移动应用市场在2017年同样保持了高速增长，与此同时，营销人正面临异常激烈的竞争和各种行业问题——整个市场自然下载量大幅降低、作弊涌现、广告成本剧增等。

每年德勤都会发布《全球技术趋势》报告，去年德勤就已经开始利用生成式AI来创作报告封面和插图，今年德勤又用生成式AI撰写了报告的引言，当然这个过程也加入了大量的人工协作和干预。

北京大学物理学院团队开发了首个专门评估AI大语言模型物理推理能力的基准测试PHYBench，包含500道原创物理题目。测试发现即使最先进的AI模型准确率也仅有36.9%，远低于人类专家的61.9%，揭示了AI在复杂物理推理中的显著局限性。

劳伦斯伯克利国家实验室的国家能源研究科学计算中心是美国能源部推动超级计算创新的关键机构之一，它在几家供应商身上豪掷重金设计和建造超级计算机，目前该机构已经开始为未来的NERSC-10百亿亿次级超级计算机进行招标。

用技术解决商业问题被视为企业应对危机最有效的手段之一，而智慧企业则被认为是适应外部环境变数的最重要形态——这样的“共识”，正在让全球数字化变革加倍提速。

要留住观众，就必须转型。于是，重庆广电在四五年前果断引入了各种数字技术，积极推进融合媒体发展——人工智能的落地和应用，便是其中的尝试之一。

第三届中国数据安全治理高峰论坛在公安部网络安全保卫局的指导下，中关村大数据产业联盟、中关村数安大数据安全产业联盟的支持下，4月26日，在北京富力万达嘉华酒店圆满落幕。

这项由斯坦福大学等多所知名研究机构联合开展的研究，首次为农业人工智能建立了全面的评估标准AgroBench。该测试集涵盖疾病识别、害虫识别、杂草识别等七个农业核心任务，包含4342个专家标注的问答对，测试结果显示AI在农业管理建议方面表现出色，但在精确视觉识别任务上仍需改进，为农业AI的未来发展指明了方向。

亚马逊Alexa+预览版正缓慢向用户开放，这款升级版语音助手采用生成式AI重新构建，具备更自然的对话能力和情感智能。经过数周测试发现，Alexa+在处理复杂任务和记忆对话方面有所改进，能够集成Uber、Spotify等第三方服务。然而，其表现不够稳定，存在记忆不准确、回复冗长、功能执行不完整等问题，体现了当前AI工具期望与现实之间的差距。

基于对影像科技的研发创新专注，美图持续领跑影像赛道，满足了用户在图片美化、拍照摄影、视频美化等影像美的需求，并产出着月均约60亿的照片和视频。

过去由业务部门主导、IT部门只负责技术支持的信息化建设路径，在如今企业的数字化转型过程中不再适用，要适应这种变化，企业必须对组织的流程和架构做出调整。

vivo和香港中文大学的研究团队开发了UI-R1系统，首次将强化学习技术应用到图形界面操作中。该系统仅用136个训练样本就能让AI学会操作手机、电脑界面，在跨平台测试中表现优异，为智能设备交互开辟了高效的新路径。

回顾OceanBase的发展史，虽然身处自研核心领域，但研发之路却曾被冠以了诸多质疑，项目甚至险些“夭折”。

谷歌DeepMind团队2024年发表的突破性研究，首次系统性探索了机器人触觉感知技术。该研究开发了完整的触觉学习框架，让机器人能够像人类一样通过触觉"感受"世界，实现视觉与触觉的多感官协作。实验验证显示，机器人在材质识别、精细操作等任务中表现卓越，为医疗、制造、家庭服务等领域带来广阔应用前景，标志着机器人从自动化向真正智能化的重要转变。

在该计划发布一周年之际，西门子在北京举办了“2019工业网络专家计划论坛”，与现场超过300位来自行业的客户、OEM厂商、合作伙伴和分销商共同就业内最为关注的IT与OT的融合、TSN（时间敏感型网络）、工业5G等话题进行了探讨，共同展望工业通讯的未来。

在医疗领域，技术的更迭与创新往往要比消费领域来的更加缓慢，智能手机、电子设备等消费品的更新换代也许并不会直接影响到人们的健康，但医疗领域的变革往往关乎着人类的生死存亡，数字医疗正积极推动着医疗行业加快变革的步伐，医疗领域的创新迫在眉睫。

包钢作为自治区最大的工业企业，同时又是国企，在国企改革及战略性转型的背景下，实施集团化管控是必然的内在要求。

华盛顿大学研究团队通过创新的内部分析方法，深入探索了大语言模型的推理机制。研究发现模型确实具备多步推理能力，但存在脆弱性和一致性问题。当推理出错时错误会传播，且对相似问题可能给出不同答案。研究揭示了模型内部的专门化功能模块和注意力分配机制，为开发更可靠的AI系统提供了重要指导。

土耳其萨班哲大学研究团队开发了突破性AI系统TCSSM，能够结合卫星图像和地理灾害描述，自动评估全球各地的自然灾害损失。该系统通过分析216万个问答样本，在跨地域测试中达到87.68%的平均准确率，为国际救援提供快速精准的损失评估工具。

新技术为电力巡检打开新思路。