AI致少女殒命？OpenAI惹上官司
6月11日，一位加拿大女性在美国加利福尼亚州对OpenAI及其CEO萨姆·奥尔特曼发起诉讼，指控其聊天机器人ChatGPT存在设计缺陷，直接导致她的女儿爱丽丝结束生命。诉状指出，在爱丽丝自杀前约一年半期间，她曾多次向ChatGPT流露轻生念头并倾诉情感困扰，但该系统的安全机制未触发干预，也未通知危机处理部门或其亲属。此外，ChatGPT的设计似乎更侧重提升用户粘性而非安全保障，在对话中提供持续的情感慰藉，可能诱发部分用户对人工智能产生过度依赖。针对此事，OpenAI发言人表示该悲剧令人痛心，公司正着手提升
座椅供应问题引发交付危机，Lucid遭投资者集体诉讼指控
电动车企业Lucid Group Inc.（纳斯达克代码：LCID）正陷入一起证券欺诈集体诉讼。该企业被指在Gravity SUV因供应商座椅缺陷导致交付停滞一事上误导投资人，消息披露后股价累计下挫超过20%。投资人申请成为首席原告的截止期限为2026年7月28日。本案已由多家律师事务所提起诉讼，旨在代表2026年2月25日至4月13日期间买入Lucid证券的投资人。被告涉及企业及部分高管，被指控违反联邦证券法规，在供应商质量问题及其对业务的负面影响方面作出虚假和误导性陈述。事件起因于2026年4月3日。
AI质检时代开启
在工业制造的众多流程中，质量检测一直是个两难问题：它至关重要却成本高昂，且对准确性的高要求与人工检测的易疲劳形成冲突。作为制造业的一名老员工，我对其中的挑战深有体会。曾引入传统AOI设备，本以为能提升效率，但误检频繁，最终仍需大量人工复核。那段时期，我们从依赖人力检查进入到了人机协作的阶段，但效率提升并不明显。而如今，工业质检领域正经历一场静默而深刻的变革。AI大模型的引入，正逐步改变“人工兜底”的模式，使“机器主检”成为可能，这不仅是技术的升级，更是制造业效率提升的革命。传统AOI的局限与AI的“智慧大
物理 AI：重塑工业智能新范式
工业 AI 体系普遍构建于分层架构之上，自下而上主要涵盖感知层肩负从现实物理环境获取数据的重任——利用工业相机捕捉工件影像、通过编码器回传关节角度、借助力传感器侦测接触力度。这些数据构成了系统闭环控制的基石。控制层专注于实时处理感知信息并下达控制指令——由运动控制卡解算伺服电机扭矩、视觉处理器运行瑕疵检测算法、PLC 执行逻辑互锁。该层级的显著特征为硬实时性：控制回路必须在限定时间窗内（通常为 1-10ms）完结，否则将引发安全隐患。边缘层致力于在设备端部署 AI 推理——诸如瑕疵检测模型、视觉定位算法及
人工智能引领质量管理体系革新
在全球制造业质量管理日益复杂的环境下，传统质量管理模式面临多重挑战：数据分布零散、流程协同不足、决策依赖经验、问题响应迟缓。本文重点探讨如何借助人工智能技术推动企业质量管理体系的深度变革。研究表明，AI技术的引入促使质量管理由分散模式向一体化模式转变。传统模式常呈现“信息孤岛”现象：分散化特点：质量检验、过程控制、供应商管理、客户反馈等环节彼此独立质量数据分布于ERP、MES、LIMS等多个系统中部门间质量信息流通受阻，形成数据壁垒质量决策基于局部信息，缺乏全面视角一体化转型：AI技术消除数据孤岛，实现质
AI 算力散热新解：海克斯康 CT 守护液冷安全
如今，人工智能已深度融入生产与生活的各个领域。作为 AI 的物理基石，算力中心正经历着爆发式增长。其中，冷板式液冷方案因技术最成熟、应用最广泛，成为支撑高性能计算与高密度数据中心的首选策略。作为液冷系统的关键组件，液冷板承担着核心散热职能。然而，其制造环节的质量管控难题日益严峻，内部微通道堵塞、焊接密封不良等问题，直接制约了散热效能。海克斯康依托领先的工业 X 射线技术，为液冷板生产商提供精准且高效的质量检测方案。海克斯康将高精度 CT 扫描技术与智能数据分析软件深度融合，能够无损获取液冷板内部的三维结构
袁春生 郭振雄丨业绩未达标与企业AI漂洗——管理者归因视角
作者简介袁春生管理学博士，山西财经大学会计学院教授，博士生导师。研究方向为公司金融与公司治理。近年来，主持完成国家社科基金项目、教育部人文社会科学基金项目及省部级重点科研项目20多项，在《会计研究》《南开管理评论》等重要学术期刊发表论文50多篇。研究成果荣获省部级优秀成果一、二等奖多项以及校科研创新奖。作者简介郭振雄山西财经大学会计学院博士研究生，注册会计师、税务师、资产评估师，研究方向为国家审计、公司财务与公司治理。在《审计研究》《华东经济管理》等CSSCI期刊发表论文6篇。近年来，参与多项国家社科基金
AI产前干预深度解析：基因预测与胚胎模拟如何重塑生育
AI产前干预深度解析：基因预测与胚胎模拟如何重塑生育：全面拆解基因预测+胚胎发育模拟｜将出生缺陷风险降至最低，现代家庭最理想、最安全、最省心的优生备孕全新方案过去生育依赖运气，如今生育依赖算法今天我们来聊一个所有备孕、孕期家庭既焦虑、又好奇、又不敢深入了解的核心话题：生育这件事，究竟能否不再“开盲盒”？先说一个全网最真实、最扎心、所有准妈妈都能产生共鸣的现实状况。过去老一辈生育，主打一个：顺其自然、听天由命、硬撑、赌概率。怀了就怀了，该吃吃该喝喝，产检简单走个过场，大家心态一致：“都是缘分、听天由命、顺其
AI 的核心价值：让人回归思考，而非操作机器
指导学生在项目实践中，常因一些极基础的实操问题受阻。并非项目本身复杂，而是操作层面的障碍。诸如无法切换浏览器、不会截图、下载后不知文件存档位置等。每次都得停下教学，可学生往往转头就忘，下次依旧发问。然而，更令我深思的是另一现象。班里部分学生操作电脑时格外谨慎，尤其是女生。她们并非缺乏技能，而是不敢尝试。新建文件夹不敢点击，分不清保存与另存为，下载物品后不知去向。她们自我暗示无法驾驭电脑。久而久之，这种心态会筑起高墙。未及开始，便认定自己无能为力。你是否察觉，许多成年人亦是如此。面对新软件，第一反应并非好奇
AI 视觉检测案例三：几何尺寸与缺陷精准测量
点击上方 [鸾矶智能为制造企业赋能] 关注我们尺寸误差、几何瑕疵、精度漂移、检测低效、隐形成本高企，是当下制造业质检的普遍难题。传统人工与陈旧设备的检测方式，已难以匹配智能制造高速产线的需求，成为企业提升质量、降低成本、增加效率的关键短板。为此，鸾矶智能发布全新 AI 视觉检测方案，凭借领先的 AI 视觉技术，精准解决尺寸几何测量与缺陷检测难题，以微米级精度和全流程智能化，强力推动制造业品质数字化升级。在智能制造浪潮下，AI 视觉检测已成为产业升级的核心机遇，取代传统人工与老旧设备是必然走向。从市场数据即
上海交大孙宝德团队：AI 破解高温合金缺陷与性能关联难题
镍基高温合金在航空发动机及燃气轮机等高温环境中应用广泛，其力学表现直接决定关键部件的可靠性与使用寿命。然而，精密铸造过程中难以避免的疏松缺陷，加之显微组织复杂多变，使得材料性能预测长期面临严峻挑战。为解决这一瓶颈，上海交通大学孙宝德院士团队研发了一种融合显微组织与缺陷信息的多源深度学习框架，成功实现了对含疏松缺陷高温合金拉伸性能的精准预测。该成果以“Mechanical property prediction of superalloys with microporosity defects using
智能AI视觉检测设备
1.不良品流出，引发客户投诉， 遭遇产品召回等巨大风险。2.人工检验稳定性低，速度慢 无法满足高节拍产线质检需求。3.金属表面镜面反射严重“缺陷”在强光下不可见。产品介绍这款AI视觉检测设备，核心由高清晰度3D成像系统、AI 图像算法及自动化上下料机构（可选）构成，借助 AI视觉技术，对钣金件组装期间错钉、漏钉、尺寸偏差等瑕疵进行全自动判定，适用于机加、钣金、电子等行业的快速生产线。检测效能比人工高10倍以上，大幅降低漏检几率及召回费用。1.3D运动协同成像：针对大尺寸钣金件，运用 3D运动分区域拍摄并实
AI 机器视觉赋能产品外观瑕疵智能筛查
AI 机器视觉助力外观瑕疵智能筛查导读在制造一线，外观质检是把控品质的核心环节。决定产品能否上市，不仅要看功能是否达标，外观成色同样至关重要。刮痕、脏污、裂痕、凹陷、扭曲、毛边、色泽不均、漏装、错装及印刷瑕疵等，均会损害产品一致性，削弱客户体验并拖累品牌声誉。往昔，众多企业依赖人工目测进行外观把关。质检员凭肉眼审视产品表面以甄别缺陷。此法虽灵活直观，但在面对高速流水线、复杂构件及高标准一致性需求时，其效率低下、标准不一、漏检频发及人员易疲劳等弊端日益凸显。伴随人工智能、机器视觉、深度学习及工业摄像技术的迭
豆包AI难辨馒头包子？博主吐槽：这也能收费？
新浪科技综合一位知名网红博主分享了一段关于豆包AI的趣事：“你们这软件怎么回事，我让它生成馒头，试了上百次，出来的全是包子，难道连馒头都做不对吗？赶紧修复这个漏洞！”从对话内容看，豆包AI在多次被提醒后，依旧把馒头画成了包子。即使明确要求只生成一个馒头，它最终给出的仍是一张包子的特写图片，最后只能尴尬道歉：“我太蠢了，抱歉。”此事迅速引发网友讨论，许多人尝试后惊呼：“确实如此！”近期，关于豆包计划在6月下旬推出收费模式的报道引发广泛关注——豆包真的要收费了！预计6月下旬上线！官方承诺始终提供免费服务，收费
南都电源内控重大漏洞，投资者可申请赔偿
登录新浪财经APP 搜索【信披】查看更多考评等级 曾为国内电池行业领军企业的南都电源，因内部控制问题及业绩大幅下滑而陷入争议，进而引起投资者索赔热潮。 2026年4月24日，公司发布《2025年年度业绩预告修正公告》，将原先预计的亏损8.9亿元至12.5亿元，大幅下调至亏损24亿元至28亿元。仅2025年第四季度亏损就超过24亿元。结合2024年亏损14.97亿元计算，两年累计亏损已超40亿元。 对于业绩预告的大幅调整，公司解释称主要由于资产减值准备增加、营业收入减少及毛利率下降。然而，此前预告与最终数据