作为在影音爱好者中拥有极高声誉的品牌，爱浪一直致力于推动音响产品的智能化进程，比如早期的爱浪小爱A1 就是音响智能化道路上里程碑式的产品，自然也收到了不少的达人关注。而在今年的 618 年中促销当中，爱浪更是以拼团的形式对外发布了自己的智能音响新品——爱浪S10 智能回音
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2025中国国际五金展上，萤石网络联合多家企业发布《AI智能锁》团体标准，这是行业首个团队标准。萤石作为核心制定者，凭借其安全技术、全域自研能力及产品创新，获“AI智能锁引航者”认证。旗舰产品Y5000FVX Ultra搭载双摄、雷达系统，实现精准识别与主动安防，并通过OTA升级持续优化。萤石蓝海大模型2.0赋能智能锁，提供消息服务、视频搜索等智慧入户功能，推动行业从工具向“入户管家”升级。市场数据显示，萤石在高端细分领域销量领先，彰显技术优势与市场认可。
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。
蔚来宣布将于今年底至明年初陆续推出世界模型2.0迭代版本。新版本将基于时空认知能力，加入语言构建开放集智能引擎，实现自然语言交互。系统通过强化学习增强长时序能力，在导航等场景中支持动态路径规划。同时，蔚来调整智能驾驶组织架构，采用"4×100接力棒"模式，推动智能驾驶与通用人工智能技术融合，提升开发效率，加速世界模型2.0的研发与交付。
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。
10月7日，李女士接到物业通知家中漏水，由于她们一家均在外旅游，于是委托朋友查看。 结果发现漏水系主卧智能马桶炸裂引发，现场陶瓷碎片飞溅至天花板，墙面烧焦变黑，积水漫延至客厅楼道，物业耗时3小时清理。 此外，漏水殃及楼下邻居，天花板渗水导致家具损坏，邻居索赔2万元，电梯也因进水故障，维修费预估5000元。 得知情况，李女士感叹：还好我不在家，不�
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。
9月24日，阿里巴巴股价创下四年新高，单日涨超9%，市值达到约3.32万亿港元，一日增加近3000亿港元。 引爆股价的，是阿里集团每年一度的云栖大会。在会上，阿里释放多条重磅消息，尤其是在阿里集团CEO、阿里云智能集团董事长兼CEO吴泳铭的演讲结束后，阿里的股价表现就出现了明显的拉升。
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。
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。
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。
