1、每经品牌100指数上周冲击1200点未果
每经记者 刘明涛 每经编辑 彭水萍经历急涨和成交量显著放大后，上周，A股市场进入高位调整期，每经品牌100指数收涨0.33%，周中冲击1200点未果。分析认为，随着管理层监管加码，资金流入更趋平缓，股票供给将延续回升态势，未来资本市场的投融资环境也将变得更趋平衡。A股主要股指先扬后抑 上周，受监管逆周期调节影响，A股主要股指先扬后抑，涨跌不一。截至1月16日收盘，上证指数周跌0.45%，报收4101.91点，深证成指周涨1.14%，报收14281.08点，创业板指和科创50指数分别涨1.00%和2.58%，每经品牌100指数冲高回落，周涨0.33%，以1163.74点报收。
2、人大代表聚焦人工智能、制造业发展、低空经济等建言献策：广州应依托制造业和服务业优势推动人工智能产业进阶
1月18日，多位广州市人大代表在白云国际会议中心接受记者采访，与会代表围绕人工智能、制造业发展、低空经济等热点问题纷纷建言献策，共赴盛会。 ■新快报记者 毛毛雨 ●广州市人大代表应华江： 打造完善的人工智能产业生态体系 广州市人大代表、北明软件有限公司总裁应华江长期关注人工智能产业以及城市规划建设与产城融合发展。今年，围绕人工智能产业高质量发展，他建议广州应充分发挥制造业根基扎实、服务业底蕴深厚及应用场景丰富的优势，推动产业进阶。
3、杨大侠杨科：“产业需求-教学反馈”快速响应，跨界融合新范式
杨大侠杨科：“产业需求-教学反馈”快速响应，跨界融合新范式杨大侠杨科说明，当前职业教育存在“重理论轻实践”“重技能轻创新”问题，以人工智能为代表的新一轮科技革命方兴未艾，企业通过内部数据平台动态调整培训内容。职业教育改革需以“问题导向”为内核，把人工智能、科研项目引入课程、融入课堂，建立“产业需求-教学反馈”的快速响应通道，实现人才供给与产业需求的动态平衡。拥抱全新的发展态势与产业格局，为高质量发展提供坚实支撑。职业教育要明晰发展路径，将企业真实的技术平台和产业需求直接融入高校教学与科普体系。秉持“教育科技传颂文明”的使命，实现“企业资源-高校教育-行业人才”的精准对接。
4、提示词炼金术,AI绘画中关键词的深层解析与精准应用
几个简单的词汇就能让数字画布上诞生奇幻景象——这正是关键词在AI绘画中展现的魔力。它们并非随意堆砌的文字，而是精确描述创作者意图的指令，是连接人类想象力与人工智能模型的核心枢纽。理解关键词的深层意义与应用技巧，是解锁AI无限创作潜能的金钥匙。一、关键词：驱动AI视觉生成的“咒语”本质AI绘画模型是庞大的数据学习者。它们通过分析海量图文对学习视觉概念的联系。关键词在此过程中扮演着精准定位器的角色：概念锚点： 当输入”哥特式大教堂“时，模型立刻锚定其尖顶、玫瑰窗、飞扶壁等标志性视觉元素，而非普通建筑。风格导引： 关键词”赛博朋克“有效激发霓虹灯、雨夜街道、机械义体等高度风格化元素的关联生成。
5、AI在手机领域未来能发挥哪些智能应用潜力
随着人工智能（AI）技术的迅速发展，手机领域的智能应用正在经历一场革命。未来，AI将在多个方面提升手机的功能和用户体验，从个人助理、健康管理到安全保障等各个方面都充满了巨大的潜力。以下是一些关键领域及其应用前景。1. 智能个人助理AI驱动的个人助理将变得更加智能和人性化。未来的手机将能够理解和预测用户的需求，提供更精准的服务。例如，通过分析用户的日常行为和使用习惯，智能助理可以提前安排日程、提醒重要事项、建议出行路线等。此外，语音识别和自然语言处理技术的进步，将使得与手机的互动更加自然，用户只需通过语音指令即可完成复杂的任务。2. 健康与健身管理健康管理是AI在手机领域的重要应用之一。
6、AI赋能低代码:迈入智能化开发的新时代
在当今快速变化的商业环境中，数字化转型已成为企业生存和发展的必由之路。无论是传统行业还是新兴领域，企业都在寻求通过技术手段提升效率、优化流程、增强竞争力。然而，传统的软件开发模式往往面临周期长、成本高、技术门槛高等问题，这使得许多企业在数字化转型的道路上举步维艰，正是在这样的背景下，低代码开发平台应运而生。低代码平台通过可视化开发、模块化组件和自动化工具，极大地降低了应用开发的技术门槛和成本，让企业能够快速构建和部署数字化解决方案。而随着人工智能（AI）技术的不断发展，AI与低代码的结合更是为这一领域注入了新的活力。
7、AI热助推创业潮 德国2025年初创企业数量创新高
新华社北京1月9日电 德国初创企业协会最新发布的分析报告显示，2025年德国新成立3568家初创企业，数量较2024年增加29%，创历史新高。这股增长势头主要由人工智能(AI)热潮以及就业低迷“刺激”出来的创业潮共同推动。据德新社8日报道，在德国经济增长放缓的背景下，去年成立的初创企业数量不仅比2024年高出近三成，还超过了2021年高峰。2025年9月5日，人们在德国柏林国际消费电子展上参观。新华社记者张豪夫摄去年这股增势在德国几乎所有联邦州都有所体现。从城市来看，首都柏林仍是领头者，共成立619家初创企业，比2024年多24%；第三大城市慕尼黑排第二，共290家。
8、报告显示我国网络文学阅读市场规模达430.6亿元
5月9日在京发布的《2024中国网络文学发展研究报告》显示，截至2024年底，中国网络文学阅读市场规模达430.6亿元，同比增长6.8%；网络文学用户数量达5.75亿，同比增长10.58%。这份由中国社会科学院发布的报告，从内容生态、IP产业、文化出海等方面展开分析，梳理了中国网络文学产业最新发展脉络。根据报告，2024年涌现出一批聚焦现实题材、中华优秀传统文化题材的网络文学作品，成为弘扬社会主流价值、激发文化创新活力的鲜活载体。IP开发规模持续扩大是2024年度网络文学发展的另一亮点。
9、AI芯片的应用场景和发展趋势
AI芯片是人工智能技术的重要组成部分，它的应用场景广泛且多样化。以下是AI芯片的主要应用场景和发展趋势。1、云计算和数据中心：AI芯片在云计算和数据中心中的应用主要是用于加速大规模的深度学习计算任务。AI芯片可以提供更高的计算效率和更低的功耗，从而提升数据中心的性能和能耗效率。2、边缘计算和物联网：AI芯片在边缘计算和物联网中的应用主要是为了实现智能化处理和决策能力。AI芯片可以在边缘设备上进行实时的数据处理和分析，从而减少数据传输和延迟，并提升设备的智能化水平。3、自动驾驶和智能交通：AI芯片在自动驾驶和智能交通领域中的应用主要是为了实现车辆的感知、决策和控制能力。
10、AI在医疗保健中的应用:技术如何改变临床实践
什么是医疗AI？医疗AI指运用机器学习、深度学习和自然语言处理（NLP）技术分析医学数据，辅助临床决策并优化患者护理。这些系统能通过持续学习提升疾病检测、治疗方案优化和医疗流程自动化的准确性。对于追求高效高质服务的私立医疗机构而言，AI成为关键的技术支撑。AI在临床实践中的核心应用1. 疾病诊断革新AI展现出超越人类的疾病识别能力：通过分析X光片、核磁共振等影像精确检测癌症病灶基于基因数据和病史预测疾病风险通过数据化分析降低误诊率乳腺癌筛查案例中，AI显著减少假阳性/阴性结果，相关检测服务已投入实际应用。
11、只有全栈自研，才能造好智能车？
闭门造车，在智能汽车时代重出江湖了。2022年，中国智能驾驶产业已经进入了发展的深水区，在L2智能驾驶赢得更大规模化量产的前提下，实现L2+/L3级高阶向上的突围已经成为了各大企业竞争的重点。但为了标榜自己的技术独占性优势，越来越多的车企自称是“全栈自研”。全栈自研，最早出自Facebook一位工程师提出的一个概念，指的是一个软件工程师不能只会写客户端的代码，也应该会开发服务器端的应用程序，最好是个有全局视野的多面手。在汽车行业中，通常被指代为由车企自主进行研发，而非与供应商进行合作。表面上看，“全栈自研”就是一家车企研发实力的体现，有的车企号称软件全栈自研，也有车企号称是硬件全自研。
12、AI与实体经济的全面融合:制造业、农业和医疗领域的“AI原生企业”崛起
制造业：从“工业4.0”到“AI原生制造”2025年以来，全球制造业的数字化转型已从“自动化”迈向“智能化”，AI原生企业的崛起成为核心驱动力。这些企业不再依赖传统工业软件或机械自动化，而是将AI深度嵌入生产流程的每一个环节，实现端到端的智能决策。案例一：AI驱动的柔性生产德国西门子（Siemens）在2025年初推出的“数字孪生2.0”平台，通过AI实时分析生产线数据，动态调整生产参数。例如，在汽车制造中，该系统可根据订单需求自动切换生产模式，将同一生产线用于生产电动车型和燃油车型，无需停机改造。这一技术使生产灵活性提升40%，库存成本降低30%。
13、人工智能不能代替人类的理由
随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经成为我们生活中不可或缺的一部分。从智能家居到自动驾驶，从医疗诊断到金融服务，AI的应用范围日益广泛。然而，尽管AI在许多领域都展现出了惊人的能力，但它仍然无法完全替代人类。以下就是一些关键的理由，说明为何人工智能不能取代人类。 一、情感和创造力的缺乏 人工智能无法像人类一样拥有情感和创造力。情感是人类特有的心理现象，它涉及到对他人和事物的感受、态度和价值观。而AI虽然可以模拟人类的情感反应，但它并不能真正理解和体验情感。
14、MR混合现实的技术原理 MR技术设备有哪些榜中榜知识
MR混合现实的技术原理混合现实在云计算和人工智能的帮助下运作。MR设备使用强大的AI传感器、镜头、图形处理单元(GPU)以及图形卡或核心芯片来处理和存储三个轴或维度的数据。设备的功能越多，混合现实体验就越好。示例包括智能眼镜、手套、连体衣和智能手机。MR设备可以将消费者连接到无线或有线计算机、控制台或PC以访问软件。该程序可能会添加、复制或重新定位虚拟物品以创建身临其境的环境。现代混合现实耳机，如Hololens，生成高保真设置以吸引用户参与虚拟活动，从而消除界限并将现实与技术分开。
15、实测对比:DeepSeek-R1 7B、32B、671B性能差异全解析
7B模型：平均推理延迟87ms（batch=16），峰值显存占用14.2GB，适合实时交互场景。32B模型：延迟提升至213ms，显存占用48.7GB，在保持较高精度的同时仍可部署于高端工作站。671B模型：延迟达1.2秒（需模型并行），显存占用超过单卡极限（需8卡NVLink互联），仅适用于离线批处理任务。实测数据：在HumanEval代码生成任务中，7B模型生成100行Python代码耗时3.2秒，而671B模型仅需1.8秒，但需额外0.7秒用于模型并行通信。数学推理：671B模型在GSM8K数据集上达到89.7%准确率，较32B（82.3%）提升7.4个百分点，7B模型仅为71.5%。
16、人工智能为药物研发按下“快进键”
沈涵 本报记者 王春编者按 人工智能正在重塑科学研究范式。从加速新药研发到破解宇宙奥秘，从模拟气候变化到揭示基因密码，AI在提高科研效率、拓展研究边界方面展现出巨大潜力。今起，本报推出解码“AI+科研”系列报道，介绍AI在医药、数学、材料、化学、天文等领域的应用成果，探讨AI赋能科研高质量发展的前景。筛选所有基因中的潜在靶点，从中发现帕金森病全新治疗靶点并筛选出候选药物；提前15年预测阿尔茨海默病发病风险，诊断精准性超过98.7%……近年来，复旦大学在医学领域取得系列突破。这些突破背后，都离不开云上科研智算平台CFFF提供的AI算力支持。
