国家能源局启动“人工智能+”能源试点
11月28日，国家能源局综合司正式印发通知，部署开展“人工智能+”能源试点工作。依据《国家发展改革委 国家能源局关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》，本次工作涵盖八大类场景、37项重点任务及百余项具体应用。坚持“少而精”原则，面向能源企业征集迫切需求的高价值场景，旨在打破供需间的信息壁垒。通过技术方“揭榜挂帅”承接任务，双方合作制定方案，经审核后确立试点项目，探索可复制推广的融合发展新模式，助力能源行业智能化升级。何谓高价值应用场景？需求端需瞄准长期制约发展的痛点，例如利用AI辅助电力调度断面
汇天李锐谈飞行汽车规模化生产：或将成为家庭新选择
专题：第六届中国国际消费品博览会4月13日晚间消息，第六届中国国际消费品博览会（以下简称“消博会”）于4月13日至18日在海口举行。消博会期间，广东汇天航空航天科技有限公司副总裁李锐与新浪财经对话。对话中，李锐介绍了汇天分体式飞行汽车陆地航母的亮点。他表示，陆地航母的原型车已成功试飞。汇天是全球首个在生产线上生产飞行器的企业，这一模式有望让飞行汽车真正走进千家万户。李锐以百年前的福特T型车为例指出，正是流水线的出现，让汽车在保证质量和安全的同时，价格不断下降，最终惠及全球用户。而传统飞行器，无论军用还是民
智聚AI运营管理平台丨融合生态破解孤岛推动企业级AI规模化部署
当前，行业智能化转型浪潮汹涌澎湃，AI技术能力持续渗透到各个业务场景。如何实现AI资源的可视化监控？怎样提高资源使用效率？碎片化问题如何解决？这些挑战的突破，直接关系到AI能否真正为企业创造价值。智聚·AI运营管理平台，通过整合内外部生态资源，攻克AI运营管理难题，驱动智能化升级进程。智聚·AI运营管理平台构建支撑企业级AI规模化落地的"开发+运营"双轮驱动平台能力体系——强化模块化AI应用快速构建与多模态融合开发能力、Token运营能力、异构AI资源的统一纳管能力、AI应用的全面可观测能力，以及AI可量
瑞银：中国AI应用迈入规模化落地新阶段
1. 生成式AI突破试验期，全面展开规模化应用根据瑞银Evidence Lab首度发布的《中国人工智能企业调研》显示，中国企业的生成式AI应用已明显跨越"试验阶段"，正式进入大规模生产应用时期。调研数据显示，78%的受访企业已完成实际部署，其中51%在至少一个职能部门实现应用，27%在多个业务单元完成规模化落地。相比之下，仅22%的企业仍处于概念验证或更早阶段，预计平均需要9.3个月才能进入规模化生产。这表明中国企业在技术采用上不仅位居全球前列，在实际业务落地过程中也展现出较高的执行效能。📊 图表1：生成
透视 | 五千AI公司疾驰：为何快速扩张者难盈利？
2026年，全球AI创业浪潮汹涌，逾五千家中国企业杀入赛道，却普遍陷入"光鲜的困局"。产品在封闭测试中表现惊艳，一旦规模化推广便屡遭挫败，用户攀升的同时成本却形成无底洞，初期打法难以复用。芝加哥大学教授约翰·A·李斯特于《势能效应》一书，揭穿AI创业规模扩张的五大暗礁：伪阳性数据、特例式成功、天才主厨依赖、负面外溢效应、规模反经济。本文透过真实商战实例，剖析科学扩张的方法体系，为疾行中的AI创业者打造理性认知地图，绕开增长陷阱，达成可持续发展。2026年，AI创业正以令人目眩的节奏疾驰。杭州、硅谷、北京、
AI产业规模化发展与场景落地路径解析
3.1.1由"试验性探索"迈向"常态化、产业化"新阶段（1）整体体量：增长势头不减，但结构性差异日益凸显综合中国信通院、工信部及多家权威机构的研判，2024年前后我国人工智能产业整体规模已逼近或跨越万亿元大关，其中"生成式AI/大模型相关业务"贡献占比约20%-30%，其扩张速度远超传统算法和应用服务领域[1][2]。尽管各机构对2025-2030年的具体数值预测略有出入，但"高增长+结构分化"的趋势判断高度一致：生成式AI与通用智能领域的投入将维持20%-30%的年均复合增速，而各细分领域的发展步调差距
AI底层架构揭秘
上一期我们讨论了RL，它主要处理大模型"持续优化"的课题。然而深入探究，还存在一个更为根本的议题：👉 这些强悍的AI功能，其根基究竟是什么？由此便引出今日的核心话题——AI Infra。AI Infra即Artificial Intelligence Infrastructure的简称，中文通常译为"AI基础设施"。究竟何谓AI基础设施？不妨这样来理解：AI Infra，实则为支撑大模型运转与进化的底层架构。若将大模型视作"应用"，那AI Infra便是：👉 承载这些应用的"基石"不妨采用一个更形象的比喻
AI推演世界新格局
人工智能并未遵循人类设定的"三选一式"框架作答，而是开创性地构建出"层级化世界"体系——顶层竞争科技、中层角逐产业、底层争夺生存。决定国家地位的并非话语权力，而是电力供应、制造实力与运行AI的能力。颇具深意的是，AI还揭示了美国"擅长破坏秩序却无力重建秩序"的尴尬处境。当推演主体由人类转为AI，全球格局的研判视角正发生微妙转变。倘若人类依据AI的推演采取行动，世界将走向更有序还是更失序？在我看来，AI的意义并非替代人类，而是增强专业效能，使有限的经验智慧通过智能体达成大规模迁移与实践。
AI智能体规模化落地，OpenClaw重塑产业新格局
当前 AI 应用迈入全面落地元年，AI 智能体从技术验证转向生产力实践，低门槛部署、安全合规与生态协同成为行业核心诉求。OpenClaw 作为全球增速最快的开源 AI 智能体框架，凭借本地运行、消息驱动的核心设计，整合多智能体调度、工具链调用、记忆管理等能力，以通讯工具为交互入口大幅降低使用门槛，成为产业爆发核心载体。其发展速度创下开源领域纪录，从启动到 GitHub 星标破 30 万仅用 4 个月，技能商店上架技能近 4 万个，社区贡献者超 900 人，Discord 实时在线人数达 1.8 万，依托
工业AI落地之道：可量化的价值与可复制的路径
在碳中和目标与人工智能浪潮的双重推动下，众多工业企业纷纷开启智能化节能转型。但现状却是：理念火爆，实践困难；投资巨大，成效模糊。人工智能究竟能否在工厂、园区、能源基地等真实工业环境中稳定运作、持续创造效益？如何规避“虚假智能”的陷阱，找到真正可信、可验证、能大规模复制的AI解决路径？2026年4月3日，在AI转型经验交流会上，思倍云凭借深耕工业领域五载的实战积累，给出明确回应——工业AI的成功落地，不依赖花哨概念，而是依托可量化的价值、可复制的模式与可信赖的产品实力。客户核心关切AI真的能降本吗？确实可以
中国Robotaxi的规模化淬炼：先行者的成长必修课
无论是地铁、电网抑或通信网络，任何庞大且密集的城市公共服务体系，在持续运行过程中都很难彻底杜绝偶然性波动。 自动驾驶出租车作为逐步嵌入城市交通网络的新兴服务形态，同样不例外。近期，武汉发生的一起Robotaxi短时停运事件引发舆论聚焦，这本是系统运行中的偶发情形，却因自动驾驶技术自身的高度聚焦性而被推至公众视野中心。 正由于中国自动驾驶凭借规模化布局占据先发位置，因而率先迈入问题显现、迭代优化与标准健全的发展周期。 在业内观察看来，此次事件虽属偶然，却也警示企业在快速扩张的同时，安全冗余与应急处置机制仍有
人工智能步入新阶段：从实验探索转向大规模应用
在2026年央视春晚的舞台上，人工智能以多种形式惊艳登场，虚拟表演、智能交互、内容生成等创新应用令人目不暇接，让公众直观体验到这项前沿科技已转变为可感知、可触碰的日常能力，同时也正式宣告：人工智能的发展已超越概念炒作与早期尝试，全面进入规模化应用的新阶段。 在我们的日常工作与生活中，从基层政务系统借助AI实现一站式便民服务，到工业制造领域进行智能故障诊断与实时异常监测，再到医疗行业AI预问诊、临床辅助决策的广泛使用……这一系列规模化应用的进展充分说明：AI竞争的核心正转向商业实践与价值创造，从实验室走向产
OpenAI释放明确信号：企业AI迈入规模化新阶段
2026年4月8日，OpenAI发布了首席营收官丹妮丝·德雷瑟署名的文章。这也是她加入OpenAI满90天后，首次面向行业公开分享观察。短短三个月里，她与数百家企业客户进行了深入交流，不仅交出了一份十分亮眼的业务答卷，也系统披露了OpenAI在企业级AI方向上的核心策略——AI在企业中的应用，已经彻底走出“尝鲜试水”的初级阶段，开始深入到全场景、全公司的日常运营中，迈向规模化落地的新时期。90天观察：各行业的AI转型，推进速度比预想更快“我的职业经历始终处在技术与企业变革的交汇点，但我从未见过哪一次技术浪
新石器推出AI助手NeoClaw，语音调度无人车队
新浪科技讯 4月7日下午消息，新石器无人车公司正式推出AI智能助手NeoClaw，将人工智能技术深度融合于车队管控、复杂任务分配、运营数据解析等一线作业场景，让“语音指令，AI自动统筹”成为现实。 当前无人配送产业正加速规模化部署，一线运营人员需同时管控数十乃至上百台车辆已成为常态。但传统作业模式依赖人工现场协调与表格统计，人力管车存在天然边界限制。随着车队规模扩张，企业普遍遭遇“规模不经济”困境——人力开支持续增加、管理复杂度攀升，整体效能反而下滑。此外，企业进驻新城市时，需重建在地团队、培育新人、磨合
医疗AI规模化应用提速，联影智能大模型亮相中试基地
日前，"中试为壤智创未来"国家人工智能应用上海中试基地（医疗领域）阶段性成果发布会在复旦大学附属中山医院召开。会上发布了5项核心创新成果和9款医疗智能应用，嘉定企业联影集团旗下联影智能自主研发的元智医疗影像大模型成功入选。与此同时，企业与中试基地达成生态合作协议，共同推进医疗AI技术的规模化应用。元智医疗影像大模型成果获重点推介医疗领域场景复杂、专科细分明显，对数据和模型的多模态协同能力存在天然需求，单一模态模型无法满足实际临床需要。针对这一行业普遍挑战，中试基地携手联影智能打造了全栈自主可控的医疗多模态