金融行业的本质是服务行业。现阶段，传统券商为客户提供的通道服务高度依赖于证监会颁发的牌照，难以通过差异化的服务给客户提供价值。而伴随着引流开户成本高企，流量红利消失，金融行业步入存量竞争的时代，券商必须通过数字化转型向客户深度经营迈进，通过端到端的客户旅程服务
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京东在618期间以打印为支点，重新定义科技温度。一方面，通过“放學3点半·科学体验教室”将AI学习打印机带入河北承德等地小学，助力课后科学教育；另一方面，在全国60城168家京东之家设立免费便民打印专区，并投放千万级线下资源，让家长和孩子能免费打印作业、习题。京东以打印为桥梁，将科技服务从商业延伸至社区和校园，让每一次打印都为日常学习带来切实便利。
我国建筑能耗占社会总能耗46.5%，商业写字楼、综合体和产业园区是能耗与碳排放“主力军”。传统人工运营模式存在长明灯浪费、空调负荷错配、能耗黑洞等问题。ITC保伦股份推出楼宇自控整体解决方案，通过软硬件一体化平台统筹空调、照明、给排水、电梯等系统，实现无人值守自主运行、能耗全维度精准管控，综合能耗降低15%-30%，照明能耗下降50%，并支持碳核算、智能运维和AI数据分析，已在多个项目成功应用。
在2026年WOD制造业数智化博览会上，营销科技公司Focussend成为焦点，获年度卓越解决方案奖。其核心洞察是：约80%制造企业仍依赖线下渠道获客，营销成本年增超25%，线索转化率不足1%。Focussend提出数字化不应只发生在车间，更应融入客户关系，通过渠道管理、存量激活和售后增值三条业务主线，帮助制造企业实现营销自动化。其服务使企业获客成本平均下降40%，线索转化率从不足1%提升至5.8%，营销ROI提升3倍以上。
工业、电力、交通等场景中，时序数据系统初期运行平稳，但随着设备接入、采样频率提升和历史数据积累，会面临写入、索引、冷热混杂及扩展运维四大核心挑战。金仓时序数据库通过二维分区算法、智能元数据路由、自适应压缩及冷热分区管理，结合事务一致性与多副本高可用能力，确保系统在长期运行中稳定写入、快速查询、平滑扩展，并支持与其他数据系统关联分析，解决实际业务难题。
数据采集与治理是制约具身智能产业发展的瓶颈。相比大模型训练可用万亿级数据，具身智能所需数据需从真实物理环境采集，面临采集难、成本高、可用性低及难以跨本体迁移等问题。自变量机器人开源XRZero-G0系统，通过软硬件一体方案（头部视角、多视角交叉约束、运位和真机成功率检测）构建高效数据采集治理体系，并开放2000多小时、覆盖3000个任务的多模态全身无本体数据集G0-Dataset。实验证明，以10:1比例混合无本体数据与真机数据，可达同等规模纯真机数据效果，且模型具备零样本迁移能力，摆脱对固定本体姿态和型号的过拟合。该系统将数据成本降至1/20，实现“全身无本体采集→自动质检→混合训练→真机评测”全闭环，为行业提供规模化、可复现的路径。相关论文和数据集已在arXiv和Huggingface上线，引发广泛关注。
时序数据正从单纯的监控指标转变为工业、交通、能源等领域的调度决策、故障预测和综合研判核心。其评价标准不再仅看写入吞吐，更需满足高基数写入、复杂查询、分布式扩展和多模数据关联。金仓时序数据库在大规模场景下优势明显，尤其在复杂查询中拉开差距，能支持跨时间窗口、设备维度、阈值过滤等真实业务需求。其价值在于将时序能力融入融合数据库体系，让时间数据从监控指标进入业务分析链路，成为可查询、可关联、可治理的核心数据。
Tech星球获悉，6月11日滴滴发布了全新的官方App8.0版本，多年沿用的App名字从“滴滴出行”正式改为“滴滴”。 为什么去掉“出行”两个字 十四年前，滴滴从最初的一个“打车软件”起步。为了让不同人群的需求更好地被满足，滴滴在国内逐步增加了专车、快车、顺风车、代驾、共享单车等新的服务品类，逐渐解决了用户的出行痛点。 但滴滴的用户除了出行，还有没有更多�
过去几年，全球头部 AI 陪伴产品进入日本市场后，大多铩羽而归。 纵览日本娱乐类应用榜单，排名较为靠前的 AI 陪伴类应用中，几乎看不到知名产品。3月访问量超2亿的 Character.AI、3月 MAU 约2760万的 Talkie 和约1170万的 PolyBuzz 等产品，全部在榜单大几百名挂着。（AI 产品榜数据）
AI Agent在工业现场难以真正参与生产决策，核心障碍并非模型不够聪明，而是无法完成“可信、实时、闭环”的行动。工业AI的门槛在于能否将异常处理从数小时缩短至数分钟、实现系统自动闭环、让生产决策更快更准更安全。格创东智提出通过“工业驾驭工程”体系，先解决AI“语言不通”问题，将工业能力语义化、数据语义化，再采用“双模双轨双Know-how”策略：大模型负责理解与生成，小模型负责控制与执行，最终实现从认知到行动的最后一公里。
报告显示，2025年中国云计算市场同比增长超34%，智能算力需求成为公有云增长主要动力。AI应用场景需云基础设施支撑，云正从通用计算资源提供者演变为AI规模化落地的战略基础。然而，安全架构演进远落后于AI部署节奏：70%企业已在生产环境运行AI，但仅26%具备执行安全策略的架构能力。报告指出四大系统性薄弱环节——可见性不足、基础设施承压、治理碎片化、应用层防护缺失，并建议构建统一混合安全架构，将安全嵌入AI转型基础中，实现“预防为先”。
