尽管全球疫情蔓延，但不乏有在此期间能够持续全速推进数字化进程的企业组织。对这些企业组织进行分析不难发现，成功的数字化转型往往需要来自高管层的支持，与业务部门进行持续的沟通，以及财务方面的承诺。

天津市人工智能学会、至顶科技与至顶智库联合发布2024全球AIGC产业全景图谱及报告。

当面对严峻的危机时，任何文字似乎都显的苍白无力，只有那些实实在在的行动才显的犹如珍贵，在面对这场突如其来的公共卫生安全事件中，社会各界纷纷通过实际行动为抗击疫情做出自己的贡献，其中不乏很多我们熟知的科技类企业，这些企业有的通过直接捐款捐物。

想象一下，你正在观看一部黑白漫画。虽然故事情节精彩，但如果能有鲜艳的色彩，体验肯定会更加丰富。漫画产业正面临这样的挑战：如何高效、准确地为线稿上色，同时确保色彩的一致性和精确控制？

在汲取去年测试经验后，今年将测试项目调整为针对网络、计算、存储及云主机可扩展能力这四个项目，被测试的还是去年测试过的AWS、Azure、UCloud、阿里云、百度云、华为云、金山云、京东云、青云、腾讯云这十个公有云厂商的云主机。各项测试分析结果如下：

是德科技高级副总裁兼通信解决方案事业部总裁Kailash Narayanan现场指出，算力固然重要，但如果能耗过高，技术的实用性将大打折扣，因此，所有的高速、高性能计算，都必须在极低的功耗下实现，这是AI等技术能否大规模落地的核心前提。

每一个迈向社会的年轻人都逃不过一道选择题：该去北上广奋斗，还是回老家发展？

是德科技高级副总裁兼通信解决方案事业部总裁Kailash Narayanan现场指出，算力固然重要，但如果能耗过高，技术的实用性将大打折扣，因此，所有的高速、高性能计算，都必须在极低的功耗下实现，这是AI等技术能否大规模落地的核心前提。

这项研究提出了ORV（占用中心机器人视频生成）框架，利用4D语义占用作为中间表示来生成高质量的机器人操作视频。与传统方法相比，ORV能提供更精确的语义和几何指导，实现更高的时间一致性和控制精度。该框架还支持多视角视频生成（ORV-MV）和模拟到真实的转换（ORV-S2R），有效弥合了虚拟与现实之间的差距。实验结果表明，ORV在多个数据集上的表现始终优于现有方法，为机器人学习和模拟提供了强大工具。

“专精特新”企业由于发展速度较快，需求也较为多样化，而其自身又存在着数智化能力薄弱等问题，使得其在成长和发展中也遇到了很多的挑战。

数字时代，市场竞争加剧，业务需求日新月异，敏态 IT 建设被越来越多的企业纳入重点发展规划，以容器、Kubernetes 为核心的云原生是目前敏态 IT 中最热门的技术架构。

作为全球CMOS图像传感器领域的霸主之一，安森美(onsemi)聚焦“智能感知”和“智能电源”两大重点，在汽车和工业领域逐渐走出一条强势发展之路。

现在，中国车企在车端算力上动辄数千TOPS，已经大幅超过特斯拉，接下来就是要在车外算力上去追赶了。

戴森迄今最强大且最安静的净化科技，专注于大型开放式空间整屋均匀净化的Dyson purifier big+quiet formaldehyde空气净化器已在中国大陆地区预售上市。

一场突如其来的疫情，对我们原有的生活和工作方式带来了不小的变革。随着视频平台、直播平台流量激增，企业级直播也在大量需求背后迅速成长为企业运营新标配。

特拉维夫大学研究团队发现AI在思考时具备类似人类的"进度感知"能力，并开发出"超频"技术让AI思考更高效。通过提取AI内部的"思考进度向量"，不仅能实时显示AI的思考进展，还能主动调节思考速度。实验显示该技术在数学推理任务中将AI思考时间缩短30%的同时提升了答题准确率，为AI的可解释性和效率优化开辟了新方向。

在本周于硅谷举行的开放计算项目（OCP）全球峰会上，Meta Platforms推出了其全新“Grand Teton”AI系统，以及基于磁盘对口的配套“Grand Canyon”大容量存储阵列。

德国图宾根大学研究团队发现现代AI视觉模型具备强大的图像排序能力，能够理解年龄、美观程度等连续属性并进行准确排序。研究测试了7种AI模型在9个数据集上的表现，发现CLIP模型表现最佳，且仅需极少样本就能学会排序。这一突破为照片管理、电商展示、社交媒体等领域提供了新的技术方案。

清华大学研究团队开发了HERMES系统，让机器人能通过观看人类操作视频学会复杂双手协作任务。该系统融合多源数据，采用通用奖励机制和虚实结合训练方法，配备精确导航定位能力。实验显示平均成功率达67.8%，在医疗、制造、家庭服务等领域展现广阔应用前景，代表了机器人从数据驱动向理解式学习的重要进展。

MIT和斯坦福研究团队开发了AuriStream，一个模仿人类听觉系统的革命性语音AI。该系统采用两阶段设计：WavCoch组件将音频转换为类似耳蜗的频谱表示，autoregressive模型预测声音序列。AuriStream在词汇语义理解上创造新纪录，音素识别达88%准确率，并具备独特的可解释性——能将预测结果可视化为声谱图。这项发表于arXiv的研究为语音AI开辟了生物启发的新路径。