AI驱动材料革新：层级架构与战略部署
本文首发于《中国科学院院刊》2026年第6期“国家科学技术思想库：人工智能赋能科学研究”赵紫威1,2周凤翔1,2*周杨理理1,2王灿1张佩1汪卫华1*1 中国科学院东莞材料科学与技术研究所2 松山湖材料实验室材料创新长久以来受困于设计空间广阔、工艺路线繁杂、验证周期漫长及工程转化困难等挑战。传统的材料创制与性能优化模式依赖经验积累、理论推导及实验试错，已难以满足关键材料快速突破的迫切需求。近年来，人工智能技术加速融入材料设计、制备、表征、评估、性能优化及应用反馈等全流程，促使材料创新由经验驱动转向数据驱动
智能时代工程教育新路径：复杂工程问题教学创新与认证实践
人工智能正在深刻改变工程问题的本质特征，新版工程教育认证标准对计算机类专业人才培养也提出了全新要求。本分论坛邀请产学研领域资深专家，围绕工程教育认证核心主线，深入探讨标准与AI技术的融合之道及教学改革方向，共同探索智能时代工程人才培养的新模式。FCES 20262026年7月27日至29日，第十届CCF未来计算机教育峰会（FCES 2026）将在重庆召开，大会以“未来教育：颠覆还是改良？”为核心议题。大会期间将举办《智能时代计算机类专业复杂工程问题探究》分论坛，论坛聚焦AI背景下计算机类专业复杂工程问题的
AI时代真正的胜负手：系统能力决定未来
以往我们讨论商业竞争和个人发展时，答案往往很直接。比拼产品、团队、渠道、资金。谁在某一方面更突出、更能吃苦、更敢冲，谁就更容易抢占先机。但时代的运行规则已经彻底改变。特别是AI技术全面渗透后，个人之间、企业之间的较量，早已超越单一技能的对抗，演变为系统间的全面竞争。未来所有层面的竞争表象是组织间的较量；而深层的核心优势，则始终是系统能力的对决。单一技能正在失去价值，系统化能力才是真正的核心资产过去的时代，是“一技之长”的天下。一个人只要掌握一项专长，就能在职场立足、稳定创收。擅长写作，可以靠文字谋生；善于
Draw Things 成 Mac 首选：本地 AI 新纪元
为何 Draw Things 正跃升为 Mac 用户的首选工具AI 并未变得简单只是有人终于将其封装隐藏过去两年，本地 AI 的核心痛点始终非能力不足，而是操作繁琐。模型日益强大，但部署、配置及工作流依旧异常复杂。许多人尚未生成首张图像，便已被冗长教程劝退。它并未发明新模型，也未创造新技术。它仅仅将复杂性深藏幕后。性能绝非单一数值，而是系统综合能力的体现。绝大多数用户仅需少量模型即可搞定八成工作。许多人将时间耗费在 CFG、Steps、Sampler 等参数上。但真正决定最终效果的是：AI 正从云端回归设
AI量化交易(八): 长期超额收益背后，复杂策略比拼的核心能力是什么？
数据能力 × 算法能力 × 执行能力 × 风控能力 × 基础设施能力目录导语：高阶策略比拼的并非公式，而是系统综合能力前几篇文章中，我们探讨了量化交易的基础原理、策略模型、风险控制及AI在交易中的实际运用。然而通过深入分析全球领先的量化机构可以发现一个显著趋势：传统策略模型依然存在，但已不再构成主要竞争门槛。当前左右市场长期优势的关键，在于更高层次的系统化能力：数据处理能力 × 算法建模能力 × 执行效率 × 风险控制 × 基础设施水平为何顶级机构的招聘条件中频繁出现随机微分方程、强化学习算法、图神经网络
黄仁勋预言：AI将使智能如水电般普及
近日，英伟达CEO黄仁勋在一次公开演讲中提出了一个极具冲击力的观点：人工智能的真正意义，在于把“智能”转化为如同水电一般的基础设施资源。这一论断彻底打破了近年来人们对大模型的高端印象。在AI爆发初期，高级生成能力和复杂逻辑推理曾是少数巨头与技术极客单位才能掌握的特权。然而，随着算力网络的扩展和多模态生态的成熟，“智能”正从配给制走向普惠化。未来的智能将不再高高在上，而是像水和电一样，成为无处不在的基础资源。当“智能”变得像水电一样普遍时，一个转型期也随之而来。一旦所有人都能免费、无门槛地使用顶级智能，技术
AI驱动医疗革新：通用健康打造智慧医疗新范式，构建系统能力品牌
当智能病历把医生文书工作效能提高八成，当“红心小助”数字助手将照护范围从“院内”拓展到“院外”，当AI质量管控促使管理模式从“事后监督”升级为“事前防控”——通用健康四川宝石花医院凭借“党建+AI”双重驱动模式，印证AI并非医疗领域的“点缀品”，而是重构“诊疗-服务-运营-协作”完整价值链的“关键驱动力”。新兴生产力正深度驱动医疗健康领域新一轮转型升级。作为通用技术集团核心央企医疗机构，通用健康四川宝石花医院在医疗服务体系建设中，以“党建+AI”双轮驱动，开辟出一条从“规模增长”到“价值创新”的演进路线。
Linux定责与OpenAI筑基：AI编程落地关键信号
这两天，AI编程圈传来两则消息，乍看风马牛不相及，细品之下，其含金量远超各类模型榜单。其一，Linux内核发布新规：AI智能体禁止签署Signed-off-by，所有AI辅助代码必须标注Assisted-by，最终责任依然由人类承担。其二，OpenAI收购了Cirrus Labs：这家公司不搞花哨界面，专注于CI/CD、虚拟化及运行环境等枯燥却昂贵的底层技术。这两点殊途同归，指向一个事实：AI编程已从“写代码的小工具”正式进化为“进入生产线的系统”。这并非Demo内卷的虚火，而是行业落地的实锤。先看Lin
前沿 | 人工智能重塑全球实体经济格局
人工智能已超越传统效率工具的定位，演变为重组生产要素、重塑生产函数的关键驱动力。这一深刻变革正在根本性地改变全球实体经济的运行逻辑 当前，主要经济体正竞相探索"人工智能+实体经济"的多元化路径，并形成各具特色的竞争态势 展望未来，具备端到端智能系统能力的经济体将在全球价值链中占据优势地位，而单纯依靠低成本制造或单一资源禀赋的发展模式将遭遇结构性挑战。这种竞争范式的转换，正促使各国加速构建人工智能全栈自主可控体系，推动全球产业分工从产品导向向能力导向转变 产业竞争从单体企业对抗转向生态系统博弈；资源配置从内
评兰德AI韧性战略：打造面向智能时代的系统能力
编者按：兰德公司近期推出《迈向人工智能韧性大战略》报告指出，在人工智能技术可能带来深刻且充满不确定性的影响背景下，公共政策的重点不应继续停留在传统“风险管控”或“创新优先”的框架中，而应转向建设覆盖更广的“系统韧性”。报告强调，单靠推动技术提速或强化严监管的二元思路，已经难以处理AI变革的复杂局面，只有提前增强经济、社会以及国家安全体系应对冲击、适应变化和迅速修复的能力，才能更稳妥地驾驭这场转型。本文认为，该报告为突破当前AI政策讨论的局限提供了值得重视的分析框架，但其最终成效仍取决于能否把“韧性”这一概