AI数字人让小店24小时开播：零人工也能带货
立得客登登AI数字人直播系统将deepseek与豆包两大头部AI模型打通融合。根据[艾瑞咨询][2023][《中国AI市场研究报告》]，这两类模型在内容生成及情感输出上具备优势，能更贴合直播带货场景，形成更自然、顺畅的话术表达。该方案可在本地安装部署运行，工作时不必依赖云端算力，从而有效压低长期投入。根据[Forrester][2022][《AI技术趋势报告》]，本地化落地在中小企业中的采用率持续走高，当前已覆盖70%左右的应用比例。防封黑盒能力用于守住直播链路的稳定性，减少因系统波动引发的中断风险。根据
AI硬件新纪元：消费终端智能升级，本土芯片实现技术飞跃
终端智能普及化：2026年各类消费电子设备（智能手机、智能手表、增强现实设备、无线耳机）纷纷部署边缘AI计算能力，无网络运行、节能环保与数据安全成为主要竞争优势；国内产业强势崛起：处理器、驱动控制、光导技术等关键部件自主研发提速，从高端市场拓展至平民化价位区间，性能价格比全面超越国际竞品；应用场景深度拓展：办公智能化装备、可穿戴健康监护设备、智能制造系统、汽车智能交互系统四大细分市场持续扩大，硬件产品设计理念从纯性能竞赛转向集成化AI解决方案与实际应用深度融合；世界产业格局重塑：AI硬件制造供应链重心向中
AI日报：推理成本骤降，多模态架构统一
今天是2026年4月29日，为您汇集AI行业的最新热点资讯，一同聚焦今日AI领域的重大进展。👉 百万token调用成本迈入个位数时代最新数据显示，过去三年大模型推理成本已下降逾百倍，目前百万token调用成本已降至人民币个位数。硬件优化、量化技术以及推理架构的三重突破共同促成了成本的显著降低。这意味着以往仅限于高价值场景的AI能力，如今可大规模应用于几乎所有行业。成本的断崖式下降正在重塑数字经济的根本逻辑，AI正从“奢侈品”转变为如同水电般的基础公共服务。👉 单一模型处理所有模态，跨模态理解能力实现质变今
台达AI节能方案发布：楼宇智控更省能
AI 改写楼宇运行方式，智控指引未来在全球产业升级与商业转型的浪潮里空调与空压系统承担着生产运营的关键职责当成本压力叠加能源价格起伏节能便成了不可回避的选择台达AI Box正式重磅推出面向冷热源、空压机等能源系统的智能管理而生让建筑具备自主研判与决策能力以前沿智能技术打造下一代智慧楼宇1核 心 能 力“数据采集 + 边缘计算 + 机器学习 + 联动控制”重塑建筑能源管理的运行逻辑实现由被动响应向主动智控的跃迁真正完成“感知-分析-决策-执行”的流程闭环用得越多越省能，用得越久越灵活2关 键 优 点摆脱传统
告别云端延迟！光伏电站“边缘大脑”实现智能自主运维
设想一下：在广袤的西北戈壁，一座占地千亩的光伏电站正在运转，周围几十公里内缺乏信号。突然，几块组件因积灰或热斑故障，发电效率悄然下滑20%。传统方案需将数据上传云端，待分析并下达指令往往耗时数分钟。这短短几分钟，就是白白流失的电量和收益。如今，边缘计算技术正颠覆这一局面。它将原本依赖云端的人工智能推理能力，直接部署到现场设备。这台设备宛如电站的“现场大脑”，全天候独立运作，无需联网即可完成感知、判断、告警及初步决策。图1：这是一座典型大型光伏电站的鸟瞰图。大规模组件阵列分布广泛，人工巡检效率极低， 亟需A
智能体AI崛起：2026年七大技术变革引领新范式
2026年的开局，人工智能界正迎来一场史无前例的变革。曾经主导2020年代初的简单对话机器人和生成式模型，正迅速被一种全新的范式所取代：Agentic AI（智能体AI）。这绝非仅仅是渐进式的升级，而是对人与计算机互动模式及企业自动化架构的彻底重构。我们正从“AI作为被动工具”的时代，迈向“AI作为主动参与者”的新纪元。对于商业掌舵人、软件工程师及数字战略家而言，洞察这些宏观趋势已不再是选修课。本周的诸多突破——从开源模型反超闭源巨头，到多步自主工作流的普及——正为未来十年的技术主导权筑牢根基。2026年
从静态到智能：预测式AI驱动的数字孪生进化
1970年4月，阿波罗13号在距地20万英里处突发危急，NASA工程师无法登船修理。幸而他们拥有休斯顿的飞船精准复制品，通过地面模拟系统测试方案、预判问题，最终成功营救宇航员。这本质上就是首个数字孪生模型。五十多年过去，这一概念已彻底革新。如今的数字孪生不再是固定复制品，而是能学习、适应并预见未来行为的动态体系。核心差异在于持续运算能力：数百万数据点实时从物联网传感器涌入，喂养学习算法，使其识别细微模式并提前数日预警故障。从静态仿真到智能系统当这些模型从实验转向关键运营架构，质变发生。我们不再讨论月运行一
端侧AI崛起，破解存储墙难题迫在眉睫
随着AI技术从云端向边缘及终端设备渗透，一场以“端侧AI”(Edge AI)为核心的技术革新正在兴起。在此背景下，我们需要思考数十亿终端设备的未来走向——特别是如何打破它们必须依赖云端才能处理AI任务的现状。这些设备应进化为具备自主AI能力的系统，能高效执行本地推理，其性能指标通常以每瓦特运算次数(TOPS/W)来体现。相较于AI数据中心，端侧实时推理更强调在数据源头（即设备端）就近加速。然而，这也带来了算力限制、内存性能及严格能耗成本控制的难题。这表明，在打造高效端侧AI方案时，计算与内存资源已变得同等
凯奥思数据AI大模型赋能PHM系统，助力企业智能运维升级
公司依托自主研发的核心算法，构建了一套完整的工业智能产品体系，包含1套超思工业智能服务平台；4类硬件产品：有线传感器、无线智能传感器、边缘智能采集器、无线智能网关；6大智慧系统：设备预测性维护及健康管理系统、设备全生命周期管理系统、先进过程控制系统、能源管理与优化系统、库存优化、生产计划排程；N个行业细分场景解决方案：煤气管网平衡寻优、选煤厂智能配煤、集装箱智能优化、板坯库智能调度等。公司荣获国家高新技术企业、江苏省工业互联网发展示范企业、江苏省专精特新中小企业、江苏省最具成长潜力留学人员创业企业、江苏省
AI-RAN深度解读：技术逻辑与产业博弈
最近两年，AI-RAN在网上引发了大量讨论。有人觉得，AI-RAN是大势所趋，预示着通信架构的未来走向。也有人觉得，AI-RAN只是个营销概念，是部分厂商的自嗨，注定失败。那么，AI-RAN到底是什么？它的技术逻辑何在？它能否颠覆整个通信产业？█AI-RAN的本质AI-RAN，全称人工智能无线接入网。也可理解为"AI赋能的无线接入网"。无线接入网，实质上就是基站。移动网络由核心网、承载网和无线接入网构成，而RAN是用户设备接入运营商网络的首个环节。RAN涵盖宏基站、微基站等形态。4G时期，RAN由天线、射
智能视觉检测技术：工业质检的智能化转型与市场前景
引言：从“人工审视”到“智能管控”的升级在制造业的生产线上，你是否见过这样的场景——质检工人弯着腰，借助高倍放大镜逐件检查产品外观，一个班次下来眼睛酸涩、脖颈僵硬，却依然难以避免漏检和误检？这并非个例。传统人工目视检查长期面临着效率低、精度不稳定、人力成本高等痛点。然而，一场由人工智能驱动的工业质检革命正在悄然改变这一切——机器视觉检测技术正以惊人的速度取代人工目视检查，成为智能制造的核心标配。据高工机器人产业研究所（GGII）数据显示，2024年中国机器视觉市场规模已达181.47亿元，2025年预计突
网宿科技：核心业务收入下滑 创始人及前任董事长持续减持
近日，网宿科技(19.130, 1.15, 6.40%)（300017.SZ）披露了2025年年度报告，公司陷入增利不增收的困境，公司于Q4更是出现营利双降的情况。证券之星注意到，理财和处置非流动资产带来的收益撑起近四成净利润，因此其扣非净利润出现下滑。剥离MSP业务虽带来了投资收益，但也导致公司海外市场收入承压。同时，公司CDN与边缘计算业务表现疲软，进一步拖累整体收入表现。不仅如此，去年以来，公司短期内接连更换掌舵人，引发市场关注，且创始人及高管的接连减持，为公司的发展增添了不确定性。01．扣非净利润
医疗AI领域招聘：人工智能总监与工程师，上海
一、人工智能总监—医疗应用方向100W，要求博士岗位职责：·研发并运用先进的人工智能与机器学习技术，聚焦多模态surgical AI手术解决方案的设计与实现；·开展医学图像/视频处理算法原型的快速构建与验证工作，通过实验评估模型效果与可行性；·深入理解业务场景，挖掘算法需求，推动临床应用AI解决方案的设计与落地，并对新方法进行验证；·持续关注人工智能及医疗影像领域的最新研究进展，不断优化和提升算法性能；·与临床用户保持紧密合作，共同解决实际临床场景中面临的问题；·严格遵守公司的产品研发流程与规范要求；·与
边缘计算技术赋能无人机实时绘制战场威胁态势图
佛罗里达州一家安防企业研发了创新边缘计算平台，美军或可借此提升战场地图绘制水平，实现无人机拍摄影像向威胁态势图的即时转换。这套被称作"核心节点"的解决方案，是面向高强度作战场景设计的次世代微型处理单元，主要使命是高效执行战场目标识别作业。平台内置了专利保护的物体威胁侦测算式，该模型基于260余万张无人机航拍画面及4.7万例小型威胁验证样本进行深度学习，可辨识150类地雷与集束炸弹，展现出卓越的战场隐匿威胁探测性能。当代战场背景下，地雷、子母弹等微型隐蔽爆炸装置始终是地面部队推进与战术机动的主要安全威胁。传
AI赋能工业控制：PLC革新路径与产业化图景
核心观点摘要 - 当前阶段定位：人工智能（AI）正从工业自动化的“辅助优化工具”向“核心控制参与者”演进，2026年尚无法完全替代可编程逻辑控制器（PLC），但在高精度装配、复杂流程优化、小批量柔性生产等场景已实现对PLC核心功能的有效替代或增强——这一转变并非简单的技术迭代，而是工业控制从“固定规则驱动”向“数据智能驱动”的范式迁移 。 - 关键能力突破：边缘计算与轻量化大模型的协同，已将AI推理延迟压缩至1ms级，部分场景可匹配PLC的硬实时性能；强化学习（RL）、工业大模型等技术，可处理传统PLC无