2020年，全球数字孪生市场规模达到31亿美元；预计到2026年，市场体量快速增长至482亿美元。

医疗和工业技术公司Novanta的CIO和CISO摒弃了“过于主观”的IT模型，转而采用强调精益和敏捷实践的战略，以推动业务影响并提供有效、可扩展的解决方案。

越来越多的组织开始迁移至Google Cloud以提升安全性。许多组织都在迁移至防御能力更加完美的云环境之后，获得了显著的安全性与业务弹性提升。

许多企业停留在AI试点阶段，无法实现企业级转型。成功扩展AI需要从孤立项目转向集成平台建设。关键在于掌握五大核心要素：建立统一数据治理平台、实现系统互操作性、构建MLOps自动化流水线、采用微服务架构设计，以及建立AI治理体系和跨职能协作团队。成功的AI策略20%依赖算法，80%依赖基础建设。

价格战打到免费，只为“赔钱赚吆喝”？

北京大学团队推出革命性AI系统Lumen，通过创新的多域联合训练策略解决视频重打光难题。系统结合3D渲染数据的物理准确性和真实视频的自然质感，实现端到端的智能视频重打光。用户只需输入视频和文字描述，即可获得专业级光影效果，在多项评估指标上全面超越现有方法，为视频制作技术的普及化开辟新路径。

本文探讨了人工智能（AI）可能带来的生存风险，强调了AI与人类价值观不一致所引发的潜在问题。尽管当前的AI系统并不具备意识，但它们的失控和意外后果已成为AI治理讨论的核心。企业高管们意识到AI的巨大潜力，同时也在思考如何应对这些风险。

数据库整体正在从单机系统变成分布式系统，PingCAP的三位创始人创业的时候想：如果还用传统意义的设计方式，会让数据库产品的天花板非常低，这正是PingCAP的三位创始人在当年发现数据库正在经历的一个重大变革。

这项研究推出了CannyEdit图像编辑框架，通过选择性边缘控制和双重提示策略，实现了前所未有的自然编辑效果。在用户测试中，普通用户仅有49.2%能识别出其编辑痕迹，远低于其他方法的76-89%识别率。该技术无需专门训练，可处理添加、移除、替换等多种编辑任务，为AI图像编辑的实用化应用奠定了重要基础。

邓泰华判断，具身智能的市场空间可能是：“智能手机的数量乘以单车的价格”。

Monday公司正在通过模块化AI技术和数字化工作力平台重塑企业工作流程。该公司从内部AI工具发展到面向客户的创新，推出了AI助手、AI模块和代理AI等功能，旨在为非技术用户提供强大而易用的AI解决方案，提高工作效率并赋能中小企业。

微软的硬件产品可以追溯到 40 多年前的个人计算时代。随着 Windows 构建并激发了新的计算体验，新的微软硬件配件产品帮助人们完成交互。这种软硬件的兼容将神奇的体验变为可能。

厦门大学团队开发的TARS技术通过创新的"最大-最小"博弈策略和频谱对齐方法，有效解决了AI视觉系统的幻觉问题。该技术仅用4800个训练样本就将描述错误率从26.4%降至13.2%，性能媲美GPT-4o，为医疗诊断、自动驾驶等关键领域提供了更可靠的AI视觉解决方案。

上海交通大学团队开发了SmallThinker AI模型家族，专为本地设备优化。通过创新的稀疏化架构和预注意力路由器，模型在普通CPU上可达20+词/秒生成速度，仅需1-8GB内存。在MMLU等标准测试中表现优异，证明了高效本地AI部署的可能性，为AI技术普及提供了新路径。

人瑞人才联合德勤中国发布《产业数字人才研究与发展报告（2023）》，该报告在国内首次对包括互联网、智能制造、智能汽车、人工智能、金融等11个重点产业的数字人才发展作出全面梳理与分析，并创新推出“井”型数字人才能力结构模型等数字人才发展解决方案。

阿里巴巴团队发布了GUI-Owl智能助手，这是一个能够像人类一样操作电脑和手机界面的AI系统。该系统通过自进化数据生产、多样化能力构建和强化学习训练，在多项测试中超越现有模型，配合Mobile-Agent-v3多智能体框架可达到73.3%的任务成功率，为GUI自动化领域带来重大突破。

骁龙峰会2024期间，高通中国区董事长孟樸接受了科技行者等媒体的采访，话题围绕自研芯片架构的故事、端侧AI的逻辑、汽车业务的布局、高通在中国市场的发展格局等内容展开。

KAIST研究团队开发了名为MoR的智能递归深度调节系统，该系统能够根据词语复杂程度自动分配计算资源，实现了参数共享、自适应计算和智能缓存的统一。实验显示，MoR在使用更少参数的情况下仍能提升准确率1-2个百分点，处理速度提升20-100%。这项技术为AI发展提供了新的高效计算模式。

人工智能的“性格”是如何形成的？

算法的定义并不复杂，甚至可以说相当简单。算法代表一组指令，使得计算机程序能够将不同的信息源（数据）组合起来以生成所需要的结果。