南方电网在电力行业引领者地位凸显，通过人工智能技术实现智能巡检，提升电网安全性与效率。同时，新型“夸父”功率预测系统为光伏与风电提供精准预测，推动新能源发展。了解南方电网数字化转型的关键技术与应用。

阿里巴巴计划在今年9月推出人工智能对话式采购引擎，该引擎整合阿里旗下所有电商平台，旨在智能化改革中小企业的全球采购流程。

京沪深作为中国人工智能产业的领头羊，通过政策扶持与基础设施建设，分别展现了强大的研发实力、算力优势和市场化推广能力。本文全面解析了三座城市在人工智能领域的差异化优势及发展路径。

随着大数据、云计算和人工智能技术的迅猛发展，网络安全行业正在经历一场由AI赋能的革命。本文探讨了大型语言模型在网络安全中的应用和未来趋势，以及AI技术对提升安全防护能力的重要性。

近年来，数字阅读逐步成为主流，中国音像与数字出版协会报告显示，用户规模持续增长。AI技术与数字阅读的结合，不仅提升阅读效率，还改善阅读体验。

AMD近期公布数据显示，其人工智能芯片销售额持续增长，尤其在数据中心领域取得显著增长。此举推动了公司第二季度收益超出预期，股价在盘后交易中大涨。

探讨人工智能时代面临的网络安全威胁，从生成式AI的特殊缺陷到全球蓝屏事件的警示，分析AI应用系统安全性及内生安全个性问题，并提出包括AI自动化解决方案在内的应对策略。

2024年巴黎奥运会成为AI科技全面普及的舞台，从赛事训练到赛场裁判再到全球直播，人工智能技术无处不在。AI驱动的系统和智能体帮助运动员提升表现，裁判员实时判断，观众享受前所未有的沉浸式体验。

德国在人工智能领域的学术研究领先全球，但转化为实际应用的能力不足。报告指出，德国人工智能专利数量远低于美国和中国，企业应用率也明显落后于其他国家。

今年政府工作报告提出“人工智能+”行动，旨在推动人工智能与实体经济深度融合，促进智能制造发展。文章探讨了我国为何要推进“人工智能+”行动以及其在新型工业化中的关键作用。

慧博云通通过多年积累，专注人工智能应用领域，提供定制化大模型解决方案，涵盖对话式运营、智能招聘和金融风险预警等功能，与百度智能云等合作深入推进。未来，公司将继续加强研发能力，扩展全球AI应用市场。

德国人工智能研究领先全球，但在科研成果转化和企业应用方面面临挑战，导致依赖外国技术和服务，影响竞争力。

2023年下半年以来，人工智能（AI）在自然资源管理中的应用愈发广泛。文章探讨了AI在找矿、土地管理和海洋监测领域的最新突破和挑战，展示了其在地质信息处理、土地选址优化和资源预测方面的潜力。

AI结果优化(AIRO)是2024年品牌营销的新趋势，通过AI算法分析与大数据模型优化，提升品牌在用户交互中的曝光与认知。本文探讨了AIRO在全球范围内的应用与发展趋势，以及广东友益典文化在该领域的先发优势。

7月29日，盐城举办了长三角人工智能算力发展座谈会，聚焦绿色算力中心建设和人工智能应用创新，吸引了业内专家和企业代表共同探讨发展前景和合作机会。本次活动标志着盐城人工智能发展迈向新阶段。

阿里巴巴在2024年ESG报告中展示了人工智能在可持续发展中的关键角色。从能耗管理到碳排放减少，AI技术深度应用在各业务领域，成为推动环保和社会责任的创新引擎。

美国和中国在全球人工智能领域竞争激烈，特别是在无人驾驶技术的发展中。本文探讨了两国在AI创新、市场竞争和技术应用上的差异与对比。

7月29日，盐城市召开长三角人工智能算力发展座谈会，探讨绿色高效算力能源供给体系及应用场景开放，加速推动AI技术与实体经济深度融合。

上海市经信委网站7月29日消息，日前，上海市经济和信息化委员会、上海市发展和改革委员会上海市商务委员会、上海市财政局、上海市市场监督管理局、中华人民共和国上海海关等印发《关于促进工业服务业赋能产业升级…

探索安徽淮北图书馆AI智能厅的教育创新，通过智能设备提升学生学习体验，推动课堂互动与个性化教学。

据新华社成都7月29日电 7月28日，“谛听”地震波大模型在四川成都发布，该大模型由国家超级计算成都中心、中国地震局地球物理研究所以及清华大学联合开发，是首个亿级参数量的地震波大模型。成都超算中心运营…

探讨中国AI发展路线，超智融合是否仅靠堆芯片可行？中国院士专家在2024年研讨会上提出各自观点，强调超算技术积累对大模型发展的关键性。

本文探讨了人工智能在口述史研究中的应用与挑战，分析了其在采集、整理、保存、分析和传播等方面的关键作用，展望了人工智能为口述史研究带来的新机遇与前景。

多名院士专家在2024中国算力发展专家研讨会上探讨中国人工智能发展策略，强调不能简单跟随美国“堆芯片”道路。他们认为，中国需通过超智融合和主权级大模型计划，解决大模型算力挑战。

本文探讨了人工智能在智能制造中的新发展和面临的挑战，从CIMS到数字化制造的演进，分析了智能化技术与企业实际需求的不匹配以及生成式人工智能在制造业应用中的局限性。