下一个风口要来了！工信部直接定调，新质生产力之一，那就是智能化软件，软件业战略地
下一个风口要来了！工信部直接定调，新质生产力之一，那就是智能化软件，软件业战略地位直线拔高，首次明确指出软件是新一代信息技术的灵魂，软件产业可能会得到国家层面的扶持和资源倾斜了，未来在AI大模型的加持下，智能软件将开始加速向各行各业渗透，前景广阔，这对于智能编程与AI开发工具以及基础软件与工业软件等板块而言将迎来产业利好催化
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鸿蒙操作系统一年前包括现在还有，就是各种说套壳，但凡不符合他们洋爸爸利益的一切都
鸿蒙操作系统一年前包括现在还有，就是各种说套壳，但凡不符合他们洋爸爸利益的一切都不好！现在定调了！华为手机中国开辟AI发展新路径
第一，独有的资金模式，不靠风投输血。绝大多数大模型创业公司，从第一天就要不断融
第一，独有的资金模式，不靠风投输血。绝大多数大模型创业公司，从第一天就要不断融资，被迫迎合资本追求短期营收。梁文锋走出一条特殊路径：先用幻方量化在资本市场赚到稳定现金流，自掏资金投入AI研发，整整三年坚持零外部融资。直到算力投入进入重资产阶段才开放融资，并且通过特殊股权架构，牢牢守住公司绝对控制权，外部资本只有资金收益，不干涉技术路线，避免资本短期诉求打乱长期研发节奏。第二，技术路线：优先推理与数学能力，坚持开源破圈。没有一味疯狂堆参数内卷跑分，重点强化数学推理、代码能力。大规模开源基础模型，用极低的API定价，吸引全球开发者使用。不靠广告营销，依靠开发者口碑扩张生态，快速抢占海内外开发者市场，用生态扩大技术迭代优势。一边做通用大模型，一边反向赋能量化交易，形成金融与AI双向技术闭环。第三，向上延伸产业链，布局算力自主，打通底层壁垒。早期只是租用算力训练模型，现在战略全面向上延伸。布局自建大型智算中心，推进自研推理芯片，大规模适配国产算力硬件。不再单纯做一家模型软件公司，而是朝着算力‑算法‑模型‑应用全栈布局，降低外部供应链限制，解决AI最大的卡脖子难题。第四，商业化克制，不急着疯狂变现。他并没有急于打造爆款C端应用快速收割流量。业务以API调用、企业私有化部署为主，稳扎稳打，把资金优先投入算力基建与基础模型迭代。短期牺牲营收速度，换取长期技术上限，目标不是做一款赚钱的AI工具，而是冲刺更高阶的通用人工智能。布局背后，同样暗藏不可忽视的风险其一，重资产投入烧钱速度极快，一旦融资节奏放缓，巨大算力建设会带来沉重资金压力；其二，低价开源模式，盈利空间被压缩，商业化变现难度更大；其三，从模型研发，跨界进军算力、芯片基建，跨领域管理难度极高，挑战巨大；其四，量化收益本身存在周期波动，依靠金融业务持续输血并非永远稳定。一句话总结梁文锋这套布局，不走“融资‑变现‑上市”的常规创业套路，以资本换时间，以全栈布局筑壁垒，试图打造一套完全自主可控的AI体系。这条路容错率很低，一旦走通，将会彻底改写国内AI行业的竞争格局。
混合键合技术揭秘东方算芯芯片的诞生与技术突破！7月13日，AI独角兽东方算芯发
混合键合技术揭秘东方算芯芯片的诞生与技术突破！7月13日，AI独角兽东方算芯发布首颗大算力芯片DF1000，着实惊艳。这颗芯片最大亮点是“14≈4”，用14纳米工艺达到近似4纳米工艺芯片的性能，训练性能介于英伟达A系列和H系列之间。能有此突破，靠的是两大核心技术。一是以软件定义芯片，让软件来控制芯片功能，适应算法快速迭代。二是近存计算，受晶体管堆叠构想启发，通过3D混合键合技术把计算层与存储层垂直堆叠，互连间距压缩至亚微米级，提升互连与带宽密度。基于此技术的晶圆级堆叠，还提升了访存带宽，降低供应链依赖，真可谓技术创举！
外媒：欧洲希望在人工智能、芯片、数据安全、政府软件等关键领域拥有更多自主能力，以
外媒：欧洲希望在人工智能、芯片、数据安全、政府软件等关键领域拥有更多自主能力，以避免受到外部政治压力和技术封锁的影响。不过，欧洲目前很难完全摆脱美中科技体系。美国在云计算、AI模型和大型科技企业方面优势明显，中国在部分制造和数据领域也占据重要地位。因此，欧洲领导人开始调整目标：不是追求100%独立，而是在关键领域建立自主能力。法国计划推广本土视频会议和AI工具，德国投入数百亿欧元发展AI、生物科技等领域，并支持本土企业。欧洲的优势包括基础科研、工业制造和高端设备，但短板是缺少像硅谷一样的风险投资环境，很多优秀初创企业需要赴美融资发展。
计算机最热门的五大专业，1.网络工程专业2.软件工程专业3.信息安全专业
计算机最热门的五大专业，1.网络工程专业2.软件工程专业3.信息安全专业4.计算机科学与技术5.人工智能专业。人工智能正快速走进生活，从智能助手到绘图、写作工具，高效处理繁杂工作。它拥有强大运算与学习能力，能快速输出规整内容，却缺少人类独有的温度与共情。人是创造AI的根源，我们拥有细腻情感、独特阅历与鲜活灵感，懂得悲欢，能感知世间细微美好。AI只是依托数据模仿逻辑，无法生出真正的思考与热爱。二者并非对立，而是互补共生。人类负责构思创意、赋予情感价值，人工智能承担重复繁琐的劳作。合理借助AI提升效率，坚守人的思想内核，才能让科技服务于人，在智能时代守住独属于人类的精神光芒。
AI应用十二大细分赛道全梳理行业逻辑解读：AI产业发展重心已完成切换，早年行业聚
AI应用十二大细分赛道全梳理行业逻辑解读：AI产业发展重心已完成切换，早年行业聚焦比拼大模型参数体量，如今竞争核心落在真实产业场景落地能力。整体产业框架十分明确：通用大模型搭建底层技术基座，各垂直细分赛道承担商业化变现重任。AI办公、AI金融、智慧医疗、智能制造、智能驾驶等多线并行，人工智能正全方位融入实体经济全产业链，赋能千行百业数字化升级。赛道一：通用大模型平台核心标的：科大讯飞、三六零、昆仑万维、云从科技、拓尔思、润和软件赛道二：AI企业办公协同核心标的：金山办公、泛微网络、汉得信息、福昕软件、用友网络、鼎捷软件赛道三：AI金融数字化核心标的：同花顺、恒生电子、长亮科技、宇信科技、银之杰、广电运通赛道四：AI智慧医疗核心标的：卫宁健康、润达医疗、创业慧康、万达信息、嘉和美康、联影医疗、迈瑞医疗、鱼跃医疗赛道五：AI工业智能制造核心标的：中控技术、广联达、容知日新、宝信软件、汇川技术、埃斯顿赛道六：AI安防机器视觉核心标的：海康威视、虹软科技、大华股份、格灵深瞳、奥普特赛道七：AIGC内容营销核心标的：蓝色光标、易点天下、万兴科技、中文在线、视觉中国赛道八：AI自动驾驶+智能座舱核心标的：中科创达、德赛西威、千方科技、佳都科技、四维图新、均胜电子、华阳集团赛道九：AI智慧教育核心标的：佳发教育、世纪天鸿、鸿合科技、科大讯飞、方直科技、国新文化、拓维信息赛道十：AI工业机器人高端装备核心标的：机器人、绿的谐波、双环传动、埃斯顿、汇川技术、新时达、拓斯达、拓普集团赛道十一：AI新能源数字化核心标的：国能日新、朗新科技、金卡智能、阳光电源、固德威、禾望电气、海兴电力、安科瑞赛道十二：AI政务数字化核心标的：南威软件、数字政通、太极股份、拓尔思、榕基软件、中科江南、博思软件、税友股份风险免责：本文仅做行业题材信息整理归纳，客观罗列相关产业链公司，不代表个股推荐，不构成任何投资决策建议。
【#中国自研AI芯片取得架构突破#】#中国AI芯片不依赖先进制程#7月13日，
【#中国自研AI芯片取得架构突破#】#中国AI芯片不依赖先进制程#7月13日，我国首颗采用软件定义与三维近存计算技术的AI芯片在上海正式亮相。这颗芯片在14纳米制程工艺上，实现了每秒520万亿次浮点运算的算力，其最大特点是通过底层架构创新，走出了一条不依赖先进制程的高端算力发展路径。据了解，该芯片采用了软件定义与三维近存计算相结合的技术路线。一方面，通过软件定义芯片技术，硬件资源可以根据不同任务动态调配，大幅提升算力利用率；另一方面，通过三维垂直堆叠技术，将计算单元与存储单元紧密集成在一起，访存带宽达到每秒6.4TB，从架构上缓解了长期困扰芯片设计的“存储墙”瓶颈。由于不再单纯依赖制程微缩来提升性能，这条技术路线的供应链更加稳定可控。同步发布的还有与该芯片配套的全栈软件工具链，兼容主流深度学习框架，并形成了从单张加速卡、AI服务器，到液冷超节点、大规模智算集群的完整产品体系，能够为大模型训练与推理提供规模化、可落地的算力支撑。业内认为，这标志着我国在高端算力芯片领域，探索出了一条以架构创新代替制程追随的自主发展新路，对夯实人工智能算力底座具有重要意义。（总台记者盛瑾瑜）网页链接
当一家外卖软件，为了降本增效裁掉人工客服，接入了AI大模型来代替客服之后……
当一家外卖软件，为了降本增效裁掉人工客服，接入了AI大模型来代替客服之后…………
重大利好消息，要支持AI人工智能的芯片发展，光电子等产业的发展，坚持硬件软件，专
重大利好消息，要支持AI人工智能的芯片发展，光电子等产业的发展，坚持硬件软件，专利和标准的布局协同推进，这两样要双向发展，这些方面可以说是中国未来主要科技发展，也是一场科技革命，尤其是AI人工智能需要的芯片，必然是最先进的。因为人工智能所带领的就是让世界逐步的进入智能时代的发展！比中国要在AI人工智能的芯片领域实现国产化，也是为了安全着想！接人工智能的智能化时代，必然使用国产芯片作为主要发展方向！那么，交流芯片和算法芯片是AI人工智能的重要产业发展，要实现独立自主的创新发展路线，我们要牢牢的把握住AI人工智能这场科技发展的革命，要让AI人工智能发展的方向融入到我们每个人的生活当中，以及各个企业的发展，也会实现AI人工智能的智能化时代！
APP上的“残忍离开”“狠心卸载”，到底是谁发明的啊？
APP上的“残忍离开”“狠心卸载”，到底是谁发明的啊？
全球AI军备竞赛持续升温，别只盯芯片“硬实力”，如何把每一分算力真正“用”好才更
全球AI军备竞赛持续升温，别只盯芯片“硬实力”，如何把每一分算力真正“用”好才更关键！机房里摆满高性能芯片，看起来很有气势，仿佛电闸一推，人工智能就会自动长出翅膀。可现实没这么省心。有的算力像训练有素的精兵，有的却像穿着新军装排队等命令，设备很贵，利用效率未必同样漂亮。全球人工智能竞争进入深水区后，一个现实问题摆到台前。芯片决定能不能进场，软件、算子和开发生态决定进场后能跑多快。只盯参数表，容易把技术竞赛看成“谁家仓库更大”；把芯片性能转化为模型能力，才是较量的关键。2026年5月举行的鲲鹏昇腾开发者大会，把不少注意力放在基础软件和开发工具。大会披露，昇腾计算产业正在推进CANN全面开源开放，运行时、算子编译等接口进一步开放，算子与通信库可以独立升级，已经开放五十多个源码仓。这个变化没有新芯片亮相那么热闹，却直接关系开发者是否愿意用、能否快速用起来。算子可以理解为算法与芯片之间的“翻译官”。模型要完成矩阵运算、数据搬运和激活处理，不能只递一张任务清单，还得把每一步翻译成硬件听得懂、执行得快的指令。翻译得好，芯片像打通了任督二脉；翻译得磕磕巴巴，再强的算力也可能原地热身。截至2026年7月，昇腾公开文档显示，新一代平台正在提供单指令多数据与单指令多线程混合编程能力。前一种方式擅长处理规整、成批的数据，像整齐方阵统一行动；后一种方式更适合复杂分支和离散访存，像小分队穿插作业。两者灵活切换，可以兼顾大吞吐量与特殊场景，让硬件少做无用功。大模型结构快速变化，新的网络模块和推理方法不断出现，通用算子库不可能永远包办一切。谁能更快开发和优化算子，谁就能更快适配新模型，把实验室里的想法变成稳定能力。过去，高性能算子开发常常需要熟悉底层硬件、编译器和复杂代码，门槛高得像把机房钥匙挂在悬崖边。如今，昇腾正在兼容更多主流开源生态，并提供更易用的开发工具。开发者不必每次都从最底层“手搓齿轮”，算法人员也能把更多精力放在模型创新和业务验证中。开源开放也不只是多放几个代码仓。基础软件接口更加透明，企业、高校和科研团队才能根据实际场景优化算子、修复问题、贡献工具。参与者越多，适配速度越快，国产算力就越容易形成正向循环，而不是每遇到一种新模型都重新翻山越岭。单卡跑得快，还不等于集群跑得顺。大模型训练需要大量设备协同，计算、通信、存储和网络只要有一环堵车，其他设备就可能集体等候。那场面像几十辆跑车挤在收费站，发动机声音很响，前进速度却很克制。统一编址、通信优化和算存网协同，正是为了解决这些堵点。相关技术可以减少数据反复搬运，降低开发复杂度，让跨节点资源更像一台整体机器。国家推动算力互联互通，也把异构算力调度、跨架构适配和算网协同列为重要方向，让分散资源找到任务，让昂贵设备少坐冷板凳。2026年的产业部署进一步强调超大规模智算集群、算电协同和全国一体化算力监测调度。这说明竞争目标已经不只是“造出多少算力”，而是怎样在能源、网络、软件和应用之间形成闭环。算力中心建得再气派，若模型迁移困难、工具不顺手、应用接不住，也容易变成科技感十足的背景墙。中国发展人工智能的优势，不只在于持续突破硬件，也在于产业体系完整、应用场景丰富、开发者群体庞大。制造业、医疗、交通、能源和科研领域提出的真实需求，能够反过来推动算子、框架和调度工具成熟。技术进入生产流程，帮助企业提质增效，才算完成从芯片到生产力的最后一跳。芯片当然重要，核心技术必须坚定攻关，产业链安全也不能寄托在别人手里。但芯片不是买回机房就自动产生价值的“许愿池”。高水平竞争，是软硬件深度协同，是每张卡都能被调动，每个模型都能快速迁移，每套系统都能稳定服务实际需求。未来的人工智能强者，未必只是芯片数量最多的一方，更可能是软件生态最完整、开发工具最顺手、产业落地最扎实的一方。把算力用足，把算法跑顺，把开发门槛降下来，看起来没有峰值参数那么抢镜，却决定着长期竞争力。人工智能这场长跑，硬件像肌肉，软件像神经，算子则像把命令传到四肢的细密线路。只有肌肉发达而神经迟钝，跑起来难免踉跄。中国既要练好“硬实力”，也要做强基础软件和开发生态，让自主算力真正好用、易用、敢用，才能把技术主动权稳稳握在自己手中。
