来自Canalys的新数据指出，中国大陆在最近几个月内，COVID-19大流行病已得到大部分控制，智能音箱出货量将强劲增长。该市场有望在2020年实现增长，世界其他地区大部分地区仍在与病毒作斗争，预计今年仅有3%的增长。 按照该公司的说法，全球市场将恢复更大的增长，2021年数字将达到
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今日上午，小米正式推出首款多配色智能音箱——小米智能音箱多彩版，即日起以199元售价开启全渠道销售。这款新品在延续经典声学配置的基础上，首次引入霜白色、沧蓝、麦黄、松绿、醇红五款潮流配色，加上原有的灰色版本，共提供六种选择，成为小爱音箱产品线中配色最丰富的系列。
9月25日，Redmi发布蓝牙音箱2，以99元首销价强势入局。产品提供三款时尚配色，机身采用网布包裹，质感出众且触感柔和。配备防滑脚垫和可拆卸金属挂扣，便于携带。支持IP67防尘防水，适合户外使用。内置2单元声学配置和1.5英寸5W扬声器，低音醇厚，人声清晰。功能上支持microSD卡直插播放、TWS互联立体声、蓝牙5.3稳定连接及USB声卡模式，兼容多设备。内置1000mAh电池，续航达5小时，Type-C充电便捷。集高性价比、丰富功能于一身，有望成为蓝牙音箱市场新选择。
9月25日，首驱科技发布无界·妙享1.0技术，推出Skymotor中央智慧大脑、超级雷达、SkyKey1.0 AI无感解锁及零阈OS全域操作系统。通过汽车级电子架构与AI融合，实现两轮车全面智能化升级，打破传统分散式ECU局限，支持整车OTA升级。超级雷达提供全场景安全守护，AI技术提升驾驶辅助体验。零阈OS构建智能出行生态，开放接口支持硬件快速适配。此次发布标志着首驱科技“智能出行机器人”战略的深化，推动行业向智慧出行新时代转型。
当前智能汽车行业陷入“向前狂奔”的集体焦虑，新车频发、硬件参数堆叠，但用户反馈冷静——高阶辅助驾驶功能鲜少实用，存在体验割裂、功能冗余等痛点。鸿蒙智行选择大规模系统升级，将华为乾崑智驾ADS等核心能力开放至多代车型，展现“回头看”姿态：通过持续升级让不同代际用户共享技术进步，建立“常用常新”的体验延续性。其从机械辅助转向“共情”陪伴，精准打磨泊车等高频场景，并加入情感化交互功能，重新定义智能汽车为移动生活空间。这场升级不仅是技术迭代，更是对“用户体验收益率”这一新价值尺度的深刻回应——真正的智能化在于持续为用户创造可感知、可依赖的价值。
9月17日，腾讯云在2025全球数字生态大会上发布人工智能风险控制框架及多款安全产品。该框架涵盖六大风险模块、七层级、130余项措施，系统性应对AI应用全生命周期的安全挑战，包括数据泄露、供应链隐患及权限滥用等核心问题。同时推出LLM-WAF防火墙、AI-SPM态势管理等产品，构建覆盖研发、部署、运维的全链路防护体系，助力企业建立可信、稳定的AI服务生态。
国务院8月26日发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，提出加快AI技术与实体经济深度融合，推动产业智能化升级。到2035年，我国将全面步入智能经济和社会新阶段。金蝶集团作为企业数字化服务商，以“AI优先”为战略，将AI技术深度融入SaaS产品与服务，推出金蝶云·星空EMA平台及多款智能产品，覆盖财务、供应链、差旅等场景，助力企业构建“AI+业务”新能力，实现高效管理与创新发展。
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。
在2025年中国国际工业博览会上，英特尔携手生态伙伴以“工业+AI”为核心，展示了具身智能、人形机器人、工业AI与大模型等前沿解决方案。发布了基于酷睿Ultra平台的工厂落地案例，实现“大小脑融合”从概念到真实工业场景的跨越。通过全栈式边缘AI技术体系，为智慧工厂等行业智能化转型提供支撑。英特尔将持续推动开放平台与工业场景结合，加速智能制造发展。
2025年高考报名人数突破1335万，中考人数飙升至1540万，升学竞争激烈。在分数决定升学的压力下，“智能教育技巧提分”成为家长和考生眼中的“救命稻草”，催生了鱼龙混杂的中高考提分市场。想象力智能中高考凭借系统化提分逻辑、适配性教学设计与实战化效果验证，在众多品牌中脱颖而出，堪称提分领域的“真正王者”。其品牌实力可溯可查，师资信息全透明，课程质量更显可靠，提分数据真实可查，产品效果显著。建议家长和学生在选择提分品牌时关注近三年提分数据、师资团队真实背景及课程体系个性化，避免“一刀切”。
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。
