AI浪潮下网络安全如何破局？NIDA亮相亚太电信论坛
[泰国，曼谷，2026年7月15日] 在2026年亚太电信网络安全论坛期间，全球固定网络创新联盟（NIDA）秘书长邓一鸥受邀发表题为《The AI Imperative: Turbocharging the Network Security Evolution》的演讲，系统阐述了AI时代下网络安全的演进方向与应对之道。邓一鸥在演讲中指出，智能时代的到来正驱动网络向下一代加速演进，当前已进入AI驱动的以数据为中心的全新阶段。随着AI深度融入日常生活，网络安全威胁格局也在被重塑——攻击方式从手动操作升级为AI
Palantir如何让企业AI深入核心运营:从信息融合到落地智能
导读许多企业已经配备了大模型、数据平台与自动化工具，但当AI真正进入核心业务时，挑战往往不在于模型能否给出答案，而在于它能否读懂业务逻辑、关联实际数据，并把结果安全地转化为可执行的下一步动作。在AIPCon 9上，Freedom Mortgage展示了与Palantir及Motor共同打造的房贷智能化系统。据现场介绍，项目启动约90天后已产出首批成果，覆盖合规审查、文档处理与客户沟通等关键环节。这些应用背后的统一思路，是借助Palantir Foundry打通数据与流程，借助AIP引入AI能力，再通过On
文远知行L2++智能驾驶海外布局曝光，已在多国开展测试验证
【科技7月13日】文远知行今日正式公布L2++高阶智驾业务海外拓展情况： 文远知行方面指出，智能驾驶辅助系统作为汽车产业链的核心技术高地，现已演变为中国车企出海的战略性竞争优势。伴随中国汽车工业全球化进程提速，智驾技术正从区域性适配向全球化能力构建转型。 与此同时，文远知行一段式端到端智驾方案也在国内复杂路况中持续迭代升级。近六个月以来，配备该智驾方案的奇瑞星途ES&ET车型在中国智驾大赛中连续六次摘得桂冠，并已获得奇瑞汽车、广汽集团等合作伙伴超30款量产车型的项目定点。 注：文远知行WeRide创建于2
智能驾驶新纪元：物理AI引领行业变革
2024年，智能驾驶聚焦于“城市扩展”竞争；2025年转向“端到端”对决；而2026年的核心词汇则是“物理AI”。进入2026年中段，中国智能辅助驾驶领域涌现出新焦点：物理AI。多家领先企业相继推出基于世界模型、VLA、强化学习等关键技术的策略，行业由此从“端到端模式”升级至“物理AI模式”。这一转型的广度和步伐，均超越了先前设想。01 物理AI的内涵：使AI领悟物理法则物理AI的基本思想是：AI不仅要依靠数据训练，还需把握物理世界的运行规则。传统智能驾驶模型倚重大量数据学习，但面对训练数据之外的物理情境
宇树科技陈立：具身智能大模型尚未成熟，制约机器人规模化落地
专题：2026亚布力论坛创新年会 7月4日消息，亚布力中国企业家论坛第十二届创新年会7月3日-4日在上海召开。宇树科技股份有限公司联合创始人陈立表示，当前机器人(18.310, 0.52, 2.92%)尚未实现广泛落地应用，核心瓶颈在于具身智能大模型技术尚未达到成熟阶段。 他指出，未来2-5年行业需重点突破三个方向：首要任务是构建统一的端到端机器人大模型，这是产业发展的关键基础；其次是实现更低成本、更高耐久性的硬件，以及大规模批量化的生产制造能力，当本体实现大规模生产后，边际成本将显著下降；第三是提供低成
Wayve欲让全球车辆实现全自动驾驶
IT之家 7 月 2 日消息，据路透社 1 日报道，伦敦自动驾驶初创公司 Wayve 正成为全球资本关注的新热点。 Wayve 已获得 28 亿美元（IT之家注：现汇率约合 190.43 亿元人民币）融资，并吸引英伟达、奔驰和日产等科技与汽车巨头成为投资者与战略伙伴。 Wayve 采用端到端机器学习技术，使 AI 能直接将传感器数据转化为驾驶行为，模拟人类驾驶员的决策方式。传统自动驾驶系统则依赖预设规则，结合 AI、软件代码与高精地图应对各类路况。 特斯拉虽早年也转向端到端架构，但两者仍有关键区别：特斯拉
AI驱动蚂蚁数科稳居中国零售信贷风控榜首
向大家分享一项重要进展！近日，蚂蚁数科在IDC发布的《中国零售信贷智能风控解决方案市场份额，2025》报告中，以16.3%的市场份额连续位居该领域第一！该领域全年营收同比增长达20.3%，明显高于行业均值（13.5%），充分凸显AI赋能风控带来的商业成效。IDC分析认为，蚂蚁数科的快速增长源于持续的产品迭代、场景深化与生态协同。依托先进AI技术，蚂蚁数科已构建覆盖客户全生命周期的智能风控体系，其智能体引擎包含建模、特征、策略、运营与审核五大核心模块，在银行、消费金融及互联网金融等领域实现业务稳健扩张。例如
洞悉全球技术变革 紧抓具身智能战略机遇
具身智能是指人工智能借助物理载体与周遭环境展开即时互动，达成感知、认知、决策及执行相融合的智能体系，包含人形机器人、仿生机器人及环境嵌入式系统等多元形态。眼下，具身智能在与外界的持续交互中不断进化，其认知决策水准及实体应用效能均实现大幅跃升，正迅猛向着更高自主性、跨场景应用的通用智能迈进。精准洞悉具身智能全球技术革新动向，主动迎接深层考验，对在全新一轮产业更迭中夺取先机、掌握主动权至关重要。 在北京人形机器人创新中心具身智能机器人数据与训练基地大厅门口，人形机器人做出“比心”姿势。新华社记者 王婧嫱摄 全
AI 深度解析与读书新思
随后，AI 技术迎来两项关键突破，正式迈入深度神经网络阶段，即当下所谓的深度学习纪元。首项突破在于深度神经网络架构的升级。早期神经网络多为单层、单向的简单构造，而深度神经网络引入了反馈与注意力机制，优化了底层逻辑。简言之，它不再局限于单一的输入输出，而是将部分中间结果反向回传至输入端，重新参与计算。这一设计使原本仅具空间属性的网络，增添了时间维度。例如，词汇或句子的含义往往依赖上下文，早期简单网络难以捕捉此类关联，而深度学习模型能抓取前后文及中间过程信息，结合语境重新运算并迭代优化输出，这是神经网络的一次
企业AI转型的六大关键路径与价值实现
近期调研显示，许多企业在智能化转型中存在误区：要么将传统精益六西格玛简单套用软件包装成AI，要么因受制于工业自动化思维，难以在物理场景中真正落地AI，从而无法实现端到端的智能进化。本文结合全球企业AI落地的真实案例与最佳实践，提出远瞻人工智能的S2V（场景到价值）六步法，希望能为各位企业智能化升级的先行者提供参考与借鉴。01—全球共识：AI已从“尝鲜”转变为“主战场”数据对比鲜明：2025年BCG对全球1803位高管调研显示，75%将其列为前三战略；2026年对2360位高管调研中，94%承诺持续加大投资
AI助手与智能体：本质迥异的两种形态
我想揭示一个尚未被大众广泛认知的真相：AI助手与AI智能体，实则是截然不同的两类存在。前者尚属“实习生”，需你逐层指令驱动；后者已晋升为“项目经理”，可独立交付成果。这一差异，远超多数人预估。近期Perplexity与哈佛商学院的联合研究，首次以数据清晰呈现了这种分野。该研究对比了Perplexity Computer（一款通用AI智能体编排工具）与传统AI搜索助手。结论极为鲜明：在处理复杂知识型任务时，AI智能体对助手形成碾压式优势。这并非微小领先，而是维度层面的根本区别。不少人仍视AI为更高效的搜索框
重磅|「环上管理者」(中篇):AI 时代中层该干什么？建议 CEO 写入JD
许多中层管理者的焦虑，并非源于人工智能过于强大，而是因为企业仅宣告了「哪些任务可被自动化」，却从未明确：环上工作由谁承担、考核指标为何、汇报对象是谁、晋升依据是什么。管理者可选取一条真实业务流程进行演练——比如「大客户入驻」「投标报价闭环」「月度财务结账」「售后工单处理」——将其中每项任务拆解并标记为环外、环内或环上，同时记录：任务颗粒所在位置当前执行者未来执行者验收标准示例：客户资料初步筛选环外→智能体专员智能体+环上抽检错误率、响应速度示例：首次客户拜访环内客户经理客户经理+助手起草转化率、满意度示例
AI撕开知识传承的千年枷锁
今日首次体验Codex编写代码、调试模型，恰逢这几天观摩了特斯拉最新FSD纯视觉端到端的实测视频。回溯本科《人工智能导论》课堂上老师津津乐道的神经网络复兴，至大语言模型的横空出世，再到当前端到端工具的全面井喷。延续千年的人类文明发展节律，已悄然被重新书写。01 /禁锢文明进步的“低效循环”过往数千年，所有文明的推进始终深陷两大根本束缚之中。即人类有限的寿命，以及高昂的知识习得代价。在AI时代降临之前，人类知识的传递始终是一场低效的“西西弗斯式循环”。每一代人，都需从零开始，消耗二三十年的黄金岁月，去死磕前
AI日报速递|5月30日|OpenAI进军实时翻译,专用模型成新趋势
各位好，欢迎来到StarAI资讯站。今日AI圈相当精彩，OpenAI放出了大招，直接切入实时翻译领域。与此同时，国内这边，阶跃星辰也开源了一款性价比超高的Agent模型。接下来我们逐一了解。先快速浏览一下今日要点。第一，OpenAI推出了实时翻译模型，支持70种语言输入，翻译成13种输出语言。我认为这个信号比产品本身更值得关注，因为OpenAI正在走专用模型路线。第二，阶跃星辰开源了Step 3.7 Flash模型，近2000亿参数，但实际只激活110亿。在Agent评测中位居榜首，还能在Mac上本地运行
AI如何让方向盘自己转
智能驾驶 方向盘自动旋转——无人车的"人工智能核心"究竟包含哪些奥秘 2025年秋季，我在武汉体验了一回真实的无人驾驶出租车。上车后，最令人惊讶的并非方向盘自动旋转——而是找不到任何人询问。没有驾驶员。副驾驶空无一人。后排仅我一人。车辆自行开启转向灯、变换车道、等待红灯、当前方突然窜出一位骑电动车的老者时，车比我更早做出反应——一个轻盈的微调，随后继续行驶。我坐在后排，起初颇为紧张，手紧握着车门把手。五分钟后，我开始浏览手机。十分钟后，我感到这比我妻子驾驶要平稳得多。这种体验如何形容呢？如