工信部等五部门联合印发《工业产品绿色设计指南(2026年版)》

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只是,随着机器人行业日渐成熟,大厂已不满足只当投资人,开始亲自下场。从幕后金主到台前主角,意味着机器人已从“概念验证”走向“场景落地”,大厂争夺的不仅仅是技术领先,更是未来机器人商业落地的生态位。
随着AI智能体(AI Agents)的兴起,训练与服务场景对硬件的需求已经出现明显分化。为了最大化效率,需要分别为这两类场景打造专用芯片。
工业AI的竞争逻辑,正在发生根本变化。不再是谁拥有最大的通用模型,而是谁能够把模型嵌进工艺、嵌进设备、嵌进供应链;不再是谁做出单点最优解,而是谁能够把一个行业中反复出现的问题,抽象成可复制的模块,并通过产业网络快速放大。
数据库和分析厂商正借助大型语言模型(LLM)重燃"自然语言转SQL"的梦想。AWS、Snowflake、MongoDB等巨头相继推出Text-to-SQL工具,旨在让业务用户无需掌握SQL即可查询数据。然而,多伦多大学教授Nick Koudas指出,当前系统准确率仅约80%,存在生成语法正确但语义错误查询的风险。
当下,双足人形机器人已然成为科技秀场无可争议的“顶流”。一次利落的后空翻、一段流畅的机械舞,甚至只是稳稳递出一杯咖啡的简单动作,便能在社交平台引发广泛传播与热议。
数字化转型加速企业数据资产化,多源化、实时化、价值化的数据成为业务核心驱动力。生成式大模型快速渗透内容生成、智能客服等多元企业场景,但其应用伴随隐私泄露、合规冲突、质量失控等数据风险,已成为规模化落地的核心瓶颈,亟需构建系统性解决方案,助力企业在数字化浪潮中安全释放技术价值。
近日,中国科学院大连化学物理研究所陈忠伟院士团队联合产业伙伴推出的AI智眸系统,以AI技术为核心构建储能电池智慧管理体系,为行业提供了从制造、运行到运维的全流程技术解决方案,标志着我国“AI+储能”融合应用进入产业化落地新阶段。
AI使用率已经成为管理层衡量程序员工作量的核心指标之一。据Grace了解,除了基础的代码量,现在很多科技公司的检测指标已经细化到用哪个工具、每个工具分别提交了多少行代码、每个人工作中使用AI的比例等等。
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