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今天，每一个国人都能理解将核心技术与国际标准话语权掌握在自己手中的必要性与重要性。但技术自主权不会凭空而至，一项核心科技从无到有、从研发到商用、从国内领先到国际标准，一点点进步都凝聚着无数人的心血。 以通信技术为例，网络联接是数字时代的关键基础设施，技术自主权不容有失。2024年中国通信学会科学技术奖一等奖，就颁给了“基于以太网内生TDM的切片分组网（SPN）关键技术和规模应用”。 以往通信行业的标准技术，先有国际标准再有国内标准。而SPN技术，是先有国内标准再有国际标准。这说明，SPN技术不是翻译引进国外技术，而是由中国移动主导的系统性原创技术，首次以成体系的技术主导国际标准，这在整个行业都是极少见的。 2016年起，中国通信标准化协会(CCSA)启动承载网新技术研究，中国移动牵头承担国家科技重大专项课题，SPN技术经过了研发验证、国际标准化、规模建网、规模商用等一道道环节，终成联接千行百业的数智底座。 中国通信人以十载光阴，践行了对国之重托的承诺，兑现了“网络强国”战略的使命必达，以可靠网络守护亿万民众的数字生活。SPN相关成果获得中国通信学会科学技术奖一等奖，实至名归。 而我们想透过这张获奖证书，进一步追问，中国通信人究竟是怎样一步步取得这样的成就？他们为什么而努力？基于SPN技术来构建数智时代的联接底座，对于国家和社会又意味着什么？ 让我们一起走进SPN的十年纪事，走进中国通信人的技术征途。 SPN技术为什么重要，答案要从一个更本质的问题中寻找：为什么时代需要一种新的移动承载网技术。 近三十年来，无线通信网络经历了1G~5G五个代际的演进。将无线基站与核心网连接起来的，就是移动回传网络，这也是承载领域技术的竞争焦点。5G时代，承载网面临的业务需求更为多样化，要满足超大带宽、超低时延、端到端切片、安全可靠等新需求，业务呼唤新的传输范式。 SPN技术正是一道业务传输范式

今天，人工智能技术受到全球关注。提到智能，我们很容易联想到人类的大脑，却往往忽略另一个关键能力：感知。正如人类依靠万千神经元，通过五感获取世界信息，在从智慧城市向城市智能体演进的过程中，同样离不开感知能力的体系化建设和升级。 此前，各类城市大脑项目纷纷涌现，但只有大脑是不够的。城市还需要像人类一样拥有“万千神经元”，从而捕捉交通脉络的细微波动、环境质量的动态变化、公共安全的潜在危险，让城市从宏观到微观细节都能被精准感知，构建全方位、立体化的信息感知体系。 如今，这种设想正在通过城市感知网络体系的理念逐步落地。在第八届数字中国建设峰会期间，由**主办的“城市感知基础设施高端对话：感知网络体系赋能城市全域数字化”研讨会在福州三坊七巷举行。来自全国各个城市的代表，在研讨会上分享了城市感知网络体系的建设心得，共同定义“城市感知基础设施”参考技术架构。让我们以此为契机，走进城市感知基础设施与城市感知网络体系的前沿世界。 “十四五”国家信息化规划中明确指出，建设物联数通的新型感知基础设施是发展重点，城市全域数字化转型也迫切需要完善的数字基础设施与泛在韧性的城市智能感知终端。当前，随着城市化进程的不断加速，城市规模持续扩张，城市传统公共基础设施的数智化升级成为必然趋势：从“人看”迈向“机器看”，让“哑终端”会说话，从“人工处置”转向“AI处置”，泛在感知、便捷互联、智能交互等技术的发展，正在重塑城市智能体的新格局，也让城市感知基础设施成为和网络基础设施、算力基础设施等并重的新型基础设施。 感知是所有行业智能化的第一逻辑。然而，当前城市感知的发展还面临着测不全、测不准、传不回、孤岛多、协同难、联动少、协议杂等诸多技术问题，严重阻碍了城市感知能力的提升，制约了城市传统公共基础设施的数智化升级进程，亟须通过全面统筹部署感、传、算一体集成的“城市感知基础设施”来应对。 2024年9月，由吴志强、

在全球AI竞赛中，大厂烧钱、创业公司讲故事，真正能靠AI赚钱的公司却寥寥无几。这些炫目的大模型和AI应用，究竟能不能赚钱？海内和海外市场怎么选择？可持续的盈利真的能实现吗？ 昆仑万维2024年财报和Q1财报交出了一份亮眼的答案。 这家中国AI公司2024年实现91%的海外收入占比，短剧、音乐、社交等AI产品纷纷在海外市场站稳脚跟实现规模化收入，成为海外收入最多的中国AI公司。 2025年，昆为万维继续保持强劲的增长势头，第一季度实现营业收入17.6亿元，同比增长46%，第一季度海外业务收入16.7亿元，占比94%，同比增长56%。 这意味着，就在大厂卷模型、死磕参数的同时，昆仑万维已经跑出了一条独属于自己的AI商业化道路。而透过它的战略布局，或许我们可以回答： 中国AI大模型公司和国产AI产品，如何打造爆品、如何打破“融资-烧钱-再融资”的循环，快速找到自己的变现方法？ 过去一年，昆仑万维AI短剧、AI音乐、AI社交全面开花结果，AI大模型开始有落地应用，已有规模化收入。 什么支撑了昆仑万维这份亮眼而扎实的财报？答案藏在其遍地开花的AI产品矩阵里，也在多个达到SOTA红利的AI模型中。 昆仑万维不是只靠单一产品，而是构建了一个完整的AI生态：短剧SkyReels、音乐Mureka、社交Linky等多个细分赛道均实现规模化收入。 昆仑万维方汉在近期采访中曾表示，昆仑万维的布局都是围绕视频赛道展开的，这是最大的市场。 视频赛道具体指什么？传统的影视剧、短剧，甚至未来的电影，都依赖于一系列底层技术：图像生成、音乐音效生成、语音生成……这些技术昆仑万维都在同步推进。所以会看到，昆仑万维做的音乐模型、短剧模型，本质上都是为最终的视频生成平台服务的。 但仔细想来，做全矩阵AI产品的也并非昆仑万维一家，那为什么它能率先突围，完成商业化呢？ 首先，它选对了产品赛道，并且坚定出海。 昆仑万维

进入大模型时代，很多人都惊讶于AI技术在中国的普及速度之快，特别是DeepSeek点燃了各行各业引入AI的热情。而海外哪怕是最发达的欧美地区，大模型落地还是以手机、电脑为主，在工厂、矿山、生产线等现实世界里了无痕迹。 要了解智能时代，中国何以不同？就不得不提到最近正在召开的，第八届数字中国建设峰会。 曾有高层指出，央国企在产业数字化和数字产业化中发挥不可替代的作用。因此，央国企率先吸纳数字技术，与科技政策紧密配合，作为峰会的主力和先锋，是一个不容忽视的看点。 所以，理解中国在AI时代何以不同？数字中国建设峰会的央国企动态，格外值得关注。我们注意到，今年峰会多了一个重要的新面孔——北电数智。 作为北京电控重点布局的人工智能领域产业公司，北电数智以“建设数字中国”为使命，第一次参与数字中国建设峰会，展现了建设数字中国的宏伟抱负。 比如首秀本次峰会的北电数智“星火·大平台”，以“1个AI底座+2大产业平台”战略内核，深度整合产业生态资源，构建AI基础设施到推动产业数智化升级的完整链路，并结合精准赋能模式，形成一套为不同区域、不同行业的智能化转型升级提供助力的实践参考样本。在峰会期间发布的“AI可信数据服务”，为数据要素安全流通与价值释放，以数据为燃料驱动大模型智能化升级，吸引了大量现场观众驻足。 如果说往届数字中国建设峰会，为今日画下了数字中国的蓝图，那么北电数智的首次参会，则展现了一幅落笔数字中国的未来生产力图景。 究竟什么样的能力，是各地方、各城市、各行业所迫切需要的？我们不妨就从北电数智的AI长卷，去看数字中国的新征途。 书圣王羲之的《书论》中提到：学书者先明笔法，次求笔势，后加功力，三者兼全，然后成书。 书写数字中国的新答案，要先对国内外趋势、产业格局现状、行业痛点需求等，有充分的考虑，然后再落笔。 “十四五阶段”数字中国建设是国家发展的重要目标之一，发展如火如荼。与此同

五一假期就要到了，不少朋友已经按捺不住内心的激动，开始规划旅游了。无论是去远方的名胜古迹打卡留念，或是在商场里购物放松心情，消费支付、交通出行的环节总是必不可少的，大家对出行的便捷性有了更高的需求。而应势而生的“碰一碰”新体验，正在以简洁纯粹、安全便捷的优势，受到越来越多用户的青睐。 4月25日，华为钱包携手合作伙伴在南京举办主题为“鸿蒙碰一碰·开启智慧便捷新体验”峰会上，分享了鸿蒙畅行无忧卡的全新“碰一碰”体验，并传递了HarmonyOS 5 下鸿蒙“碰一碰”的创新技术。 进入数字社会，扫码已成为大多数人交通出行的首选方式。然而，当我们深入观察实际使用场景时，不难发现看似便捷的二维码仍存在操作繁琐、依赖网络等诸多痛点，并且不适用于小区门禁、开车等高频场景，离我们想要的极简主义出行，还有一段距离。 相信很多人都有过类似的经历： 消费付款时，每次都要“解锁手机→找到付款APP→点开扫码→对准二维码”，这套流程在双手提满物品或是网络不好的情况下显得特别不友好；出门在外时，房屋钥匙、车钥匙、小区门禁卡等都是必需品，一旦忘带，要么被锁在门外，要么要折返重找。用户急需一个万能按钮，最好能一键支付、一键开门、一键通行，而不是在各种紧要的场合东翻西翻，甚至丢失重要物品。 对企业而言，上述痛点也直接影响了用户满意度和运营效率。餐饮高峰期，支付缓慢可能导致翻台率下降；地铁等交通枢纽，人流越拥堵，管理成本越高……这些场景都在呼唤一种更高效、更智能的解决方案。 华为钱包的“碰一碰”功能就是在这样的背景下出现的，它想要解决的问题是： 在这个手机不离身的时代，我们的各类生活体验，能不能再简单点？ 现如今消费者对交互的期待越来越高，不仅要快，要无感，还要有趣。华为钱包基于鸿蒙操作系统“碰一碰”的能力，就为用户带来了更便捷的乘车体验。 这次峰会，华为钱包与江苏交通一卡通公司联合发布“鸿蒙畅行无忧卡”。这

2025，各行各业基于DeepSeek探索各自领域的落地方式，由此开启了AI智能化加速的新航程。然而，大模型应用落地是一个系统工程，技术与资源门槛高，还存在大量未知挑战。 面对不确定的海浪，具备全栈能力的云基础设施，成为企业追逐AI的可靠巨轮。 大模型对云计算基础设施的需求，与传统云计算存在显著差异。比如大模型训练需要万卡级GPU集群支持，且对多芯混合训练效能和稳定性要求极高。传统以CPU为中心的云计算中心，需转向以GPU为核心的智能算力架构，并实现算力资源的极致调度。 而百度智能云与其他云厂商最大的区别，就是一直是百度AI技术和业务的坚定支持者，常年在AI基础设施上进行投入。上云用大模型的需求爆发之后，百度智能云迅速跻身中国大模型平台第一，领航AI云市场。 这一成绩的背后，离不开百度所有核心业务的算力底座——百舸异构计算平台。借助百舸的大规模推理加速能力，以及自研昆仑芯P800芯片，百度智能云实现了算力性能与成本的双重突破。 就在昨天，4月25日召开的Create 2025 百度AI开发者大会上，百度正式点亮了昆仑芯P800的三万卡集群，发布昆仑芯超节点。仅有高性能芯片和大规模集群是不够的，为了稳定、高效地释放算力价值，百度智能云也全面升级百舸推理加速能力。 云计算的大船，正乘AI之风，扬时代之帆，迎来前所未有的增长机遇。这时候，有必要深入百舸内部，去窥探一下百度智能云这艘AI巨轮的加速密码。 为什么破解算力短缺和计算成本高的问题，仅靠单体硬件和集群还不够，需要平台级的优化助力？ 纵观2025年的大模型算力格局，前有DS技术突破，算力需求激增；后有海外进口芯片供应持续不稳定，算力焦虑始终存在。多元异构芯片的混合训练，成为国内缓解算力荒的一个选择。但异构芯片之间的协议生态不同，合池训练难度大，对云基础设施提出了挑战。 首先，集群规模更大，推理场景下快速定位故障并恢复，十分考

2025年，所有电视都搭载了AI功能，所有电视厂商都在宣传AI能力。但问题是，消费者依旧没有对AI电视做出什么积极的回应。“AI电视是鸡肋”“AI只是电视的又一轮泡沫”等观点层出不穷。 为什么明明AI技术能够解决电视的很多问题，但AI电视的前路依旧不清？在用AI打破电视的障壁之后，我们发现墙壁后还是墙壁。相较于跟风口，追大模型热度的AI电视发展方案，产业界可能更需要能静下来，沉下去的“达摩”。 禅宗历史里，达摩祖师相传在嵩山中峰面壁九年，之后破壁而出开创了禅宗一脉。某种意义上来说，电视今天的境况正是一场面壁。只有AI与电视真正的接驳点，才有可能迎来破壁的一刹。 今天我们的故事就从电视的AI风口与困局讲起，聊聊一群人如何成为AI电视里的达摩。 1925年，贝尔德发明了全球首台能够真正使用的机械电视。算下来电视的诞生距今刚好一百年，但似乎很少有人想要庆祝这个伟大的一百年纪念日，因为在今天，我们留给电视的更多是沉默。 过去一个产业周期，伴随智能手机的兴起与短视频成为主流娱乐模式，我们的文娱生活中迎来了手机的一家独大。家庭中每个成员都习惯依赖手机，都热衷于刷短视频，我们留给电视的时间越来越少。同时，PC、Pad、游戏掌机等泛在化的屏幕也在分割电视的使用时间。长久累积下来，电视似乎变成了我们客厅中一件被久久遗忘的装饰。 根据洛图科技发布的《中国电视市场品牌出货月度追踪》，2024年全年中国电视市场品牌整机出货量为‌3596万台‌，同比下降1.6%，创下十五年来新低。尽管2024年是体育大年，但电视市场的持续疲软依旧无可挽回。 但另一方面，我们还能看到电视在影音体验等方面提供的乐趣依旧是不可替代的，并且人们对电影、电视剧、长视频的热爱也在持续复苏当中。解决电视陆沉的问题，一定要聚焦于提升电视的场景化体验，让用户愿意打开电视，愿意沉浸于电视体验当中。 这时，AI成了一把至关重要的钥匙，一

现在工厂里的机器人往往来自不同国家、不同品牌。有的来自德国，有的来自日本，还有的来自美国。它们各自使用不同的操作系统，就像说着不同语言的人，彼此听不懂对方的指令。如果要执行同一场景的任务，通常需要一定的调试成本，且协同效率也不够高。而开源鸿蒙为机器人操作系统带来了另一种可能性。 2025年4月，深圳开鸿数字产业发展有限公司正式发布了全国首个基于开源鸿蒙的分布式异构多机协同机器人操作系统——M-Robots OS 1.0。 M-Robots OS 1.0的出现，不仅让工业机器人的微秒级反应和协同工作成为可能，还以全栈国产路线填补了国产机器人在操作系统领域的技术空白，向全球机器人操作系统霸主ROS发起挑战。 在全球制造业智能化升级的浪潮中，机器人操作系统早已成为工厂里的标配，相当于“灵魂”，负责整合传感器、电机等硬件系统和算法软件系统的交互。它决定了机器人的智能化水平、协同能力和生态扩展性，它不仅能提升单机性能，更实现了多机器人协同能力。没有操作系统，机器人就难以实现复杂的运动规划和自主决策，每个项目都要从头开发通信、导航、视觉等基础功能，陷入重复造轮子的困境。 但有了操作系统后，机器人领域仍面临着一个绕不过的难题：不同品牌的机器人往往使用不同的操作系统，彼此之间难以高效协作，停留在了“单机智能”的局面。目前，全球80%的工业机器人依赖的ROS操作系统，仍存在几个明显短板。 首先，反应速度不够快，ROS实时响应在毫秒级，对于精密制造、医疗手术、自动驾驶等复杂现实场景，实时通信延迟带来的机械臂抖动和定位偏差可能造成安全隐患，无法支持大规模的、高精度的机器人协同工作。 其次，兼容性差且开发门槛高，多机协同困难。ROS架构松散，节点间通信依赖固定的讯息格式，不同品牌的机器人需要额外开发通信接口，编程人员需要精通Linux和C++编程的专业人才，调试周期长、成本高，给中小企业带来一笔不

20年前，长沙街角飘出第一缕卤香；20年后，万家门店点燃全球味蕾，绝味食品用一根鸭脖串起东方卤味的传承与创新。 4月15日，长沙，在绝味食品20周年战略发布会上，卤味一哥再次出发，不是庆祝过往，而是定义未来。历经328天的深度共创，绝味与腾讯联手发布中国零售连锁AI垂直场景大模型。三大应用智能体产品正式亮相：AI点餐智能体，秒懂你的味蕾；AI店长智能体，赋能万家门店；AI会员智能体，精准匹配用户需求。 在消费需求剧变、技术浪潮席卷、行业竞争白热化的当下，绝味选择以AI为支点，将20年积累的万家门店运营经验转化为智能化的解决方案，不仅解决当下的经营痛点，更为构建一个开放共享的餐饮零售连锁智能生态迈出了一大步。鸭厂联合鹅厂，绝味加码AI，餐饮零售连锁的数智化增长之路为东方卤味的传承与创新注入了新的活力。 为什么卤味零售连锁店也要做AI？ 因为用户变了，Z世代成为消费主力。数据显示，绝味18-25岁的新消费会员的复购次数是整体会员的2倍。年轻人要的不仅是好吃，更要懂我的好玩和新鲜感。麦肯锡发布的《2024年中国消费趋势调研》显示，64%的消费者更看重情绪价值。比起传统的标准化服务，现代吃货更愿意为个性化推荐买单。 其次，技术到了临界点，大模型技术的成熟让AI真正可用。未来3～5年，AI是每家企业面临的最大确定性变量。一方面，绝味采用的垂直场景模型，基于通用大模型通过微调和私有化部署就能达到商用精度；另一方面，腾讯混元大模型推理费用的下降也减少了企业技术落地的成本，为AI赋能场景提供了可能性。 另外，行业卷到新高度，卤味连锁店的竞争趋于白热化。卤味行业CR5（行业集中度）逐年提升，绝味食品、周黑鸭、煌上煌等头部连锁店价格战此起彼伏。而同时，中国市场规模足够大，消费者对卤制品的需求不仅限于休闲零食，还扩展到家庭佐餐等场景，卤味零食市场份额还有上升空间。而在传统服务触及天花板的背景下，

特朗普一日三变的关税政策，让全世界瞠目结舌，甚至出现了“川普美国”这个专有名词，与以往的美国进行区分。但锅不是特朗普一个人的，他是被美国民众二度选进白宫的。最新的民意调查显示，特朗普的支持率仍高达40%。 也就是说，魔幻的“川普美国”，只是果，谁选了特朗普，才是因。 答案就是对特朗普MAGA、制造业回流、限制科技巨头等宣言买账的人。他们是被自动化取代的铁锈带工人，是愤怒于跟硅谷精英差距越来越大的产业农民，是无缘分享AI创造的价值红利，只能坐看美股“七姐妹”（科技股七个最大的成分股——苹果、微软、谷歌母公司alphabet、亚马逊、英伟达、特斯拉、Meta）与华尔街精英开香槟的劳动者。 特朗普二进宫的关键，就在于有效激发了这部分选民的渴望变革的心理诉求。被挤出科技价值分配体系、脱离技术发展快车道的美国人，将选票押注于特朗普MAGA的承诺。 所以，理解川普美国的荒诞剧本，必须了解这一切背后的根源——最讨厌AI的人，选了特朗普。 《Inequality and Globalization（不平等和全球化）》一文中，作者François Bourguignon研究发现，特朗普的核心支持群体，集中居住在美国南部“圣经地带”和东南部阿巴拉契亚山区贫困地带。 这些传统的农业州，生活着一群在AI时代倍感失落的美国农民。 以前，美国农民依靠机械化、产业化，以及全球化市场，过着传统而满足的生活。但机械智能化的到来，导致联邦政府补贴更多地流向了硅谷从事农业科技研发的公司，而非传统农场主。 此外，美国农业的机械化程度高，而很多自动化农业机械及零件，特别是农业无人机，都是中国科技企业研发并制造的。部分美国农民觉得中国企业垄断了AI农机市场，希望特朗普限制自动化农机进口。 从特朗普第一届政府开始，美国就不断发起科技限制和贸易争端，这导致其他国家对美国技术与产品供应链感到不稳定，直接影响到美国农民的收入