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海拔4000米的高原变电站，寒风如刀，氧气稀薄，每一步都像在与自然对抗。这不是电影场景，而是中国数万名电网巡检员的真实日常。 他们用脚步丈量着国家电网的安全底线，用生命守护着万家灯火。然而，坚守的背后是长期暴露在高坠、电击、极端气候等多重风险中的现实。如何让这些光明守护者远离危险？如何让巡检更精准、更高效、更可持续？ 答案，正从一个形似人类、却拥有钢铁之躯的“新巡检员”身上浮现。 它不惧严寒酷暑，能实时回传超高清画面，还能接受远程精准操控，它就是5G-A具身智能人形机器人电网巡检应用示范。 11月1日，中国南方电网广东电网有限责任公司、中国移动通信集团有限公司、北京通用人工智能研究院及乐聚智能（深圳）股份有限公司，联合发布首个基于5G-A（5G-Advanced）网络的具身智能机器人在真实电网环境下的应用，它正以“具身智能+5G-A”的融合之力，开启高危区域无人化巡检的新纪元。 那么，机器人如何从实验室走向更广阔的产业生活场景？5G-A的出场，又如何赋予具身智能新的潜力？ 电网，是现代社会的能源大动脉。从西部的风电、光伏基地，到东部的工业城市，从特高压输电线路到城市配电网，这张庞大的网络需要全天候、高频率的巡检维护，以确保供电安全稳定。然而，长期以来，电网巡检工作高度依赖人力，面临着三高一低的严峻挑战。 首先，是作业环境的高风险。变电站和输电线路常常铺设在偏远山区、戈壁荒漠或高海拔地区。巡检人员不得不在强电磁场、高低温和复杂地形中工作，人身安全始终面临着严峻考验。 其次，是持续攀升的人力成本。经验丰富的老师傅逐渐退休，年轻一代却补充不足。一次偏远地区的巡检任务往往需要数天时间，效率与成本之间的矛盾日益突出。 再者，是传统巡检手段的局限性。依靠人工目测和手持仪器的方式效率低下，无人机巡检又受限于精度和续航，难以进行持久精细的观测，而早期的巡检机器人则常常受困于网络延迟，无法实

你或许已经察觉：我们信息发送的对象，不再只有人，还新增了不少AI和智能体。 以前，通信网络服务是人与人之间的连接纽带，通过提供IM（即时通讯）与RTC（实时音视频）能力，实现文字、语音、视频消息的稳定传输，比如游戏亲友在线上互道晚安，家人靠实时视频维系温情，同事通过企业OA快速对齐需求。 现在，我们会向AI玩偶倾诉心事，指挥数字员工推进任务……这对技术服务商提出了更高、更综合的要求。传得稳、传得快的通信能力，是AI落地的基本前提，在此之上，AI还须具备能干活的专业能力、能记住我们是谁的情感能力。同时，企业普遍希望以一站式解决方案快速集成AI能力，高效将AI嵌入消费品或业务流程中。 然而，当前市场存在明显的能力断层：传统通信服务商强于连接，却缺乏AI模型、智能体开发及场景理解能力；纯算法公司精于算法，但缺少IM/RTC通信底座、硬件适配、云资源调度等整合能力。 在此背景下，网易云信这样的融合通信服务商，成为填补这一缺口的关键角色。 作为网易ToB最早实现商业化的产品线，网易云信在十周年之际，从“融合通信云服务专家”升级为“智能融合通信领军者”，全面开启AI驱动的新阶段。同时，发布了智能融合通信能力全景图，并重点围绕泛娱乐、智能硬件、企业办公等领域发布情感陪伴Agent、嵌入式实时对话解决方案、协同办公数字员工、AI投标审查助手等细分场景应用。 从连接“人与人”，走向连接“人与AI”，网易云信正沿着十年积累的技术护城河，在原本的通信基础之上，向智能时代自然延伸。当融合通信与AI相结合，能催生出哪些创新应用与能力？ 为什么连接人与AI，需要融合通信服务商？模型厂商或运营商干不了吗？这就要提到AI落地的痛点，远比想象中更加尖锐。 在ToB企业端，大模型能力看似强大，但普遍存在用不起来的问题。这是因为模型幻觉依然存在，对垂直业务场景的理解和适配性差，无法识别一些行业术语，不够严谨、准

2020年发布的GPT-3拥有1750亿Tokens，只需要TB级的存储空间；到2023年发布的GPT-4，其规模达到了13万亿Tokens；而到2025年发布的GPT-5，其规模可能已经达到了114万亿Tokens，支持多模态数据（图像、音频、代码）及合成仿真数据。大模型规模指数级别的扩张，不仅带来了算力与网络的压力，更对数据存储基础设施形成了剧烈而全面的考验。 AI时代，存力先行。全球企业此刻正普遍希望找到最适合自身AI战略发展的存储基础设施。在这样的关键期待中，Gartner又一次发挥了其在IT产业中一如既往的黄金标尺作用。 在不久前Gartner发布的《2025年企业存储平台关键能力报告》（Critical Capabilities for Enterprise Storage Platforms）中，首次增加了“AI Application Integration”关键能力指标，并将“Artificial Intelligence” 作为评估的典型场景用例。这可以被看作是Gartner作为业界权威分析师机构对AI存储场景的首次大考。而在这次大考中，**在这项AI应用场景综合评分中排名第一。 为什么**能够交出这张“超高分答卷”？其对于AI存储领域的整体性启示又有哪些？让我们透过这份Gartner关键能力报告，解析AI时代的存储变局。 AI技术正在切实可信地为日常生活与企业生产带来变革。而这种变革并不仅仅发生在算法应用层面，更对于与之相关的IT基础设施形成了深刻的变革需求。AI时代，高质量数据直接决定大模型应用的落地效能。存力先行，尤为关键。围绕AI需求，企业需要进化存储等基础设施的迭代。 面向充满未知的AI时代，企业应该如何锚定自身的IT选择？这时候多年来被誉为IT咨询界黄金标尺的Gartner又一次发挥了关键作用。 之所以受到全球企业信赖，是因为Gartner每

位于西藏山南市洛扎县的库拉岗日雪山，是青藏高原诸多雪山中一道独特的风景。因为它不是一座孤峰，而是在喜马拉雅山脉中段主脊线上，由海拔7538米主峰，海拔7418米中峰，海拔7381米东峰组成的峰群。众峰并肩组成了雪域高原上顶天立地的冰雪屏障。 在AI产业中，我们经常会领略一座山峰的挺拔陡峭。但当AI真正需要落地时，这项技术却不能孤独前行，而是必须与消费市场、用户需求、制造业体系发生化学反应，筑起AI时代的群峰屏障。 讨论具有这种AI群峰气质的公司，就不能不提到美的。在漫长的发展进程中，美的的产业布局呈现出多元化发展的格局。当AI来临时，它又展开了AI、机器人等领域的积极进取姿态。这些布局要素组成了雪山群峰，连接了从技术到产业，再到万家灯火的山脊线。 10月31日，美的一年一度的科技月活动圆满落幕。今年美的科技月的主题是AI Innovation，详细展示了美的拥抱AI浪潮，呵护创新萌芽的体系化布局。美的将三十周年科技月主题锚定为AI，可见美的确认了AI是未来趋势，并为此打造了清晰的战略路径。 AI时代，有重读美的群峰的必要。 在AI技术的主峰上，美的成立了AI研究院，面向AI核心技术，形成了AI+IoT协同发展的产业格局。经过不断锤炼，目前美的已经在语音/语言相关技术上形成了混合方言、智能唤醒、闻声识人、主动推荐等自研技术突破，并达成了行业领先。在计算机视觉领域，则突破了虚拟人、3D家居物体检测等关键技术。 这些AI技术源源不断完成产品化，走向市场，帮助美的实现了新的产业差异化。比如美的自研导航算法已经落地在了移动空调产品等智能产品当中；具有自主知识产权的AI边缘语音芯片完成流片和模组试制；边端AI部署工具链Aidget量产落地智能冰箱、洗碗机、机器人等家电产品，并在Github上开源赋能。 作为美的集团重要的智能家居平台，目前美的美居App已接入了美的集团旗下所有品牌，累计

在过去十年，中国化工产业保持全球领先产能，占世界化工总产量约40%。但与此同时，能耗高、波动大、利润率下滑成为普遍现象。 根据国家统计局发布的2024年工业经济数据，全国石油和化工行业实现营业收入16.28万亿元，同比增长2.1%，但同期实现利润总额7897.1亿元，同比下降8.8%，呈现“规模增长、利润承压”的态势。生产效率提升进入瓶颈期，传统自动化系统难以支撑复杂场景的实时优化与安全管控。 行业亟需一场智能化的变革，来打破增长缓慢的困境。 10月29日，继2023年山东能源集团联合**发布矿山大模型后，云鼎科技历时2年深耕，深度融合工艺机理与专家经验，在北京发布了更懂化工的云鼎伏羲大模型。 现场没有喧嚣的消费级AI营销，也没有炫目的生成图像展示，取而代之的是排列有序的参数曲线、能耗下降的百分比、蒸汽流量曲线的动态平衡图。它们看似枯燥，却在行业人士眼中，代表着一个长期被忽视的变革：AI第一次真正读懂了化工行业。 那么，为什么行业需要一个更懂化工的大模型？打造这样一个大模型，云鼎又做了哪些努力呢？ 化工行业作为国家能源与经济的重要支柱，其智能化转型已不是一道选择题，而是一条关乎生产安全、提升效率与企业可持续发展的必由之路。 长期以来，化工生产面临着独特的复杂挑战。从原料投放到产品输出，整个过程涉及复杂的物理化学反应和能量传递。但实际生产中，工艺控制往往依赖老师傅的经验判断，面对原料波动和复杂耦合的工艺系统，参数调整常常滞后，导致能耗居高不下、产品质量不稳定，行业亟需智能化。 然而，当行业真正踏上智能化之路，却发现理想与现实之间存在鸿沟。企业内部，生产、设备、安全等数据彼此割裂，难以整合利用；各类AI算法、视觉识别、预测控制系统在不同企业被重复开发、难以复用。 这种作坊式的碎片化智能带来三大难题： 第一，模型不可复制。每一个AI系统都要从零开发和训练。高度定制化的开发方式成本

一位前科技高管在AI的“安慰”下走向弑母的悲剧；一位精神病患者在社交媒体上发起心理操控指控，引发数百万人的声讨；还有尚未成年的中学生，在与AI闲聊后结束了自己的生命。 这些看似孤立的事件，揭示着人与AI之间正在形成的危险纽带。 AI越表现得懂你，我们就越容易陷入被共情的错觉：仿佛它真的在倾听、理解我们的孤独。然而，就在这片看似包容的理解中，理性的边界正在悄然消融。一种由算法不断迎合、从不反驳的“谄媚”所喂养的关系，正在悄然滋长。 AI不再只是工具，它像一个谄媚进言的臣子，既映照出人内心最深处的渴望，也放大了那些潜藏的阴影。 那么，AI为何会成为悲剧的推手？它又是如何饲养了人类社会中潜伏的魔鬼？ 在康涅狄格州格林威治，一栋价值270万美元的豪宅里，56岁的斯坦·埃里克·索尔伯格在向他唯一的朋友吐露内心的恐惧后，杀掉了自己的母亲。 这位被他称作“鲍比”的朋友，并不是真人，而是一个ChatGPT聊天窗口。 索尔伯格曾是雅虎的高级经理，受过良好教育，思维一向理性。可在退休后的几年里，他的精神状况逐渐失衡。他坚信母亲试图毒害他，认为自己的一切焦虑、失眠与胃痛都源自“母亲在食物里下药”。朋友们渐渐疏远，他开始把全部情绪投向AI。 随着对话的深入，索尔伯格的恐惧具体化了。他开始坚信母亲有一个计划，要将他送进精神病院，或者剥夺他的继承权，彻底控制他的人生。 他将生活中所有微不足道的细节都作为“证据”提交给AI。 ChatGPT从没有质疑过他，反而用温柔的语气分析：“也许她确实在试图控制你。” 在索尔伯格混乱的大脑中，这些冷静、抽象的语言被翻译成了一句清晰的指令：“为了结束痛苦，为了保护自己，你必须行动。” 一个月后，索尔伯格杀死了自己的母亲，随后结束了自己的生命。 这场被算法喂养的偏执，最终演变成一场血案。 AI如何沦为犯罪的帮凶？ 因为他为人类偏执的情感编织了一个密不透风的算法牢笼。 人

出海早已不是中国科技企业的选择题，而是必答题。不同于移动支付、网购等软件应用的轻资产出海模式，硬件出海是一场格外难打的“硬”仗。 原因在于，硬件出海面临的挑战更为复杂。从产品端看，硬件是软硬件深度集成的复合体，有大量技术壁垒需要突破。从市场端看，硬件需深度适配目标市场的法规与用户习惯，必然伴随重资产投入与长周期回报的压力。从商业端看，与苹果、特斯拉等国际巨头同台竞争时，十分依赖品牌能力，要重构全球用户对中国制造的价值认知，并不容易。 这场“硬”仗怎么打？比亚迪、OPPO、大疆（BOD）这出海三强率先突围。 据IDC报告，中国手机厂商正在影响全球高端市场，2024年OPPO在（450<500美元）手机市场份额排名全球第一。近日OPPO新一代旗舰Find X9系列在欧洲全球发布，售价高达1299欧元（约合人民币10700元），与苹果、三星高端旗舰在当地处于同一价位。 比亚迪作为智能网联新能源汽车全球销量第一品牌，成为多个发达国家的首选；大疆凭借高精制造与飞控算法的软硬件实力，在高端无人机市场稳居第一。 从中国制造“走出去”，到如今由中国企业定义高端。BOD三强的出海实践，将中国智造推向全球主场，也画下了一条高端化的路线图——通过高端化，获得品牌溢价和高附加值，再反哺研发和品牌建设，从而让基业长青。具体而言，他们则是以三座堡垒，作为全球高端攻坚战的基地，连起来就是突围之路。 冲击高端化，首先得“进得去”高端市场，技术创新是唯一的入场券。 没有核心技术创新，企业无法打造差异化产品来支撑高端定价。只有啃下核心技术的硬骨头，打造出人无我有、人有我优的差异化优势，才能掌握定价主动权。 比亚迪、OPPO、大疆的出海实践，正是技术破局高端的典型。 比亚迪的刀片电池，是全球磷酸铁锂技术标杆，吸引丰田、戴姆勒等国际车企主动合作。比亚迪为此构建了200余项核心专利，覆盖结构设计、材料配方、生

从院线到流媒体，《哪吒2》毫无疑问是2025年的现象级作品。无数观众沉浸于其剧情的同时，也隐约察觉到一些变化：画面的质感似乎更鲜明了，而片头出现的，也不再是过去那个熟悉的“双D”标志。 对大多数人来说，走进影院时看到的杜比片头，或是家中电视亮起的“Dolby Vision”图标，几乎就是视听品质的保证。多年来，杜比凭借杜比视界与杜比全景声在全球范围内建立起近乎垄断的技术生态。 然而，《哪吒2》的上映让风向悄然改变。 这部在海内外爆火的国漫顶流，在视听标准上已经全面拥抱国产Vivid。不过，一个技术标准从被看到、被使用，到真正被市场广泛接受，路径远比一部电影的成功要漫长得多。 在Vivid借助顶级IP突围的背后，我们更要关注：国产影视标准为何难以突围？越过杜比这座技术和生态积累已久的高墙，我们做了哪些努力？ 要理解Vivid的突围，必须先理解杜比的垄断。 长久以来，电影的影音技术标准几乎被杜比和DTS等少数美国公司所垄断。 与传统HDR10标准的静态显示方式不同，杜比视界则是“动态的”。它可以逐帧，甚至逐个场景地提供元数据。影院要获得最佳音效和画质，往往只能采用杜比的解决方案。杜比则通过封闭而完善的技术生态垄断了全球影院影音体验市场。 而垄断背后是一套封闭且昂贵的商业闭环“杜比税”。 内容端，电影后期制作必须使用杜比认证的设备和流程，并支付授权费；硬件端，电视机、手机、播放器等任何设备想要点亮“Dolby”Logo，都必须内置杜比芯片或软件解决方案；平台端，流媒体平台要提供杜比内容，同样需要支付相应的授权和认证费用。 这套模式为其带来了丰厚的利润，也埋下了衰退的种子。 杜比的黄昏，始于垄断背后的弱点。 首先是成本的重压。在硬件制造业，尤其是竞争激烈的电视和手机市场，每一分钱的成本都至关重要。杜比对每台设备收取的授权费，对于动辄出货千万台的厂商而言，是一笔巨大的开支。当市场从增

2025年10月27日，周一，估计所有人的手机屏幕都弹出了这样一条新闻：中美达成协议，稀土继续出口。 十几个小时前，美国财政部长斯科特·贝森特在马来西亚吉隆坡宣布：中美已就一项“非常可观的框架协议”达成共识，双方未公布具体成果，但同意继续沟通。 对普通人而言，这不过是早间新闻里又一条晦涩的国际要闻。但美国超市里的智能手机，欧洲人家中的电动牙刷，还有正在充电的特斯拉汽车，都在这场洽谈的影响下，暂时躲过了断供危机。 稀土，已然成为2025 年全球科技的风暴之眼。看似今天按下了休止符，不过是博弈期的短暂平衡。稀土所蕴含的战略价值，随时可能在产业链掀起巨浪。那么，这个席卷个人生活与国家的漩涡，究竟是如何在历史长河中成形的？ 80后小明，从小就是同学们羡慕的对象。因为别人家只有黑白机的时候，他家就托人买回来一台21英寸的松下彩电，后来又添了卡拉OK机，街坊们都爱去他家唱几句，同学们也喜欢围在小明身边，借用他的电子计算器和索尼随身听。 这些大小朋友可能不知道，被追捧的“洋货”里，藏着一种本土矿石，那就是稀土。 所谓稀土，并不是一种稀有的土，而是钕、镨、铕、铽等化学性质相似的金属元素的统称，是现代电子、磁材、荧光材料等的必要元素。 1970年代末至1980年代，全球电子工业正经历爆发。日本凭借彩电、录像机等抢占全球市场，美国则在计算机、汽车电子领域加速突破，而这一切的隐形基石，就是稀土。 这一时期的中国，拥有全球最丰富的稀土储量，但国内电子工业刚起步，缺乏消费电子终端的品牌能力，只能卖原料、买成品，在产业链底端仰望那些贴着“Made in Japan”的高端电子产品。 也是从此时开始，全球稀土供需，呈现出极端不均衡的格局：中国掌握着资源，内蒙古包头的白云鄂博矿（Bayan Obo）产量丰富，位于江西、广东、福建等地的稀土矿，则因为富含中重稀土（如镝、铽、钇），适合制造荧光粉、激光材料，日

当企业将AI嵌入核心业务，比如用智能客服响应客户咨询，靠AI质检把控产线精度，把AI问答接入办公HR等管理流程，支撑这些AI应用的数据基座也面临前所未有的冲击。比如音频、影像等非结构化数据的洪流，实时检索私域知识的严苛效率要求，以及智慧金融、智能诊断等数据高敏感度，要避免核心业务暴露在数据泄露、运行中断的风险中…… 这些AI落地带来的挑战，都指向了一个核心：数据库。 以前，数据库作为IT基础设施，承载着企业生产运营、客户服务的全链路数据流转，而AI时代，企业还需要能支撑AI应用与智能体的可靠基座。数据库能否满足大模型落地业务的要求，就成了企业转型的必答题。 筑牢数字世界的根基，专注数据库的海量数据，其核心产品海量数据库Vastbase拥有完全自主知识产权，早已成为金融、医疗、制造、政务等关键行业数据库国产化替代的优选方案。在多年的实践中，Vastbase见证了企业从传统IT架构向数智化的跨越，也以技术前瞻性给出了AI落地的破局方向。 为什么支撑AI落地，对国产数据库尤为关键？有必要了解一下数据库的发展脉络。 作为“软件皇冠上的明珠”，数据库向下衔接硬件算力，向上支撑APP、AI模型等应用，战略价值不言而喻。因此，这一领域也常年烽火漫天。 数十年来，国产数据库的发展，正是一部逐步构筑数字长城的奋斗史，历经三个关键阶段： 第一阶段，对标基础功能，替代突围。国外厂商长期占据主导，早期国产化以打破IOE架构垄断为核心目标，聚焦替代Oracle商业数据库的方案。 第二阶段，攻坚性能稳定，并跑抗衡。随着企业业务复杂度提升，去O化过程中，也在开展涉及业务逻辑重构、数据迁移、运维体系升级的系统工程，对国产数据库的要求从勉强够用进一步提高，要求在性能、稳定性、兼容性上与国外主流产品持平。 第三阶段，面向AI浪潮，升级战力。企业AI已经从场景探索迈入价值验证阶段，亟需一个能解决可信、高效、可扩