AI补贴热潮消退，渠道商迎来黄金时代
各位老板、渠道伙伴，大家好，我是你们的老朋友。 过去两年，AI赛道像打了鸡血一样疯狂：大模型百亿补贴、千问App春节30亿免单、各种“AI+”项目动辄几百万算力券……钱像不要命似的往里砸。很多朋友感慨：“这哪是做生意，简直是烧钱换流量。”但2026年，风向变了巨头们的补贴大战打到一定程度后，资本市场开始用脚投票：烧钱换来的DAU增长不再被买单，真正能落地的应用和能赚钱的渠道，反而开始被重视。AI补贴时代落幕，渠道商的黄金时期，正在到来。一、补贴退潮：AI从“政策驱动”走向“市场驱动”回想新能源汽车：13年
AI行业动态 | 2026年5月20日 谷歌广告革新、腾讯模型进展、OpenAI上市计划、抖音合作、阿里新模型
发布时间：2026-05-21谷歌在其新一代「AI模式」搜索功能中试验了新型广告样式，将Gemini大模型技术深入应用于广告核心业务。新策略包括为赞助商品创建「个性化解释器」、推出内建聊天机器人的广告形式，以及在AI回答下展示全屏赞助内容。这项升级表明AI生成内容正从信息提供向商业变现演进。用户点击「提问」按钮可与Gemini互动，系统会基于企业官网信息实时响应并提示用户填写表单以建立联系。未来的搜索广告将更强调交互性和场景融合，AI搜索的商业化方向日益明确。发布时间：2026-05-21在AICon上海
腾讯推出操作系统级AI助手马维斯，无网环境下照样运行
5月21日，腾讯公司公关总监张军宣布，腾讯自主研发的操作系统层级 AI 助手"马维斯"正式投入使用，能够将整台电脑变成可交互的智能对象，开箱即用，Windows 端、Mac 端、安卓端版本同步发布。这款腾讯 AI 助手"马维斯"具备文档归类、解析、智能图片识别处理、系统维护（如操作系统修复）等功能。腾讯官方表示，市场上 Agent 能实现的能力，马维斯基本都能覆盖。同时它还拥有对操作系统架构、文件的完整理解能力，可根据任务智能调度模型、操控桌面应用、移动端"云监工"等功能。据介绍，马维斯尝试从产品层面解决
Open Claw：开源AI智能体，让AI真正动手干活
虽说当下AI聊天机器人铺天盖地，但大多都有个软肋：只能被动应答，也就是“光说不练”。你问一句，它答一句，真要执行任务、管理文件、跑流程，还得靠人工，AI充其量只是个“文字陪聊”。最近火遍全网的Open Claw（小龙虾），彻底打破了这一僵局！它不单是聊天AI，而是开源、可本地运行、能自主干活的全能智能体。若说传统大模型是“出谋划策的军师”，Open Claw就是能思考也能落地的“全能打工人”，重新定义了AI工具的实用上限。今天咱们就用大白话，深扒一下这款神器背后的硬核技术。不少人对Open Claw印象停
端侧AI崛起：算力为何“下沉”车间？
展望2026年，开源AI智能体框架将迎来爆发，"本地优先"理念不再局限于边缘计算，而是成为制造车间的硬性指标。数据留在本地、决策不依赖云端、反应即时响应——随着智能体从"云端大脑"蜕变为"车间神经末梢"，一场关于算力下沉的深刻变革正在上演。从"被动响应"迈向"主动决策"传统工业AI深受"云端依赖"困扰：设备先采集数据上传，待云端模型推理后再下发指令。这种"往返式"流程让车间设备沦为"感知器官"，云端成了唯一的"大脑"。一旦网络波动或中断，决策链条便会瘫痪。延迟是核心痛点，百毫秒级的网络往返足以让高速产线的
三一重工的逆袭之路
工程机械行业有“三分设备、七分服务”的特点，服务能力是外资品牌的软肋，而这恰恰构成了三一重工(19.400, 0.09, 0.47%)拓展海外市场难以被模仿的竞争优势。昨日的落寞不代表今日的平庸，当下的辉煌也可能转为明日的黯淡。这句话用在三一重工（600031.SH）身上再贴切不过。2026年第一季度，三一重工前十大股东阵容豪华，机构投资者纷纷入驻。包括两只社保基金、两只保险资金，阿布扎比投资局也新进成为股东。但把时间拨回到2022年，国内工程机械行业遭受超预期冲击，终端需求急剧萎缩，行业进入调整通道，2
东风携手斯特兰蒂斯共拓欧洲新能源市场
欧洲知名汽车制造商斯特兰蒂斯（Stellantis）与我国东风汽车集团于20日共同发布消息，双方已达成初步合作意向，拟在欧洲设立一家专营新能源汽车业务的合资企业。按照协议内容，该合资公司将由斯特兰蒂斯控股51%，东风汽车占股49%，业务涵盖销售、分销、生产制造、采购及技术研发等多个环节。 这一举措彰显出中国车企在国际化扩张与本土化制造方面迈出了关键步伐。双方联合公告显示，将研究在斯特兰蒂斯设于法国雷恩（Rennes）的生产基地实施东风品牌车型本土化制造的可能性。新公司成立后，将优先在部分欧洲国家推广并销售
AI 识图对硬件有何门槛？简会系统低配轻松跑
众多企业在筹划导入 AI 图纸识别技术时，首要疑虑常是：“是否必须购置数万元的高配主机？现有办公电脑能否胜任？”这种担忧情有可原，毕竟市场上部分软件确实极度依赖高端显卡与大内存，但并非所有解决方案都如此苛刻。简会 AI 图纸识别系统推行本地化部署策略：仅需为企业配备一台专用算力服务器，即可承载所有高负荷运算，包括 AI 智能识别、尺寸自动提取、公差解析及形位公差理解等。员工终端无需高性能配置，只需通过浏览器访问指定地址并登录账号，即可调用系统服务，其设备仅负责页面渲染与指令收发。（该图为简会 AI 图纸识
小城AI基础设施落地：快火创孵算力平台启动
快火创孵AI算力独立站正式上线2026年，AI早已不是大城市的专属。但当一个小城的企业主说"我要用AI"时，他面对的依然是一堵墙——看不懂英文界面、搞不定API对接、不知道哪个模型适合自己的场景、更算不清一次调用到底要花多少钱。今天，这堵墙在玉溪有了第一个缺口。快火创孵AI算力独立站正式上线。这不是又一个AI工具网站，这是玉溪第一次拥有自己的AI基础设施。01.如果你在北京、深圳，AI像水电一样方便——随手可用，身边就有服务商。但如果你在玉溪，情况是这样的：1、餐饮店老板想用AI写推广文案
AI 实战实录：打造 24 小时在线销售智能体，自动搞定私域成交
客户找上门，却无人应答。关于私域运营的实战经验，可参考人想 AI 干案例：她虽无操盘背景，却带领全国门店实现了私域业绩突破。深夜十点客户发问，却无人回应。次日销售查看时，客户早已转投别家。白天的咨询同样让人头疼：销售需同时应对多位客户，回复迟缓、参数记错、态度急躁——往往因此错失一个潜在客户。更严峻的难题是：顶尖销售难招聘、难留存、难复制。一旦销冠离职，带走的不仅是业绩，还有他对客户的深刻洞察与成交技巧。私域智能体正是为破解这一困局而生。我构建了一款 AI 销售智能体，具备以下优势： - 全天候在线，3
AI 新趋势：边缘计算崛起，蒸馏技术重塑本地智能
理解 AI 为何必然走向边缘，不能始于硬件，而应源于对“心流（Flow State）”的深刻洞察。在 AI 芯片领域，长久以来我们受制于 NVIDIA 定义的“吞吐量（Throughput）”指标——即单位时间输出 Token 的数量。这好比衡量大巴车的载客量，只要一次能运送足够多人，便视为高效。然而，当 AI 转变为实时编程助手或虚拟伴侣时，底层逻辑彻底改变。若 AI 助手每秒仅输出 40 个词，你的思维将不断被打断，交互显得“割裂”；但若其速度达每秒 200 词，甚至快过阅读速度，AI 便从“对话框”
SNEDAI 筑牢科特迪瓦数字主权：国产数据中心与 AI 政务双轮驱动
科特迪瓦科技企业 SNEDAI 聚焦数字主权建设：推进国产数据中心、AI 政务系统与数据本地化作为科特迪瓦（Côte d'Ivoire）本土科技的领头羊，SNEDAI Technologies 正全力助推该国数字治理的现代化转型。这家成立于 2017 年、隶属于 SNEDAI 集团的企业，深耕数字身份、生物识别、政务数字化平台、人工智能（AI）、医疗信息系统（SIH）、数据中心（Datacenter）及网络安全等核心赛道。其自主研发的 SIH 系统已覆盖全国逾 400 家基层卫生中心，大幅优化了公共卫生数
AI 检索无踪影？非关流量，只因优化路径偏差
当下客户寻求服务，首选已非翻阅黄页或浏览网页，而是直接启用豆包、元宝、DeepSeek 等 AI 工具进行查询——这已然成为企业获取客源的关键战场。然而众多企业正陷入同一困境：虽已投入时日精力布局 AI 推广，却面临搜公司名无果、查业务词无排名的尴尬；即便侥幸被收录，也往往昙花一现，本地意向客户根本无法触达，致使 AI 赛道的庞大流量白白流失。事实上，您缺的并非推广资金，亦非平台缺乏流量，而是一套切实可行且能见成效的 AI 排名优化策略。上饶市会灵科技有限公司（会灵科技）作为深耕 AI 排名优化与 GEO
工作日志 | 人工智能应用落地的实践探索与启示
摘要本文依据人工智能专题培训班的学习心得，阐述人工智能在实际场景中应用的建议与思考。通过深入解读“1+5+N”农业数字化模式、数据资源整合与大模型本地化部署、数字人矩阵建设等典型案例，探索人工智能与地方特色产业的有效融合路径，并针对政务服务、文旅、电商等领域提出数字人应用方案。文章还从生产力提升与生产关系调整的维度，分析人工智能对资源分配、所有制形态及社会关系重构的潜在影响，突出技术创新对社会发展的推动作用。为期三天的人工智能专题培训班通过系统的理论讲解和丰富的案例分析，使我对人工智能这一前沿技术有了更加
2026 人工智能训练师：报考指南、流程及本地补贴申领详解
近日，如祺出行数据业务板块首次全面公开其 AI 数据资产布局，正式凭借大规模、高价值的出行场景数据，切入具身智能与世界模型训练领域。具身智能及世界模型已成为全球 AI 竞争的关键赛道，但高质量物理交互数据的极度匮乏，成为制约其发展的核心瓶颈。行业数据显示，全球可用于世界模型训练的高质量数据总量仅约 50 万小时，而头部厂商年需求量已达百万小时级别，供需矛盾极为突出。在此背景下，出行服务平台依托海量订单与车辆运行数据所积累的多模态资源，拥有持续产出高价值训练数据的天然优势。与传统静态图片或合成数据不同，出行