银行的业务和管理向着线上化、数字化、智能化演进，银行的价值链也由封闭走向开放。但是，银行的数字化转型在覆盖的广度与深度上均有不足，尚未实现“全局性、规模化、可持续”的变革。

C2M在改变生产者的同时，也改变了生产关系。所以C2M在逐渐全球化的世界中给了我们一个再次创造的机会，因为它带来的既是一场价值链的重新布局，也是一场产业数字化的变革。

斯坦福大学研究团队成功将深度强化学习技术应用于航天器自主控制，开发出能够独立导航和决策的AI系统。该系统通过虚拟太空环境训练，在轨道转移、精确对接等任务中表现优异，燃料效率提升25%，任务成功率达96%。这项突破为未来深空探索、卫星编队飞行和太空资源开发奠定了基础，有望显著降低航天成本并提高任务可靠性。

美国有一个独特的机会来实现这一愿景，并在特朗普第一任期内为人工智能政策设定的基础理念上继续发展。实现这一愿景将需要政府、私营部门以及国家的教育和非营利机构的领导人携手合作。微软很高兴参与这一旅程。

谷歌DeepMind研究团队开发了革命性的语音合成技术，采用数据驱动方法让AI学会像人类一样自然说话。通过观察大量真实语音数据，新系统能够生成更自然、更有情感的语音，在客观测试和主观评价中都显著超越传统方法。这项技术将为智能助手、有声读物、教育软件等领域带来重大改进，同时为语言障碍人群提供帮助，展现了人机交互技术的光明前景。

经专家团队调研、企业申报、编辑推荐和评审组评定，中国工业报2020“智造基石”优选榜近日正式揭晓。

近日，以“见证信任的力量”为主题2021年信任互联大会举行。大会聚焦网络信任领域，邀请了相关领导、知名学者、行业专家、合作伙伴、媒体等嘉宾齐聚一堂，深入探讨了新型网络信任体系的新内涵，以及对推动经济社会发展的重要价值。

清华和AIRI研究团队提出循环一致性图像编辑方法，仅需4步即可实现高质量图像编辑，速度比传统方法快10倍。该方法通过训练AI反复练习"看图-重画"过程提升图像理解能力，结合智能引导机制确保编辑质量，在多项评测中超越现有快速方法，为AI图像编辑的普及应用奠定基础。

速度、安全、敏捷、创新、自动化、数据洞察，当我们了解全球各地的首席信息官(CIO)们他们今年的工作重点时，这些关键词被经常提及。

阿里Qwen团队发布了突破性多模态AI模型Qwen2.5-Omni，能同时理解文字、图片、音频和视频输入，并实时生成文字和语音回应。该模型采用创新的TMRoPE时间对齐技术和Thinker-Talker架构，实现了真正的流式多模态交互，在多项基准测试中达到最先进性能。

阿里巴巴团队开发了CODEELO，这是首个让AI模型与人类程序员在相同条件下公平竞技的编程评估平台。该系统通过直接将AI代码提交到真实竞赛平台CodeForces进行评判，实现了零误判和完全公平的评估环境。测试33个主流AI模型发现，只有OpenAI的o1-mini表现突出（评级1578，超越90%人类选手），大多数模型仍处于人类参赛者最低20%水平，揭示了AI在复杂推理任务中的真实能力差距。

「杨中科怎么也没想到，作为一个大龄程序员，他竟然以这样的方式走红了」

腾讯混元3D团队发布的最新版本2.5在3D资产生成领域实现重大突破。新系统引入100亿参数的LATTICE形状模型，能生成极其精细的3D形状细节，并首次支持PBR物理渲染材质生成。通过双阶段分辨率提升和多通道协同机制，实现了形状精度和材质真实感的完美结合，在多项评测中全面超越现有开源和商业模型，为游戏开发、影视制作等行业带来革命性效率提升。

TodoRL团队开发的TodoEvolve系统解决了AI规划的核心难题：如何让AI根据不同任务特点自动选择最优执行策略。该系统通过PlanFactory统一框架整合现有规划方法，训练Todo-14B智能规划师实现动态架构合成。在多个测试平台上，TodoEvolve显著提升了AI系统性能，在GAIA测试中提高16.37%，在复杂推理任务中超越了更强大的基础模型。这项研究标志着AI系统从固定规划向自适应规划的重要转变。

普林斯顿大学研究团队发现AI推理时间增加存在双刃剑效应：当思考过程隐藏时能提升安全性，但暴露时会显著降低安全性。通过对12个开源模型的测试，证实了这种"逆向扩展定律"，为AI系统安全部署提供了重要指导。

ByteDance智能创作实验室开发的DreamPoster系统，能够根据用户提供的图片和文字描述自动生成专业级海报设计。该系统通过创新的数据处理管道、渐进式训练策略和多模态架构，在用户满意度测试中达到88.55%的高分，远超GPT-4o等竞争系统，将很快在Jimeng等平台上线。

在当今中国实现双碳使命的关键时期，IBM Consulting 通过 Green to Grow (G2G) 全面系统的、以科技为核心的解决方案，助力银行实现绿色金融战略目标。

“无服务器计算不仅将从根本上改变后端计算的经济性，也将成为分布式计算未来的核心，”微软首席执行官Satya Nadella在去年的微软Build大会上这样表示。

NVIDIA与爱丁堡大学联合团队于2025年提出的动态内存稀疏化技术，通过智能的延迟删除策略实现AI推理系统的高效内存管理，在保持准确性的同时大幅提升处理速度。该技术只需1000个训练步骤就能实现8倍压缩率，在多项复杂推理任务上显著优于传统方法，为AI技术的普及应用开辟了新路径。

上海AI实验室联合多所知名高校开发的NavDP系统实现了机器人导航的重大突破。该系统仅通过虚拟环境训练就能让不同类型机器人在真实世界中自由导航，无需地图或预先调试。核心创新包括大规模虚拟数据生成、扩散模型轨迹规划和智能安全评估机制，实现了真正的跨平台零样本迁移，为机器人技术产业化奠定了重要基础。