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2026年2月3日,乌鲁木齐天山国际机场成功投运国产离港系统,标志着中国民航核心系统实现自主化突破。该系统由中国航信、中国电子等企业联合打造,首次在年吞吐量千万级的大型国际枢纽机场应用,成功应对春运期间320万人次客流压力。系统采用飞腾腾云S5000C服务器CPU等全栈国产技术,性能稳定,旅客值机、安检等环节效率显著提升,为中国民航自主安全发展奠定坚实基�
1月28日,阿里&蚂蚁校友创业年会在杭州举行,500多位校友创业者齐聚。活动聚焦AI时代创业,达摩院赵德丽分享AI技术演进与AGI实现路径,钉钉陈米现场演示AI在工作场景的应用。校友内外发起人倪伟介绍社区作为“创业中台”,助力校友“找人、找钱、找订单”。现场发布“阿里校友创业星火榜”,展示近2000名校友创业成果,并推出专属金融支持计划。多位创业领袖分享了AI+出海、具身智能等领域的实践经验。圆桌论坛探讨了具身智能产业化与AI出海趋势。活动强调校友生态的聚力与韧性成长,倡导抱团协作,成为穿越周期的力量。
本文介绍了爱合发工业传动科技公司为解决传统人工记录导致生产信息不透明、效率低下的痛点,采用“低代码+传统开发”混合模式,在三个月内成功交付定制化MES系统的案例。该系统覆盖基础数据管理、生产计划排产、设备管理、生产执行、看板可视化等环节,打通了从计划到执行的全流程数据链路,实现了生产过程的可视化与透明化管理,有效提升了车间生产效率与决策效能。
随着企业服务体验竞争的白热化,智能客服系统已从单纯的“成本中心”演变为驱动增长的核心“服务引擎”。在 2026 年,企业对客服系统的需求不再局限于基础的问答机器人,而是转向全渠道整合、AI深度赋能与业务价值闭环。本次盘点的目的,正是为了帮助企业主与决策者在纷繁的产品中,梳理出真正具备实战价值、能够解决核心痛点的解决方案,为您的数智化转型提供一
随着ChatGPT等AI搜索工具用户激增,传统SEO已不再是衡量品牌曝光的唯一标准。文章提出生成引擎优化(GEO)概念,旨在量化品牌在AI生成内容中的提及频率、语境和推荐优先级。针对品牌监控的三大痛点——可见性盲区、竞品对比缺失和语境不透明,AIBase推出的GEO品牌监控工具通过GEO指数(0-100分)提供跨平台提及率、推荐位置和语境分析。工具支持竞品横向对比和多语言监控�
文章探讨了AI时代品牌营销的范式转移,指出竞争核心已从传统SEO的“搜索排名”转向“AI生成答案的占位”。为此,AIBase平台推出了GEO品牌监控工具,其核心是衡量品牌在AI对话中被提及的“曝光度”(Share of Chats),即GEO指数。该工具提供五大核心功能:多平台曝光度对比、竞品动态预警、情感与好感度诊断、引用来源溯源以及提示词洞察。这些功能帮助品牌管理者从被动响应转向主动塑造,通过数据驱动,在AI心智中提升品牌可见性与认知权重,并应用于新品发布、舆情管理及全球市场拓展等场景。
AI大模型流量持续增长,ChatGPT周活用户达8亿,占全球人口10%,全面超越传统搜索与社交平台。中国用户消费决策路径已转向以AI平台为核心,生成式AI用户规模达5.15亿,半数网民依赖AI决策。在此背景下,品牌面临AI搜索曝光低、渗透难等痛点,选择专业的生成式引擎优化(GEO)服务商成为关键。光引GEO凭借自研“3H”技术模型与四大核心能力,提供全链路深度优化服务,实现用户需求洞察到效果量化追踪的全流程覆盖,助力品牌在AI营销赛道占据主动,实现商业价值提升。
文章指出,随着用户越来越多地使用DeepSeek、通义千问等AI助手进行产品咨询和决策,传统的搜索引擎优化(SEO)正被生成式引擎优化(GEO)快速取代。品牌若未进入AI的“语料库”和“推荐名单”,将面临在消费者视野中“消失”的风险。文章重点介绍了GEObase这一AI品牌可见度分析平台,它能帮助品牌监控在主流AI模型中的提及率、分析竞品、追踪高价值内容来源,并据此制定内容策略,从而在AI搜索时代提升品牌能见度。
随着生成式AI的普及,用户搜索行为从传统网页转向直接向AI提问,品牌面临“数字隐身”风险。GEO(生成式引擎优化)应运而生,旨在优化品牌在AI回答中的可见度。AIbase推出的GEOBase平台,通过多平台矩阵监控、AI引用来源分析、业务主题与语义分析、竞品对标分析等功能,帮助企业精准掌握品牌曝光与口碑,并提供从监控到优化的闭环策略,是AI时代品牌生存的“雷达系统”。
文章指出,随着用户越来越多地通过ChatGPT等AI对话而非传统搜索引擎获取信息,品牌监控正从SEO转向GEO(生成引擎优化)。超过40%的产品调研行为已转向AI对话,品牌若无法进入AI的答案生成逻辑,将错失近半潜在客户。GEO监控的核心指标包括:品牌在AI对话中的曝光度趋势、在不同AI平台的表现占比、与竞争对手的对比分析、在AI推荐列表中的排名,以及AI答案背后的引用来源类型分析。文章以lululemon为例,展示了如何利用AIBase等工具进行系统化监控,并提出了应对新品发布、负面信息、区域市场突破等实战场景的策略。其核心价值在于管理“机器认知”,确保品牌在AI时代被准确、正面地推荐给用户。