站长之家(ChinaZ.com) 12 月 24 日消息：昨天，广汽新能源智能生态工厂正式竣工，投入运营后规划产能 40 万辆/年，其中首期生产能力为 20 万辆/年，计划于 2019 年 5 月投产，并计划每年推出至少两款纯电动新车。
据报道，该工厂第一款新能源车型就是明年 4 月即将下线的广汽Aion S，该车型搭载毫米波雷达及高清摄像头，是国内首款实现L2 级自动驾驶量产的新能源车型。工厂对于智能网联、无人驾驶以及AI人工智能方面也有所规划，广汽新能源将在厂内率先导入L4 级无人驾驶示范运行，可实现厂区内全自主、高精度、高安全性的L4 级无人驾驶，通过一键叫车APP可以实现一键叫车、临时停车及人工干预等功能。
（举报）
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。
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。
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。
2025年9月25日至28日，上海将举办世界设计之都大会（WDCC2025），主题为“设计无界，生生不息”。大会聚焦人工智能赋能设计创新，探讨设计如何驱动产业与城市可持续发展。特赞科技作为内容与AI领域代表企业，将展示“计算×创意”如何拓展设计生命力，包括跨行业赋能、产教融合及人机协作三大板块，呈现AI在打破学科边界、推动产业创新中的实践。WDCC2025旨在为全球设计领域注入新动能，构建“设计×科技×可持续”的新想象空间。
9月17日，2025年国家网络安全宣传周人工智能安全治理分论坛在昆明召开，会上正式发布《人工智能安全行业自律倡议》。该倡议由中国网络空间安全协会联合多家科研院所、互联网头部企业、网络安全厂商及人工智能企业共同发起，提出筑牢安全根基、强化技管结合、深化协同共治等七方面共识，旨在推动构建可控、可信、可靠的人工智能产业生态，为全球人工智能治理贡献中国智慧。
马斯克旗下xAI公司正研发Grok 5模型，有望实现通用人工智能（AGI）重大突破。该模型采用全新架构设计，预计未来几周启动训练。若成功将代表AI从专用领域向通用认知能力的质的飞跃，被视为人工智能发展的终极目标。科技界密切关注xAI能否在激烈竞争的大模型赛道实现突破。
国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，推动AI技术与产业深度融合。深圳企业十方融海凭借AI大模型研发、产品创新及开源生态构建等领域的卓越实践，成为行业先锋。其开源模型如OpenBuddy、小智AI等突破传统技术局限，实现多模态交互与跨领域知识融合，覆盖教育、办公、养老、文体等多元场景。通过开放共享模式，十方融海有效降低AI应用门槛，激发行业创新活力，助力我国人工智能产业迈向新征程。
2025年上半年中国新能源汽车产销同比分别增长41.4%和40.3%，占新车总销量44.3%。文章重点指出，在智能驾驶技术普及背景下，12V低压辅助电池（小电瓶）成为车辆控制核心，负责启动高压系统、维持智能座舱运行及紧急安全功能。骆驼iEV系列低压电池通过五大技术创新，显著提升充放电性能和循环寿命，覆盖EFB+和AGM两大类10余型号，依托全国12万家服务终端提供专业支持。低压电池失效将导致智能系统瘫痪，其稳定性对新能源汽车发展至关重要。
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。
