重塑办公新范式：中广数科引领AI直达终端
引言回顾过去数十载，人类工作模式的每一次飞跃，皆源自工具的迭代升级。由纸笔演变为电脑，从互联网跨越至移动办公，继而发展至云协作与数字化平台，工具的进化不断重塑着组织效率与商业文明。如今，以大模型为核心的新一轮人工智能浪潮，正开启办公生产力变革的全新纪元。此次变革，改变的不仅是软件系统，更是人与智能之间的交互范式。AI时代的角逐核心在于生产力比拼随着生成式AI迅速渗透至企业经营、知识管理、内容创作、客户服务及跨国协作等各个领域，一个崭新的现实已摆在所有组织面前：未来企业间的较量，将愈发体现为AI应用实力的博
AI硬件去杠杆化：危中有机还是步步陷阱？
杠杆层级市场表现是否已经明显出清对投资者的含义第一层：短期期权、0DTE、Gamma、杠杆ETF日内急跌、尾盘波动、强势股集体踩踏已经清掉一部分容易出现1至3个交易日的技术性反弹，但不代表中期安全。第二层：动量资金、趋势跟随、高换手基金反弹变弱，龙头补跌，50日线反复争夺只清了一部分需要观察反弹质量，而不是只看某一天涨跌。第三层：中期机构仓位、估值体系、盈利预期50日线失守后转向200日线，盈利预测下修尚未充分出清只有当市场从“抢反弹”变成“怀疑长期逻辑”时，才可能出现真正赔率。类型代表方向当前更合理的看
vivo黄韬：X Fold系列定义AI时代最佳移动体验
2026年，AI Agent正经历从“问答工具”向“任务助手”的关键蜕变。当技术跨越“能听能给答案”迈向“会思考能办事”，离用户最近的智能终端该如何重塑体验？ 6月10日，vivo与爱范儿在广州未来社联合举办“AI时代终端想象”体验活动。vivo副总裁黄韬发表演讲，宣布将依托X Fold系列落地AI体验，致力于打造“AI体验最极致的移动终端”。 vivo副总裁、产品副总裁黄韬 让AI融入每一个个体的日常，成就用户热爱 面对AI技术迭代打破生产力边界的浪潮，vivo认为AI时代的核心是“人”。AI应融入触手
AI投资逻辑正在转变
市场每天在剧烈波动中反复切换我觉得有必要重新审视一下当前行情而不是每天都陷入到追涨杀跌的节奏里面今天A股下跌也在预期之内，哪怕今天没有低开而是往上走，节奏上资金都有兑现的需求。更何况还要看外围市场的脸色，才能决定好坏。既然跟随美股表现，那么市场下跌的原因显而易见，就是全球资金开始关注美国是否加息，对高估值资产如何定价。再加上今天晚上CPI数据公布上升到4.2%，市场也进一步确认了通胀压力的变化方向。市场大概率要重新修正一下未来的利率路径，修正一下全球资产定价模型，主要还是出于对未来资金成本的新判断。过去一
AI硬件产业链价值深度透视:数据揭示当前估值风险
近期摩根士丹利、高盛、黑石、全球头部云服务商，协同英伟达及各大硬件制造商，集中发布AI产业规模、资本支出前景报告。综合各家财报指引、算力资本支出模型推算，一条清晰的产业周期曲线已经显现：2026年起，全球AI基础设施资本支出，正式进入智能体经济+超大规模推理集群驱动的万亿级时代。一、2026-2032全球AI算力资本支出完整预测1、2026年全球AI基建总投入：6500-7000亿美元AI资本支出的核心驱动力，始终是英伟达GPU。2026是产业关键转折年份：Blackwell Ultra（GB300）大规
陈果警示硅基产业泡沫风险
炒股就看金麒麟分析师研报，权威，专业，及时，全面，助您挖掘潜力主题机会！ 通过与2000年互联网泡沫对比可以发现：目前美股市值占GDP比重、AI领域资本支出在GDP中的占比等数据已经超越了当年水平；那时泡沫的中心是思科、北电等硬件基础设施股票，现在英伟达等芯片企业也处于市值高位。历史教训显示，泡沫破灭后，硬件类企业可能一蹶不振，而最终发展壮大的通常是应用层企业（例如亚马逊）。“这波牛市切勿盲目乐观，在高位介入硬件股可能面临长期套牢风险。”——东方财富证券研究所副所长、首席策略分析师陈果在新浪证券直播平台分
6月10日市场动态与科技板块展望
昨夜美股纳斯达克指数先跌后涨，中东局势紧张，美伊冲突升级导致油价剧烈波动，同时多只科技明星股普遍走低，目前日韩股市低开低走，预计A股今日将面临一定压力，全日走势预计以震荡为主。板块方面，科技硬件线昨日出现高潮后，今日或将面临分化，重点关注几个细分领域核心标的，看能否延续强势，整体策略建议逢低沿5日线吸纳，题材方面，物理AI方向昨日表现强劲，该领域主要是概念叠加（AI+机器人 AI+工业化 等），重点留意几只头部标的能否继续走强并带动接力情绪，电力板块方面，仍可关注几只高辨识度标的的套利机会。情绪接力方面，
AI学伴新趋势：奇多多与奇碰重新定义儿童智能陪伴
由无界方舟（AutoArk）研发的奇多多AI学习伴侣设备，其研发力量汇聚了来自字节跳动、阿里巴巴、蚂蚁集团等知名科技企业的资深专家，具备强大的技术背景。该产品以视觉交互为核心，内置自主研发的EVA多模态大模型，旨在实现AI对现实环境的理解能力。无论是孩子拿起一颗橙子、一幅涂鸦作品还是任何一本图书，设备均可迅速辨识并进行互动式讲解，非标准物品识别精度高达93%以上，摆脱了对专用物料的依赖性。尤为突出的是，多模态交互响应时间被压缩至250毫秒内，孩子刚说完话就能获得即时反馈，交流体验接近真人对话，避免因等待而
AI硬件股冲高：情绪与涨价共振
点击上方蓝色名称关注，点击右上角「···」设为星标。关注后务必星标，避免失联！昨日港股AI硬件概念强势回涨，胜宏科技、长飞光纤等个股表现突出。此轮行情的直接诱因是外围市场情绪的强力提振。隔夜美股费城半导体指数飙升5.61%，英特尔、美光科技等核心标的领涨；与此同时，韩国KOSPI指数盘中暴涨超8%触发熔断，三星电子、SK海力士等存储巨头大涨，全球科技股风险偏好快速回升并传导至港股。不过，在情绪修复背后，更深层的支撑源于AI产业链的涨价预期。伴随AI服务器需求爆发，核心元器件供需极度紧张。例如，PCB关键材
AI硬件新材料突破带动国产化机遇
深挖-Agent，恢复更新。过去停更的半年，工作并未停止。我们重构了深挖的知识库与工作流，迭代了系统化的提示词模板，并完成了多个skill的生产。依托「龙虾」，目前已落地20余个skill，覆盖三类典型场景：开盘前，对过去24小时卖方观点的汇总；收盘后，对全市场交易的复盘；以及对特定行业或概念的持续跟踪——包括其底层逻辑、卖方观点与市场情绪的边际变化。完整清单可见置顶文章。从6月3日起，每个交易日，本栏目将固定更新两类内容：盘前的卖方观点汇总（上午9点），以及盘后的全市场交易复盘（下午5点）。周六，周日，
AI投资新视角：S曲线法则揭示AI繁荣才刚起步
对话嘉宾Alex Sacerdote : Whale Rock Capital Management创始人兼投资组合经理Patrick O'Shaughnessy：Positive Sum创始人兼CEO核心摘要当华尔街仍在激辩AI是否已陷入泡沫之际，管理130亿美元资产的美国对冲基金Whale Rock Capital掌舵人Alex Sacerdote给出了一个截然相反的论断：企业级AI的实际渗透率尚不足1%，真正以“智能体”形态运用AI的知识工作者更是只占全球总量的万分之一（0.1%）。他将此比喻为一条
iOS 27 引发热议：苹果 AI 虽强，用户为何心生顾虑？
伴随 iOS 27 的正式发布，苹果的人工智能技术再度成为舆论焦点。苹果意图借由新一代操作系统全面深化 AI 体验，赋予 iPhone 更高级的智慧。然而，基于早期的试用反馈与评论，众多用户对 iOS 27 的 AI 表现仍存有疑虑。首要争议点在于新版 Siri AI。据现有资料显示，苹果新版 Siri AI 将在测试阶段先行亮相。对广大用户而言，“测试版”三字往往等同于不稳定。回顾过往数年，诸多 AI 产品均曾遭遇类似困境，频发回答谬误、理解偏差或任务执行失败等状况。苹果素以稳健闻名，可靠一直是用户对
AI硬件的隐形赛道
AI电容是Rubin时代增长最快的领域，其增速可达10至40倍。此类电容主要分为四类：MLCC、EDLC、MLPC和LIC上两周市场表现最抢眼的是MLCC，我们在5月25日的直播中已对此细分领域进行了深度挖掘。展望下周，建议重点关注MLPC以及MLCC材料端（氧化镝）这两个方向一：MLPCAI芯片的工作状态极为“暴躁”，功耗在一秒内可能从几十瓦飙升至上千瓦，普通电容难以响应，导致设备死机。MLCC负责纳秒级的精细过滤，而MLPC（固态叠层高分子电容）则充当CPU/GPU核心供电旁的“急救泵”或“心脏起搏器
AI时代商标布局全攻略：2026尼斯分类第13版企业实务指引
人工智能技术的高速发展正在重塑商业格局。一方面，市场上涌现出众多专注于AI产品与服务的企业主体；另一方面，传统行业也在积极探索AI技术与既有产品的融合应用。在此背景下，企业品牌法务如何科学规划AI相关商品服务的商标布局，已成为业界关注的焦点问题。本文以2026尼斯分类第十三版为依据，为AI产品服务企业及传统行业AI应用企业提供系统性的分类选择指导。一、AI领域商品服务核心分类准则功能性准则：AI硬件设备依据"主要功能"进行归类，而非技术特征；AI软件及服务则根据"服务内涵、应用场景"进行区分，兼顾技术研发
美军2026年人工智能战略转向快速部署与AI优先作战
美国国防部2026年人工智能加速战略标志着从政策制定到快速作战执行的转变。对于国防承包商、系统集成商和硬件制造商而言，这一演变改变的不仅仅是治理方式，还重塑了平台设计优先级、部署时间表和架构灵活性要求。有必要了解美国防部人工智能政策从2018年至2026年的演进历程，以及新的加速指令对自主系统、边缘计算和加固硬件的影响。通过战略政策整合扩展人工智能规模从历史上看，美国国防部在将人工智能（AI）和机器学习技术全面融入军事领域方面采取了审慎周全的方法。虽然国防部及其他美国实体在过去60年间已零散地使用了人工智