国会山演讲实录|薛澜:AI 治理需全球携手，摒弃零和博弈
点击蓝字关注我们薛澜国务院参事、清华大学苏世民书院院长、人工智能国际治理研究院院长、中国科技政策研究中心主任I-当地时间 4 月 30 日，美国参议员伯尼·桑德斯（Bernie Sanders）于国会山主持了一场名为“人工智能生存性风险与国际合作”的公开研讨会。会议由桑德斯领衔，出席嘉宾囊括：清华大学文科资深教授、人工智能国际治理研究院院长薛澜，麻省理工学院（MIT）物理学教授、未来生命研究所创始人迈克斯·泰格马克（Max Tegmark），北京前瞻人工智能安全与治理研究院院长曾毅，以及蒙特利尔大学助理教
Koil Energy Q1业绩亮眼：营收同比激增56%至817万美元，多笔重大订单收入囊中
创纪录营收推动公司实现盈利 Koil Energy Solutions近期发布了截至2026年3月31日的第一季度财务报告，业绩表现突出。数据显示，公司营业收入达到817万美元，较去年同期增长56%，较上季度增长13%，创下了历史最高水平。这一显著增长主要归功于固定价格合同业务的急剧攀升以及服务项目的额外贡献。 在利润表现方面，公司成功实现从亏损到盈利的转变。报告显示，季度净利润为24.1万美元，折合每股收益0.02美元，而去年同期则为净亏损2.9万美元。毛利润达到260万美元，毛利率从去年同期的31%提
G Mining Ventures一季度财报亮眼，EPS达0.27美元
G Mining Ventures Corp．发布了2026年首季财务数据。本期营收录得1.399亿美元，较上年同期9800万美元提升43%。净利润达到8037万美元，折合每股0.35美元；经调整后的净利润为6204万美元，对应每股收益0.27美元，优于去年同期的0.16美元。 运营表现卓越 旗下核心资产Tocantinzinho金矿在第一季度产出应计黄金31,846盎司，实现销售33,776盎司。平均售价高达每盎司4,143美元，对比去年同期的2,766美元涨幅显著，为利润增长提供了强力支撑。总现金成本
容大感光遭监管警示：授权失效仍购理财
登录新浪财经APP 搜索【信披】查看更多考评等级 近期，深交所创业板公司管理部向深圳市容大感光(42.550, 1.24, 3.00%)科技股份有限公司（简称“容大感光”）下发监管函（创业板监管函〔2026〕第 72 号）。该函指出，公司在募集资金现金管理环节存在多处违规，凸显其内控体系及信披机制存在显著缺陷。 据监管函披露，容大感光使用闲置募集资金进行现金管理的股东会授权已于 2026 年 1 月 18 日届满。授权过期后，公司既未及时赎回部分理财产品，亦未获董事会批准便继续购入新理财，且未履行相应信息
机器之眼：制造业质量检测的智能化转型
在工业生产领域，质检环节具有独特地位。它不像加工工序那样改变产品形态，也不像设备运转那样有量化指标，但它直接决定着产品能否进入市场。长期以来，工厂的质量管控主要依靠人工完成。质检人员在生产线旁，凭借经验判定产品是否达标。这种模式在产量有限、产品种类单一的时代尚能运作，但随着制造业向高精度、高效率、高一致性方向发展，其局限性日益凸显。最显著的变化是，产品复杂度持续上升，而人的能力边界并未同步扩展。以3C消费电子为例，手机玻璃表面的细微划痕肉眼难以稳定辨识；在动力电池领域，极片上的毛刺需要显微设备才能观测；在
资管智能化新范式：投研风控运营的统一AI底座建设
作者按：长期扎根于交易所与证券公司的一线监管科技、金融科技工作，拥有十余年系统规划与数据建设经验，在人工智能、大数据技术与业务场景的深度融合方面积累了丰富的项目实战经历。曾亲自主导（而非挂名）多个具备AI特性的大型平台与系统建设，多数均为公司首开先河的同类型项目，对行业技术演进脉络和当前发展态势有着深刻理解，全面统筹AI基础设施建设与核心应用场景打造，负责中后台系统的整体规划与建设，主导研发的数字化系统在行业内荣获多项殊荣，其中风险管理平台更是行业内独树一帜的业务风险数字化解决方案。资产管理业务涵盖从投资
开源 AI 可观测平台发布！LLM 全链路追踪与成本分析一站搞定
完全免费开源！源代码：https://www.gitcc.com/GoogleChat/hindsight-cn还在为 AI 应用回答幻觉找不到根源、LLM 调用全程黑盒、智能体出错没法复盘头疼？大模型 Token 成本乱飙却不知道哪里浪费，传统监控工具完全适配不了 AI 场景？这款专为大模型与 AI 智能体打造的企业级可观测平台，一站式解决 AI 应用全链路黑盒化、故障难定位、成本不可控、行为无审计的行业痛点，让你的 AI 系统从 “不可见” 变为 “全透明”。● 全链路 AI 行为无死角追踪：不管是
如何甄选 AI 智慧实验室监控系统？全维感知能力是关键
→关于我们在高校实验室的日常运营里，安全保障、资源效能以及教学质量是长期需要攻克的难题。然而，面对琳琅满目的市场方案，管理者们常陷入困惑：究竟该如何挑选合适的 AI 智慧实验室监控系统？本文依托北京欧倍尔智慧实验室方案的实际落地案例，从环境感知、设备管控及人员行为识别三大维度进行客观解析，旨在为高校与企业实验室管理者提供决策参考。01环境感知传统模式中，温湿度、气体浓度等环境指标多依赖人工巡查与抽检，难以做到全天候无死角覆盖。智慧实验室监控系统必须在环境监测层面实现数据的自动采集、连续记录及异常即时响应。
温州制造业AI视觉检测创新实践——长江汽车电子案例
温州制造业AI赋能典型案例集智能应用示范浙江长江汽车电子有限公司针对制造业生产线全流程精细化质量管控需求，将人工智能与机器视觉技术深度结合，构建了一套智能化质量管控方案。该方案覆盖生产装配、物料流转等关键环节，围绕颜色辨识、形态识别、尺寸测量、光照强度检测、目标识别、瑕疵检测等核心应用领域，建立了从图像采集等感知能力、智能分析、数据协同、自主决策执行到闭环优化的完整质量追溯管控体系。该方案有效解决了传统人工质检模式下的行业共性难题，为柔性化生产提供了稳定可靠的技术保障。本案例聚焦制造业AI视觉检测关键应用
致力走出中美关系新路
习近平主席将与来华进行国事访问的美国总统特朗普举行会晤。这也是美国总统时隔九年再度访华。九年光阴荏苒，中美两国及全球局势均发生了深刻巨变，这充分印证了习主席对于世界百年未有之大变局的战略预判与远见；九年壮志满怀，在党中央坚强领导下，全国人民奋发有为、迎难而上，毅然投身于具有新历史特点的伟大斗争；九年风雨同舟，习主席在紧要关头掌舵领航，指引中美关系这艘巨轮冲破惊涛骇浪、奋勇向前。 中美建交四十七载的历史经验反复表明，两国必须交往，试图改变对方既不现实，冲突对抗的代价更是无法承受。“合则两利、斗则俱伤”是实践
AI企业项目管理实战指南
AI企业的核心产出涵盖技术项目、解决方案、智能产品、模型迭代项目等多个维度，项目管理水平直接影响研发效率、交付质量、客户满意度以及盈利水平。传统项目管理侧重流程规范和过程管控，周期较长，难以适应AI项目需求变化快、技术不确定性高、迭代频繁、跨部门协同复杂等特性。本章围绕敏捷管理、数据驱动、数字化工具三大核心，系统阐述AI项目从立项、规划、研发、交付到复盘的全链路管理方法，帮助实现项目可控、风险可控、质量可控的目标。8.1 AI项目立项与需求管理8.1.1 项目立项核心条件AI项目立项必须明确业务目标、技术
日产汽车上一财年营业利润达580亿日元，表现显著超出预期
日本日产(5.45, 0.00, 0.00%)汽车公司于周三公布了截至今年3月的上一财年财务报告。数据显示，日产汽车实现营业利润580亿日元（约合3.68亿美元）。尽管受到美国关税政策的严重冲击，但凭借成本控制的优化以及美国排放法规相关的一次性收益，公司最终业绩不仅扭转了市场预期的亏损局面，还远超两周前发布的官方指引。此前，伦交所集团（LSEG）调查的分析师普遍预测日产汽车该财年将录得600亿日元的巨额亏损。财报显示，日产汽车上年同期利润为698亿日元。 责任编辑：龙运翔 新浪财经声明：此消息系转载自合作
荷银首季净利增 12% 超预期
5 月 13 日，荷兰银行（ABN Amro）披露的最新财报显示，得益于成本削减与收入攀升的双重驱动，该行 2026 年第一季度录得净利润 6.93 亿欧元（折合 8.13 亿美元），同比增幅达 12%，业绩表现大幅跑赢市场预估。数据表明，此前受访分析师对该行首季净利润的平均预测值为 5.69 亿欧元。财报强调，当期营收小幅超越预期，叠加成本管控措施效果显著，共同促成了利润的强劲增长。责任编辑：龙运翔新浪财经声明：此消息系转载自合作媒体，新浪财经登载此文出于传递更多信息之目的，文章内容仅供参考，不构成投资
AI机器人未来出路探析
当前，人工智能的发展逻辑尚难形成闭环（AI取代人力导致社会运转停滞，失业人群无法消费AI产出），陷入困局。若要推动AI机器人进步，必须建立严密监管体系并出台新规。其一，AI军事管控应严于核武管控。作为同等级别的潜在威胁技术，必须严格界定军用与民用界限，民用技术仅限生活必需范畴，并设定明确上限与适用范围。其二，民营企业采用AI机器人若因裁员获得直接收益，须将其中75%作为专项税上缴，企业仅可保留25%收益，以减轻社会冲击。其三，政府应加速制定并落实AI相关法律法规，拖延一日便多一日社会隐患。其四，政府需牵头
AI能力跃升与安全防御的失衡危机
然而，在这层便利的外衣之下，实则掩盖着另一层隐秘的真相。昔日这些工具囿于文本框的狭小天地，如今已挣脱束缚，开始直接介入操作系统的核心。它们能够浏览文件、起草信函、与各类软件进行互动，承接那些过去只有深谋远虑、洞悉后果的人类方能承担的任务。这场蜕变，将人工智能推入了一个现有安全机制从未踏足的前沿阵地。当人工智能系统获得了读取真实文档、执行实际指令的权限，它便自然而然地融入了可信计算的基础架构之中。自此，人们先前对人工智能安全性的种种预设，开始产生裂痕。过去，提示注入仅被视为一种独特的模型表现，虽会导致聊天机