工信部发布AI与通信融合创新三年行动方案
工业和信息化部关于印发《“人工智能+信息通信”创新发展实施意见（2026—2028年）》的通知各省、自治区、直辖市及新疆生产建设兵团工业和信息化主管部门，各省、自治区、直辖市通信管理局，各有关单位：现将《“人工智能+信息通信”创新发展实施意见（2026—2028年）》印发给你们，请结合实际认真抓好落实。工业和信息化部2026年6月3日“人工智能+信息通信”创新发展实施意见 （2026—2028 年）为贯彻落实《国务院关于深入实施“人工智能+”行动 的意见》，抢抓人工智能发展机遇，推动人工智能与信息通 信融
云尖信息AI Box驱动边端Agentic与Physical AI价值跃升，市场增速突破20%
伴随大模型持续向终端设备渗透，算力布局正从"云端核心"向"边缘终端"迁移。当前，AI Box（边缘AI计算盒）已突破传统硬件网关的单一职能，演变为企业部署AI数字员工、搭建本地化智能Agent的关键算力支撑，更是AI技术连接物理世界"末端环节"的核心枢纽。行业数据同样佐证了这一发展方向：边缘AI硬件市场维持着20%以上的年复合增速，部分垂直领域甚至展现出指数级的增长态势。"2025年，全球边缘人工智能市场规模达到358.1亿美元。据预测，该市场将由2026年的475.9亿美元攀升至2034年的3858.9
三星展出全球首颗5nm MRAM芯片，计划2027年投产
IT之家 6 月 17 日讯，据韩国媒体 SEDaily 12 日报道，在 2026 年 IEEE VLSI 研讨会上，三星电子公开展示了全球首款基于 5nm 工艺的 MRAM（磁性随机存取存储器）研发成果。 与 DRAM 相比，MRAM 的核心优势在于其非易失性特性，无需持续刷新即可长期保存数据，从而在能效表现上更具优势。 三星这款 5nm MRAM 芯片的工作温度范围覆盖 -40℃ 至 +150℃，符合 AEC-Q100 车规级标准，正按计划向 2027 年实现量产的目标迈进。 IT之家了解到，三星今
推理算力需求井喷：日均Token消耗突破140万亿，IDC产业迎来结构性升级机遇
2026年第二季度，一则重磅消息震动了整个云计算领域：甲骨文与OpenAI签署了一份为期5年、总额高达3000亿美元的推理算力采购大单。同期，长期遵循"只降不升"定价模式的云计算行业规则被打破，全球主要云服务商掀起了十年来首轮涨价潮。这两则消息共同揭示了一个深层趋势：AI算力的需求重心，正从模型训练阶段全面转向实际推理应用。这场变革正在深刻重塑IDC行业格局，同时也为PCDN、边缘计算等细分赛道带来了全新的变量。中国信通院最新统计数据显示，2026年3月全国日均Token调用量已突破140万亿。而2024
算力网络万亿投资与边缘AI芯片崛起，PCDN迈向算力分发新时代
2026年6月，四个看似独立的动态在同一时间汇聚。国家超算互联网核心节点在郑州启动，6万张国产AI加速卡全力运转；爱芯元智作为“边缘AI芯片领军者”在港交所上市，市值一度攀升至189.5亿港元；具身智能领域半年吸纳460亿资本，赛力斯“小赛”人形机器人在超级工厂首秀；MIT对10万名开发者的研究显示，AI编程工具将代码产出提升了17.3倍。这四条线索共同指向一个结论：算力基础设施正从“集中式云端”向“分布式边缘”转型，而PCDN/CDN行业恰好处在这一转型的核心位置。带宽管道的角色正被重新塑造——它不再只
兆易创新：AI算力下沉中的国产芯片破局者
01核心布局拆解：兆易创新在AI算力链条中的定位与优势当AI算力正从云端加速向边缘与终端迁移，兆易创新凭借扎实的技术积淀与前瞻布局，精准锚定算力金字塔底部——终端与边缘场景，打造高算力、低功耗、高可靠的融合方案，深度契合“人工智能+”对海量终端智能升级的迫切需求。公司围绕“感、存、算、控、联”五大板块构建生态，AI能力贯穿始终。在存储领域，依托全球第二（市占率18.5%）的NOR Flash优势，为AI服务器的CPU、GPU、网卡等提供高性能定制存储，满足大模型对数据吞吐的极致要求。随着AI应用向终端渗透
《“AI+通信”融合创新行动纲要(2026—2028年)》发布（含解读与图解）
近期，工信部正式发布了《“人工智能+信息通信”创新发展实施意见（2026—2028年）》（下文简称《实施意见》）。《实施意见》秉持绿色、智能、融合的发展导向，聚焦推进通信业数智化转型、筑牢AI发展基石、拓展融合应用场景以及提升行业治理效能四大维度，规划了17项核心任务，旨在加速AI与通信业的深度交融，为新型工业化建设及制造强国、网络强国战略提供坚实依托。展望2028年，AI与信息通信将初步形成相互促进的融合创新生态。通信智能运营及服务水准迈入国际前列，通信网络基本达成高阶自智，孕育超30个高价值标杆场景，
2026工业AI新趋势:打破IT/OT数据壁垒,让AI深度融入制造全流程
2026工业AI新趋势：构建IT/OT数据生态体系，将AI深度融入工业智能制造2026年，工业AI正处于一个重要的历史转折期。人工智能在工业场景中已不再是探索性的实验项目——它已演变为驱动生产效率、系统韧性和企业转型升级的核心引擎。从工艺参数优化、质量检测把关到供应链管理和异常情况处理，AI已渗透到核心业务流程的关键环节，成为支撑工业运转的基础架构层。2026年德国汉诺威工业博览会充分展示了这一发展方向——AI不再仅仅是辅助研发或支持决策的软件应用，而是开始深入工厂车间、物流仓储和自动化生产线，在物料搬运
钢结构工地AI视觉实测：精度控制与安全管理新方案
💡 导读即便钢结构构件在工厂加工得再精良，若运抵现场后无法安装或出现偏差，一切努力都将付诸东流。更令人担忧的是，钢结构施工涉及大量高空作业与重型吊装，"安全事故"始终是工程人心中难以消除的隐患。传统工地管理中，精度检测依赖"全站仪抽样测量"，安全管理依靠"安全员口头提醒"，效率低下且存在诸多盲区。如今，随着边缘计算与AI视觉技术的日益成熟，施工现场正逐步拥有无数双不知疲倦的"天眼"。当工地拥有了智能AI系统后，钢结构安装现场会发生怎样的变化？今天我们就来一次"工地实测"大揭秘。大型钢结构（如大跨度桁架、异
【大比武02】边缘AI驱动档案普惠：一体化破局方案
点击蓝字关注我们# 大比武2026本文系“万维博通杯”档案信息化公司业务与技术实力大比武（简称“大比武2026”）参赛稿件，由北京众优科技有限公司张明吉撰写。自2025年起，国家档案局在多份政策文件中明确释放信号：档案行业应主动拥抱人工智能技术（如档办发〔2026〕2号《关于推进人工智能在档案行业应用的意见》）。这一期望不难理解——国家日益重视档案工作，档案数据量激增，基层档案员日复一日的重复劳动亟需解放。政策东风已至，但在基层，这股风却常难推开那扇门。过去两年，笔者走访了大量企业与政府单位的档案部门，发
算力扩张急刹车：美国数据中心建设面临大规模搁浅潮
海外媒体披露，一场低调却猛烈的“数据中心建设停滞潮”正在美国蔓延——2026年首季，全美至少有75个处于施工或规划阶段的数据中心项目被暂停或推迟，涉及总投资额达1300亿美元（约合8816亿元人民币）。这一数值竟与2025年全年总量相当，意味着仅仅三个月，美国就完成了此前一整年的“项目冻结量”，行业收缩速度远超业界预期。截至2026年5月，该比例已跃升至70%——仅半年时间，反对声量激增22个百分点。反对焦点：1、电力蚕食：单座超大规模数据中心（如微软在亚利桑那的Project Natick）年均耗电量可
定制工业 AI：重塑智能制造核心优势
在全球制造业竞争日趋白热化的当下，传统自动化产线已难以契合现代工业对高精度、高柔性及低成本制造的极致渴求。伴随物联网（IoT）、大数据与人工智能（AI）技术的深度交织，工业界正迎来一场由“自动化”迈向“智能化”的深刻蜕变。工业 AI 系统的构建，绝非简单的算法堆砌，而是一项涵盖底层架构重组、数据价值深挖及生产逻辑再造的系统性工程。借助定制化工业 AI 系统的开发，企业能将原本孤立的生产设备互联成具备感知、学习、决策及执行能力的有机整体。此类智能化转型，不仅能大幅削减生产环节的人为失误，更能在复杂工况下，实
重构AI基建：工信部发布三年行动指南
6月10日，工信部正式出台《“人工智能+信息通信”创新发展实施意见（2026—2028年）》（以下简称《实施意见》），规划到2028年，信息通信网络将初步达成高等级自智水平，构建30个以上高价值典型场景，培育一批标杆应用与特色智能体，并确保城域算力1毫秒时延圈的覆盖率达到75%以上。该文件旨在解答在AI大规模渗透各行各业之前，网络架构、算力资源、终端设备及治理体系应如何升级。AI促使信息通信的服务对象由人扩展至人、机、物的全域互联，智能体（Agent）将成为未来的核心连接对象，连接规模将实现数量级飞跃。高
AI技术在犯罪现场勘查中的应用研究
基于YOLO目标检测技术的人工智能系统，能够高效扫描现场影像资料，自动标注血迹、弹壳、指纹及工具痕迹等关键物证，有效降低人为遗漏风险；融合光谱分析仪器与人工智能算法的微量物质检测方案，可精准识别肉眼难以察觉的纤维、体液痕迹及各类化学残留物；配备神经形态处理器并采用边缘计算架构的人工智能系统，能够在本地端完成痕迹检测数据的实时处理，显著缩短响应时间并降低误判率。
AI 智能体网络：重塑陆地指挥控制新范式
AI 智能体网络——一个端到端、自组织的专用人工智能体网络引言本文是探讨人工智能对陆地指挥控制日益增长的重要性的系列文章的第三篇。首篇文章《战场人工智能：增强陆地作战能力的发现与需求》发表于2025年第5“期哈尔特赫恩信使报”，借鉴了乌克兰战争的经验教训，分析了人工智能系统在战场上的潜力与局限，并由此推导出对德国陆军的要求。第二篇文章《人工智能赋能指挥所：以人工智能为中心的指挥控制的核心要素》于2026年1月发表在novumbellum.org上，进一步发展了这一思路，概述了将生成式人工智能集成到分散式指