AI重塑新药研发：从提效工具到成功率提升
人工智能正在彻底改变新药研发模式，不仅将早期开发时间缩短了30%到40%，还大幅提高了临床成功率，解决了传统研发中成本高、周期长、转化率低的难题。该技术贯穿了靶点筛选、分子设计、ADMET性质预测及临床优化等全流程，在大小分子领域均取得进展，已有多种AI药物进入临床试验。当前行业的竞争壁垒已从算法优势转变为对高质量私有数据及干湿实验闭环迭代能力的掌握，估值重点转向管线价值的临床兑现。随着全球监管环境成熟，药企与AI企业的合作日益紧密，预计2026年将迎来关键临床数据，标志着行业从效率验证走向价值实现的新阶
国内银行的AI突围:从摩根大通十年实践学什么
当国内众多银行还在犹豫"AI要不要投""投多少能回本"，还在为"替代了多少万工时"的降本数据沾沾自喜时，摩根大通已经用10年时间、累计超千亿美元的投入，完成了从"应用AI"到"成为AI原生银行"的范式跃迁。一组数据足以说明差距：摩根大通已连续三年在"Evident AI Index"全球银行业AI成熟度权威评估中位列榜首，全面衡量银行在人才、创新、领导力和透明度四大支柱上的AI能力。每年170-180亿美元的技术预算、450个全量生产的AI用例、20万员工每日的常态化使用——这不是"技术试点"，而是在用A
AI牵手影视：范式智能入股欢喜传媒背后的商业算盘
权威、专业、及时、全面的研报资讯，助您挖掘潜力主题机会！来源 | 财通社撰文 | 文希5月20日，港股市场迎来一场跨界联姻。这场合作，表面上看是“AI+影视”的新故事，但拆开来看，更像是两家公司在各自困境中的相互借力。一边，是急于证明商业化能力的范式智能（06682.HK）；另一边，则是长期亏损、现金流承压的欢喜传媒（01003.HK）。当天早间，范式智能公告称，公司已于5月19日盘后与欢喜传媒签订战略合作及合资框架协议。双方计划在影视创作、互动文娱、游戏开发、知识产权周边衍生等领域建立战略合作伙伴关系，
AI for Science的决胜之道：多模型协同编排能力
当业界纷纷追逐「更强大的模型」时，真正的领跑者已经在布局「更高效的协作」。当全球 AI for Science 领域还在较量「谁的模型性能更优」时，真正稀缺的战略资源已悄然转移——核心已不再是模型本身，而是如何让不同代际、不同技术路线、不同学科知识深度的模型，像一个高效的研究团队般协同运作。Anthropic 在 2026 年 5 月发布的 BioMysteryBench 研究中，坦诚指出 Claude「适合辅助角色，难以主导科研进程」；Google DeepMind 通过 6 个分工精细的 Agent
AI军事变革的挑战对象
点击上方“蓝字”带你“透过表象看真相”点击上方蓝字“福卡智库”，再点右上方“···”，选“设为星标”，精彩内容不错过。公元前4世纪，亚历山大大帝以马其顿方阵（由重装步兵组成的密集阵型，手持6.3米长矛，以32列纵深稳步推进，前排战殁则后排无缝衔接）大杀四方，13年间征服约500万平方公里领土，建立起横跨欧亚非、当时全球面积最大的帝国。两千多年后的1916年夏天，索姆河畔的英军仍困在这套古典作战逻辑中。士兵排成密集方阵，以线性队形徒步冲锋，武器从长矛换成了火枪，战术思维却未跳出“密集推进、人海压制”的旧框架
范式智能携手欢喜传媒：拟签2000万美元API服务大单
范式智能（06682）宣布，将于2026年5月19日收盘后，与欢喜传媒集团签署战略合作及合资框架协议。双方计划通过整合范式智能在人工智能领域的专业技术，以及欢喜传媒在影视行业的产业优势，成立合资企业作为合作载体，在影视制作、互动娱乐、游戏开发及IP衍生品等多个领域建立紧密的合作伙伴关系。 合作范围涵盖六大板块：（i）数据合作：欢喜传媒提供影视AI解决方案及模型训练所需数据；（ii）模型研发：共同推进影视大模型及智能代理的开发；（iii）场景落地：探索AI在新文娱场景中的实际应用；（iv）联合制作：借助AI
英伟达CEO黄仁勋CMU演讲：AI浪潮重塑竞争格局毕业生迎来平等机遇
2026年5月11日，英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋出席卡内基梅隆大学（CMU）2026届毕业典礼，获颁科学与技术荣誉博士学位并发表主旨演讲。面对AI技术快速发展带来的就业焦虑与行业恐慌，黄仁勋以个人成长与创业历程为切入点，明确提出AI正在彻底重构计算规则与产业格局，将所有人拉回同一起跑线，鼓励毕业生抓住AI革命机遇，以创造与实干拥抱未来。典礼现场，英特尔首席执行官陈立武为黄仁勋授予荣誉披肩，并透露双方正合作开发全新产品，全球算力领域头部企业协同动向备受关注。演讲中，黄仁勋分享了从移民少年、勤工俭学到创办
欢喜传媒拟向范式智能配发7.31亿股并签署战略合作框架协议
立足香港，放眼世界。新浪财经全球资本峰会金曜奖投票启动！挖掘最具价值的资本力量，你的一票，至关重要 点击投票 欢喜传媒(0.275, 0.02, 7.84%)（01003）发布通告，2026年5月19日，本公司与Phancy International Limited（认购方）（即范式智能（06682）的全资子公司）签署认购协议。认购方有条件同意认购，本公司亦有条件同意按每股0.275港元的价格向其配发及发行共计7.31亿股认购股份。 同日，本公司与范式智能签订战略合作及合资框架协议书。协议各方计划融合本
老板无需钻研AI，AI应主动懂你
老板，为何你的AI始终难以落地？上周，一位建材行业的老板邀我品茶。他坦言，小马啊，我耗费三个月，让公司IT小哥用Coze搭建了一套HR简历筛选系统。系统上线当天，全员士气高涨。随后呢？随后便再无下文。系统运行两周后，HR依旧回归Excel手动筛选。问其原因，她回答：修改评分规则需找IT，增加判断条件还得找IT，一旦IT休假，系统便瘫痪。老板无奈感叹：AI看似强大，为何却非为我所用？听完此言，我丝毫未感惊讶。因为这并非他一人之困，而是绝大多数中小微企业老板面临的共同难题。今日，我想将此问题剖析透彻。01 首
AI模型揭示单原子催化新范式：从材料发现走向理性设计
（1）指标受限：因 Scopus 导出策略变更，其“参考文献”字段被大幅压缩，无法提供完整的引文元数据。因此，本研究的文献计量部分明确剔除了传统的科学图谱分析及本地总引频次（TLCS）相关指标。（2）样本范围界定：出于对同行评议证据链质量的考量，本工作未将灰色文献纳入分析范畴。（3）评价标尺偏差：由于顶尖学者及机构的排名依赖于特定的数学算法（如评估学者时采用的 c-score 权重），部分极具行业代表性但未能跨越特定数值阈值的实体可能未被收录于“前十名”名单中。尽管受到上述方法论限制，本文所凝练的科学结论
AI时代教育面临的变革
如今大家谈论AI教育时，往往隐含一个观点：AI时代已截然不同于过往。那个过往是哪个时代？显然是工业化时代。一一 ... AI与工业化教育有共通之处： 核心目标一致：均服务于社会生产力、个体社会化、知识传承与能力培养，追求效率与公平，试图通过公共供给缩小阶层差距——当然，这多是一厢情愿； 基础架构延续：学校、班级、课程、教师、评价等基本形态依旧；读写算、逻辑、科学素养、人文价值作为基石；均以系统性学习替代零散经验的不确定性——只是路径与方式不同； 工具理性底色延续：均以技术提升效率。工业时代靠印刷、课堂组织
AI原生数据库发展五大趋势预测
AI原生数据库并非简单的“数据库+AI”组合，而是对数据库内核进行的根本性重构。在接下来的三年里，数据库的智能化水平将比存储容量更能体现企业的核心竞争优势。基于此，本白皮书提出五大核心洞察：从“存储”到“智能”的范式转型：数据库正在从被动存储向主动理解过渡，语义解析、相似度计算与跨模态关联能力成为关键，向量数据库已跃升为AI时代不可或缺的核心基础设施。从“外部插件”到“智能内核”的架构变革：AI功能正全面融入数据库核心，形成“AI驱动数据库”与“数据库服务AI”的双向协同。内置智能内核在数据传输效率、响应
智能创业新法则：重塑组织而非堆砌工具
詹培勋 瞻行资本创始人往昔初创企业的核心筹码，无非是团队、资本、渠道与产品。如今这些依旧关键，但 AI 时代引入了新变量：谁能率先将 AI 打造为企业的操作系统，谁便能以精简团队达成过往大厂方能企及的成就。这绝非空谈概念。Claude Code 已将"编码"转化为可外包任务，具备读取库、改文件、跑测试及提交代码的能力。Google 推出 AP2 等协议，昭示 AI Agent 正从聊天工具向交易、支付及商业执行层深入。B2B 营销界亦在被 AI 重构，从内容创作、数据洞察到营销自动化与销售赋能，皆由 AI
AI 无需被打开，只需被想起
Young AI - 约7分钟阅读从王登科 TheOne 三天斩获百万用户，到我今日亲手打造的一款微信 Agent。我愈发笃定：下一代 AI 产品的竞争维度，正经历根本性重构。今日耗时一天，深度剖析了一类颇具意味的 AI 产品形态。灵感源自王登科近期推出的「TheOne」。这是一款运行于微信生态内的 AI 陪伴型 Agent，短短三日便吸纳百万用户。大众的首反应往往是：又一款套壳 AI 爆红了。然而深究其里，我发现这绝非单纯的「模型」之争。这是一场范式的彻底转移。过去两载，几乎所有 AI 创业团队皆卷向同
元戎启行周光：年内千公里接管可期，两三年迈向万公里
专题：第十八届轩辕汽车蓝皮书论坛 5月15日至17日，以“转折”为主题的“第十八届轩辕汽车蓝皮书论坛”于广州召开。元戎启行CEO周光在谈及自动驾驶发展现状时指出，短期目标清晰明确，长期则依赖于技术范式的根本性转变。 他强调，一年内实现“千公里级”的接管里程是极具确定性的目标，而两至三年内达到“万公里级”接管里程也已在计划之中。然而，在此之后的发展路径，因涉及技术范式切换后的验证、迭代及稳定性提升，目前仍存在一定的不确定性。 “我们的目标是在一年左右达成千公里接管，这一点基本没有悬念，确定性很高。”周光表示