，并评估头部厂商在XDR真实联动能力上的表现。研究围绕中外AI XDR的特征、AI XDR的关键功能、AI XDR相对传统XDR的差异、AI XDR对产业的意义与价值展开，同时将重点行业（智能
告别云端延迟！光伏电站“边缘大脑”实现智能自主运维
设想一下：在广袤的西北戈壁，一座占地千亩的光伏电站正在运转，周围几十公里内缺乏信号。突然，几块组件因积灰或热斑故障，发电效率悄然下滑20%。传统方案需将数据上传云端，待分析并下达指令往往耗时数分钟。这短短几分钟，就是白白流失的电量和收益。如今，边缘计算技术正颠覆这一局面。它将原本依赖云端的人工智能推理能力，直接部署到现场设备。这台设备宛如电站的“现场大脑”，全天候独立运作，无需联网即可完成感知、判断、告警及初步决策。图1：这是一座典型大型光伏电站的鸟瞰图。大规模组件阵列分布广泛，人工巡检效率极低， 亟需A