关于加快推进“人工智能+人社”应用发展的实施意见

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未来计算架构竞争的重点,不再只是提升算力,而是重新设计数据与计算之间的关系,使计算更加接近数据,从根本上降低数据搬运成本。这种理念,正在成为下一代AI推理基础设施的重要发展方向。
技术突破的叙事讲了近十年,自动驾驶真正迎来的拐点,却与代码和参数无关,而是资本、产业与分工的三重震荡。
当前,智能电动汽车产业正面临技术周期指数级缩短与市场需求快速迭代的挑战。传统的制造模式往往因研发与制造的数据割裂而产生巨大的结构性浪费。蔚来已开始探索将数字研发(MED)与整车订单交付(OTD)深度融合的路径。
智能经济作为以人工智能(AI)等数智技术和新型基础设施为支撑,以场景驱动数据、算力、算法一体化协同,推动智能终端、智能体、智能产品和智能服务商业化规模化落地而培育的智能原生新业态,其发展重心正从技术概念探讨转向以场景为牵引的系统性落地。
短短一周之内,智能体在APP里集体谢幕,却又在智能硬件上高调登场。这不仅是载体的转移,更是一次“物理外挂”的深度绑定:从纯数字世界的AI智能体,蜕变为具备物理感知与执行能力的AIoT智能体。
算力、模型、数据,正在取代传统资源成为新的核心生产要素;算力服务商、模型服务商、数据服务商,正在重塑ICT产业生态的每一寸版图。站在“十五五”的起跑线上,中国互联网正以数智合力,重新定义全球竞争格局。
行业只使用了AI的单点能力(外呼触达),却没有将AI的“识别-协商”能力与人工的“攻坚”能力串联起来,导致无法打通“触达-识别-协商-回款”全价值链路。其深层根源,是纯人工、纯AI二元作业模式存在不可突破的增长天花板。
北京市大数据中心数据应用部部长李丽勤受邀出席主论坛,并发表《京通:数智驱动的城市服务新范式》主旨报告,分享了北京移动端政务服务平台的建设实践与思考,生动展示了北京以数智化手段推动城市服务高质量发展的崭新图景。
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