2015 年初，一篇题为《普通运维人员就是秋后的蚂蚱！》的博文引发了运维行业发展的大讨论——IT资源的广泛云化（集中化）和运维管理的高度自动化能否导致普通运维的大面积失业？！四年过去了，自动化运维和NoOps不但没有统治IT界，反而逐渐被AIOps所取代。究其根本，没有机器学习
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第26届GOPS全球运维大会上，联想智能云CloudOps专场聚焦企业智能化转型，探讨大模型时代下的智能运维实践。联想提出双AI引擎架构：智能分析平台和IT运营智能体xSpark，实现运维流程自动化，提升效率40%。专家分享企业级LLMOps平台设计理念，强调大模型全生命周期管理的重要性。此外，联想FinOps方案通过可视化云资源、精细化成本分摊，助力企业降本30%。会议还展示了跨区域�
文章探讨了RWA（现实世界资产通证化）与AGI（通用人工智能）结合带来的产业变革。指出当前中小企业面临资产低估、融资难等结构性困境，而RWA通过区块链技术实现实体资产数字化确权、拆分和流通，构建"资产-资本-消费"的价值闭环。未来云启平台以RWA为桥梁、AGI为驱动，打造覆盖资产全生命周期的可信数据基础设施，推动资产智能化流通。这一变革不仅解决融资问题，更重构信任机制，让沉睡资产焕发活力，助力中小企业跨越资本鸿沟，迈向全球化发展新阶段。
今年3月，金沙江创投合伙人朱啸虎“清仓式”看空人形机器人的言论引发市场热议，关于具身智能投资退潮的讨论愈演愈烈。不少观点认为，这个赛道商业化周期漫长，当前阶段的投入性价比越来越低。 但实际上，资本动向却逐渐火热。2025年以来，具身智能领域头部企业持续获得融资。宇树科技完成C轮融资，估值突破百亿元大关;银河通用于6月拿到宁德时代领投的11亿元新�
微云全息(NASDAQ:HOLO)开发了混合神经模糊控制系统(HNFCS)，结合神经网络学习能力和模糊逻辑灵活性，能有效预测比特币等加密货币价格波动。该系统通过处理海量市场数据，动态调整预测模型，克服了传统方法在样本外预测和超时预测准确性方面的局限。HNFCS技术优势在于其自适应性和实时性，可扩展应用于多种金融场景，为投资者提供精准决策支持，有望成为加密货币市场的重要分析工具。
2025年7月9日，第九届葵花奖颁奖盛典暨首届AI门控创新峰会在广州举行。TCL智能锁凭借卓越表现斩获11项大奖，包括"智能锁行业领导力品牌奖"等多项殊荣，其中X9S Max是全球首款碳纤维AI人脸掌静脉锁，搭载新一代AI 3D人脸识别等核心技术。TCL智能锁连续5年获得行业领导力品牌奖，彰显其在技术创新和产品质量上的领先地位。此外，TCL摄像头也获得3项大奖，展现其在智能家居领域的综合实力。TCL将持续推动智能家居行业高质量发展，为消费者提供更安全便捷的产品体验。
沃莱科技推出全新P7Max极光彩屏智能八电极体脂秤，颠覆传统体脂测量方式。产品采用极光趋势彩屏设计，创新可视化手柄，八电极高低双频测量技术，实现全身精准扫描。内置DEXA实验室校准算法，测量精度达0.985以上。配备4.8英寸高清VA屏手柄，支持语音交互和7国语言，无需弯腰即可查看数据。结合Fitdays App提供58项身体成分分析报告和个性化健康方案，打造"测量+管理+指导"全链路健康管理生态。产品荣获国际红点设计大奖，通过技术创新重新定义智能体脂秤的健康价值边界。
2025年上半年，全球AI产业迎来关键拐点，多模态理解、深度逻辑推理等核心能力实现重大突破。大模型加速渗透产业核心场景，推动AI从通用能力向深度行业应用转变。我国大模型项目呈现爆发式增长，中标项目累计1810个，金额突破64亿元。百度智能云表现突出，以48个中标项目和5.1亿元金额稳居"双第一"，在金融、能源、政务等重点行业持续领先。行业趋势表明，大模型市场正从"通用竞争"迈向"行业深耕"阶段，技术实力与落地能力成为关键。百度智能云依托领先的大模型技术与全栈智能基础设施，助力企业高效部署应用AI，目前已有65%央企选择与其合作。在能源、交通、金融等领域，百度打造了多个行业标杆案例，显著提升业务效率。
腾讯旗下CODING DevOps平台将于2024年9月起逐步停服，极狐GitLab迅速推出专属迁移福利争夺用户。其优惠政策包括：首年订阅超低折扣（SaaS团队版300元/人）、免费代码仓库迁移服务、社区版用户专属折扣及3个月企业版试用权益。此举直击用户迁移痛点，降低经济门槛和操作风险。极狐凭借"中外合作3.0"模式在中国市场快速崛起，已与沃尔玛、理想汽车等企业建立成功合作案例。这场用户争夺战将加速国内研发工具行业洗牌，推动平台提升智能化服务和生态建设，最终使开发者获得更高效的工具选择。
文章探讨了智能座舱成为车企差异化竞争核心的趋势。2024年数据显示，智能座舱故障率高居新能源汽车投诉首位，暴露传统测试模式在复杂系统下的不足。以Testin云测为代表的AI测试服务商通过三大技术重构测试体系：1）视觉引擎实现跨系统界面识别，测试效率提升3倍；2）缺陷预测模型使65%问题在开发阶段暴露，降低后期修复成本50%；3）云端设备池化使硬件利用率从30%提升至65%。某头部车企案例显示，该方案使测试效率提升35%，缺陷检出率提高55%，年节省测试费用超千万元。未来趋势将向AI深度渗透、虚实结合测试和全生命周期管控发展。
文章探讨了智能网联汽车与智能座舱的发展趋势及测试挑战。智能座舱正从传统人机交互向全域智能化生态演进，其软件系统的稳定性、交互精准度和迭代敏捷性成为车企竞争关键。行业面临三大测试痛点：异构设备协同测试的资源调度困境、复杂场景的全链路测试覆盖难题，以及敏捷开发模式下的质量保障矛盾。Testin云测通过AI测试系统XAgent提供解决方案，采用微服务架构和容器化部署，实现测试资源弹性调度，并融合机器视觉、自然语言处理等技术提升测试效率。实践案例显示，该系统帮助车企提升测试效率35%，自动化覆盖80%功能点，缺陷检测率提升55%，全年节省测试成本超千万元。未来，随着智能座舱向舱驾融合、多模态交互发展，测试技术将呈现AI深度赋能、虚实结合仿真等趋势。
