草稿感？人工智能？热议如潮？《功夫女足》视觉宣传的三重飞跃
《功夫女足》公映仅四天，围绕其宣传图“是否出自人工智能”的争议持续升温。#随性手绘影片最初曝光的宣传图，由导演周星驰亲手绘制。画面上只用寥寥几笔红色线条，描绘出女足球员凌空抽射的动态轮廓。运笔粗犷，不拘细节，在朴实随意的风格中点明影片核心，奠定了整部电影视觉叙事的基调。#确定档期海报确定档期的海报以浓烈的红色充斥整个画面，一颗硕大的足球悬浮在空中，四周环绕着炽热火焰与散射的能量光线，与下方跃起抬腿的女足队员形成鲜明对比。放射状布局、高饱和度配色配合深色轮廓光影，增强了人物的立体感与爆发力，让观众仿佛瞬间被
AI应用狂飙突进，纯AI开发模式斩获殊荣
当AI不再只是辅助工具，而是开始承担执行任务、理解视觉信息、占据流量入口，甚至批量创造可进入的数字世界，一条更清晰的时代脉络已显现：人类负责把握方向，AI负责落地与规模化拓展。本期内容，将带你深入洞察这场变革如何重塑应用生态、开发流程与基础设施格局。以往，打造一款可上线的游戏，通常需要程序员逐行编写代码，团队耗费大量资源反复打磨。而今，一位拥有9年iOS开发背景的工程师，仅用15天，就将"代码编写"工作几乎全部托付给AI。真正变得珍贵的，已非手速，而是规划能力、判断力与资源调配的本领。这一案例充分说明，软
AI应用专业：领跑智能新时代
AI应用技术专业AI应用技术是国家重点发展的新兴前沿专业，顺应数字化与智能化浪潮，已成为当前最受关注的技术领域之一。专业聚焦人工智能在健康科技领域的实际落地，培养具备AI基础能力、机器视觉、智能数据分析、系统运维及AI场景开发能力的高素质技术人才。核心课程（一）计算机基础核心课程夯实数字技术根基，适配各类智能岗位，包括：计算机网络基础、Python程序设计、数据库技术、计算机操作系统、信息技术基础、前端基础应用。（二）人工智能核心专业课（专业重中之重）掌握当前最热门的AI核心技术，紧贴企业用人需求，包括：
英伟达掌门人黄仁勋：AI本质是工具而非生命体,反对过度人格化;《智能体个人信息保护自律公约》正式发布,首批31家企业加入签署丨AIGC周报
5.【商汤推出并开源SenseNova-Vision】7月13日，商汤科技正式发布并全面开源日日新SenseNova-Vision理解生成一体化视觉大模型。SenseNova-Vision的核心创新在于：使视觉能力成为通用基础模型的原生特性，完全融入大模型架构。所有传统视觉任务如目标识别、图像分割、深度估计、3D重建等，均由此实现原生统一处理。（界面新闻）6.【持续七周攀升，中国大模型周调用量超美国四倍】7月13日，根据OpenRouter最新数据评估，上周(7月6日至12日)全球AI大模型总调用量达54
电信AI视联网：智能视觉赋能数字治理
城市治理、食品安全、消防安全、基层安防……多场景监管难题如何破解？中国电信AI+视联网依托智能视觉感知平台，为各行业数字化转型提供强力支撑！一、升级视联网3.0，构建顶尖智能感知基座秉持“统一云网底座、统一PAAS平台、统一应用架构”理念，融合视联网公网与专网，全面接入社会各类视频监控设备，打造规模庞大、技术领先、安全可靠的国家级智能视觉平台。核心优势一句话概括：大视频，全连接，大平台，泛智能，广生态。二、四大核心能力，一站式破解管理困局✅ 统一设备管理：全国一张视频网实现全域设备汇聚，精细分权分域管控；
视觉AI项目对接会圆满落幕
为了实现视觉AI技术与产业需求的精准匹配，加速前沿技术的落地应用。4月8日下午，智能制造创新中心举办了一场“视觉AI领域项目对接会”培训。活动开始，讲师表示视觉AI技术正处于高速发展阶段，计算机视觉、机器视觉及多模态大模型等技术不断取得突破，应用领域持续扩大。结合实例展示了其在工业制造中的实际效果。此外，还安排了现场问答，为参会者解答疑问。视觉AI作为人工智能中极具应用价值的核心领域，正处于从技术突破向产业赋能转型的关键阶段。未来，智能制造创新中心将继续举办此类活动，为视觉智能产业的高质量发展提供有力支持
AI扫地机，开启家庭智能新纪元
走进AI生活，从一台扫地机开始。未来，万物皆可智能互联。当凯文凯利（K.K.）以他一贯的科技哲学描绘“下一步”时，我们更确信：一个由AI主导的未来，正不可阻挡地降临。但宏观趋势如何落地为日常体验？这是一条漫长而具体的路。最真实的生活，往往藏在琐碎的家务里。AI的真正触达，或许正始于最贴近生活的清洁电器。当清洁设备迈入AI时代，会变成什么样？什么是科技？科技，是过去被视为幻想、如今仍显笨拙、未来却理所当然的存在。这一点，在人类与地板的“拉锯战”中体现得淋漓尽致。扫地，是最常见的家务，可自扫帚、撮箕、拖把问世
AI网页设计千篇一律？这个工具让它拥有“品味”
你是否留意过一个现象：人工智能生成的网页，风格惊人地相似。圆角卡片、渐变按钮、左侧图片右侧文字的老套布局。随便打开十个AI制作的产品页面，有八个仿佛出自同一个模板。色彩搭配永远是那几个稳妥的选择：淡紫色、浅蓝色、柔和的灰色。这并非你的主观感受。用设计师的专业术语讲，这叫“审美趋同化”。AI的训练数据涵盖了数百万个网页，它掌握了“大多数网页的外观”，然后精确地复刻那个“平均样式”。结果就是：不难看，但也不出众。如同便利店的盒饭，能填饱肚子，却不会有人特意拍照分享到社交圈。Leon拥有五年前端设计和开发经验，
MAX技服智能影像防撞方案，工业车辆安全管控新标杆
在制造和物流运输的各个环节，工业车辆是物料搬运的核心设备，但由于视野盲区众多和作业环境复杂，安全隐患十分突出。一旦操作失误，极易引发碰撞事故，造成人员伤亡、设备损坏等严重后果，给企业带来难以忽视的经济损失。MAX技服AI影像防撞系统，借助人工智能视觉识别与深度算法融合，提供防碰撞预警及控制、盲区行人探测、驾驶员行为监测、车辆云端管理等功能，有效降低厂区人车碰撞事故，规范驾驶操作，为工业车辆打造主动安全防护体系，推动车辆数字化与智能化管理。系统融合人体检测与物体识别技术，实时侦测盲区内的行人。配合7英寸显示
AI做海报：别只放大产品，要放大体验
AI 好词分享 01巨物营销不是把产品做大，而是把卖点做成一个世界。最近看到一个很有意思的 AI 视觉词，叫「巨物营销」。乍一听，好像就是把产品做大。把一台电视放到城市中央。把一台洗衣机放到山谷里。把一个包做得比楼还高。但我觉得，真正好看的巨物营销，不是简单把东西放大。如果只是放大，很容易变成一种廉价的奇观。大是大了。但你不知道它为什么大。真正高级的地方，是把产品卖点变成一个可以进入的世界。电视，沉浸感变成云端影院比如电视卖的不是屏幕尺寸，而是沉浸感。那画面就不应该只是「一台巨大的电视」。它可以是一座云端
AMTS 2026盛会：斯睿特智能展现AI视觉与具身智能，引领智能制造变革
2026年7月8日至10日，斯睿特智能（SRTAi）在AMTS上海国际汽车制造技术与装备及材料展览会上精彩登场。此次展会，斯睿特智能不仅展示了贯穿汽车生产全链条的AI视觉方案，还在《科技工坊Workshop智能家电装配与测试大会》上隆重推出了HaiBot具身智能机器人在家电柔性生产线上的闭环实践应用，彰显了从“感知”到“决策”再到“执行”的全面技术能力。01专注汽车制造，重塑智能质检新标杆在汽车制造展区，斯睿特智能着重呈现了四大核心产品与解决方案，直接应对冲压、焊装、涂装、总装等关键工艺的质量挑战。1.
智能科技助力夏日清凉・系列视觉设计(二)
【企业介绍】贵州博益科技发展有限公司成立于2002年，致力于“向客户交付专业化、高效率且安全可靠的AI解决方案”，现已成长为贵州省安全生产信息化领域的领军企业及大数据与人工智能技术应用的先锋力量。构建了“数据平台支撑、AI技术交付、系统开发运维”一体化全链条服务模型，为客户提供从硬件、软件集成到AI技术赋能的全面场景化解决方案。向客户交付专业化、高效率且安全可靠的AI解决方案!借助AI让客户实现更卓越的成就！勤勉·协同·务实·开明·包容·突破！贵阳市北京路壹号大厦1-22
智能视觉SOP管控系统：滴定实验新版本发布，提升实验室教学效率
滴定分析作为化学、化工、环境、医药等学科的基础实验，也是高校与职业院校实训教学的关键环节。然而，传统手动教学中，学生往往面临滴定姿态不标准、流速控制不稳定、终点判定不准确、操作流程遗漏等问题，这不仅造成实验数据偏差大、可重复性低，还使教师遭遇大班监督困难、细节纠正繁琐、评估标准难以统一的挑战，阻碍实验教学质量的提高。针对高校和职业院校实验室教学实训需求，北京欧倍尔实验室专属SOP流程监测系统现已推出！专注于滴定实验标准化操作难点，通过智能技术改进传统实验教学模式，为实验室教学注入效率动力。标准溶液制备的S
驱动智能制造升级：AI视觉质检系统架构与质量闭环详解
在制造业加速迈向智能化与数字化的当下，产品质量管控已成为企业立足市场的生命线。传统依赖人工目视抽检或全检的做法，正面临严峻考验：人力疲劳带来的漏检、标准不一造成的误判，以及高产能节奏下难以实现的即时监控。随着深度学习和计算机视觉技术的进步，AI视觉质检系统的研发，已成为提升良品率、降低成本与提高效率的核心技术途径。AI质检系统的关键优势在于其对缺陷特征的捕获与辨识能力。开发此类系统并非简单的图像处理，而需构建一套复杂的深度学习算法体系。首先，卷积神经网络（CNN）作为视觉识别的基础，能通过多层次特征提取，
SkillOpt-Lite：一行指令实现智能体高效自我进化
2026年07月09日星期四SkillOpt-Lite: 通过简单指令实现更优更快的智能体自我进化🤗 17针对现有智能体技能优化方法流程复杂的问题，本文提出一种基于零阶优化的最小可行框架SkillOpt-Lite。其核心是三个确保收敛与泛化的原则：基于文件系统的轨迹探索、共识属性挖掘和独立验证门控。该方法不仅加速收敛，且在多个模型上超越完整版SkillOpt，例如将GPT-5.4-nano的性能提升至超越标准SkillOpt优化的GPT-5.4。该框架已集成至VSCode Copilot等生产环境，开发者