黑河干流2026年春季调水告捷 水头抵达东居延海
据水利部4月14日消息，黑河干流今年春季集中输水的先锋已抵达东居延海，标志着2026年黑河干流春季水量调度工作迈出了坚实一步。 据悉，今年年初黑河气温偏高，导致河道封河时间晚、开河早，且封河长度短、冰量偏少，加之东居延海蓄水较往年同期偏少。对此，黄河水利委员会黑河流域管理局科学规划，统筹用水、发电与施工需求，自4月1日起实施“全线闭口、集中下泄”调度，向下游生态输水不少于40天。 调度期间，管理局紧盯上游来水、流速及输水损耗，精准调控黄藏寺枢纽及梯级电站。初期适当加大出库，并依据水流传播情况灵活调整下泄量
算电协同+AI赋能：青海构建绿色低碳发展新范式
“双碳”目标推进是能源结构、产业形态与发展模式的系统性变革，高效减碳痛点在于“碳流”不可见、不可控、难预测，传统手段难以精准捕捉碳排放轨迹和实现资源动态最优配置。人工智能崛起以强大的数据处理等能力为绿色转型提供新技术范式，如今已深度渗透关键减碳领域，通过算法重构逻辑、精准决策破解难题，其“技术赋能绿色转型”是碳中和核心支撑。与此同时，“算电协同”——这一被2026年政府工作报告首次写入的国家战略，正成为破解“算力缺电、绿电难消、电网不稳”核心痛点的关键路径。当AI的尽头是能源，算力的发展离不开电力的支撑，
智能算力时代的生态重构:云网融合至算力互联网全面解析与1+M+N架构
人工智能的深度渗透，彻底改写了云计算的发展轨迹与体系架构，传统通用计算主导的时代宣告终结，智能算力成为绝对主角。当前，我国算力总规模已达 280EFLOPS，其中智能算力占比超 32%，年增速高达 74.1%，远高于通算与超算。大模型参数从百亿、千亿迈向万亿级，训练推理对算力、网络、存储的协同需求呈几何级膨胀，供需差距超 200 倍，传统云架构面临高密度、高弹性的结构性挑战。在此背景下，云计算正经历三大核心变革：AI 云体系架构的核心，是构建 “算力池化 — 智能调度 — 高效训推 — 生态开放” 的全栈
数据驱动智能决策：AI+算法引领产业变革新路径
在"人工智能+"全面落地、数据成为核心生产要素的数字经济时代，粤港澳大湾区正加速推进 "数字湾区" 建设，成为全国数智技术创新与产业落地的核心阵地。香港城市大学资讯系统学系教授、深圳研究院数据分析及商务智能实验室主任刘峻铭，以一场从物理学到数据挖掘的跨学科科研转型，成为数智赋能的重要实践者。刘峻铭教授将物理学的建模思维融入商业数据挖掘，在供应链优化、城市计算等领域实现多项技术突破，更依托大湾区协同优势，搭建起产学研融合平台，让数据挖掘技术从实验室走向产业一线，既为企业激活数据资产价值、实现数智化转型提质增
AI硬件新增长点:ShuffleBox调度盒
文：董指导图为康宁公司产品示意图周末读了一份研报，国盛证券宋嘉吉团队的《ShuffleBox，从AI的"连接升级"走向"拓扑重构"》，标题清晰，阐述的方向也颇具价值。于是，我补充查阅了一些资料，来分享一下这个趋势。1、什么是ShuffleBox调度盒随着 AI 集群规模持续扩张，传统点对点布线方式的弊端被迅速放大。大量光纤线缆不仅占用宝贵的机柜空间，还会挤压气流通道，加剧散热负担，提升安装和维护的复杂度。因此，决定一个算力系统能否高效扩展的，不仅是最强的芯片、交换机等硬件，更重要的是，把海量连接组织起来的
告别聊天，AI正在替你干真活
AI从“空谈”变为“实干”，仅仅过去了一个月。当你还在让AI代写文案时，它已经开始帮企业接管配送运营了。4月7日，新石器无人车推出了NeoClaw，这是首个运营级AI智能体。用户通过对话控制车辆——派单、监控、调度——无需手动操作。这意味着什么？这意味着AI的进化轨迹正在发生根本性的转变。AI进化的三步走：从聊天到执行AI融入人类生活通常分为三个阶段：第一阶段：“嘴炮”期。你提问，它回答。ChatGPT是典型代表。本质上，它是一个更快的搜索引擎。第二阶段：“工具”期。你让它写文案、画图、做PPT。它能执行
人工智能重塑光储产业：一场千亿级别的转型正在上演
从"依赖自然条件"到"实现智能调配"，人工智能正在重组光储系统当光伏产业与人工智能相遇，会碰撞出怎样的火花？结论是：整个行业的运行规则已然改变。时至2026年，光储领域正经历一场深刻转型。人工智能已不仅是锦上添花的"智能点缀"，而是演变为决定成败的"核心竞争力"。以往的光储系统，重点在于"装机容量"——规模越大越好。但如今，行业逻辑正从"以装机量为王"转向"以智能化为王"。缘由很清晰：新能源装机
汇智智能南京AI训练营展现实力，构建全栈智能体产业生态新格局
江苏汇智智能深知，智能体技术的核心价值并非算法展示，而是深度融入产业脉络、破解实际难题。基于此，公司构建了"技术底座+行业垂直+生态协同"的三维战略体系，全面打造三大支柱能力：首先是智能体研发与资源调配能力。凭借自主研发的大模型基础与智能体云平台，汇智智能整合了数百种主流大模型，建立起覆盖南京及江苏的最大规模智能算力调度中心。依托智能动态调配、超长记忆架构等关键技术，我们可为开发者和企业用户平均降低20%-50%的算力开销，使高性能AI技术更加普惠。其次是端到端创业支撑能力。江苏汇智智能构建了涵盖OPC培
AI变革：构建协同网络，而非铺设线性通道
某些技术属于"表层型"——能直接嵌入现有框架，投入一分便见效一分。运河便是典型，相比陆运更快捷经济，河道挖通即产生收益。但另有一些技术属于"系统型"，无法直接套入旧体系，必须配套培育全新的协同机制。虽然麻烦程度增加三倍，但谁先搭建好这套协同层，投入一分便能产出十分成效。铁路正属此类。AI亦然。1840年前的英国并不存在"全国统一时间"。布里斯托比伦敦晚10分钟，利物浦晚12分钟，各地采用本地太阳时。无人察觉异常——运河船只日行数十公里，各行其道，相差十分钟毫
网易智企推出企业级AI智能体管理平台帝王蟹
新浪科技讯 4月10日下午，网易智企于杭州正式推出了面向企业的AI智能体管理平台——帝王蟹（ClawHive）。 帝王蟹平台的核心在于构建了四层纵深安全防御体系，具备权限管理、算力调配与知识积累功能，并能接入钉钉、飞书及企业微信等协作工具，助力企业将AI智能体从个人应用提升为可管理、可控制的企业级基础架构。 网易副总裁兼网易智企总经理阮良指出：“AI智能体的核心价值在于能够安全、受控地融入企业的各项业务流程之中。” 据了解，网易智企将开启帝王蟹平台的全国八城巡展计划，旨在将其实战解决方案推广至国内各大核心
黑灯实验室技术体系：AI4Test驱动全链路智能化
黑灯实验室的技术架构以“中枢统筹、终端执行、数据赋能、安全保障”为基本逻辑展开，四个层级彼此衔接、逐步深入：核心层充当“数字大脑”，承担智能判断与统一调度；执行层如同“手脚”，负责把决策指令转化为具体检测动作；数据层相当于“血液系统”，为整体平台提供数据支持与价值提炼；保障层则像“安全护盾”，负责守护系统的合规、安全与稳定。四个层级协同配合，形成黑灯实验室全流程智能运转的技术闭环，也推动了AI4Test与检验检测业务流程的深度结合。核心层是黑灯实验室技术体系中的“神经中枢”，也是AI4Test技术落地的关
人工智能技术赋能生鲜配送领域
人工智能技术正在深刻改变生鲜配送行业人工智能（AI）技术已全面渗透生鲜配送领域，并深度参与从订单接收、仓库管理、货物分拣、物流运输直至最终派送和客户服务的全流程环节。主要应用方向智慧仓储运营o AI借助视觉识别技术对生鲜商品进行自动分拣（例如依据成熟度进行分级），实现“货物主动寻找人员”而非“人员寻找货物”。o 动态调整库存摆放位置，缩短搬运距离，提高拣选效率。需求预测与供应链优化o 结合过往销售记录、天气状况、节假日等因素预测各区域订单数量，指导精准的备货与动态补货，减少缺货或库存积压的风
AI时代，「共享算力」成了新一代开发者的出行工具
「Token 的价格正在快速下探。」如果这句话放在两年前，几乎足以让所有 AI 创业者为之振奋。从 2023 年到 2025 年，AI 推理成本累计下滑了 99.7%。要知道，在 GPT-4 刚发布时，每百万 Token 的成本高达 37.5 美元，而到了 2025 年，这一数字已经降到 0.14 美元。照理说，沿着这样的趋势发展，算力开销本不该再成为创业者的难题。可现实情况却完全不是这样。在同一时间段里，全球企业在 AI 云服务上的支出，从 115 亿美元猛增至 370 亿美元，足足扩大了三倍。随着 A
AI智能调度开发：重塑资源管理新格局
在当今数字化浪潮下，如何高效分配资源是企业和组织亟待解决的核心课题。AI智能调度系统的研发，正是达成这一目标的关键路径。AI智能调度系统的构建依托于前沿的人工智能技术。从早期的简单规则调度演进至如今基于深度学习和强化学习的智能调度，技术的持续迭代让系统在资源需求的精准分析与预测方面表现更佳。深度学习算法能够处理海量历史数据，挖掘潜在规律，为调度决策提供科学依据。而强化学习则使系统能在实践中不断学习并优化策略，以适应动态多变的运行环境。一个成熟的AI智能调度系统需具备科学的架构设计。通常涵盖数据采集、数据处
普惠算力提速，激发中小企业创新潜能
近日，工业和信息化部印发《关于开展普惠算力赋能中小企业发展专项行动的通知》，首次提出探索“算力银行”与“算力超市”两大新型业务模式，意在通过资源池化、市场驱动和普惠共享机制，大幅降低中小企业获取和使用算力的门槛。当前我国算力市场正处需求激增与供给受限并存的关键期，此次政策创新直击行业痛点，为算力普惠提供系统性破局路径。 一方面，算力供应持续吃紧，高端算力尤为紧缺。AI智能体大规模落地促使算力需求呈指数攀升，国内日均词元（Token）调用量从2024年初的千亿级跃升至2026年的140万亿以上，两年内增长超