12 月 10 日，“熔炼·重铸”为主题的TIC2021 科技创新者大会在北京举办，大会特设品玩 2021 年度致敬专题系列，致敬技术原创与技术商业。声网Agora凭借持续在RTE领域的技术、产品、场景探索与创新，以年度实时互动云服务硬核创新者入选该系列“创新升级新势能”板块，一同入选该板
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泛达公司宣布荣获EcoVadis企业可持续发展银牌评级，位列全球前6%，彰显其在环境责任与可持续商业实践方面的坚定承诺。该评估覆盖环境、劳工与人权、商业道德及可持续采购四大核心领域，包含21项可持续发展指标。泛达全球可持续发展经理Mark Dehmlow表示，这一成就证明公司在环境管理、道德采购及员工健康安全方面的努力正产生可衡量影响。作为全球领先的电气与网络基础设施解决方案制造商，泛达将持续提升可持续发展表现，契合市场期望，并支持合作伙伴生态系统及行业优先发展事项。
随着互联网和移动互联网的快速发展，我们正迈向“万物互通”时代。数字经济的底层技术逐步拓展至应用领域，其价值日益凸显。信息传递方式从传统模式转变为通过连接用户节点实现全网广播，形成共识与信任机制，并能进行价值创造与传递。数字技术已渗透至政府、金融监管、物联网、征信及溯源防伪等领域，与监管科技和金融科技深度融合。然而，哈希算法虽能提供安全数据管理，但在信息隐私和机密性方面仍存不足。微云全息提出数字实体安全认证技术，采用先进加密算法和密钥管理体系，结合智能合约实现自动化隐私保护与数据管理，降低人为操作风险，打造安全匿名系统，助力开启新时代技术革命。
亚马逊正加速布局AR眼镜市场，开发两款产品：面向物流司机的"Amelia"和面向消费者的"Jayhawk"。科技巨头纷纷入局，Meta、谷歌、苹果等均在研发相关产品。中国消费级AR眼镜市场2025年上半年增长显著，销量达26.2万台，同比增长73%。行业预计未来三年规模有望达千亿级别，AR眼镜正从"小众玩具"迈向"大众智能终端"。
谷歌作为英伟达顶级芯片大买家，通过云服务向OpenAI等客户提供算力，同时加速自研AI芯片布局。阿里巴巴加大AI与云计算投资，与博世深化合作推动企业数字化转型。微美全息构建全场景算力覆盖体系，聚焦新型算力系统突破。AI产业持续发力，从消费转向AI与云计算投资，行业有望受益于新老玩家共同推动的高韧性增长。AI算力应用价值进一步凸显，推动技术迭代与行业水平提升。
马斯克旗下Neuralink宣布全球已有12人植入脑机接口设备，累计使用超2000天。该公司自2024年获FDA批准后开展人体试验，计划未来六年运营五家诊所并推出三类植入设备。脑机接口技术不仅用于治疗神经疾病，还探索人机融合增强人类能力。全球市场规模预计2025年达19.5亿美元，医疗康复和消费级应用成为主要增长点。该技术正从科幻走向现实，推动精准医疗和智能交互发展。
空调焊接质量直接影响用户体验。传统检测依赖人工经验与抽检，难以全面识别细微缺陷。海尔空调通过数字化技术，研发出基于机器视觉的焊接自调优技术，实现焊接全流程系统化检测升级，缺陷识别更灵敏、检测覆盖率更高、响应速度更快。该系统在焊前、焊中、焊后各环节实现智能检测，大幅提升直通率，降低不良率，年检测成本降低96%，有效保障产品质量，延长空调使用寿命。
2025年9月19日，泛达网络在无锡工厂隆重举行光纤实验室开幕典礼，50余位行业嘉宾共同见证。实验室分三期建设，首期投资1500万，占地200平方米，专注于光纤连接器、光跳线、分光器等产品的综合性验证。该实验室严格遵循国际标准，具备全方位测试能力，旨在提升产品一致性与可靠性，缩短开发周期，以超越国际标准的品质响应AI及数据中心光通信的激增需求。此举彰显泛达对中国市场的坚定信心，进一步巩固其在光通信领域的领先地位。
脑机接口技术作为拓展人脑边界的前沿科技，正引发全球关注。Neuralink首例植入者已能通过思维控制设备，实现游戏、家电操控及重返正常生活。我国脑机接口创新成果涌现，产业加速壮大，2024年全球市场规模达26.2亿美元。微美全息等企业聚焦非侵入式技术，推动人机交互效率提升。政策支持持续加码，多部门联合推动产业发展，目标2027年关键技术取得突破。全球脑机接口虽存波动，但整体呈现增长态势。
售后技术支持是软件服务业务中不可或缺的一环节，直接关系到客户体验与品牌声誉。文章以贝锐旗下向日葵技术支持方案为例，介绍如何构建专业且成本可控的售后支持体系，重点整合工单系统与远程支持工具，实现高效响应客户需求、提升服务效率并控制成本。方案支持多场景应用，具备高清低延迟远程控制、企业级安全通道及完善的管理功能，帮助中小企业快速建立规范、可追溯的技术支持体系。
小米发布首款开源端到端语音大模型Xiaomi-MiMo-Audio，拥有12亿参数，在智能性、情感表达和交互适配方面接近人类水平。该模型最大技术突破在于少样本学习能力，通过创新预训练架构和超一亿小时训练数据，成功突破传统语音模型依赖大规模标注数据的技术瓶颈。基于Transformer架构，支持音频重建和音频转文本等多任务处理。小米已在Huggingface平台发布预训练和指令微调版本，并在Github开源Tokenizer模型，为研究者和开发者提供完整工具链。
