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5月14日,百度智能云联合中国信通院等30余家单位发起“智能终端大模型生态加速社区”倡议,推动消费电子产业在大模型时代实现生态协同、技术共创与标准共建。随着AI技术演进,智能终端正从功能设备向“智能伙伴”转型,但面临互联互通不足、开发门槛高、标准体系不完善等问题。社区将围绕技术攻关、市场研究、标准落地、测试认证、场景孵化、交流联动六大方向建设,通过开放协同机制降低创新门槛,打造开放、兼容、安全、普惠的AI终端生态,促进全产业链协同发展。
国内领先的酒店民宿PMS系统“订单来了”于2026年5月9日宣布,取消全部AI产品年费,采用算力值充值模式,免费开放所有AI能力,覆盖基础版、专业版和商务版全量版本,最高赠送10,000算力值。此举旨在降低中小商家的AI使用门槛,通过算力值机制实现按需付费,消除固定成本压力。该决策基于公司25万家客户积累的行业数据,自研AI能力矩阵,覆盖智能定价、智能评价、OTA自动对账等全经营链条。这或重塑中国住宿业的AI渗透格局,推动PMS从数字化记录工具向AI驱动操作系统转型。
跨境电商数据选品运营工具“卖家精灵”宣布全球注册用户突破180万,标志着从新手到亿级大卖的共同选择。该工具从单一选品升级为全链路“增长参谋”,覆盖选市场、选产品、关键词管理等30多项功能,形成闭环运营体系。同时,卖家精灵打破平台孤岛,构建“亚马逊+TikTok”双平台增长闭环,支持跨平台数据验证。AI深度融入选品、市场、竞品等核心环节,形成可落地的智能运营工作流。未来,卖家精灵将继续深化“AI+大数据+多平台”布局,陪伴全球卖家穿越周期,寻找确定性增长。
4月16日,第二届酒仙桥论坛以“数智助医、民生普惠”为主题召开,聚焦基层医疗痛点,共探AI赋能优质资源下沉。北电数智发布AI智能体“小北医助”,通过“人机协同”陪伴式服务新范式,提供一站式数智化解决方案,破解AI医疗落地“最后一公里”信任难题。该应用已在海淀区温泉镇社区卫服中心落地,打造国内首个示范点,推动分级诊疗体系建设和医疗普惠发展。
文章介绍了AI领域新概念“Harness”,指一套包裹在大模型/Agent外围的全链路执行与治理系统,旨在让强大但不稳定的大模型能安全、稳定、高效地应用于企业业务。文章指出,当前大模型能力已足够应对多数企业需求,但落地瓶颈在于如何确保其安全可靠。Harness通过工程化系统设计,提供执行规则、安全边界、审计留痕等完整管控体系,而非单一技术模块。文中以九科信息的bit-Agent为例,展示了成熟企业级Harness系统的关键设计,如“探索-固化”双循环机制、最小权限原则、双重审计体系、智能异常处理等,强调其已成功在制造、金融等多个行业核心场景落地。文章认为,Harness的兴起标志着AI竞争核心正从模型能力转向工程化落地能力。
趋境科技宣布金融与战略专家武文洁博士加盟并出任总裁,完善公司顶尖人才矩阵。武博士拥有丰富投资并购及全球化运营经验,将统筹公司战略执行与财务管理,加速高效能AI Token生产技术规模化落地,推动公司全球化布局。趋境科技已汇聚顶尖学术科研与商业力量,致力于通过底层技术突破和全场景产品应用,构建从技术到生态的完整创新闭环,以硬核科技驱动产业变革,共建高效普惠的AI算力新生态。
面对AI漫画产业快速扩张带来的专业制作人才短缺问题,360纳米漫画流水线联合杨涵涵AIGC导演团队推出“AI漫画精品实战班”。该课程通过“工业化工具平台+爆款方法论实训”的培养模式,探索规模化培养AI漫画导演与制作人才的新路径,推动行业由“野蛮生长”迈向精品化生产阶段。课程核心是系统拆解爆款AI漫画的工业化创作方法论,并依托360纳米漫画工业化流水线体系,围绕“编、导、拍、剪、运”五位一体能力模型展开训练,重点提升学员在完整项目流程中的实操能力,帮助其建立面向真实制作场景的工业化创作体系。
4月2日,苏州宿迁工业园区与追创创投签署战略合作协议,共同设立总规模50亿元的“苏州宿迁工业园区天空工厂产业投资基金”,首期5亿元。基金旨在孵化以AI视觉为核心的硬科技产业,推动传统产业数字化、智能化转型。首批项目星际方舟已落地,其机器视觉技术可应用于高端制造、智能分选等领域。基金还将布局工业3D打印、太空算力等前沿方向,构建完整产业生态,助�
在大模型应用持续走向落地的背景下,桌面级AI设备正在从“能跑模型”走向“真正可用”。围绕开发者、研究人员、小型团队以及对本地部署有需求的用户,技嘉AI TOP ATOM正尝试提供一种更贴近实际使用场景的桌面级AI解决方案。根据最新统计数据,中国软件开发者数量突破940万,其中涉及 AI 开发的开发者超过200万,说明中国AI市场对本地化部署、数据安全可控、低门槛使用�
本文分享了搜狗输入法团队在跨端开发框架Kuikly项目中探索AI工程化的实践经验。团队从实际需求出发,逐步沉淀出一套AI工程化方案,旨在实现需求自动关联、代码生成与效果测试的一站式AI愿景。文章指出,单纯依赖Vibe Coding模式存在需求模糊、代码质量波动等问题。为实现真正的工程化,团队从几个关键层面推进:首先,构建高质量、结构化的AI上下文文档系统,通过生成器与评估器的多轮对抗迭代,为AI提供精准的项目理解。其次,采用Spec-Kit标准化需求流程,将产品需求、设计稿转化为结构化工程文档,并由AI主导实施,使开发从“提示词即兴发挥”变为“基于明确规格的稳定执行”。实践表明,在新页面开发场景中,该模式能大幅提升效率,生成代码在架构分层、状态管理等方面符合项目要求,代码Review阶段基本无需架构返工。最后,文章展望了未来在打通D2C工具链、构建自动化验证机制以及扩展更多开发场景等方面的持续探索方向。