近期，京东无论在财报数字还是抗疫表现中都取得了亮眼成绩，获得国内外媒体一致关注。这其中，不乏京东技术的身影，技术的价值也正在京东内外部逐步显现。美国主流财经媒体(CNBC美国消费者新闻与商业频道)专访了京东集团技术委员会主席、京东云与AI总裁、IEEE Fellow 周伯文博士，
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在当今数字化时代，人工智能技术正以前所未有的速度发展，深刻地改变着我们的生活和工作方式。而要充分发挥AI的强大能力，离不开高效的工具和服务支持。今天，就让我们来了解一下一个专注于MCP（Model Context Protocol）服务的优质平台 —— AIbase。 AIbase（<https://mcp.aibase.cn/>）是一个精选全球优质MCP服务器的集合平台。它就像一个精心打造的资源宝库，一站式整合了海�
2025年7月，碳企通(CarbonPass)正式通过亚马逊销售伙伴应用商店(SPA)技术认证，成为其官方技术服务商。这标志着碳企通在绿色合规、系统集成与国际标准对接方面的专业能力获得全球主流电商平台认可。作为亚马逊生态系统的核心服务商，碳企通将为跨境卖家提供碳排放核算、产品碳标签认证等绿色合规解决方案，助力企业实现低碳转型。目前碳企通已服务70%头部跨境品牌，覆盖3C数码、家居用品等多个品类。此次认证将推动跨境电商行业向绿色化、高效化发展，加速全球电商可持续发展进程。
水滴信用推出的企业信息查询MCP平台，通过大模型技术重构传统商业查询模式，实现三大创新：1）自然语言交互，用户可用日常语言提问并持续追问，系统自动整合工商、司法、知识产权等跨维度数据；2）全景数据架构，打破信息孤岛，智能关联股权穿透、供应链等复杂关系网络；3）动态智能报告，自动生成定制化分析报告，针对风控、投资等不同场景突出关键洞察。该平台将专业用户从繁琐信息收集中解放，使业务人员零门槛获取商业洞察，标志着企业查询从"信息仓库"迈向"智能中枢"时代。
在当今人工智能技术飞速发展的时代，AI模型与外部工具和服务的交互能力正逐渐成为推动技术进步的关键因素。今天，我们聚焦于一个新兴的、极具潜力的平台——AIbase，它为全球的AI开发者和研究人员提供了一个前所未有的MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）服务器集合平台，助力AI技术的进一步发展。 AIbase平台致力于整合全球优质的MCP服务器资源，为开发者提供�
文章分析了中国AI大模型产品出海趋势，指出"云主机+GPU"综合云平台正成为企业首选。对比了AWS、GCP、Azure等主流云服务商，重点推荐DigitalOcean因其价格透明、部署简便、全球节点覆盖等优势。文章建议企业根据业务场景选择匹配的GPU型号，并考虑成本结构、海外节点覆盖、本地化支持等关键因素，为出海企业提供云平台选型参考。
水滴信用推出企业数据查询MCP平台，通过大模型技术实现企业数据查询的智能化升级。该平台整合3.7亿市场主体数据，覆盖工商、司法、知识产权等六大类1000+维度信息，支持自然语言交互和跨域关联分析。目前已应用于银行风控、证券投研、供应链管理等核心场景，显著提升商业决策效率。作为央行备案征信机构，水滴信用凭借权威数据源和专业团队，正推动企业征信服务进入AI普惠时代，降低高价值商业情报获取门槛，促进透明可信的商业环境形成。
OPPO K13 Turbo系列将于7月21日14:30发布，新机最大的特点就是自带风冷，是OPPO首次配备内置风扇。 风扇，位于主摄下方可以快速带走内部热量，在游戏时能够呈现更稳定持久的高帧率表现。 值得注意的是，OPPO甚至还打造了水冷系统，将推出疾风散热超级套装，包括有一款散热手机壳和磁吸散热背夹。
文章探讨了极端天气下企业技术支持的转型需求，重点介绍了远程技术支持的解决方案。传统线下服务面临出行困难、安全隐患等问题，而远程技术支持能实现设备监测、故障排查等操作，保障人员安全。贝锐向日葵推出的远程控制方案具有高效稳定、快速响应等特点，支持文件传输、工单流转等功能，并与ITSM平台深度整合，形成闭环服务体系。方案还提供团队版共享机制，适合初创团队低成本使用。在极端天气频发的当下，远程方案能显著提升企业抗灾能力，实现降本增效。
Gartner预测到2028年，15%的日常工作决策将由自主智能代理完成。迈富时最新发布的AI-Agentforce2.0作为企业级智能体中台，采用"技术赋能+场景落地"双轴驱动模式，重新定义企业智能化转型路径。该平台通过"模型-应用-开发平台"三位一体架构，提供从底层能力到上层应用的完整闭环，包含五大技术模块：模型管理、知识引擎、工具生态、流程编排和企业级基座。相比传统开发方式，该平台将Agent开发周期从3-6个月缩短至2分钟-2周，并已在金融、零售、供应链等行业实现规模化落地，典型应用包括智能导购、财务审批等场景。
文章探讨了AI技术如何重构自动化测试体系。传统自动化测试面临维护成本高、跨平台兼容性差等痛点，而AI通过智能用例生成、缺陷预测、自适应测试等能力实现质变：1）NLP技术将需求文档自动转化为可执行测试用例；2）机器学习分析历史数据预测高风险模块；3）计算机视觉实现跨平台UI元素识别。Testin云测构建了覆盖设备层到场景层的完整测试生态，通过云原生架构支持2000+终端实时调度，结合AI中台实现测试效率提升1.5倍，助力某金融机构降低年度质量成本超千万元。AI与自动化测试的深度融合，正推动质量保障体系向智能化、集约化演进。
