后疫情时代，国民普遍免疫力低下，常伴有睡眠困扰、皮肤敏感、体能下降、衰老加速等健康问题。同时，人们也对自身身体健康愈发关注，“全民养生”成为健康新浪潮。自古我国就有食补传统，古人会食用肉皮冻、阿胶等作为滋补品;医圣张仲景《伤寒论》中也曾记载“猪肤汤方”;而在西方
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汽车离完全自动驾驶又进了一步。特斯拉欧洲、中东和非洲官号@teslaeurope发布了一段FSDSupervised的最新测试视频。
在昨天的直播活动中，雷军身处繁忙的小米汽车工厂，与多位技术专家畅聊小米汽车的安全体系。 雷军在介绍主动安全功能时特别强调，辅助驾驶系统目前无法完全替代人类驾驶。他呼吁广大车主在行车过程中始终保持精神集中，并在必要时刻及时接管并控制车辆。 小米汽车副总裁李肖爽也表达了类似观点。他
不少人认为，相较于普通乘用车，其实负责长距离运输的大货车才最需要自动驾驶，要知道很多恶性交通事故，都是因为货车司机为了赶时间疲劳驾驶产生的，也许这样的一天已经不远了。美国自动驾驶公司AuroraInnovation宣布重大突破：其无人驾驶卡车成功完成1000英里连续运输任务，全程仅耗时约15小时，且无需休息、零人工干预。公司系统已累计300万英里有监督自动驾驶里程和25万英里完全无人驾驶里程，商业车队月收入已达40万美元，且有望缓解美国卡车司机短缺问题难题。
2026年3月25日至27日，慕尼黑上海电子生产设备展将在上海新国际博览中心盛大举行。本届展会聚焦医疗电子等前沿领域，旨在呈现覆盖电子生产全产业链的创新盛宴。重点展示智慧工厂、新能源汽车技术及数字化未来，并设有医疗主题论坛，探讨医疗传感与电子皮肤技术融合等议题。多家企业将展示从精密加工到智能化生产的创新方案，助力生命科学行业升级。展会诚邀全球业界伙伴共赴盛会，见证科技如何赋能医疗，共同守护人类健康。
在本次MWC大会上，小米正式展示了旗下的超级跑车Vision Gran Turismo。这款充满未来感的赛车一经亮相，便迅速吸引了全球汽车爱好者与科技博主的关注。 根据官方介绍，这款概念车在设计之初就追求极致的空气动力学性能。它不仅拥有极低的风阻系数，还具备强大的下压力表现。设计师试图通过创新的车身结构，彻底突破传统超跑的效率边界。
雷军接受采访时，再一次着重强调安全驾驶的重要性，同时明确了当前辅助驾驶系统的技术水平。 十四届全国人大四次会议即将召开，小米集团创始人、董事长兼CEO雷军在今日接受采访时，再谈智能汽车辅助驾驶话题。 雷军直言，目前辅助驾驶系统还没有到L3、L4水平，他强调：今年整个智能电动车，还都是辅助驾驶，还是高度依赖人类驾驶的，所以大家在开车的时候，一定
文章探讨了医疗健康行业向高质量发展转型的关键阶段，指出临床大数据存在“难汇聚、难挖掘、难流通”的痛点，制约了行业从经验驱动向数据驱动的跨越。国家层面出台多项政策支持医疗数智化发展，明确推进临床大数据标准化集成应用，强化医疗数据要素价值释放，鼓励AI技术与医疗行业深度融合。北电数智凭借在可信数据领域的技术积累，以“数算模用”全栈布局为核心，构建了从数据要素激活到应用落地的完整闭环。其“樱智医助”等产品已投入临床并获良好反馈，显著提升诊疗效率与质量。未来，北电数智将持续深化合作，推进医疗AI底座标准化建设与国产化适配，探索临床大数据服务新范式，完善“人机协同”临床决策体系，推动医疗行业从“经验医学”全面迈向“智能医学”。
在2026年世界移动通信大会（MWC）上，科大讯飞以“AI Connecting Ideas”为主题，首次全球亮相其AI眼镜。该产品集多模态同传翻译与极致轻量化设计于一身，凭借领先的多模态降噪、全能翻译及多模态记录功能，吸引了众多海外运营商、技术伙伴及专业媒体的关注。其创新的唇动识别多模态降噪方案，通过摄像头捕捉说话者唇部运动，融合骨传导麦克风捕捉佩戴者声音，将音视频两路信息融合处理，在多人交谈的嘈杂背景中精准锁定目标讲话人，将语音识别和翻译的准确率提升50%以上。整机重量仅40克，相比当前市面主流同类产品重量降低了约20%，是目前全球最轻的双目单色显示多模态智能眼镜。此外，讯飞AI眼镜还具备多模态记录功能，能自动智能生成图文声并茂的会议纪要，覆盖信息记录和总结的全流程，为跨国商务人群提升工作效率。讯飞AI眼镜于北京时间3月4日上午10:10在国内电商开启预约。
鸿蒙智行发布2026年春节出行相关数据报告。 在领航辅助方面，鸿蒙智行春节期间辅助驾驶里程达3.73亿公里，累计里程更是突破70.13亿公里。 辅助驾驶里程占比高达48.52%，接近总行驶里程的一半，同时辅助驾驶活跃用户占比达到92.07%。 单车单日辅助驾驶最高里程达2266公里，小蓝灯已成为道路上的标志性风景线。 出行稳定性上，鸿蒙智行表现亮眼。春节期间主动防滑功能激�
AI与科学双向奔赴的当下，在以Cell、Nature、Science（CNS）为代表的全球顶尖科研“殿堂”中，科学智能(AI for Science， AI4S)成果愈发受人瞩目。然而，在传统科研范式里，AI大多扮演着“被动待命”的静态辅助工具角色，其应用依赖人类科学家从问题定义、模型设计到结果解读的全流程主导和反复推敲。当面对CNS级别的科学命题时，这种“人力主导”的模式在超大规模高维数据面�
