鼎华AI Agent助力数智工厂迈向自主化新阶段
5月8日，由鼎华智能主办的「从自动化迈向自主化AI Agent驱动数智工厂新运筹」研讨会在台湾新竹国宾大饭店圆满结束。本次活动集结了半导体制造及封测产业的IT、制造及生产职能主管，共同探讨如何透过AIM（AI+CIM）与APS系统的深度整合，将AI Agent导入生产现场，打造决策零延迟的「数智大脑」。在半导体高精密制造的环境中，任何细微的数据误差都可能导致数千万产值的流失。当前供应链面临急单频繁、生产瓶颈难以掌控的挑战，许多企业仍深陷于看得到的资讯不精准、精准资讯却看不见的困境中。如何打破数据孤岛，让数
期刊精选：AI 赋能下无人机边缘计算的立体布设与调度
引自：张明权摘要：伴随物联网及移动互联网的飞速演进，海量智能终端催生了史无前例的计算密集与时延敏感型任务，令传统云计算的集中式处理模式面临严峻考验。边缘计算通过将算力下沉至网络边缘，显著缓解了传输延迟与核心网压力。然而，地面固定边缘节点受限于地理位置与覆盖半径，难以适配动态多变的业务需求及突发场景。无人机凭借高机动性、灵活视距链路及低成本快速部署等特性，成为构建空中移动边缘计算平台的理想载体。本文聚焦无人机辅助边缘计算网络，深入探讨无人机作为空中移动服务器的三维空间部署与用户任务调度这一核心议题。通过剖析
全国春播粮食进度过半
据农业农村部5月11日消息，根据最新农情调度，目前全国春播粮食播种进度已超五成，较去年同期稍有加快。具体来看，中稻栽插进度接近两成，春玉米播种超过七成，大豆播种也接近两成。
AI与能源融合发展的新蓝图
5月8日，国家发展改革委、国家能源局、工业和信息化部、国家数据局四部门联合发布《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》。这份文件从"单向供电"走向"双向赋能"，背后藏着AI算力战的大棋。过去一年，大模型日均词元调用量从万亿飙升至百万亿。算力需求指数级增长，带来的直接挑战就是——电不够用了。一方面，数据中心用电负荷高密度、强连续，对电能质量极其敏感；另一方面，我国新能源占比快速提升，电网安全稳定运行面临更大挑战。这个背景下，《行动方案》的出台就不只是"给算力中心供电"这么简单了。文件核心逻辑是构建一个闭
智能体时代平台崛起：监管调度系统成新基建核心
《智能体时代：无人化产业十讲》专题二欢迎关注【无人配送研究】我是研究员小珲，专注帮大家搞清楚无人配送，少踩坑、少走弯斧。文章有语音版本，大家可以点🎧音频直接收听。无人化产业下一轮机会，不只在造车，而在管车、调车、用车从“车能跑”到“平台能管”：智能体时代，谁掌握调度谁掌握入口只会做大屏的不会起飞，能做闭环的平台才有未来<400+字内容省略>
AI算力核心：CPU产业链深度剖析与全球供应商梳理
继续深入解析AI算力服务器，上一期我们探讨了GPU——作为算力的"引擎"，它依靠大规模并行运算解决了大模型中最繁重的矩阵运算任务。然而，GPU无法独立运行，它必须依赖一位"指挥官"来分派工作、统筹数据流向、管控存储与网络。这位指挥官正是CPU。作为AI算力产业链深度拆解的第二部分，本篇将重点探讨CPU在AI基础设施中的关键地位，并梳理其产业链的整体布局。CPU位于"芯片层级"，主要职责是调度GPU、存储及网络资源，起着衔接上游制造端与下游应用端的桥梁作用。整
四部门联合发布方案 助力人工智能与能源双向赋能
本报北京5月9日电（王云杉、薛子怡）近期，国家能源局联合国家发展改革委、工信部及国家数据局，共同发布了《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》。 现阶段，随着人工智能大规模落地，算力中心耗电量急剧上升，其用电特征表现为高密度、强连续性及对电能质量的高敏感度，这给能源供应带来了新的考验。与此同时，我国新能源装机比重持续攀升，给电网的安全平稳运行增添了压力，因此迫切需要利用人工智能在新能源功率预测、电网智能调度等领域的先进技术来应对挑战。 方案确立了以能源保障人工智能发展、AI技术助力能源转型的核心思路，
AI算力新风口：Token工厂概念下的6家核心龙头股
点击上方蓝字关注我们随着AI大模型更新换代加快，算力需求呈爆发式增长，算力租赁模式正告别单纯比拼硬件规模的“硬件时代”，迈入比拼效率与成本的“服务时代”；Token工厂作为一种新型的算力生产与服务载体，利用平台调度和软硬件协同来提升效率、压低单Token成本，已成为AI算力行业的焦点，英伟达的“Token工厂经济学”进一步验证了这一趋势，以下梳理出该赛道布局最纯正的6家核心公司：第一家：易点天下国内出海营销行业的领军者，已实现AI营销全流程智能化，日均Token使用量高达40亿，是业内公认的顶级Token
AI驱动化工一线升级：生产难题与运维问题的智能蜕变
在化工生产一线，日常操作与设备运维共同构成保障产线稳定运行的关键支撑。中控室里24小时盯紧各项参数，同时现场巡检也要持续奔走；从设备突发故障的紧急处置，到工艺运行中不断的微调优化，任何一步都可能牵动整体生产，形成联动影响。过去很长一段时间里，依赖经验操作、人工调度效率偏低、重复报表填写繁琐、故障出现后才被动抢修、检修过度造成浪费等问题，长期困扰着车间管理者与一线人员。随着AI技术持续深入生产现场，这些“老痛点”迎来了更具针对性的解决方案，使化工生产由经验驱动逐步转向数据驱动，推动安全、效率与成本实现同步跃
AI时代比拼的是组织能力
最近两年我有一个很直观的感受：我刚想学一个技能，AI就已经能把它做到“拿来就能交付”的程度。写作、编曲、像素画，甚至写代码，许多原本要靠长期训练才能完成的能力，如今被模型大幅压缩了。我的确也经历过一段强烈的虚无感——投入产出比仿佛被彻底改写。但后来我逐渐换了思路：与其纠结“还要不要学”，不如先问“我该站在什么层级去做这件事”。对我来说，现在更关键的有三点。第一，把AI当作一套可以被调度的系统，而不是只当作单一工具。我开始更在意不同模型之间的差别：它们在推理、代码、内容生成上的边界各不相同；什么时候该用大模
AI价值链迁移的关键逻辑
在这轮AI浪潮的重构里，究竟谁更可能拿到最大回报？它会随着时间怎样演化？ 纵观历史上通用目的技术的扩散——蒸汽机、电力、互联网——价值在不同环节间都会出现几次明显的大尺度迁移。AI同样不会例外。 一、AI的社会属性 观察AI进入经济活动后的定位，它更像“持续增值”的对象，而不是耐用品，也不像快消品。耐用品往往随使用而价值递减；但AI的核心模型不会因为调用而被磨损，反而会借助数据反馈不断变得更强、更多样、更聪明。因此可以说，它本质上是一种“不断进化的认知型数字资本品”。这一属性使得它的长期价值不取决于一次性
AI算力电力供应链全景透视
AI算力电力供应链涵盖六个关键层级。1.清洁能源构成算力绿色底座，行业八成绿色电力刚性指标催生新增用电需求，但我国风光资源集中于西部，算力需求聚集于东部，亟需特高压远距离传输。2.核电等基荷电源保障24小时不间断供电，却因长达五至八年的投产周期，短期只能依靠火电灵活性提升作为临时性补充。3.特高压线路是西电东送主动脉，制约因素在于用电端电力调配、调度协同及与本地电源体系整合实施。4.配电变压器成为现阶段供应最紧张的环节，AI算力中心急剧推高市场需求，产品交货时间显著延长。5.储能系统负责缓解AI负荷波动，
智能体走入日常：算力底座持续加固
“我打算成立‘一人公司’，该如何搭建既能满足需求、又便于管理的智能体？同时，怎样实现对这些智能体的精细化运营？”4月29日，第九届数字中国建设峰会展会现场，一位参观者向技术人员提出疑问。对方推荐的腾讯云智能体开发平台表示，可帮助用户打造具备多种复杂能力的企业级智能体。 “AI的发展已经从‘对话’走向‘执行’，智能体也因此迎来全面爆发。”腾讯公司副总裁韩开创给出了判断。 进入今年以来，智能体热度明显升温。从能够使用工具，到拥有“助手”能力，成为本届峰会最能感知的变化。 在医疗方向，蚂蚁集团推出的健康AI应用
AI重塑企业生产关系，Kimi K2.6带来三重效率跃迁
九成企业的AI应用仍停留在工具层，往往只能单点完成任务，随后还得人工反复拼接与校正。与之相比，Kimi K2.6已能在12小时内独立推进复杂项目，工具调用次数超过4000次，并完成前后14轮迭代，体现出从"数字劳工"到"硅基合伙人"的跃迁式变化。数字经济应用实践专家骆仁童博士指出，Kimi K2.6最关键的突破，是搭建起面向协作的AI"职场生态"。这意味着AI不再只是"数字劳工"式的被动执行，而是在向"硅基合伙人"进化：它不需
算电协同王者成型：2026电力调度千元攻势
冬季炒煤，夏季炒电。在AI时代，电力就是第一生产力。2026年的关键主线只有一个——算电协同。这并不是短期蹭热的概念题材，而是国家层面强力推动的长期主线，也是今年最确定、最硬核、最具收益想象的方向之一。三大硬核逻辑，撑起AI电力黄金时代中国西部绿电资源集中（风光装机量全球领先），东部算力供给紧缺（智算集群占全球45%）。算电协同将“西电东送”与“算力落地”打通成闭环，成为全球少数实现“算力+电力”双自主的国家。一台AI服务器年耗电约22万度，电力成本占算力运营开支62%。微软、谷歌、马斯克等巨头持续加码电