389项国家标准获批，涵盖科技、制造、环保、农业、民生等多领域
日前，市场监管总局（国家标准委）正式审批通过389项关键国家标准，涵盖前沿技术领域、基础制造产业、生态环境保护、农业生产作业、居民日常生活等多个维度。这批标准的出台将有力促进产业转型升级、提高民众生活水准、保障公众生命财产安全。在前沿技术领域方面出台人工智能、网络安全、区块链等33项国家标准，统一技术要求与安全准则。出台工业互联网、工业数字孪生等6项国家标准，加速智能制造进程。出台航天器接地规范、载人航天器标识及使用规范、民用轻小型旋翼无人机降落伞系统通用规范等15项国家标准，为我国航空航天装备产业化应用
AI推理的价值：为何它对生成式AI不可或缺
AI推理扮演着关键角色，因为它填补了模式识别与复杂决策之间的鸿沟。传统生成式模型，如GPT-4和DALL-E，擅长基于统计概率创造内容，并能以低延迟迅速产出结果。推理框架通过强化基于大语言模型(LLM)的传统AI系统，使其能够应对动态环境、预测结果并优化流程。由于推理模型在输出前会进行"先思考"，它们通常需要更长时间返回响应，但能提供更高精度和更细致的复杂问题解决方案。这种融合不仅增强了AI的能力，还为人机协作的发展奠定了基础，使AI能够在各行业提供更具可操作性的洞见。AI推理融合先进方法，提升生成模型的
深圳AI布局揭秘：179个实景落地图谱
先讲核心观点深圳的AI企业并未主攻大模型研发。他们完全没去和OpenAI、DeepSeek争夺赛道。他们专注的只有——场景落地。179套方案，遍布教育、新能源、制造、医疗、安防、文旅……几乎涵盖所有你熟知的行业，都在进行AI赋能。但细看会发现，教育领域聚集了27家企业，医疗领域却仅有9家。全景图：179套方案全貌🏭智能制造/工业 — 37套（数量最多）机器人调度、AI质检、MEMS传感器、芯片烧录……制造业是深圳的根基，AI在此处的渗透最为深入。🔋新能源/充电/储能 — 32套光储充一体化、V2G虚拟电厂
高考填报指南：人工智能与具身智能差异巨大，切勿盲目混报
在如今的高考志愿填写热潮里，人工智能类专业始终占据热门榜首，成为众多高分学子竞相追逐的科技领域。然而，许多家长与考生容易陷入一个认知盲区：将人工智能与具身智能等同视之。尽管两者同归于 AI 宏大版图，名字也极为相近，但在培养导向、研习难度、适宜人群及就业路径上却大相径庭，一旦选错专业，极易导致“学业吃力、就业偏离”的困境。本文将对这两个专业的核心区别进行全方位深度剖析，结合升学匹配度与产业就业风向，协助广大考生精确定位，挑选契合自身未来的发展跑道！该专业隶属电子信息类别，其核心宗旨在于构建纯数字化、虚拟化
临沂启动食品工业AI+制造先锋应用清单征集
——通知——各县区工业和信息化局，临沂高新技术产业开发区经济发展局、临沂沂河新区经济发展服务中心、临沂临港经济开发区经济发展局:为深入推进全省“人工智能+制造”先锋应用建设工作，加速我市食品产业智能化转型，培育一批人工智能产品与场景应用，现面向临沂市食品工业开展“人工智能+制造”先锋应用建设清单征集，具体事项通知如下：一、建设清单核心内容（一）征集覆盖行业全链条、全流程、全环节的需求场景清单（附件1）。各县区需指导相关企业，结合企业数字化与智能化发展实际，围绕研发设计、生产制造、供销服务、运维售后、经营管
萧山区发布2026年AI工厂培育申报通知
各相关单位：为深入落实国家、省、市关于制造业数字化转型及“人工智能+”行动的战略安排，旨在加速构建杭州市“人工智能+制造”示范标杆梯队，依据《杭州市人民政府办公厅印发关于加快科技创新和产业创新深度融合推进制造业高质量发展的若干政策措施的通知》及《杭州市“AI工厂”评定细则（试行）》，经研究决定，启动本年度AI工厂培育申报工作，具体事项通知如下：01申报类别1.一星级AI工厂。参照工信部基础级智能工厂及省级数字化车间建设标准，重点推动企业数智化基础能力建设，配置必要的智能制造装备、工业软件系统以及网络通信与
创见者AI+制造峰会圆满收官，AI原生技术重塑智造未来
6月5日，备受瞩目的“AI+管理 成就不凡——创见者 AI+制造峰会”在上海隆重召开。本次活动由金蝶软件（中国）有限公司携手上海市数字公共服务驿站（现代服务业）联合主办，并得到上海现代服务业联合会大数据中心、上海现代服务业发展研究院及区块链应用服务专业委员会等机构的协办。500多位来自政府、企业、学术及研究领域的权威专家与制造企业高层齐聚一堂，深入研讨人工智能与制造业深度融合的落地策略与实践机会，为上海制造业的数字化与智能化转型注入了强劲动力。前沿洞察新一代智能制造加速突围上海智能制造产业协会会长徐洪海金
金蝶携手 AI，赋能企业新未来
笔者曾在往期推文中提及：身处网络智能纪元，学习的藩篱已然消融，随时随地、终身进修成为常态。眼下，人工智能正飞速从理论构想迈向产业深水区，化作企业削减成本、提升效率、优化品质与创新的核心驱动力。今日，笔者荣幸莅临哈尔滨松北香格里拉大酒店，出席“智启管理·成就非凡”金蝶 AI 峰会哈尔滨专场。携手龙江本土名企及业界大咖、标杆代表，深层剖析 AI 在财务管控、智造升级等场景的实战落地，合力开启企业数字化“零阻碍”进化的全新篇章。会议期间，聆听了三场主旨演讲：金蝶中国副总裁马兴旺带来的《AI 转型，笃行致远》、金
AI 驱动智造：重塑工业新未来
近年来，人口红利逐渐消退，传统制造业依赖人力堆砌产能、比拼效率的旧模式已难以为继。而人工智能的迅速落地，恰好成为推动制造业转型升级的核心新引擎。当下的 AI 早已不再仅仅是新闻中的科技概念。无论是数字孪生、工业大模型，还是日常生产中的智能质检、设备预测性维护，AI 已悄然渗透至研发、生产、供应链的各个环节，切实改变了中国制造的格局。我国工业体系完备，制造业规模连续16年稳居全球首位，底气十足。2025年，国内制造业增加值达34.7万亿元，同比增长6.1%，产业基础极为扎实。然而体量虽大，传统制造的短板也日
江苏出台制造业与人工智能深度融合发展行动计划
江苏省“人工智能+制造”实施方案各设区市工业和信息化局，厅机关各处室（局），有关直属单位：现将《江苏省“人工智能+制造”实施方案》印发给你们，请结合实际，抓好贯彻落实。江苏省工业和信息化厅2026年6月3日推动制造业向智能化、绿色化、融合化方向加速转型，将人工智能技术深度嵌入生产制造核心环节，实现科技创新与产业创新的有机结合、技术研发与实际应用的相互促进。到2027年，实现全省规模以上工业企业“人工智能+制造”诊断全覆盖，推动10个以上工业大模型在行业中深度落地应用，推出约100个高质量工业智能体产品，建
生产线、数据中心、库区岸——联通数智赋能荆楚大地纪实
北京6月12日消息（记者宫碧莹）荆楚山水，长江奔腾。从百年酿坊的数字化转型，到南水北调中线水源地的智能守护，再到营业厅中的贴心服务，中国联通正运用数字技术这支如椽巨笔，在湖北这片充满活力的土地上书写“数智赋能千行百业”的精彩篇章。 在中国联通客户日来临前夕，记者深入湖北荆门、襄阳、丹江口三地，探访工业互联网标识解析、算力数据中心、智慧水质监管及一线服务窗口，实地感受这家通信央企推动实体经济与数字经济深度融合的坚定步伐。 荆门：一"码"通联，老字号酒坊酿出新生机 在金龙泉啤酒集团（以下简称"金龙泉"）生产车
2026年人工智能博士招生开启：低门槛宽进宽出
基于我国核心产业规模数据：2024年，中国人工智能核心产业规模已达9188亿元，同比增速31.1%2025年，产业规模预计突破1.2万亿元2026年（预测），中国人工智能核心产业规模有望突破1.7万亿元全球范围内（呈现指数级增长态势）2020年，全球市场规模为19141亿元2024年，增长至45518亿元，复合年增长率达24.2%2026年（预测），全球市场规模将触及76878亿元从产业投融资与企业数量维度看，截至2025年7月，全国人工智能相关存续企业总数已达233.28万家，较2020年增幅376%。
智能制造产业升级提速 产业链企业迎来发展新契机
《经济参考报》6月12日刊登记者郭倩的报道《新一代智能制造加速落地链上企业价值凸显》。据透露，近期国务院常务会议明确提出“以发展新一代智能制造为主攻方向，加大力度推进产业基础再造工程、制造业重点产业链高质量发展行动等工作”。记者近期在多地调研时发现，随着人工智能技术与先进制造技术的深度融合，新一代智能制造正成为中国制造产业链价值重构的核心驱动力，推动智能装备、工业软件、工业机器人、产品智能化增值服务等上下游产业链迅猛发展，孕育出数万亿元级别的广阔市场。当前我国已累计建成3.5万家基础级、8200余家先进级
江苏制造业智能化转型行动计划
苏工信信发〔2026〕160号各设区市工业和信息化主管部门，厅机关各处室（局），相关直属机构：现将《江苏制造业智能化转型行动计划》印发给你们，请认真贯彻执行。江苏省工业和信息化厅2026年6月3日江苏制造业智能化转型行动计划为深入贯彻省委、省政府关于加快推进人工智能技术创新及"AI+"行动的决策部署，落实工业和信息化部等八部门"人工智能+制造"专项行动要求，推动人工智能技术与全省制造业深度融合发展，制定本计划。一、总体目标加速制造业向智能化、绿色化、一体化方向转型，推动人工智能融入生产制造关键环节，促进A
两部委联手构建 AI 计量新生态
近期，国家市场监管总局携手国家发展改革委共同发布《人工智能计量体系和能力建设指引（2026 版）》（简称《指引》），全面规划人工智能计量能力发展，旨在解决“测量不准”“数据匮乏”等业界难题，并强化对智能制造、智慧医疗、智慧交通等 14 个关键领域的支撑作用。 该《指引》涵盖基础支撑、通用技术、核心技术、计量技术规范、计量服务产业及智能赋能计量六大板块，系统性布局以打通实验室创新成果通往行业应用的“最后一步”。 直面“测不准”挑战，提升人工智能可信度。面对算法“黑箱”及决策解释性不足等痛点，《指引》安排了