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📰 算力赋能制造 激活黄岩模具产业新质生产力-新华网

黄岩区聚焦数字化与工业AI应用，以模具产业为载体，推动“人工智能+制造”行动。通过利用浙东南智算中心的算力和浙东南人工智能与大数据研究院的垂类大模型，系统整合模具行业的隐性知识，转化为标准化、可复用的数字资产，解决经验依赖、人才培养慢等瓶颈。企业通过AI检索、智能设计与插件自助开发等手段，显著提升修模精度、设计容错率与产能，新人设计周期由三年缩短至三个月，远程查阅工艺方案耗时显著降低，设计准确率提升至90%。同时，中心的国产化算力体系与软硬件适配攻关，保障数据安全、降低成本、提升稳定性，推动“算力供给—模型研发—场景应用—产业集聚”的生态建设。未来将持续盘活智算中心资源，深化模具、塑料等传统产业的数字化升级，形成可复制的示范样本，提升区域产业竞争力与高质量发展水平。

🏷️ #数字经济 #智能制造 #模具产业 #人工智能 #算力中心

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📰 人工智能应用服务商迎发展良机_数字快讯_数字中国建设峰会

在算力与大模型持续发展的背景下，人工智能产业进入“技术筑基、应用为王”的阶段。工业和信息化部发布的专项行动通知提出，通过构建服务商资源池，提升服务商在技术创新、集成交付、安全合规等方面的能力，培育一批懂行业痛点、通技术机理、知安全风险、善交付运营的应用服务商。这些服务商将作为连接大模型能力与千行百业需求的中间枢纽，围绕高频、刚需、可复用的场景，封装模块化、标准化的解决方案，推动产业生态的落地转化。产业基本面显示，制造业、政务、医疗、教育等领域的数字化改造需求旺盛，企业级人工智能市场增速持续较高，服务商赛道有望进一步扩容。统计显示，2025年中国人工智能开发服务行业规模有望达到4800亿元，2026年预计达到6240亿元，呈持续增长态势。上市公司也在通过AI调度算法、智能硬件、行业解决方案等实现多领域的落地应用，提升运营效率与能源利用。到2026年底，服务商资源池计划达成突破性扩容，至2027年底实现至少3000家服务商，形成覆盖全要素、全链条、全场景的应用服务生态。

🏷️ #AI产业 #应用服务 #区域市场 #模型落地 #服务生态

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📰 从2个月到1个月 ：证券行业预算编制周期压缩50%的数字化路径

贝则科技针对证券行业的全面预算管理数字化转型，聚焦缩短冗长的年度预算编制周期。通过系统集成、模型自动化与流程线上化三步走，解决数据获取难、表单逻辑弱、审核流程低效等三大瓶颈。首先实现数据通道打通，各系统数据自动同步，使人工下载与口径清洗大幅减少，编制时长从数天甚至数周降至实时获取。其次建立多维度预算模型，将核心指标的预算逻辑内置系统，人工成本、经纪业务和资管等预算自动计算，显著降低人为错误，效率提升超过50%。最后将整个流程线上化，消除版本混乱，实现在线填报、在线汇总、在线审核，并保留版本历史，审核周期从数周缩短到数天。项目实施后，2个月的周期降至1个月，预算偏差显著下降：经纪业务净佣金收入偏差率从15%降至5%，资管业务预算与实际偏差不足3%；财务人员从重复的数据搬运和手工计算解放出来，转向更高价值的业务分析与决策支持。这一方法论在证券行业具备较强的普适性，已在多家证券公司成功复制。

🏷️ #数字化转型 #系统集成 #模型自动化 #流程线上化 #证券行业

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📰 陕西上线词元超市平台_央广网

8月12日，陕西首个Token（词元）超市平台——智云陕西Token超市平台在西安发布上线。该平台是在省工业和信息化厅、省数据和政务服务局、省通信管理局指导下，由陕西省大数据集团有限公司与中国电信陕西分公司联合搭建。Token即词元，是语言最小语义单元，相当于语言的积木块。把长句子拆分成有意义的“积木”，机器才能读懂、搜索、分析、生成文字。平台是标准化的行业词汇资源库，能为数据要素流通、AI应用、产业数字化提供统一语义底座。智云陕西Token超市平台涵盖建模、数据、算网、行业方案、技术交付、智能助手、特色专区七大板块，推动省内智算供给，降低政企智能化转型成本。上线后，陕数集团将通过词元工厂，将通用基础大模型、各领域商用行业模型标准化封装、统一计量转换，统一归集并按标准拆分，通过平台稳定输送丰富、多元的词元供给。Token超市平台的上线，是陕西省政府与企业、企业之间强化合作、优势互补的重要实践。陕数集团将深化与中国电信陕西分公司协同运营，丰富平台数据、模型、算力供给，通过共享语义资源，激发数据要素潜能，为人工智能行业应用、数据流通交易、数字产业治理提供底层语义支撑，助力全省数字经济高质量发展。

🏷️ #智能 #语义 #数据要素 #模型 #算力

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📰 人工智能模型训练类专利的创造性判断

本案围绕对“基于音频生成动态图像的方法、装置、设备及存储介质”专利的创造性判断展开。涉案数字人技术跨越计算机图形学、计算机视觉与AIGC等领域，通过单张参考图像与音频实现个性化的数字人生成，以降低训练成本、缩短训练周期为目标，形成“训练后的生成网络模型”与“目标生成网络模型”的分阶段处理框架。创造性判断基于对三阶段模型（设计、训练、应用）的理解，若训练方法的改进能在特定场景下带来更高输出精度或更低成本且非简单拼接，则具备创造性。本案中，涉案专利通过对目标人物参考图像进行微调，使生成网络模型对目标对象更贴合并降低成本，属于训练阶段的改进，最终产出定制化的目标生成网络模型，属于应用阶段的特定输出。证据1的SadTalker虽可生成同类动态视频，但其各子模型不可分割地共同作用，未揭示对训练过程的个性化微调；证据2所述的R-Net模型训练为一次性完成，未涉及对特定对象的微调。基于以上分析，涉案专利在技术方案及实现路径上具备创造性，提供了对AI模型训练方法在特定应用场景中的有效技术贡献。该案亦对2026年新版专利审查指南关于AI专利创造性的判断提供了实务参考。

🏷️ #数字人 #模型训练 #创造性 #AI专利 #定制化

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📰 让矩阵归模拟，让逻辑归数字！这家中国团队重新定义了计算机

在AI领域，过去几年几乎所有公司都在追求更强的数字计算能力：更大的晶体管、更新的制程、海量的并行计算。却有一批公司开始探索模拟计算，强调高并行、低功耗，且不依赖顶尖制程。这其中安纳智芯（Anatrix）走了一条不同的路：通过基于存储器阵列的非冯诺依曼架构，将矩阵方程直接映射到物理电路，让电路本身成为求解器，以实现一步到位的解而非通过海量迭代逼近。该路径的核心在于解决模拟计算的精度问题，安纳团队声称已达到接近数字芯片的精度水平，并进入流片阶段。更关键的是他们选择了矩阵求逆这一更原始的计算任务，而非传统的矩阵乘法，试图把“砖”直接做成计算的原生单元。通过接口与现有GPU体系兼容、且不依赖最先进制程，安纳旨在让矩阵归模拟、逻辑归数字，进而把模拟计算嵌入当前AI基础设施。若矩阵求逆真的高精度、低功耗地普及，将可能改变优化、状态估计、自动驾驶、6G等多个领域的计算格局，成为下一代智能系统的底层计算范式。总体来看，安纳的目标不仅是更快更省电的芯片，而是定义AI的新计算范式。

🏷️ #模计算 #矩阵求逆 #高精度 #低功耗 #AI计算范式

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📰 胜在场景：重庆智造催生“模力高地”

重庆以“模力高地”为核心，推动人工智能与制造业深度融合，构建33618现代制造业集群体系，依托海量产业数据、丰富生产场景和强大工艺能力，持续提升AI在工业领域的落地与迭代。通过“智改数转”“产业大脑+未来工厂”等举措，重庆已实现智能工厂与数字车间大规模布局，数据资源成为训练工业垂直大模型的关键原料，行业专家与技能人才成为核心算法驱动的支撑力量。随着需求端不断释放，企业在研发设计、生产、供应链等环节提出102项真实场景需求，政府以现金奖励等政策助推应用升级，推动AI快速融入制造全过程。区域层面，重庆汽车、笔记本、集成电路等传统优势产业与AI新质生产力协同并进，工业增加值与制造业增加值显著提升，产业创新动能迅速积聚，西部领先地位进一步巩固。未来在“模力高地”与制造业双向奔赴中，重庆将继续以硬核产业条件和海量数据资源，推动AI赋能制造、实现高质量发展与产业升级的良性循环。

🏷️ #模力高地 #AI制造 #产业大脑 #数据资源 #制造业升级

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📰 行业复苏强度超预期：模拟芯片供应格局梳理

全球模拟芯片市场在数据中心和工业需求拉动下持续扩张，TI等巨头在26Q1财报中表现超预期，并 upper 指引显示模拟芯片需求强劲。模拟芯片与数字芯片不同，生命周期长、产品品类众多且需求分散，设计高度依赖工程师经验而非单纯依赖EDA工具，因此行业特征带来稳定但增速较慢的成长路径。模拟芯片可分为电源管理、信号链与射频三大类别，分别覆盖从能量转换、放大与模数/数模转换到无线通讯的广泛应用，涵盖消费电子、汽车、工业等领域。全球市场长期被TI、ADI、英飞凌、瑞萨等海外巨头主导，而国内以Fabless 模式为主，企业数量庞大，分散度高。AI算力和数据中心需求推动下，光通信、AI服务器电源、GPU多相控制等细分领域成为增量最快的赛道，相关公司如圣邦、思瑞浦、纳芯微、杰华特等正在受益。整体趋势显示，模拟芯片仍处于结构性扩容阶段，技术与市场的深度结合将成为推动行业持续成长的关键。

🏷️ #模拟芯片 #数据中心 #功率芯片 #信号链 #射频

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📰 基于SiLA 2协议的设备的模块化数字实验室基础设施的实现 - 生物通

基于SiLA 2协议的模块化数字实验室基础设施研究展示了如何通过标准化通信和容器化技术实现实验设备的智能化控制。该系统采用SiLA 2.0标准和Docker技术，构建了一个高效的实验平台，能够实现设备控制、数据管理和智能分析。通过对Ni2?与Zn2?亲和色谱的对比实验，验证系统在GFP蛋白纯化中的高效性，产品收率提升至84.48%。

该数字化系统的硬件架构设计灵活，支持多种实验设备的接入，具备显著的兼容性和可维护性。软件系统采用三层解耦架构，确保了设备控制和数据管理的高效性。实验数据显示，Ni2?体系在洗脱效率和目标蛋白吸附率方面均优于Zn2?体系，展现出良好的稳定性和重现性。

本研究的成功实施不仅提高了实验效率，还显著降低了数据管理成本。未来的研究将聚焦于多模态传感融合和自适应控制算法的开发，以进一步提升实验室自动化水平。该技术框架已申请多项专利，并在工业界获得应用，展现出良好的市场前景。

🏷️ #SiLA #模块化 #数字化 #实验室 #蛋白质纯化

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📰 我国科学家研究的芯片，突破世纪难题

北京大学研究团队在模拟计算领域取得重大突破，首次实现高精度、可扩展的模拟矩阵方程求解，论文发表于《自然·电子学》。该研究通过新型阻变存储器技术（RRAM），有效提高了模拟计算的精度和效率，打破了传统数字计算的限制。研究团队的创新设计方案使得模拟计算能够以极高效率解决现代科学和工程中的核心问题，展现了中国在新型计算芯片研究领域的领导地位。

此次研究的关键在于三项技术创新：新型存储器RRAM、一步求解矩阵方程的模拟电路设计以及“位切片”技术。这些技术的结合，使得模拟计算不仅具备了高精度，还能在极低能耗下执行复杂计算，显著提高了运算速度，甚至可以在6G通信等领域实现革命性的应用。

高精度模拟计算的实现，预示着计算范式的革命，未来可能颠覆AI、大数据处理等多个领域的技术瓶颈。研究结果展现了模拟计算在未来科技中的广阔应用前景，如实时处理复杂算法、气象预报、自动驾驶等，为全域覆盖的6G网络提供了硬件基础，开启了物理智能的新纪元。

🏷️ #模拟计算 #阻变存储器 #高精度 #6G通信 #计算革命

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