快科技报道，小米汽车发布公告，宣布小米SU7 Pro和Max升级为更先进的端到端代客泊车功能，该功能已随车辆系统更新上线。
此项升级显著提升泊车效率，最高允许车速达23公里/小时，并可模拟真实用户倒车避让，在空间受限的情况下自主倒车腾挪。
据悉，端到端大模型取代了传统感知、决策和规划模块，直接从图像输入生成行驶轨迹，是目前最具类人思考能力的智能驾驶算法。
端到端架构省去了中间模块计算和信号传输，大幅缩减系统响应时间，提升反应速度。
与传统级联方案相比，端到端技术不再专注于局部性能，而是以最终智能驾驶效果为评估标准，实现了全局最优，具备更加灵活的决策和拟人的车辆控制。
小米强调，端到端技术为代客泊车功能带来显著体验提升，提供更安全、更拟人的解决方案。欢迎用户体验这一全新功能。
同时，小米提醒用户，智能辅助驾驶功能无法完全替代驾驶员控制车辆。驾驶员在使用过程中应时刻保持注意力集中，关注周围路况，并做好随时接管车辆的准备。
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8月28日，第十一届中国国际大数据产业博览会期间，华为云发布智能驾驶云服务CloudVeo，并上线贵安汽车专区，与乌克兰察布专区形成南北双专区的全国一体化算力网络。华为云CloudMatrix384超节点助力智能驾驶模型训练，提升效率20%，并联合长安、广汽等车企推动智能驾驶技术创新，加速中国汽车产业智能化升级。
首届阿布扎比智能与自主技术周将于2025年11月10日至15日举行，由智能与自主系统委员会主办。活动包括峰会、DRIFTx展会、亚太机器人世界杯和自动驾驶赛车联赛，旨在推动智能系统开发、前沿移动技术研发，打造一体化创新生态。凭借政府支持、先进基础设施和灵活监管框架，阿布扎比正加速未来技术转型，提升国家竞争力，推动知识型经济发展。
中国科学技术大学宋骞团队基于昇腾平台开发了工业知识图谱构建框架和大模型增强推理技术。该研究通过融合领域小模型与大语言模型，构建了"初始识别-知识抽取-知识引导反思"三阶段框架，显著提升了知识抽取准确性。在智能运维系统应用中，团队采用ETL架构处理多模态数据，结合RDF语义网技术构建知识图谱，并研发故障智能预测诊断模块。同时创新性地提出知识增强与过滤框架，利用PLM嵌入空间降低计算负担，有效提升知识增强的灵活性。研究成果显著提升了工业设备智能运维水平，实现了核心技术的自主创新适配，为构建安全高效的现代工业体系提供关键技术支撑。
小米汽车今日正式披露2025年8月销售业绩:单月交付量持续突破30000台，连续两个月保持该交付水平。这一成绩使其稳居新能源车企第一梯队，更显示出产能爬坡后的强劲市场势能。 据供应链消息，小米汽车2025年全年交付量有望冲击42万辆，较董事长雷军年初设定的35万辆目标提升20%。其中，北京亦庄一期工厂预计承担34万辆产能，正在建设的二期工厂将于下半年投产，新增8万�
大模型快速发展推动人工智能技术迈向新阶段，从解决特定任务的弱人工智能向处理通用复杂任务的强人工智能演进。IDC报告显示，2024年中国大模型开发平台市场规模达16.9亿元，人工智能算力市场约190亿美元，预计2025年将达259亿美元。寒武纪等企业专注AI芯片研发，推出多款处理器及加速卡产品，支持大模型训练推理及多模态任务，并与产业链合作共同推进人工智能产业发展。
文章分析了教培行业面临的获客成本高、人工客服效率低、用户画像不清晰等痛点，指出九四智能通过AI交互引擎提供全场景智能运营服务，覆盖获客、用户运营、业务通知等环节，结合语音识别、大数据分析等技术实现降本增效，并通过典型案例展示了实际应用效果。
IDC最新报告显示，百度智能云凭借"文心一言4.5"多模态大模型和"文心X1"深度思考模型，在视觉大模型领域综合实力排名第一。其智能云平台在算法模型、工程化落地、行业覆盖等方面优势显著，已服务餐饮、钢铁、电力等20多个行业，帮助数百家企业实现生产全环节的数字化管理。典型案例包括：为风电集团构建安全管控系统，巡检效率提升6-10倍；与中钢研合作金相分析模型，检测准确率达95%；助力连锁餐饮实现全国1000+门店服务质量量化管理，订单覆盖率从5%提升至95%。通过"云端大模型+边缘小模型"的协同架构，在保障精度的同时大幅降低应用成本，推动专业级视觉AI应用普及。
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寒武纪在投资者平台声明，网上传播的公司订单、收入预测、新产品、客户及供应链等信息均为不实，提醒投资者提高信息辨别能力，以官方披露为准。公司专注AI芯片研发，产品覆盖云服务器、边缘计算及终端设备芯片，2024年营收增长65.56%，2025年一季度同比增230.22%，连续两季度盈利。研发投入持续加大，优化芯片架构与软件生态，提升产品竞争力，未来将聚焦技术创新，推动芯片向大模型及垂直领域延伸。
2025年8月27日，由高通公司发起，国家新能源汽车技术创新中心与中科创达联合主办的“智能网联汽车标准法规行业交流会”在苏州高铁新城举行。会议聚焦智能网联汽车产业快速发展与标准法规滞后的矛盾，探讨L2+级智能驾驶渗透率达57.3%背景下的安全挑战。各方提出深化跨行业合作、推动技术标准体系构建、关注数据安全与隐私保护等核心倡议，旨在通过“标准破题+协同赋能”推动产业高质量发展，为智能网联汽车行业保驾护航。
