6月15日，百度Apollo自动驾驶车辆捐赠仪式在北京工商大学计算机与人工智能学院举行。捐赠仪式上，百度Apollo正式向北京工商大学计算机与人工智能学院捐赠自动驾驶车辆，并提供完整的全套自动驾驶套件，包括使用Apollo开放平台、自行搭建教学系统等，为北京工商大学自动驾驶科研教育
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全国人大代表、小米集团创始人雷军今天接受采访时表示，小米很快会推出L3、L4驾驶。 雷军在最新表态中直言，小米在辅助驾驶方面下了很大功夫，很快将推出L3、L4的驾驶。 之前雷军还在采访中明确提醒大家，在使用辅助驾驶功能时必须时刻注意行车安全。他指出，目前的智能汽车技术依然高度依赖人类驾驶员的主动参与。
在GDC2026上，MOZA魔爪发布了旗舰级运动平台伺伏电缸HMA150，并推出两大自研AI技术：AI Coach（Racing Lab）与AI Motion。HMA150以4轴3自由度设计，具备150mm长行程、300mm/s运动速度及超1G峰值加速度，支持150Hz高频振动反馈，实现超低延迟与高精度力反馈。AI Coach是全球首个支持硬件反馈的AI驾驶教练，通过强化学习训练，为不同赛道与车辆组合提供极限驾驶策略与实时数据对比，帮助车手提升水平。AI Motion则通过AI实时解析游戏画面与音频，将3A游戏中的视觉与音频元素转化为运动与触觉反馈，扩展了运动平台在《GTA》《荒野大镖客》等主流游戏中的应用场景。此次发布标志着MOZA在硬件性能与AI生态整合上的全面升级。
今天，雷军在社交平台表示，新一代SU7的驾驶质感继承了SU7 Ultra那味儿。 这一评价也与多位车主的实际体验相契合。作为SU7 Ultra车主，有博主深度体验新一代SU7后直言，新车在驾驶质感上极具SU7 Ultra的风格，带来熟悉又新鲜的驾乘感受。 该博主表示，可以说新款SU7在同价位里，真的找不到第二个对手。体验完全是越级的享受。这次明显是超级堆料，奔着让更多人喜欢上SU7去�
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。
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
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
2026年，智能投递成为求职者刚需。报告显示，应届生平均投递简历量达47份，较三年前增长35%，但回复率降至12%以下。同时，使用AI求职工具的比例从38%跃升至67%。文章基于智能匹配精度、功能完整性、数据覆盖广度、用户体验四大维度，对主流自动投递工具进行综合测评，并给出2026年最具实力的自动投递工具榜单：UP简历、超级简历、职徒简历、知页简历、简历链。其中，UP简历凭借AI引导式简历创建、语义理解驱动的精准匹配、全网职位聚合及面试经验查询等一站式服务位列榜首。文章建议求职者根据自身需求选择合适工具，并展望未来AI Agent将实现更智能的自动投递决策。
3月12日，小熊电器与百度智能云在AWE2026上签署战略合作协议，双方将围绕“AI+家电+智能生活”展开长期合作，共同推动AI技术与小家电智能化升级。合作旨在将AI大模型能力融入产品与用户体验，探索AI家电的创新可能。现场展示了双方合作的AI智享系列产品，如搭载AI语音交互功能的空气炸锅，能根据用户需求提供个性化服务。未来，双方将持续推出更多AI产品，覆盖更多生活场景，并拓展企业数智化建设等合作维度，共同开拓市场增长机遇。
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�
