云计算作为数字化转型的重要基石，在企业数字化转型的过程中发挥着至关重要的作用。云操作系统在整个云计算体系中处于关键核心地位，能够对数据中心的海量基础硬件和软件资源进行整合，通过统一管理和资源调配，实现计算和存储资源按需灵活扩容，简化运维管理，大幅削减企业的总体
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阿里云针对中小企业AI落地“不会用、用不起、用不好”痛点，提出全链路解决方案。数据显示，77%全球中小企业已定期使用AI工具，中国市场需求增长强劲。阿里云通过通义大模型技术迭代、AIStack一体化底座及4R服务框架，降低使用门槛与成本。典型案例如万小智AI员工实现“分钟级交付”，博登智能提升数据处理效率7倍。方案覆盖制造、医疗等12大行业，助力企业从“有算力”到“能落地”，推动AI应用成为行业常态。
在AI热潮与企业数字化转型加速的背景下，华为云Flexus对象存储（OBS）凭借高效、稳定、安全、低成本的优势，成为企业构建海量非结构化数据存储体系的关键。它支持弹性扩展与按需付费，避免资源浪费，并通过多副本、纠删码等机制保障数据持久性。Flexus OBS还具备高并发处理能力，适配AI训练、音视频平台等场景，与华为云其他服务深度协同，实现“即存即用”。目前，华为云828 B2B企业节正推出优惠活动，助力企业降本增效。
本文探讨AI技术如何通过精准定位与协同合作破解行业难题。文章指出，AI渗透速度远超传统技术，IDC预测2025年全球AI支出将达3370亿美元。以阿里云为例，其通过算力底座与通用技术链接垂直领域伙伴，提供"技术+场景"一体化方案。文中列举挖地兔、集思科技等6家企业案例，展示AI在量化投资、电商直播等场景的实际应用，强调AI落地需找准对应场景，而阿里云的技术支撑与生态协同正推动千行百业实现数字化转型。
1955年10月1日新疆维吾尔自治区成立，开启发展新篇章。70年来，新疆各族人民生活水平显著提升，社会事业全面进步，生态环境持续改善。麒麟软件作为国产操作系统核心力量，深度参与新疆数字化建设，覆盖党政、金融、交通、通信、教育等领域，支撑超70家厅局单位及14个地州市用户。其银河麒麟操作系统在维哈柯文等多民族语言版本持续升级，集成智能输入与AI助手，优化本地化体验，助力民族地区信息化发展。未来，麒麟软件将持续以技术创新服务新疆现代化建设，推动区域高质量发展。
今年上市的iPhone17，正遭遇口碑和销量两极分化。一边是用户对于创新停滞和材质妥协的吐槽;另一边是一机难求的火爆发售场景，iPhone17系列首周销量显著高于前几代。 原因在于苹果也开始玩起了“增配降价”，一改以往“挤牙膏”式的配置提升，同时进行了起售价下调、提升存储、影像升级等改变。这背后，是苹果面对国内厂商冲击时的焦虑加深——除了性能和配置被全面�
2025年8月27日，深圳爱高科创与深圳国英潜丰签署战略合作协议，国资金融基金5亿元投资青云租平台。资金将专项用于3C数码免押租赁业务拓展及RWA（实物资产通证化）项目。合作核心在于将青云租的免押租赁模式与区块链技术结合，实现租赁订单、应收账款等资产通证化，提升流动性和透明度。此举将推动资产证券化、跨境融资与港股市场拓展，加速中国数字租赁产业升级，展示行业硬核力量。
捷顺科技旗下捷停车平台负责人王恒在腾讯全球数字生态大会上分享电子发票创新实践。捷停车基于腾讯乐企平台，实现停车缴费与开票一体化，推出“支付即开票”功能，显著提升用户体验。该合作通过数字化、自动化、生态化理念，降低运营成本，实现秒级开票，并与微信生态深度融合。目前覆盖1.4亿车主和5.9万智慧车场，未来将持续推动电子发票在智慧出行生态的创新应用。
当前，人工智能正深度变革企业供应链。IDC预测，2025年智能体市场规模将激增260%，AI与核心业务融合正从“工具应用”迈向“智能决策”新阶段。采购管理因环节复杂、数据密集，成为AI落地的关键战场，通过优化成本、预警风险、赋能战略，提升供应链韧性。甄云科技用户大会上，专家指出采购智能化已超越概念验证，进入以业务价值为核心的规模化应用新阶段。双汇集团、绝味鸭脖等企业实践显示，AI系统显著提升采购效率与透明度。未来，AI与采购融合将从单点应用向全链路协同深化，推动企业从“经验驱动”转向“数据驱动”，成为提升竞争力的核心策略。
全球IP产业链已成为文化娱乐消费的重要增长点，2024年衍生品市场规模超3200亿美元，其中潮玩产业高速增长。传统IP商业化面临用户互动单向、消费一次性等瓶颈。智能潮玩通过"平台化硬件+可替换IP角色+UGC社区"模式，实现从静态收藏到动态共生的转型，以乐森机器人等产品为例，用户可自定义角色动作并参与内容共创，形成"硬件+内容+社区"的长期运营生态。这标志着IP商业化从单向衍生迈向双向互动，推动产业从"衍生"进入"共生"新阶段。
AI正推动软件测试领域变革，测试团队脚本维护时间减少60%，工作重心转向策略设计与异常监控。行业报告显示，AI驱动的测试效率提升显著，尤其在探索性测试中可发现人工难以预见的边缘场景缺陷。实践案例表明，金融、汽车等行业引入AI测试后，迭代周期缩短，用例自动生成率大幅提升。未来测试工程师将更专注于质量体系设计和风险分析，而非脚本编写，实现从“人工密集型”向“智能驱动型”的转变。
