2019年8月29日，小米集团旗下品牌Redmi在北京召开新品发布会，小米集团副总裁、Redmi品牌总经理卢伟冰正式发布Redmi两款手机新品Redmi Note 8和Note 8 Pro。

从2009年中国云计算元年开启至今，十余年的发展与探索，云逐渐成为基础设施建设，中国企业纷纷上云，开启数字化转型。

龙年伊始，虚拟人洛天依、瞳姐、柳夜熙、天妤、厘里、苏小妹、令颜欢、小C、Eassy、秦佑之等表现亮眼，通过各自的节目、商业合作、文化推广等活动积极营业。同时，齐鼓文化推出的AI说唱歌手柒月和江西文旅数字推介官王勃作为文化/品牌细分赛道的代表性虚拟人受到关注。

IBM将继续聚焦这个时代最具变革性的企业技术——混合云和AI ，帮助出海客户一次构建、随处运行和托管他们的关键工作负载，提供无缝体验，帮助他们把 AI 的能力注入其技术架构、系统和业务流程中，全力支持中国出海企业的全球化发展。

MiniMax公司开发的MiniMax-Speech语音合成系统实现了真正的"零门槛"声音克隆技术，仅需一段录音即可生成32种语言的高质量语音。该系统采用创新的学习型声音编码器和Flow-VAE技术，在全球TTS竞技场中击败OpenAI等巨头登顶第一。

8月26日，“算力互联·智领未来”2023年CCF全国高性能计算学术年会（CCF HPC China 2023）圆满落下帷幕。

阿里巴巴达摩院联合多家机构构建了史上最大的开源医学推理数据集ReasonMed，包含37万高质量样本。通过多智能体协作和精密质量控制，他们训练出仅70亿参数的ReasonMed-7B模型，在多项医学问答测试中超越了更大规模的竞争对手，甚至在某些测试中击败700亿参数模型，证明了高质量数据胜过模型规模的重要原则。

近年来，席卷全球的数字化浪潮颠覆了各行各业的生产和运行方式，使得传统业务模式面临严重挑战。此时，利用对象存储实现业务数字化，进而实现业务转型正是业内普遍认可的方式。

德勤2026年1月发布的企业AI现状报告基于对全球24个国家超过3200名企业和IT领导者的调研，揭示了AI从试点向规模化转型的关键时刻。

2023年1月4日，一加正式发布全新一代旗舰新品一加 11。作为未来性能引领者，一加 11 采用了第二代骁龙 8 移动平台+ LPDDR5X + UFS4.0 顶级性能组合，至高 16GB 的大内存，以及真 · LTPO 3.0 和哈苏故事影像。

机器人会拥有自我意识吗?它们是否应当拥有权利?它们是否需要负责?

2025腾讯全球数字生态大会宣布通过腾讯云也将自身累积的技术沉淀与AI实践全面开放，打造“智能化引擎”，通过智能体解决方案、“SaaS+AI”、大模型技术三大升级，打造“好用的AI”，激发企业创新潜能。

仓库和数据中心已经成为21世纪下一抹鲜亮的底色，使实体与数字世界的对接成为可能。每一次点击、点赞、下载和订购都是在以特定方式跨越虚拟与现实。这些设施也在全球范围内扩张，投资数千亿美元以满足不断增长的市场需求。

2017年Gartner分布式文件系统和对象存储魔力象限（2017 Gartner Magic Quadrant for Distributed File Systems and Object Storage）公布的信息显示，Dell EMC Isilon以突出的表现位列领导者区间。

随着deepfakes深度伪造行为的激增，OpenAI虽仍在完善它的语音克隆技术，但坚持表示将采取更负责任的管控方式、不会贸然对外开放。

数字技术的创新演进与蓬勃发展，推动算力需求持续提升，数据中心能耗呈指数型增长。在可持续发展、“双碳”、新型数据中心等政策理念指引下，数据中心制冷技术正式迈入液冷阶段。首先从芯片、设备、机柜散热诉求，机房节能诉求等多个维度，深入探讨液冷技术的必要性与优势，同时针对多种液冷技术方案从架构、原理、关键组成等方面进行深入分析。其次，通过散热能力、节能效果、维护性、技术成熟度等方面的综合对比，短中期单相冷板式液冷将更具优势。

一种稀有的植物藏身于印度尼西亚森林中，它们天然富含大量镍矿物，但它们生存正面临威胁。

在2018亿欧创新者年会上，Video++极链科技创始人董慧智发表了《AI打开场景商业的潘多拉魔盒》的演讲。

腾讯混元3D 2.0是一个革命性的3D生成系统，能够从单张图片生成高质量的带纹理3D模型。该系统包含形状生成模块Hunyuan3D-DiT和纹理合成模块Hunyuan3D-Paint，采用创新的重要性采样和多视角一致性技术，在多项评估指标上超越现有技术，并提供用户友好的制作平台。作为开源项目，它将大大降低3D内容创作门槛，推动3D技术的普及应用。

ImgEdit是北京大学与兔小贝AI联合推出的图像编辑框架，解决了开源编辑模型落后于商业产品的问题。该框架包含120万对高质量编辑图像对，涵盖13种编辑类型和11万个多轮交互样本。通过融合视觉语言模型、检测模型和分割模型的多阶段流程，ImgEdit确保了数据的高质量性。研究团队基于此数据集训练了ImgEdit-E1模型，并提出ImgEdit-Bench评估基准，从指令遵循、编辑质量和细节保留三个维度全面评估模型性能。实验结果显示，ImgEdit-E1在多个任务上超越现有开源模型，推动了图像编辑技术的进步。