2026 人工智能训练师培训启动，人社部证书享补贴（全球算力报告：基础设施迎重构契机）
2026 年 5 月 28 日，世界智能产业博览会在天津盛大启幕。次日，多家权威机构共同推出了《2026 全球 AI 算力发展研究报告》，深入剖析了全球算力产业的演进趋势及 AI 应用的未来走向。随着全球算力产业的持续深化，其发展模式已从早期的“硬件算力主导”转型为“智能计算驱动、体系全面重构”的全新阶段。超节点技术的涌现与高速互联网络的构建，将成为新型算力基础设施建设的关键路径。此外，在多智能体框架的助推下，AI 正从交互式智能向更高阶的执行性智能跨越，这将极大激发对推理算力的全新需求。AI 驱动的科学
企业AI平台选择： native or empowered？
当前，人工智能正在重塑各个行业，众多企业在推进AI项目时往往缺乏系统规划。这导致一些项目中途停滞，另一些则在完成大量投入后，成效却未达预期。造成这种现象的原因很多，但最关键的问题是：所选的AI平台与企业的整体AI战略目标不匹配。所谓AI平台，是企业实现业务智能化的核心支撑，主要分为两类：AI原生平台（AI-native platform）和AI赋能平台（AI-enabled platform）。选对平台不仅影响AI功能的实现方式，也决定了企业的技术实施路径和长期业务价值。01“原生”与“赋能”的本质区别A
AI赋能MBSE：重塑国防与汽车系统工程
模型驱动的系统工程（MBSE）是构建复杂跨领域高可靠系统的核心方法。MBSE为从初期需求分析到架构设计、实现部署、运行监控直至后期维护的全生命周期，提供了可追溯性与严密性的体系化支撑。然而，国防军工、航空航天、智能网联汽车等系统的复杂度持续攀升，引发技术文档规模与难度急剧膨胀，传统人工处理方式已显得力不从心。企业通常将系统技术规范、行业法规、商务合同、技术标准以及各利益方的诉求，记录在庞大繁杂的文档体系中。这种作业模式使得人工提取、评审和追踪需求的过程效率低下、差错率高，且不同团队间难以保持统一标准。单纯