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以下是 AI行业报告相关的文章

2026-01-08
八部门提出到2027年我国人工智能关键核心技术实现安全可靠供给工业和信息化部等八部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，明确提出到2027年，我国人工智能关键核心技术将实现安全可靠供给，产业规模和赋能水平位居世界前列。该意见旨在通过推动通用大模型在制造业深度应用、培育生态主导企业等举措，全方位赋能新型工业化，为全球人工智能发展贡献中国方案。
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- AI新闻/评测
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2026-01-07
“我很少外出”：AI时代，科学家们正在放弃野外考察随着人工智能（AI）的快速发展，生态学领域的研究范式正在发生巨变。研究人员越来越多地依赖机器学习算法分析海量数字化数据，而非亲身前往野外进行实地考察。这种转变引发了关于科学实践本质和生态学未来方向的讨论。
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- AI新闻/评测
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2026-01-07
麦肯锡和通用催化剂高管表示：终身学习的工作时代已经结束在CES 2026上，麦肯锡和通用催化剂的高管们一致认为，人工智能正以前所未有的速度重塑科技界和劳动力市场。他们讨论了AI带来的投资机遇与企业内部的采纳困境，并强调了“终身学习和技能再培训”成为个人立足新时代的关键。
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- AI新闻/评测
- AI行业应用
2026-01-07
定义2025年的十大人工智能发展回顾2025年，人工智能领域实现了重大飞跃，标志着我们进入了“推理时代”。以DeepSeek R1和OpenAI的GPT-5为代表的新一代模型，在计算成本显著降低的同时，展现出接近人类专家级的性能。这不仅推动了AI系统向更自主的智能体发展，也加速了其在白领工作流中的深度融合。同时，全球监管框架如欧盟《人工智能法案》开始实施，内容版权交易达成里程碑式协议，预示着AI技术从实验阶段走向基础设施的转变。这些发展共同塑造了AI领域的新格局，并对未来社会经济影响提出了严峻挑战。
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- AI基础/开发
2026-01-06
英伟达与梅赛德斯-奔驰合作，实现全自动驾驶CLA车型量产英伟达与梅赛德斯-奔驰宣布了重磅合作，旨在将全自动驾驶技术集成到下一代CLA车型中，并计划于2024年底实现量产。此次合作的核心是基于英伟达Drive Orin平台的高性能计算能力，以满足L3级别自动驾驶所需的高安全性和复杂决策需求。通过深度学习和传感器融合技术，双方致力于提供行业领先的自动驾驶体验，标志着汽车行业在迈向完全自动驾驶的道路上又迈出了坚实的一步，预计将重塑未来出行生态。
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2026-01-06
2026年人工智能展望：值得关注的五大趋势《麻省理工科技评论》的AI作者们对2026年进行了大胆预测。回顾2025年的成功预测，本文聚焦2026年五大关键AI趋势，包括中国大模型赋能硅谷产品、美国监管拉锯战、聊天机器人重塑购物方式、大语言模型取得重要科学发现，以及法律纠纷的升级。了解未来一年AI领域将如何演变。
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- AI行业应用
2026-01-06
NVIDIA 扩大全球 DRIVE Hyperion 生态系统，加速迈向完全自动驾驶 NVIDIA 宣布扩大其全球 DRIVE Hyperion 生态系统，汇集了领先的供应商和技术合作伙伴，共同推动 L4 级自动驾驶的研发。该平台以 NVIDIA Halos 安全工具为基础，旨在加速安全、高效的自动驾驶技术在乘用车和商业运输中的应用，实现计算、传感器和安全的统一。
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2026-01-06
2026年人工智能展望：值得关注的五大趋势《麻省理工科技评论》的“未来展望”系列再次出手，聚焦2026年人工智能领域。本文预测了五个关键趋势，包括中国大模型对硅谷产品的深刻影响、美国围绕AI监管的持续拉锯战、聊天机器人如何彻底改变购物体验、大语言模型取得重要科学发现，以及日趋白热化的法律纠纷。这些预测为我们洞察未来一年AI的演进方向提供了重要参考。
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2026-01-05
2026年值得关注的七大智能体AI趋势智能体AI领域正经历从实验原型到生产级自主系统的转变，市场预计到2030年将达到520亿美元。2026年将是关键的转折点，技术领导者需关注七大核心趋势。这些趋势涵盖了从多智能体编排（被视为AI的“微服务时刻”）、协议标准化（如MCP和A2A）以实现互操作性，到企业级应用的规模化部署挑战。此外，治理与安全正成为竞争优势，HITL架构正从限制转变为战略核心。成本优化（FinOps for Agents）和原生智能体初创企业的兴起，将共同重塑AI系统的构建、部署和治理方式，决定哪些组织能成功跨越...
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2026-01-05
评估人工智能在科学研究任务中的能力 OpenAI发布了全新的“FrontierScience”基准，旨在衡量AI在物理、化学、生物等领域的专家级科学推理能力。该基准包含Olympiad和Research两部分，用于评估模型在复杂、原创的科学问题上的表现。初步测试显示GPT-5.2在推理能力上领先，但文章强调AI在开放式研究任务上仍需提升，并指出该工具对识别AI系统在科学探索中的不足至关重要。
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- AI工具应用
2026-01-05
新研究：使用 AI 模型预测海啸风险，准确性超过现有方法一项最新的研究展示了人工智能在海啸风险预测方面的突破性应用。研究人员利用深度学习模型，通过分析历史地震和海洋数据，成功构建了一个高精度的预测系统。该AI模型相较于传统的物理模型，在预测海啸波到达时间、最大振幅和淹没区域的准确性上表现卓越，尤其是在复杂海岸线场景下。这项技术有望显著提升早期预警系统的响应速度和可靠性，为沿海社区的灾害防范提供关键性的技术支持，是人工智能赋能重大自然灾害预警的又一重要实践。
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- AI基础/开发
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2026-01-04
印尼新经济展望：GOTO 与 Grab 合并的可能性及其影响印尼新经济领域关于GOTO和Grab合并的讨论愈演愈烈，尽管双方均未证实，但市场对其战略协同效应充满期待。这次潜在的合并将重塑东南亚数字生态格局，尤其在网约车、外卖和金融科技服务方面形成超级巨头。深入分析显示，合并或有助于提高运营效率，应对激烈的市场竞争，但整合挑战不容忽视。此举对印尼乃至整个东南亚科技行业，特别是涉及AI驱动的本地化服务部署方面，将产生深远影响。
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- AI新闻/评测
2026-01-03
2026年：AI将从炒作转向务实如果说2025年是AI进行“氛围检验”的一年，那么2026年将是技术走向实用的关键一年。业界焦点正从构建超大语言模型转向更困难的AI落地工作，包括部署小型模型、将智能嵌入物理设备以及无缝集成到人类工作流程中。专家预测，AI将告别纯粹的规模扩展，进入研究新架构、注重定向部署和真正增强人类工作的时代。
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2026-01-02
一个全新的AI药物发现方法正在加速新药研发人工智能正在彻底改变药物研发的流程，使得发现新药的速度大幅提升。一个由剑桥大学和英国MRC分子生物学实验室合作开发的全新AI平台，能够快速识别和筛选潜在的药物分子，极大地缩短了从靶点发现到临床前评估的时间。该方法通过深度学习模拟复杂的生物过程，有效减少了传统方法中耗时且成本高昂的实验试错。这种技术有望加速治疗癌症、神经退行性疾病等重大疾病新疗法的上市，为全球公共卫生带来深远影响。
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2026-01-02
欧洲银行业受人工智能影响，预计到2030年将裁员20万根据摩根士丹利的最新分析报告，随着欧洲银行业加速采用人工智能（AI）并关闭实体分行，预计到2030年，欧洲银行业将裁减超过20万个工作岗位，约占35家主要银行劳动力的10%。裁员将主要集中在后台运营、风险管理和合规等领域，银行正期待AI带来的效率提升。
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2026-01-02
PLAID：从序列数据生成蛋白质结构，并实现功能和生物体控制继AlphaFold2获得诺贝尔奖之后，AI在生物学中的作用备受关注。本文介绍了PLAID，一个多模态生成模型，它通过学习蛋白质折叠模型的潜在空间，能够同时生成蛋白质的一维序列和三维结构。PLAID的创新之处在于仅需训练序列数据库，即可生成具有特定功能和生物体属性的“有用”蛋白质，为现实世界药物设计开辟了新途径。
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2026-01-02
HDD机械硬盘价格持续上涨：40TB SMR硬盘预计明年问世，100TB或依赖HDMR技术近期内存和SSD价格飙升的同时，HDD机械硬盘价格也持续上涨，这主要得益于AI对海量数据存储需求的激增，尽管SSD在性能上占优，但在大容量方面仍无法替代HDD。西部数据（Western Digital）高管透露的最新产品路线图显示，今年将推出28TB CMR和40TB UltraSMR硬盘。2027年，HAMR技术有望实现44TB至80TB容量的量产。更远期来看，100TB以上的容量将需要依赖尚处于早期阶段的HDMR热磁记录技术。
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2026-01-02
2026年科学展望：值得关注的事件本文是《自然》杂志播客的一期特别节目，展望了2026年科学界值得关注的重大事件。内容涵盖了更精密的AI模型、人类基因编辑临床试验进展、火卫一采样任务，以及美国政策变化对科学界的影响，为读者提供了未来一年科学发展的前瞻性视角。
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2026-01-01
当AI学会看山看海：坤元大模型如何重新定义地球观测中国科学院地理科学与资源研究所发布了革命性的“坤元”大模型，旨在重新定义地球观测。该模型包含“坤元·感东南”和“坤元·拟千海”两个子系统，实现了对地球环境的精细化、自动化监测与预测。特别是在土地覆盖监测方面，“坤元·感东南”利用消费级显卡仅需数小时即可完成过去30年的东南亚地区分析，精度达92%，极大地提高了效率。而在海洋研究领域，“坤元·拟千海”结合物理规律和有限数据，将深层水域流场预测精度提升了25%，对气候变化预警和防灾减灾具有重大意义，标志着中国在AI地球观测领域正从追赶者走向引领者。
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2026-01-01
AI 发展面临挑战，研究人员发现 Transformer 模型训练的效率存在结构性瓶颈人工智能领域的主流架构 Transformer 模型在训练效率上正面临结构性的瓶颈挑战。研究人员分析发现，当前模型训练的瓶颈主要源于其对内存带宽的过度依赖，而非计算能力。这种结构性限制导致了模型规模和训练速度的提升受到制约，特别是在处理大规模数据集时。研究指出，虽然硬件计算能力持续增强，但这种内存墙效应使得模型性能扩展效率降低。解决之道可能需要底层架构的创新，以减少对高带宽内存的依赖，从而确保AI技术的可持续快速发展。
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