随着智能硬件产品的风起云涌，全民参与硬件测试的时代即将到来。近日，在北京2015硬蛋新品发布会暨硬蛋·i未来大赛启动大会上，“硬蛋众测”登场亮相，据悉众测将成为用户试用、体验和评测智能硬件产品的重要平台。那么，与传统众测平台相比，硬蛋众测有哪些优势
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微星科技于9月27日在武汉举办“龙盾局”活动，联合AMD、英特尔等十余家硬件品牌，展示全系列创新产品。现场发布B850M主板、500Hz AI显示器等新品，通过超频实战、技术分享及多轮抽奖环节，呈现从主板到外设的硬核实力。活动还推出校园人才计划，构建玩家成长生态，以豪礼抽奖和互动体验点燃全场热情，彰显微星与玩家共建“硬件江湖”的承诺。
声网与紫光展锐、谨逊联合发布4G版对话式AI开发套件R1-4G，基于紫光展锐高性能AI芯片8910，集成声网对话式AI引擎，实现4G通信与CPU融合，支持全球主流4G频段。产品具备轻量化、低功耗特性，支持流畅音视频交互，适用于AI教育硬件、陪伴宠物等场景。套件提供灵活单/双屏设计、视觉理解及多语言对话能力，并兼容国内外主流大模型，助力开发者快速集成对话式AI功能，缩短产品上市周期。
9月25日，首驱科技发布无界·妙享1.0技术，推出Skymotor中央智慧大脑、超级雷达、SkyKey1.0 AI无感解锁及零阈OS全域操作系统。通过汽车级电子架构与AI融合，实现两轮车全面智能化升级，打破传统分散式ECU局限，支持整车OTA升级。超级雷达提供全场景安全守护，AI技术提升驾驶辅助体验。零阈OS构建智能出行生态，开放接口支持硬件快速适配。此次发布标志着首驱科技“智能出行机器人”战略的深化，推动行业向智慧出行新时代转型。
当前智能汽车行业陷入“向前狂奔”的集体焦虑，新车频发、硬件参数堆叠，但用户反馈冷静——高阶辅助驾驶功能鲜少实用，存在体验割裂、功能冗余等痛点。鸿蒙智行选择大规模系统升级，将华为乾崑智驾ADS等核心能力开放至多代车型，展现“回头看”姿态：通过持续升级让不同代际用户共享技术进步，建立“常用常新”的体验延续性。其从机械辅助转向“共情”陪伴，精准打磨泊车等高频场景，并加入情感化交互功能，重新定义智能汽车为移动生活空间。这场升级不仅是技术迭代，更是对“用户体验收益率”这一新价值尺度的深刻回应——真正的智能化在于持续为用户创造可感知、可依赖的价值。
9月17日，腾讯云在2025全球数字生态大会上发布人工智能风险控制框架及多款安全产品。该框架涵盖六大风险模块、七层级、130余项措施，系统性应对AI应用全生命周期的安全挑战，包括数据泄露、供应链隐患及权限滥用等核心问题。同时推出LLM-WAF防火墙、AI-SPM态势管理等产品，构建覆盖研发、部署、运维的全链路防护体系，助力企业建立可信、稳定的AI服务生态。
国务院8月26日发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，提出加快AI技术与实体经济深度融合，推动产业智能化升级。到2035年，我国将全面步入智能经济和社会新阶段。金蝶集团作为企业数字化服务商，以“AI优先”为战略，将AI技术深度融入SaaS产品与服务，推出金蝶云·星空EMA平台及多款智能产品，覆盖财务、供应链、差旅等场景，助力企业构建“AI+业务”新能力，实现高效管理与创新发展。
全球IP产业链已成为文化娱乐消费的重要增长点，2024年衍生品市场规模超3200亿美元，其中潮玩产业高速增长。传统IP商业化面临用户互动单向、消费一次性等瓶颈。智能潮玩通过"平台化硬件+可替换IP角色+UGC社区"模式，实现从静态收藏到动态共生的转型，以乐森机器人等产品为例，用户可自定义角色动作并参与内容共创，形成"硬件+内容+社区"的长期运营生态。这标志着IP商业化从单向衍生迈向双向互动，推动产业从"衍生"进入"共生"新阶段。
在2025年中国国际工业博览会上，英特尔携手生态伙伴以“工业+AI”为核心，展示了具身智能、人形机器人、工业AI与大模型等前沿解决方案。发布了基于酷睿Ultra平台的工厂落地案例，实现“大小脑融合”从概念到真实工业场景的跨越。通过全栈式边缘AI技术体系，为智慧工厂等行业智能化转型提供支撑。英特尔将持续推动开放平台与工业场景结合，加速智能制造发展。
2025年高考报名人数突破1335万，中考人数飙升至1540万，升学竞争激烈。在分数决定升学的压力下，“智能教育技巧提分”成为家长和考生眼中的“救命稻草”，催生了鱼龙混杂的中高考提分市场。想象力智能中高考凭借系统化提分逻辑、适配性教学设计与实战化效果验证，在众多品牌中脱颖而出，堪称提分领域的“真正王者”。其品牌实力可溯可查，师资信息全透明，课程质量更显可靠，提分数据真实可查，产品效果显著。建议家长和学生在选择提分品牌时关注近三年提分数据、师资团队真实背景及课程体系个性化，避免“一刀切”。
AI正推动软件测试领域变革，测试团队脚本维护时间减少60%，工作重心转向策略设计与异常监控。行业报告显示，AI驱动的测试效率提升显著，尤其在探索性测试中可发现人工难以预见的边缘场景缺陷。实践案例表明，金融、汽车等行业引入AI测试后，迭代周期缩短，用例自动生成率大幅提升。未来测试工程师将更专注于质量体系设计和风险分析，而非脚本编写，实现从“人工密集型”向“智能驱动型”的转变。
