9月6日，由中国服装协会主办，中国服装协会职业装专业委员会、中国服装协会职业装研究中心承办的2019中国职业装产业大会暨中国服装协会职业装专业委员会年会在大连隆重召开。来自全国的上百家职业装企业代表、相关协会、专业机构等200多人参加活动，活动由中国服装协会副秘书长兼科
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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。
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。
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。
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。
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”。
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。
三星通过Galaxy AI开启智能手机AI驱动新时代。2024年Galaxy S24系列问世，标志AI手机进入创新新阶段。AI深度赋能沟通、创意与互联，重塑生活方式。三星持续推动多模态AI发展，将其融入可穿戴设备、平板、PC等产品，扩展移动AI生态系统。自去年Galaxy AI落地应用后，重新定义更自由、智能的生活方式，推动新时代持续演进。
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9月26日，鸿蒙智选与慕思联合发布智能床新品，聚焦“分区智控·智能助眠”。产品搭载高精度传感器，实时监测睡眠数据，实现鼾声干预、左右分区独立调节及多模态交互。通过接入鸿蒙生态，联动智能家居设备，打造从卧室到出行的无缝智慧睡眠体验，推动行业从硬件制造向“硬件+服务”转型。
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。
