“答案，会越来越便宜。可信，则会越来越重要。假设这样一个场景。经营会上，老板问：“这个月利润为什么跌了？”业务负责人掏出手机，对着AI说了一句。十秒钟后，一张张漂亮的图表出现在屏幕上，AI用流畅的语言给出了三条归因：退款率上升、投放效率下降、某渠道费比异常。老板点点头，然后问了三个问题：“这个数据是哪张表来的？”“和上个月的口径一致吗？”“谁有权看到这个明细？”会议室安静了。这是过去两年，大量企业在尝试“对话...
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“减亏只是阶段性修复，龙芯中科这场底层自主的远征，真正的考验不在于造出芯片，而在于把自主技术跑通稳定的商业闭环。2026年的中国半导体产业，早已告别了靠“国产替代”概念就能撬动资本热度的粗放时代。回望行业发展脉络，2020年前后的市场概念狂欢、2022年开启的估值深度回调，再到如今信创产业步入高质量深耕阶段，市场对国产芯片企业的评判标准，已然发生根本性迭代。过往，资本市场看重企业的成长故事与想象空间；如今，行业...
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9月10日，全球领先的自动驾驶科技公司文远知行WeRide（NASDAQ：WRD，HKEX：0800）与国际出行服务巨头Uber（NYSE：UBER）、Moove Cars集团旗下自动驾驶业务部门AVOMO联合宣布，在马德里政府的支持下，三方正式获得西班牙交通总局（DGT）依据ES-AV框架颁发的西班牙首张L4级自动驾驶乘用车运营牌照，获准在公共道路开展车辆部署。这标志着西班牙首次在国家层面为L4级Robotaxi开放准入，也为欧洲自动驾驶商业化树立了新的监管标杆。西...
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作者：陆易斯 / 数智猿9月9日，Tesla Cybercab在香港九龙圆方公开亮相，开启亚洲首展。没有方向盘，没有踏板，传统驾驶位也从座舱中消失。当驾驶任务交给AI，一辆汽车会被重新设计成什么样？数智猿全球记者来到现场，从外观、车门到双座座舱，近距离拍摄这辆为Robotaxi而生的汽车。十余张现场实拍图解Cybercab内外设计观察无人驾驶如何改变汽车形态点击图片，跟随数智猿提前看看未来的出行工具。Cybercab Makes Its Asia Debut in...
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“当AI的“胃口”越来越大，存储如何跟上？走进数据猿联合同有科技、西部数据的线上技术研讨会，解锁新思路。如果说GPT-3作为早期具有代表性的通用大模型，其1750亿参数规模还可以被想象成一间不断扩建的“大厨房”，那么今天已经能够实际运行的万亿参数模型，更像是一座持续运转的“食品加工厂”。厨房时代，决定效率的可能更多是厨师的手速；但当规模进入工厂时代，仅仅让“厨师”变得更快已经不够了，原材料能不能及时运进来、生产线能...
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9月8日，在北京举行的百度AI Day小度新品发布会上，小度宣布超能小度完成智能体化升级，并发布多款全新的家庭场景智能体应用，同时焕新上市小度添添闺蜜机Ultra、小度智能屏X9 Ultra、小度智能摄像机C1500、小度智能音箱Pro Max四款硬件新品。百度搭子作为小度智能体能力的底座，推动百度智能体正式进驻家庭空间，围绕家庭成员与家庭空间的协同场景，完成了家庭化适配与产品化呈现。此前发布的《AI产品榜·桌面榜（PC）2026年7月榜...
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这一次，腾讯还愿意交出“半条命”么？
“2016年，马化腾把电商、搜索、外卖、出行全交了出去。2026 年，WorkBuddy 开放平台上线，但这次“交”的东西，跟上次不一样。2016年6月，央视《对话》节目现场。马化腾对着镜头说了一段后来被引用了无数次的话：“其实我们有一个很朴素的想法，在合作的过程抱着一种我们把半条命交给合作伙伴的思想，就是你中有我，我中有你，你成长起来了，我们也成长起来了，你失败了我们这个平台也失败了。”那时候的腾讯正在做一件让很多人看不懂...
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“敢用，好用，会用。一份来文上传后，智能体自动分析内容、提取关键信息、给出拟办意见、推荐承办处室，整个过程几分钟内完成。这一幕，正发生在黔东南州、中山市等地的政务办公现场。这不是科幻电影里的场景，而是一场正在发生的静默变革。大模型席卷一切，但政务场景始终有个“灵魂拷问”，AI到底能不能在政府机关“真落地”？不是做个Demo给领导看，而是公务员每天打开电脑就能用、敢用、好用。WPS在今年数博会上，给出了自己的答...
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“国家公共数据资源登记平台30万+项，覆盖国民经济97个大类，但数据有了≠数据被用了。2026年8月25日，国家数据局公布最新进展：截至当天，国家公共数据资源登记平台已登记数据资源、产品和服务超过30万项，覆盖全部国民经济97个大类。31个省（区、市）和新疆生产建设兵团，都已开展公共数据资源登记业务。同一场新闻发布会还公布另一个数字：国家数据局组织开展的公共数据"跑起来"示范场景建设，自2024年10月启动以来，已累计发布...
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日耗千万的“养虾”之后，美团开始重算AI这笔账
作者：赢家 / 数智猿责编：陆易斯 / 数智猿过去半年多，大公司几乎不约而同地干起同一件事：把AI塞进每个员工的工作台。企业希望先把工具放开，让员工自己跑出场景、找到效率。但当几万人同时开始调用模型，一场生产力实验很快变成了成本与管理压力测试。Uber、Meta、亚马逊，几乎同时遇到了同一个问题：当企业真的放开AI使用，最先失控的往往不是员工效率，而是Token消耗。Uber年初放开全员使用，4月就耗尽全年AI预算；Meta开始...
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