本文授权转载自公众号： 接招(itakethat)作者： 子航小米、滴滴、新美大、今日头条，移动互联网时代的四小花旦。谁的生存状态更像PC互联网时代的巨头?当然是今日头条。小米玩硬件，滴滴与新美大重线下运营，只有今日头条是实打实的流量生意，而流量，不管是在PC互联网时代，还是在
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外卖大战还未停歇，互联网大厂又开始盯上线下开折扣超市。 一时间，用户也从不同平台对比薅“一日三餐”羊毛，变成了涌入折扣超市去抢5.9元一盒蛋挞、8.9元一袋的烤肠和29.9一袋的大米等日常生活产品。 这一轮战事从8月底开始打响。美团“快乐猴”在杭州的两家店相继开业，京东折扣超市在河北涿州、江苏宿迁齐开出五店。盒马NB更名为“超盒算NB”，在江浙沪10城一�
9月22日，百度网盘海外版全面开放海外手机号注册，并针对海外华人、留学生等用户升级AI功能。iOS用户可在当地App Store直接下载，安卓版即将上线Google Play。海外版针对学习、工作、娱乐场景优化，如AI笔记可一键生成英文视频摘要，AI相机支持拍照解题、实时翻译，AI听记可智能总结线上会议，并全面兼容Teams、Zoom等应用。此外还提供数十种AIGC创意视频玩法，深受海外用户欢迎。
2025全球工业互联网大会在沈阳开幕，三维天地作为行业代表出席并参与AI赋能数据治理专题会议。公司副总裁曹朝辉发表主旨报告，强调AI驱动数据治理从“人治”向“智治”转变，通过智能数据发现、质量提升、元数据管理等技术框架，助力企业数字化转型。三维天地展示了在高端制造、能源化工、生物医药等领域的成功实践，显著提升数据管理效率与合规性，巩固了其在数据资产管理与工业互联网领域的创新引领地位。
国家工信安全中心发布《大模型赋能智慧办公评测报告》，对8款主流AI生成PPT产品进行综合评估。百度文库在生成质量、排版美化等六项指标中全部位列第一，持续领跑智能PPT行业。报告显示当前产品已基本满足日常需求，但专业度和时效性仍有提升空间。百度文库依托海量专业文档资源，在产业研究、教育培训等场景表现突出，月活用户超9700万，智能PPT功能月访问量全球第一。
9月19日，百度百科与中航环球在2025长春航空展上达成独家合作，重点围绕航空科幻IP“南天门计划”开展内容创作与科普共建。双方将联合打造权威词条、沉浸式视频等多元内容，并推出“筑梦航天+航展见证”科普专题，系统梳理航展亮点。百度百科2025年发力富媒体化建设，优化用户编辑体验，已累计超千万级媒体资源，提升航空知识传播效果。
对于互联网医疗平台来说，押注AI已经成为必选项。 过去一段时间来，阿里健康、京东健康、微医等纷纷押注AI。一方面是有着AI基因的平台给资本更大的想象空间。另一方面，从自身来看，AI让这些平台从卖药、卖广告、卖挂号三大低毛利场景里挣脱出来。政策层面来看，人工智能辅助诊断被国家医保局列入价格构成。 业内普遍认为，在下一个十年里，AI 将改写医疗行业的�
本期AI日报聚焦多领域技术突破：阿里云推出全球首个全模态AI模型Qwen3-Omni，支持文本、图像、音频和视频统一处理；百度发布多尺寸视觉理解模型Qianfan-VL，优化企业级应用。苹果扩展Image Playground平台，引入ChatGPT等第三方模型。谷歌与PayPal合作推出AP2协议，推动AI支付安全创新。钉钉上线AI表格助手，支持自然语言生成表格。DeepSeek开源V3.1-Terminus模型，性能显著提升。Kimi推出Agent会员服务，智元机器人开源全球首个通用具身智能模型GO-1，降低技术门槛促进行业创新。
百度智能云千帆正式推出全新视觉理解模型Qianfan-VL并全面开源。该系列模型包含3B、8B和70B三个版本，面向企业级多模态应用场景，具备出色的基础通用能力，并针对OCR、教育等高频需求进行专项强化。模型基于昆仑芯P800芯片实现高效计算，支持5000卡并行，在通用和垂直任务评测中达到SOTA水平。Qianfan-VL具备多尺寸模型、思维链推理和OCR增强三大特点，可广泛应用于文档识别、数学解题、图表分析等场景，为企业提供高精度视觉理解解决方案。
百度学术在AI Day宣布AI重构升级，推出AI学术搜索、文献总结、AI阅读、论文图谱等数十项新功能，打造行业首个一站式AI学术平台。平台收录6.9亿文献资源，覆盖超104万学术站点，日更新文献量超42万，中文文献覆盖率达97%。通过AI技术实现“搜、读、创、编”全链路服务，并与SPSSPRO等平台打通，提供一站式学术研究体验。未来将建设学术身份系统，启动全域流量赋能计划，打造全球学术交流平台，推动学术价值创新。
今天，在WAVE SUMMIT深度学习开发者大会2025上，百度文心大模型X1.1正式发布，在事实性、指令遵循、智能体等能力上均提升显著。 百度王海峰介绍，文心大模型X1是基于文心大模型4.5训练而来的深度思考模型，升级后的X1.1主要采用了迭代式混合强化学习训练框架。 一方面通过混合强化学习，同时提升通用任务和智能体任务的效果；另一方面通过自蒸馏数据的迭代式生产及训练
