今年WAIC上出现了一位新玩家钛动科技，有着8年行业Know-how积累，8万+企业都是他的客户。首次亮相WAIC，就放出大招——首个全球营销AI Agent产品Navos，并非简单的自动化工具，而是在创意、投放、数据分析等营销全链路环节提供赋能。
Surge AI 成立于 2020 年，是一家专注于数据标注的公司。自成立以来，主创团队都极为低调，社交平台上鲜有公开动态。即便如此，Surge AI 仍在短短几年内实现了业绩大爆发，并成为业内公认的“领域最大且最好的玩家”。截至 2024 年，Surge AI 的 ARR 已突破 10 亿美元，超越了行业巨头 Scale AI 的 8.7 亿美元收入，成为其最大的竞争对手。
机器人能通过普通视频来学会实际物理操作了！ 来看效果，对于所有没见过的物品，它能精准识别并按照指令完成动作。
那是 1964 年，德国南部的小城爱尔兰根，阳光洒落在西门子数据中心的窗格上，一台名为 Zuse Graphomat Z64 的绘图仪静静运转着。 它并不懂何为艺术，却在工业数学家 Georg Nees 的指令下，画出了世界上最早一批由计算机生成的图像。
据悉，OpenAI正在寻求新一轮400亿美元融资，迫切需要资金支持其岌岌可危的星际之门项目。 星际之门就是年初OpenAI和软银牵头发起，要在全美建立多个数据中心，被称为“史上最大的人工智能基础设施项目”。
AI引入企业管理并非单纯效率工具，而是引发战略定位、组织流程与数据底层的系统性变革。忽视准备将导致混乱而非增效。实现“AI原生”需平衡效率与风险，重构人机协作规则。企业需清晰战略、完善数据基建，并通过文化建设降低员工抵触，方能将AI潜力转化为核心竞争优势，避免误用为裁员工具。
如何让机器人从看懂世界，到理解意图，再到做出动作，是具身智能领域当下最受关注的技术重点。 但真机数据的匮乏，正在使对应的视觉-语言-动作（VLA）模型面临发展瓶颈。
近年来，语言模型的显著进展主要得益于大规模文本数据的可获得性以及自回归训练方法的有效性。
随着人工智能（AI）技术的快速发展，AI数据中心对电力的需求与日俱增，使得美国出现电力供应紧张的问题，这引起了特朗普政府和美国企业的焦虑。
在万物互联的智能时代，具身智能和空间智能需要的不仅是视觉和语言，还需要突破传统感官限制的能力
