百度商业AI技术创新大赛聚焦生成式AI与商业场景融合，2025年第三届赛事全面升级，设置三大前沿赛道：生成式广告推荐算法优化、视频广告生成推理性能优化、搜索场景视频广告AIGC产品优化。大赛走进吉林大学等高校开展宣讲，并延伸至中学进行AI科普，激发青少年科技热情。赛事旨在挖掘优秀人才，推动AI技术创新与产业落地，为中国AI领域培育未来之星。
寒武纪是一家专注于人工智能芯片研发的科技公司，产品覆盖终端、边缘计算和云端三大场景。公司2024年营收11.74亿元，同比增长65.56%，2025年Q1营收达11.11亿元，同比增长4230.22%。近期获批49.8亿元再融资，将用于大模型芯片平台研发。其芯片支持主流开源大模型训练推理，包括LLaMA、GPT等系列。面对AI产业变革，寒武纪将持续加强技术创新，拓展大模型及垂直领域应用，巩固在智能芯片赛道的领先地位。
文章介绍了浙江文交所旗下"乐数通"平台在文化数字化领域的创新实践。该平台通过数字技术让敦煌壁画、《山海经》异兽等传统文化以新形式呈现，构建了包含音乐、影视、戏曲等多领域的文化数字生态。作为全国首家文化数字资产持牌交易机构，浙江文交所率先开展数字音乐、数字文创等资产交易探索，推出"乐数通"等交易平台。平台通过数字呈现、资产化、交易赋能的闭环服务，实现供需双方价值共创。同时，浙江文交所还参与编制《文化数字资产交易实施指南》等国家标准，推动行业规范化发展。文章展现了数字技术如何让传统文化在新时代焕发新生。
2025年6月20-22日，IEEE全球区块链大会在上海举行，主题为"通全球，链世界——打造可信数字未来"。趣链科技创始人李伟博士受邀出席并作主题报告，提出区块链技术正与隐私计算、人工智能等前沿技术融合，构建数据要素流通的"经脉"。趣链科技已建立覆盖数据全生命周期的产品体系，在长三角落地多个应用案例，包括打造长三角示范区和浙江省减污降碳协同增效平台。作为国际标准制定参与者，公司牵头制定超80项国际标准，未来将加快国际化布局，为全球数据治理贡献力量。
快手凭借"电子订单生成"和"消息交互"两项专利技术，连续三年斩获8项中国专利奖。其中"电子订单生成"专利通过截图指令自动识别生成订单，将商品订单创建时间从10分钟缩短至6秒，发布成功率提升至99.8%；"消息交互"专利首创公屏消息接入客服入口，实现观众信息分流管理。截至今年6月，快手已获授权发明专利突破6000件，并牵头制定《电子商务智能客服系统技术要求》团体标准，展现出在直播电商领域的技术创新实力。中国专利奖是我国知识产权领域的最高荣誉，彰显了知识产权对经济高质量发展的重要作用。
随着车联网(IoV)技术发展，数据安全问题日益凸显。区块链技术凭借去中心化、不可篡改特性，在解决车联网数据安全需求方面展现出巨大潜力。微云全息(NASDAQ: HOLO)针对区块链存储压力大和跨分片通信效率低两大挑战，创新性地提出内容分片和节点分片两种解决方案。内容分片通过智能合约将数据分类存储在不同节点，降低单节点存储压力；节点分片则将网络节点分组协作，减少跨分片通信次数。这两种方法有效提升了系统性能和可扩展性，为车联网数据安全提供了新思路。
微云全息(HOLO)推出创新区块链重建方案，采用可验证秘密共享(VSS)技术解决许可区块链的安全隐患。该方案通过数据加密存储、改进共识机制和智能合约集成，确保在节点受损时仍能保持区块链完整性。VSS技术将密钥信息分散存储，需足够数量节点联合才能重建，防止单点故障。方案还设计了隐私保护机制，即使在不诚实重建情况下也能保护用户私钥。这一技术能快速响应攻击，允许用户独立重建，增强系统稳定性和用户信任，为加密市场带来更高安全性和稳定性。
快手发布《2024企业社会责任报告》，聚焦"信任连接+价值普惠"理念，系统梳理了平台在助力用户创收、激发产业活力、共建美好社会等方面的实践成果。报告显示，快手通过"幸福大讲堂"等普惠型培训项目覆盖超100万人次，帮助乡村主播、女性等群体掌握数字技能；"非遗学堂"支持20名困境非遗传承人实现技艺传承与增收；"启智未来学堂"让70万青少年接触前沿科技。在乡村振兴方面，全年促成乡村电商订单28亿，日均发出助农包裹94.8万个，培育乡村直播电商新业态。平台还构建未成年人数字防护体系，通过AI技术实施内容分级过滤。快手将持续创新数字公益模式，推动技术普惠与社会价值共创。
随着城市化进程加速和私家车数量激增，通勤体验成为一大挑战。微美全息公司推出基于区块链多任务学习的车联网优化技术框架，通过区块链保障数据安全与隐私，利用多任务学习算法分析车辆轨迹、交通流量等数据，精准预测用户出行需求并提供最优路线规划。该技术能有效缓解交通拥堵，提升通勤效率，同时为城市交通管理提供智能决策支持，推动交通系统向智能化、高效化方向发展。
微全息公司(HOLO)开发了一种基于集成学习的区块链异常交易检测模型，通过结合决策树、朴素贝叶斯等多种机器学习算法，显著提升了比特币交易欺诈检测的准确性。该模型采用ADASYN-TL技术解决数据不平衡问题，并运用随机搜索等方法优化超参数。评估显示模型在准确率、F1分数等指标表现优异，同时通过SHAP方法增强可解释性。这一创新不仅提高了检测精度，还为区块链安全领域带来了新的技术突破。
