DoNews 7月6日消息（记者 刘文轩）据36氪消息，原百度云副总经理张志琦7月加入钉钉，担任钉钉副总裁，职级 P10。钉钉官方表示，张志琦看好产业数字化赛道的价值，期望为中小企业数字化服务，通过技术普惠为中小企业创造价值。张志琦曾担任oTMS的SaaS高级副总裁，负责产品销售、市场
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4月15日，千问AI眼镜S1现货开售，近期对硬件颇为执着的阿里，似乎又在AI眼镜赛道拿出了一款力作。 实际上，在很多人眼中，千问AI眼镜S1，有点像是夸克AI眼镜S1的二进宫。 千问S1与夸克S1，在硬件端几乎没有差异，核心零部件也都搭载了高通骁龙AR1+恒玄BES2800双旗舰芯片、双目Micro-LED双光机、索尼IMX681等等。 相比之下，最大的差别其实在于软件层面——夸克S1的默认系统为�
汽车零售赛道正迎来电商巨头的密集布局，京东、美团、天猫等平台近期动作频频，从试驾体验到联名车型，再到生态化服务，试图抢占汽车新零售市场份额。 4月13日，京东上线“Open出发”，聚焦济南地区推出为期一个月的上门深度试驾服务，用户可预约“深蓝L06增程版”的试驾体验。 这一动作并非孤例，此前京东已联合广汽埃安、宁德时代推出“国民好车”埃安UT super，�
4月19日，2026北京亦庄人形机器人半程马拉松赛鸣枪开跑。本届赛事规模较去年扩容近5倍，吸引全国13个省份的26个品牌、超百支队伍、300余台人形机器人参赛。超过六成参赛品牌采用百度智能云技术支持赛事与研发。比赛设置自主导航与遥控两类模式同台竞技，自主导航队伍占比达38%，实现了从遥控为主到自主化参赛的重大跨越。来自荣耀的自主导航机器人“闪电”以50分26秒的成绩夺得冠军，超越人类男子半马世界纪录。去年冠军天工Ultra今年同样表现亮眼，以全自主方式完成复杂高危险场景挑战并斩获冠军。人形机器人集体突破最佳成绩的背后，离不开全栈AI技术能力的支撑。百度智能云基于百舸AI+Infra与千帆Agent+Infra构建的技术体系，为天工Ultra等参赛机器人提供赛前训练、赛中运行与赛后优化的全链路支持。全栈AI云技术，正在成为中国具身智能产业规模化、自主化发展的重要支撑力量。
4月8日，智谱开源新一代大模型GLM-5.1，整体能力全面提升。在代码能力上，GLM-5.1在SWE-bench Pro基准测试中超越GPT-4o、Claude 3 Opus，刷新全球最佳成绩。此外，GLM-5.1在长程任务处理能力上实现显著突破，可在单次任务中持续、自主工作长达8小时，交付完整的工程级成果。百度百舸基于昆仑芯硬件平台第一时间完成GLM-5.1的模型适配与集群部署，助力最新开源大模型快速投入生产环境的大规模应用。
很多家长手机里存满宝宝照片，找起来费劲，手动整理又累。百度网盘针对这个问题推出了宝宝相簿功能，AI自动整理，帮家长省心记录孩子成长。 宝宝相簿可以自动识别宝宝人脸，把散落的照片聚合到一起，不用家长一遍遍勾选。新拍的照片备份后会自动同步进相簿，从出生到懂事，成长记录不会中断。 多孩家庭也能用，每个孩子有独立相簿，人脸识别分开识别，不会出�
无需办年卡，扫码就能进入，200多平方米的空间里，运动器械一应俱全，甚至还有AI辅助，从清晨的上班族到深夜的健身爱好者，随时都能在这里开启运动健身。如今，这种24小时自助健身房越来越多地出现在城市空间中，甚至扎根在社区里。 实际上，这是当下运动经济转型的一个缩影，毕竟传统体育健身场地因为重资产、高门槛、预付费依赖的模式弊端日益凸显，而这种轻�
“龙虾”将过去企业级软件才能做到的事，带到了个人桌面上。阿里在不久前的财报分析师会议上也指出，大模型已开始具备完成to B复杂工作流的能力。 这两件事指向同一个结论:一个人匹敌一支团队，不再是科幻，而是日常。只是怎么用好AI的这种能力，依然是个问题。 眼下大多数AI主要服务于白领群体，核心场景是写文档、写代码，或是算报表、做审计。但这忽略了一个�
百度地图开放平台推出Map+Agent+Plan，为零代码用户提供开箱即用的地图能力，让AI智能体轻松理解地图、规划出行。开发者也可通过API深度定制，集成路线规划、位置搜索等功能。平台覆盖3.4亿POI数据，支持自然语言交互，简化注册流程，满足个人与企业多样化需求，推动位置服务向AI友好型平台转型。
4月8日，阿里巴巴集团CEO吴泳铭发布内部信，宣布AI相关组织调整。 根据内部信，阿里巴巴在集团层面设立技术委员会，由吴泳铭任组长，成员包括周靖人、吴泽明、李飞飞。其中周靖人担任技术委员会首席AI架构师，李飞飞负责阿里云技术以及AI云基础设施建设，吴泽明负责集团业务技术平台以及AI推理平台建设。 与此同时，阿里还将通义实验室升级为通义大模型事业部，
百度智能云的伐谋Agent 2.0又拿下一个世界级第一，在机器学习工程权威基准MLE-Bench上登顶，还刷新了最好成绩。 这个评测是OpenAI主导设立的，里面有75个来自Kaggle的真实工程难题，专门考验AI在数据准备、模型训练、实验运行等全流程的实战能力。 最新结果显示，在统一标准下，伐谋Agent 2.0在高难度任务上表现突出，综合得分超过了搭载Claude-Opus-4.6等主流大模型的同类智能体
