一直以来,“人工智能+”为金融服务带来了很多变化。不久前陆续披露的上市银行2024年年报数据显示,多家机构持续加大金融科技投入力度。中国工商银行、中国农业银行、中国银行、中国建设银行、交通银行2024年金融科技投入分别达285.18亿元、249.7亿元、238.09亿元、244.33亿元、114.33亿元。在诸多智能化的金融服务中,机器人投顾尤其值得关注。
在前不久举行的全国石油和化工行业科技创新大会上,由中国科学院大连化学物理研究所(以下简称“大连化物所”)与科大讯飞股份有限公司(以下简称“科大讯飞”)等联合研发的智能化工大模型2.0Pro首次亮相。这是我国化工行业首个大模型,具有700亿参数规模,支持3.2万个字符的上下文处理能力,同时新增深度推理和语音交互能力,旨在为化工行业智能化发展、实现“实验室一步跨入工厂”的目标提供技术支撑。
随着人工智能技术的爆发式增长,网络安全挑战已经超越了传统范畴,呈现多维度风险特征。如何有效应对人工智能时代的安全挑战?日前在南京举行的C3安全大会上,业界形成共识:单点防御时代已终结,亟待探索体系化防御新范式。
近日,《北京市人工智能赋能新型工业化行动方案(2025年)》发布,围绕“人工智能与新型工业化”推出16条措施支持企业发展,特别针对加强智能安全保障、打造行业头部大模型、提升装备智能化水平等方面提出了一系列包含真金白银的奖励举措。
最新数据显示,我国工业互联网核心产业规模已突破1.5万亿元,带动经济增长近3.5万亿元,实现了41个工业大类全覆盖,为发展新质生产力、建设现代化产业体系提供了重要支撑。近期,工信部组织开展2025年工业互联网一体化进园区“百城千园行”活动(以下简称“百城千园行”活动),以“拥抱人工智能 加速工赋园区”为主题,加速工业互联网与人工智能深度融合,为园区产业转型升级注入新动能。
在5月27日中国港口协会主办的港口科技创新大会上,交通运输部科技司创新发展处副处长赵晓辉透露,交通运输部正全力推动“人工智能+交通运输”行动。其中,顶层设计《“人工智能+交通运输”实施意见》(下称《实施意见》)已完成征求意见工作,将加快出台。《实施意见》明确到2030年,人工智能深入交通运输行业,智能综合立体交通网全面推进,形成较为完备的人工智能治理体系,引领交通运输高质量发展和高水平安全迈上新台阶。
5月26日,商务部消息显示,商务部等8部门日前印发了《加快数智供应链发展专项行动计划》(下称《行动计划》)。《行动计划》聚焦提升农业供应链组织水平、促进制造业供应链智能发展、增强批发业供应链集成能力、优化零售业供应链供给水平、推动降低全社会物流成本等五个重点领域,提出十项主要任务,对数智供应链发展作出前瞻性、全面性、系统性部署。
核心产业规模超1.5万亿元,带动经济增长近3.5万亿元,应用拓展至49个国民经济大类……工业和信息化部最新公布的数据显示,我国工业互联网产业规模持续壮大,赋能转型升级作用不断显现。
脑机接口是通过神经工程实现大脑与外部设备信息交互的交叉前沿技术,在医疗、教育、游戏等领域有广阔的应用前景,已成为全球科技竞逐的重要赛道。今年以来,从前瞻性临床试验到临床试验,再到临床应用,侵入式、非侵入式、半侵入式多技术路线的每一次突破性进展都意味着脑机接口产业化落地进程又迈进一步。
DeepSeek的开源,让整个人工智能行业不再苦于“大规模训练对GPU资源的依赖”,AI可用性变得触手可及。
近日,天津港保税区“AI赋能新时代·数字保税启新程”活动顺利启幕。活动汇聚了河北工业大学人工智能学院、天津新松机器人自动化有限公司(以下简称新松机器人)、天津汽车模具股份有限公司等产学研多方力量。参会人员结合行业与产品特点,就创新升级、AI大数据赋能产业发展、科技成果转化、产品供需对接等方面进行了思路开拓、别开生面的交流。
《天津市促进人工智能创新发展行动方案(2025—2027年)》提出,到2027年,攻克100项关键核心技术,在图形处理器、人工智能操作系统、人工智能服务器、具身智能等领域技术水平位居全国前列,培育30个人工智能应用标杆场景,人工智能基础核心企业营业收入突破1000亿元。日前,记者走进我市港口、企业、学校、医院等,近距离感受“AI+”带来的变化。
美国卡内基梅隆大学科研团队宣布研制出已知全球最小的电动自主微型双足机器人“Zippy”。这款机器人身高不足4厘米,凭借其精巧的机载电池、执行器与控制系统,不仅能自主启动,更能以每秒10步的速度完成行走、转弯、跳跃及攀爬等动作。相关成果发布在2025年美国电气电子工程师学会国际机器人与自动化会议上。
在推动人工智能科技创新与产业创新深度融合的过程中,中国新一代人工智能发展战略研究院执行院长龚克认为,行业模型的价值在于满足行业特殊需求,面向多样化的特殊需求是行业模型技术创新的用武之地
当前,我国生成式人工智能产业发展迅速,相关企业数量已经超过4500家。然而,生成式人工智能与实体经济融合的深度和广度仍有待提升,其巨大潜力尚未充分释放。究其原因,一方面在于生成式人工智能技术本身仍处于快速发展期,成熟度有待提高;另一方面,不同产业因其自身特性和发展阶段的差异,对生成式人工智能技术的需求呈现显著差异。为此,提升生成式人工智能技术的通用性和适用性、推动科技创新与产业创新深度融合成为当务之急。
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