广交会历来被视为中国外贸的“风向标”和“晴雨表”。近日在广州闭幕的第135届广交会一期，从展品结构、到会采购商人数等方面展现了“中国制造”新气象，释放出了新信号。本届广交会万商云集、人气火爆，展客商洽谈踊跃，采购商下单积极，实现了“开门红”。不仅境外采购商到会踊跃
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文章指出，为家庭安装暖通系统过程复杂，涉及空调、地暖、新风、热水器等多种设备，采购、安装和后期维护都令人头疼，且不同品牌设备兼容性差，导致能耗高、体验不佳。海尔大暖通在广交会上推出“打包好”的成套解决方案，覆盖全场景需求，实现一站式安装。其系统出厂前预配调校，安装便捷周期短，运行稳定。同时，系统具备智慧节能功能，可自动感知使用场景与电网负荷，智能调节运行策略，在保障舒适的同时降低能耗。这体现了海尔从单品销售到提供系统解决方案的转型，为用户带来更省心、舒适和节能的智慧家居体验。
2026年4月15日，第139届中国进出口商品交易会（广交会）在广州琶洲国际会展中心开幕。科沃斯集团携旗下科沃斯机器人与添可两大品牌，以全场景智能产品矩阵集中展示从智能清洁向具身智能转型的战略成果，现场吸引众多海外采购商驻足洽谈。清洁品类全线升级，巩固全球领先地位本届广交会，科沃斯机器人品牌与添可品牌协同发力，以核心技术迭代巩固清洁电器基本盘。�
在全球制造业竞争格局重构与“双碳”目标驱动下，华南地区作为中国“制造业+新能源”双核产业高地，正加速从“规模优势”向“数智化韧性”跃迁。文章宣布将于2026年6月24日在广东召开第七届中国制造业&新能源华南数智峰会，主题为“智造向新·粤绘蓝图”。峰会将聚焦智能制造、绿色能源、工业互联网、数字化转型等关键领域，构建“政策-技术-产业-生态”多维对话平台，助力企业把握发展机遇，共绘产业新蓝图。
一个月新增超15亿播放，又一个新锐IP走在了爆红路上。 新榜数据显示，最近30天，一只名为咕咕嘎嘎的小企鹅开始在抖音、B站等社交平台上刷屏。在抖音，近30天至少新增5950个相关作品，新增播放量超15亿次;在B站，短短半个月就出现了3条超600万播放的相关爆款视频。 更特别的是，咕咕嘎嘎诞生于AI生成、爆火于AI二创，是一个AI浓度极高的IP形象。
AI发展正从训练驱动转向推理驱动，CPU在AI基础设施中的重要性显著提升。随着Agentic AI和多智能体系统成为主流，大规模模型进入规模化推理阶段，CPU成为决定系统效率与成本的关键。推理工作负载的爆发式增长、强化学习的工业化落地，以及CPU在数据编排、调度、多智能体协作中的核心作用，共同推高了CPU需求。未来AI基建规划需将CPU与GPU协同优化作为首要考量，以实现整体算力效能最大化。
在全球贸易数字化加速背景下，中国外贸企业正迎来新一轮线上基础设施升级。独立站不再仅是“企业线上名片”，更成为影响海外获客效率、客户信任及转化能力的关键。当前建站逻辑正从“展示窗口”转向“增长阵地”，需解决页面结构松散、信息表达不清、询盘路径不明等问题。宜选科技等专业服务商强调“营销型独立站”构建，注重技术底层稳定性、全球访问速度及SEO前置规划，以贴近外贸实际场景，帮助企业建立可持续运营的数字资产，提升长期竞争力。
3月26日，卡奥斯COSMOPlat在青岛举办数字化转型与管理创新私董会，发布了天工大模型赋能的工业智能体产品图谱。该图谱以AI技术为核心，通过AI+产品、平台、方案，全面增强平台工业智能体能力，升级企业数据智能方案。图谱涵盖四大产品升级：孪生制造一体化平台、企业级工业互联网平台、能碳管理平台、机器视觉表面缺陷检测平台，助力制造企业转型，标志着卡奥斯在工业AI应用领域的战略布局进入价值落地新阶段。
随着Ozon平台竞争加剧，跟卖现象已成为制约卖家发展的核心痛点。卖家面临流量被瓜分、利润受挤压等风险，被迫卷入价格战。文章通过多个案例揭示跟卖对品牌卖家的直接损害，并提出妙手ERP的“跟卖调价”功能作为解决方案，帮助卖家实现自动监控、批量调价和自定义店铺排除，有效构建防跟卖机制，重塑产品竞争优势。
艾米森（武汉艾米森生命科技股份有限公司）二次递表联交所，市场对其内在价值的审视已转向其结构演进。公司正经历商业模式的蜕变：2024年实现营收723.8万元，至2025年跃升至1541.9万元，实现翻倍级增长。支撑其估值的核心是公司成功构建了以底层平台技术为核心的矩阵式商业生态。这体现在：一、跨越单品周期，通过艾长康、艾馨甘、艾长健、艾思宁、艾光乐等多管线协同发力的商业化矩阵，增强了抗风险能力；二、平台化引擎，基于“AI+甲基化”双核驱动平台技术，实现不同癌种早筛产品的横向复制与纵向延伸，研发效率高、成本低；三、商业化质变，销售渠道高度复用，运营杠杆释放，在2025年营收高增长背景下，销售及分销开支不增反降，营销费用摊薄与人效提升，预示着公司跨越盈亏平衡点后将展现极高的利润弹性。艾米森的平台化战役，才刚刚开始。
恩和科技（Bota）在Google Cloud与巢生nest.bio联合主办的AI4S主题沙龙上，分享了其在Physical AI驱动生物制造领域的核心判断与实践。公司认为，生物制造AI产业化的关键瓶颈在于缺乏“编译环境”，即AI预测结果需在物理世界验证的闭环。为此，恩和研发了全球首个面向生物制造的Physical AI平台SAION AI，其架构包含认知、控制、执行三层，并通过创新的BPL（生物可编程语言）实现实验方案的标准化与机器可读。平台依托六年积累的超200万菌株记录、800万序列数据及6900亿以上碱基的真实物理实验数据，构建了核心壁垒。未来，恩和将继续探索Physical AI，与行业一同在真实物理世界中推进这一转变。
