【会员动态】端侧AI新纪元：友恺算力卡赋能设备自主思考
友恺通信Unicair作为国家级专精特新“小巨人”企业，友恺通信自2008年便与高通达成深度战略合作，十余年间专注于通信终端领域，积累了深厚的通信技术底蕴及全栈软硬件研发实力。紧跟AI时代发展步伐，公司凭借核心技术积累向AI智能终端领域战略转型，重点布局端侧AI算力产品系列，立志成为端侧AI领域的先行者。公司致力于以通信积淀驱动端侧AI发展，构建智能硬件的“智慧大脑”，为行业提供更具稳定性、更易落地且更懂联网的AI算力硬件方案，深度赋能无人机、机器人等智能设备，助其摆脱被动数据传输局限，全面迈向高算力、低
四十年前押注AI：五人小组开启智能时代
TECHNOLOGYAND DEVELOPMENT2026如今大模型、智能制造、智慧服务随处可见，人工智能早已成为重塑各行各业的核心力量。很多人以为AI是近十年才兴起的新技术，可翻开尘封的高校档案，一段跨越半个世纪的拓荒往事，藏着中国计算机与人工智能最早的火种与超前远见。{做个AI探索者}TECHNOLOGYAND DEVELOPMENTAI的沉淀2026011978年，全国首个人工智能研究生方向落地浙大1978年，恢复研究生招生刚起步，国内计算机尚属小众冷门，普通大众连“计算机”都极少接触，人工智能更是
AI前沿动态：模型突破与产业变革
AI前沿动态：2026-07-02 概览 模型发布 • Anthropic发布Sonnet 5，解除对Fable 5和Mythos 5的限制 ↗ #undefined 开源项目 • 英伟达开源机器人技能库，Jim Fan 称范式已变 ↗ #undefined 学术论文 • OpenLife：利用自主LLM代理迈向开放式人工生命 ↗ #undefined • ReactionAtlas：利用机器学习从头探索化学反应网络 ↗ #undefined 行业动态 • 得到卡帕西、李飞飞、辛顿投资的 Transfor
Meta转售算力致美股AI硬件重挫
Meta对外兜售AI算力，直接令美股AI硬件板块崩盘！这绝非单一股票波动，而是整个AI市场逻辑的关键转折！微软、谷歌、亚马逊及Meta四家科技巨头，2026年资本支出总额高达7250亿美元，自由现金流普遍吃紧，靠发债融资烧钱进行的AI军备竞赛难以为继，市场始终存疑，投入如此巨资何时才能收回成本，Meta出售算力，相当于行业首个明确的减速发令，此前炒作AI硬件的根本逻辑在于算力稀缺，若更多巨头效仿释放闲置产能，算力租赁价格将持续走低，硬件需求与盈利预期均需下调，当前关注焦点在于，二三季度四大巨头的财报，是否
AI 核心技术解析与五大支柱
人工智能（AI）的关键技术涵盖机器学习、自然语言处理（NLP）及计算机视觉等，这些技术彼此协同，共同促进人工智能的演进与普及。定义：机器学习作为人工智能的重要分支，能让计算机从数据中汲取经验并自动优化表现，无需依赖显式编程。定义：自然语言处理是融合计算机科学、人工智能及语言学的交叉学科，致力于解决计算机与人类语言间的交互问题。定义：计算机视觉是一门赋予计算机理解与解读图像及视频能力的技术。方法：借助图像分析、特征抽取及目标识别等手段，计算机可达成图像辨认、人脸检测及物体追踪等任务。应用：计算机视觉已渗透至
AI神话要破灭了？
昨晚引发广泛讨论的话题，源自"Meta计划将闲置AI基础设施对外出售变现"。其中还透露："业务范围包括模型调用以及底层算力租赁"，推理与训练算力都在变现之列。这不禁让人想起不久前马斯克的xAI黯然退场、算力变现的往事。只是xAI向来未被业内真正重视，马斯克商业版图中对物理世界的押注过于前瞻，导致这个虚拟世界业务失利也没人感到特别意外。但Meta这类互联网软件科技巨头情况就截然不同了，AI基本关乎其生死存亡。有消息称Meta掌门人扎克伯格的表态是："Meta目前尚未出售，是认为算力可自用；未来若发现建设过剩
GAIC北京全球人工智能大会7月8-9日启幕，报名火热进行中
本届GAIC北京峰会延续大会一贯的专业定位，以“连接AI产业·链动全球”为主题，通过主论坛、专题分论坛、成果展览、项目路演、企业对接、人才交流等多元化形式，全面打造高质量的知识分享平台与资源对接平台。峰会聚焦算力基础设施、大模型技术、AI智能体、具身智能、行业数字化、安全治理等热点方向，邀请国内外权威专家、技术领袖与行业先锋带来深度分享，将最前沿的研究成果、最落地的实践经验、最前瞻的趋势判断，转化为全行业可共享、可借鉴、可应用的知识体系，让技术创新不再局限于实验室，让先进经验快速普及到更多企业与场景。8:
郑州发布人工智能深度应用行动方案
郑州市人民政府办公室关于印发郑州市深入实施“人工智能+”行动方案的通知郑政办〔2026〕22号各开发区管委会，各区县（市）人民政府，市人民政府各部门，各有关单位：《郑州市深入实施“人工智能＋”行动方案》已经市政府同意，现印发给你们，请认真贯彻落实。郑州市人民政府办公室2026年6月9日郑州市深入实施“人工智能＋”行动方案为贯彻落实党中央、国务院关于深入实施“人工智能＋”行动的安排部署，推动人工智能与经济社会各行业、各领域广泛深度融合，促进生产效率提升、产业结构优化、生活方式重塑，结合我市实际，制定本行动方
华睿智普Hyper AI Brain：重新定义具身智能端侧算力标准
在具身智能企业纷纷探索场景落地与产品形态创新之际，制约行业发展的关键瓶颈始终在于底层算力架构的设计，这成为实现真正智能化与大规模商业应用的核心挑战。华睿智普自创立之初便聚焦这一产业痛点，确立了物理AI新基建的发展路径——构建具身智能端侧算力的"自主可控方案"：依托全球前沿的3nm先进制程SoC芯片，自主研发推出Hyper AI Brain端侧智能超脑，凭借业界首创的机器人大小脑单芯片融合技术，打造软硬件深度融合的全栈式机器人核心"感知与控制中枢"，为下一代具身智能机器人树立算力新标杆。作为全球首个向上定义
基金发行半年盘点：规模回暖，小额快发成主流
在权益市场逐步回暖与居民配置需求转变的双重作用下，2026年上半年的基金新发市场交出了一份总量升温的答卷。Wind数据显示，截至6月30日，全市场新成立基金共计883只，较2025年同期的672只增长31.4%，发行数量创下近五年同期新高。发行总规模达6598.30亿元，同比增幅为22.0%。 总量增长的另一面是内部结构的分化。从产品类型到规模分布，从资金流向到募集效率，一系列变化表明行业正在经历深层调整。 主动权益与FOF并肩而上 从数量来看，2026年上半年，被动指数型基金以305只的成立数量继续领跑
AI 越贵,小闪越香!普通人机会仅剩半年
AI 热度攀升，算力成本激增，身份体系日益繁杂。能够跨越周期的，往往不是聚光灯下的主角，而是那些默默夯实基础设施的建设者。展望 2026 年，AI 领域持续高热。大模型快速迭代，训练开销不断上涨，算力瓶颈、数据安全及身份核验等议题愈发备受瞩目。据 IDC 预测，2026 年中国 AI 服务器市场容量将达 3500 亿元，2027 年有望冲破 4800 亿元，全球 AI 基建投入亦在稳步增长。当众人纷纷聚焦 AI 应用之时，老四团队却将重心置于另一维度——深耕 AI 时代必备的基础能力。众人热衷追逐风口，却
AI与能源如何牵手？算力电力协同的秘密
2026年6月，《新型能源体系建设"十五五"规划》出炉，其中一项新提法格外引人注目——启动"人工智能+能源"计划，协调能源资源分配与算力基础设施布局，促进算电融合一体化进步。不少人疑惑：AI和能源，这两块看似不搭界的领域，怎么就连结起来了？算力设备不是网络范畴的事吗，为何会现身能源方案中？本文就来把这个思路讲明白。许多人都晓得训练大型模型成本高昂——但或许不清楚，到底有多高。一组数据：训练一次GPT-4大概需耗费约50亿度电。这相当于什么规模？近似于北京市将近两个月的全社会
AI算力耗电飙升：服务器电源何以成为AI赛道新风口？
2026年6月，AI基础设施的焦点，正从GPU向“供电保障”延伸。近期，多家研究机构与供应链透露，伴随AI服务器功耗不断攀升，服务器电源迈入全新升级周期。同时，英伟达早前发布的800V HVDC高压直流数据中心供电架构蓝图再度引发热议：该架构计划在2027年前支撑单机柜超1MW的功率，以适配下一代AI集群部署。此外，近期关于AI数据中心建设的报告持续强调，未来AI基建的最大瓶颈已非GPU产能，而是电力、散热及电网负荷。为适应“高效供电”，越来越多机房正重构整体设计。AI服务器性能愈发强悍，可一旦供电滞后，
AI芯片史上最大IPO!内存暴涨，普通人如何低成本享受AI红利？
近期AI领域接连发生两件看似冲突的事件：其一，AI芯片领域史上规模最大的IPO成功落地，算力成本大幅下滑——AI算力已从“千元级显卡”降至“一杯奶茶的价格”。其二，内存条价格急剧上扬，AI产业吞噬产能的负面影响开始显露——你即将购买的新设备可能面临“高价难买”的局面。将这两件事结合来看，就能发现AI行业正经历一场微妙的“资源争夺战”——有人大快朵颐，有人喝口汤，而大多数人仍在寻找饭碗。AI芯片IPO的推进，释放的信号绝不寻常。过去三年，AI芯片一直是科技产业链中利润最丰厚的环节。英伟达的市值从数千亿飙升至
2026年国产AI视频生成产业全景解析_智能技术_颠覆好莱坞格局(精编版)
📝 研报客AI助手-AI报告总结2026年中国AI视频生成模型行业概览总结 核心内容 2026年中国AI视频生成模型行业已形成完整的产业链闭环，涵盖上游算力基建、中游模型研发与训练、下游场景应用。该行业在技术突破与市场需求的双重驱动下，实现了快速增长，并正向商业化、规模化方向迈进。 主要观点 1. 行业产业链结构 上游：以算力芯片、GPU服务器、智算中心和数据服务为核心，提供硬件与数据支撑，是模型训练与推理的基础。 中游：聚焦模型研发与训练，掌握DiT（Diffusion Transformer）架构、时