↑沈阳理工大学艺术设计学院谭维民（左一）指导小体验“AI国防课堂”之“激战狼牙山”主题场景。荣俊运 摄 “我‘驾驶’的战机成功降落在航母上了！” 近日，辽宁沈阳区金桔路学校一间教室内，孟令淳戴着VR眼镜，双手紧握操纵杆。随着眼前显示屏中舰载机的姿态变化，他的身体也微微倾斜。此刻，他“站”在辽宁舰宽阔的飞行甲板上，碧海蓝天在眼前铺展，歼-15舰载机的轰鸣声从耳畔掠过。 带来这场沉浸式体验的，是沈阳理工大学艺术设计学院的师生团队。他们带着自主的“AI国防课堂”体验系统走进校园
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其集群能达到2亿IOPS（每秒读写次数）。去年，该系列系统曾以双控阵列登顶SPC—1全球，今年将优势进一步扩大。 SPC—1是存储能委员会制定的基准测试规范，主要用于评估存储系统在企业关键业务场景下的能表现，被业界视为存储能的“奥林匹克”。当前，全球存储市场进入新一轮需求周期。随着人工智能大规模应用，数据处理需求爆发式增长，对存储的能、时延和并发处理能力提出了更高要求。全闪存作为人工智能基础设施的关键一环，其能直接影响算力效率。 据了解，在前代产品基础上，FlashNexus
十年，对于企业发展而言，是扎根生长、厚积薄发的前进刻度；对于产品进化而言，是与用户从陌生到相知、从信任到相伴的温暖旅程。 金茂绿建用十年的时间以科技创新驱动生活方式变革。在他们看来，真正的好科技，不满足于被看见，更希望被感知、被需要。 正因如此，绿金科技系统深受业主喜爱。“金茂的科技系统对女和易过敏人群真的很友好，我都被它宠坏了。”“这套科技系统让家和家人始终保持在状态，无论是大人还是小孩的健康安全，它都考虑到了。”“科技改变生活，科技系统让人特别期待，我们的生活也因此变得越来越美好
在汽车行业中，底盘被为“三大件”（底盘、发动机、变速箱）之首，承担着传动、制动、转向等功能，是汽车重要的执行系统。不过，随着智能汽车的快速发展，传统底盘液压技术响应速度慢、集成难度高，而且有较高的能量消耗，已经无法满足智能化汽车的需求。 以制动系统为例，当前主流方案为电子液压制动（EHB），虽然前端电子化，末端仍保留液压，彻底摒弃液压、以电信号传输的线控底盘技术被业界视为终方向——既是智能化的“神经中枢”，也是未来出行的关键技术变量。 聚焦理想汽车，其自研的全线控底盘
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打破系统“银河”，架起数据“鹊桥”
近日，山东港口集装箱分公司大件货物作业系统迎来全新升级，通过舟道网、干散货管控平台、港区进出门系统、手持理货系统的协同改造，构建起覆盖全流程的标准化管理体系，进一步提升港口作业效率，优化客户服务体验。 “以前，客户派车、计划管控、理货确认就像‘牛郎织女’，隔着系统‘银河’难相见，全靠人工传话，不仅慢还容易‘会错意’。”集装箱分公司IT部经理马龙涛生动地比喻道。 此次升级，团队重点打通了港区大门与业务系统的数据壁垒，舟道网新增“集发件杂货”模块，实现从订单到派车的全流程精细化管理
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五种能力：企业在不确定玩法时代的系统价值
这是“共生课堂”关于企业能力重构的收官之作。在之前的六篇文章中，我们系统解读了企业在AI 时代所需的五种核心能力：数据穿透力、赋能力、进化适应力、风险共担力、反脆弱力。它们各自，又相互支撑。今天，我们将这五种能力放在一起，看看它们如何协同运转，共同构建一个能够主动驾驭不确定、实现持续生长的组织系统。 在前五篇文章中，我们已经讨论了数据穿透力、赋能力、进化适应力和风险共担力。它们帮助企业在不确定环境中感知变化、拓展边界、持续迭代并激活协作。但真正决定企业长期竞争力的，往往不是应对能力本身
企业级RAG系统正从单纯的知识检索演变为复杂的知识治理体系。权限控制、版本管理、评测机制与BadCase闭环等关键环节，决定了系统能否长期可信。本文深度剖析知识库运营中的五大核心挑战，揭示如何构建既能精准回答又能持续进化的智能知识管理系统。 篇我写的是知识入库：文档解析、文本切片、召回、重排，这些决定了 RAG 能不能找到正确知识。 但知识能被找到，只是步。 真正进入使用阶段后，问题会变得更复杂：谁能看什么？旧制度还能不能答？答错了怎么发现？用户点踩之后谁来修？知识库没人维护，会不会慢慢变脏？
和去年一样，在正式的 Google I/O 开发者大会之前，谷歌为 Android 单开了一次小型发布会。 本次 Android Show 上，谷歌几乎是一股脑将未来一年有关 Android 和整个 AI 产品生态的「宏愿」抖了出来。 除了作为基底的 Android 17 之外，我们这次还迎来了一些意料之外的平台更新和几款硬件产品的发布。 重点在于： 虽然产品不多、距离 Android 17 广泛推送还有一段时间，但我们已经足以看到谷歌未来五年甚至十年，对于人工智能生态的计划了。 更要命的是
在2026年的2026年5月13日，人工智能的演进正踩在一个微妙的节点上：一边是递归自我改进可能引爆的经济大爆发，另一边是“神经计算机”概念对传统软件底层的彻底。本期《Import AI》由Anthropic联合创始人Jack Clark执笔，串联起了几条看似、实则相互咬合的前沿线索——政策层面，开始意识到，真正有效的 AI 治理未必是立刻写出一套僵硬规则，而是先建立未来随时能接管面的能力；技术层面，研究者开始尝试让神经不再只是“运行在计算机上”，而是直接成为“计算机本身”；经济层面
在2026年的2026年5月13日，人工智能的演进正踩在一个微妙的节点上：一边是递归自我改进可能引爆的经济大爆发，另一边是“神经计算机”概念对传统软件底层的彻底。本期《Import AI》由Anthropic联合创始人Jack Clark执笔，串联起了几条看似、实则相互咬合的前沿线索——政策层面，开始意识到，真正有效的 AI 治理未必是立刻写出一套僵硬规则，而是先建立未来随时能接管面的能力；技术层面，研究者开始尝试让神经不再只是“运行在计算机上”，而是直接成为“计算机本身”；经济层面