对于在职场摸爬滚打的职场狗来说，开会，是日常工作中必不可少的组成部分。据调查统计，有七成白领平均每天开会时长在 1 小时内，18.1%在1~ 3 小时，4.9%的白领表示自己每天开会3~ 5 小时，5.2%的白领表示自己几乎一天的工作时间都在开会。开会，令人十分头疼。从纸笔时代到科技时
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RoboVan（无人驾驶货运车）赛道，跑出了一家百亿估值的独角兽。 近日，九识智能宣布完成新一轮超3亿美元融资，估值突破100亿元人民币。至此，这家聚焦城市配送场景的L4级无人驾驶货车公司，累计融资额已超8亿美元。 而就在仅仅四个月前，其主要竞争对手新石器，也才刚刚完成超6亿美元的融资。 相比于Robotaxi的万亿市场，低速无人物流车本就是一个相对小众的赛道。但
在MWC26巴塞罗那期间，华为ICT BG CEO杨超斌发表主题演讲，强调智能时代加速到来，AI正成为核心引擎。他指出，移动AI应用爆发带来新机遇，也对网络能力提出更高要求，需超大带宽、超低时延以支撑端云数据交互与实时协同。5G-A已成为必然选择，其上下行速率提升十倍，并引入U6GHz等新频谱，满足AI业务需求。目前5G-A已在全球300多城市商用，产业界需围绕新频谱持续创新。同时，全球仍有超30亿人未被移动网络覆盖，数字鸿沟可能加剧，需通过技术创新提供普惠连接。华为呼吁全球产业界携手，通过5G-A规模商用满足AI业务迫切需求，为6G演进奠定坚实基础。
3月1日起，生态环境部新修订的《废弃电器电子产品处理污染控制技术规范》正式实施。新规扩充了废弃电器类别，将近年使用较多的政务自助机、零售自助结算机、智能无人机、可穿戴智能设备、智能车载设备等新型废弃电器纳入管控范围。作为全球最大的电器电子产品制造和消费国，我国正面临产品更新迭代加速带来的废弃电器处理挑战。新规实施后，新型废弃电器的专业化、规范化回收处置成为行业关注重点。目前，行业内已有企业具备成熟的回收处置能力，为行业规范发展提供了可参考的实践经验。
随着AI+Agent时代的到来，空间智能作为连接数字虚拟与物理现实的核心桥梁，正迎来规模化应用爆发。2026年，依托激光雷达、NeRF、高斯溅射等技术突破，空间智能已深度渗透到智慧城市、工业制造、全屋智能、低空测绘等多个领域，成为AI产业继大语言模型后的第二增长曲线。文章盘点了飞渡科技、华为、商汤科技、百度、小米、大疆创新、阿里云、海康威视等多家各具优势的空间智能厂商，从国产龙头到跨界巨头，从产业级解决方案到消费级应用，总有一款适配你的需求。
今晚，全新腾势Z9GT正式发布，售价26.98万元起。 新车搭载第二代刀片电池，纯电版CLTC纯电续航里程1036公里，全球第一；插混版纯电续航401公里，综合续航1301公里。 车辆全系搭载第二代刀片电池和闪充技术、标配天神之眼5.0辅助驾驶、云辇智能空气车身控制、后轮灵活转向等系统配置。 发布会上，腾势Z9 GT还上演了一场无人画圈”的炫技，实现全球唯一的高精度无人智能漂
在2026年世界移动通信大会（MWC）上，科大讯飞以“AI Connecting Ideas”为主题，首次全球亮相其AI眼镜。该产品集多模态同传翻译与极致轻量化设计于一身，凭借领先的多模态降噪、全能翻译及多模态记录功能，吸引了众多海外运营商、技术伙伴及专业媒体的关注。其创新的唇动识别多模态降噪方案，通过摄像头捕捉说话者唇部运动，融合骨传导麦克风捕捉佩戴者声音，将音视频两路信息融合处理，在多人交谈的嘈杂背景中精准锁定目标讲话人，将语音识别和翻译的准确率提升50%以上。整机重量仅40克，相比当前市面主流同类产品重量降低了约20%，是目前全球最轻的双目单色显示多模态智能眼镜。此外，讯飞AI眼镜还具备多模态记录功能，能自动智能生成图文声并茂的会议纪要，覆盖信息记录和总结的全流程，为跨国商务人群提升工作效率。讯飞AI眼镜于北京时间3月4日上午10:10在国内电商开启预约。
小米创始人雷军在接受央视采访中谈到了未来的智能手机发展。 雷军表示：目前处于人工智能技术大爆发时期。未来当AIOS（人工智能操作系统）被开发出来的时候，将对我们的生活产生巨大影响。” 他强调，我们还是要坚定走好科技创新之路，同时把产品质量做好。这也是小米的重要战略方向，目前小米新的5年研发计划是重点攻坚芯片、AI、操作系统等底层核心技术，未来
文章指出，企业数字化转型进入深水区，传统BI工具在效率、智能化和场景适配上的短板日益凸显。新一代BI需具备三大核心特征：实时分析与主动决策深度融合，实现从“人找数据”到“数据找人”的转变；操作平民化与能力普惠化，大幅降低分析门槛；场景化洞察与价值闭环形成，深度嵌入业务全流程。文章以权威行业数据为支撑，解析了2026年BI市场发展趋势与核心技术，并对比了主流BI产品的实战表现。最终预测行业趋势并给出可落地的选型方案，助力企业精准选型、实现数据价值最大化。
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�
