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工业AI智

本文阐述了工业AI从辅助工具到核心引擎的转变，通过深度学习、数字孪生、边缘计算等技术，实现设备预测性维护、工艺参数自优化及柔性排程。同时指出边缘部署与数据安全的挑战，并展望零样本诊断、神经符号编程等未来方向，推动制造业迈向可解释、可进化的智能化新阶段。

端侧

随着大模型爆发，云端部署面临延迟、隐私、成本等瓶颈，端侧AI应运而生。通过量化、剪枝、蒸馏等压缩技术，百亿参数模型已能在手机运行；高通、苹果等新SoC集成专为Transformer优化的NPU，大幅提升推理速度。端侧AI催生了离线智能助手、实时视觉理解、机器人自主决策等应用。但模型生态碎片化、精度损失与安全风险仍是挑战...

通用人工智能（AGI）旨在实现具备人类级认知能力的智能系统。本文从技术演进、关键挑战与未来路径展开：大语言模型向世界模型演进，神经符号系统与模块化认知架构成为融合趋势；数据、能源瓶颈及安全对齐问题亟待突破。AGI的实现将是渐进、模块化的过程，需要全球协作与审慎推进。

AI算力调度新纪元：效率飙升50%

随着AI算力需求爆发与GPU资源闲置并存，算力调度正从静态分配转向动态智能调度，涉及异构计算、边缘协同、能耗感知等多维度优化。业界通过资源池化、深度强化学习、市场机制等技术提升利用率，未来将向Serverless、量子混合调度及跨域算力联盟演进，成为AI基础设施竞争的核心。

AI+低空经济：解锁万亿新蓝海

本文探讨AI如何驱动低空经济变革。AI通过多模态感知、强化学习实现自主飞行与群体协同，并借助数字化空域管理解决规模化瓶颈。在物流、农业、巡检等场景创造显著价值，同时面临算力、数据隐私及就业结构等挑战。到2025年，AI正从“可选配置”成为低空生态的核心，重塑城市交通逻辑。

算力新突破！AI性能飙升

人工智能算力竞争正从硬件堆砌转向架构革命。光子计算、存算一体等新技术突破传统冯·诺依曼瓶颈，能效比提升数倍；混合精度训练使算力利用率提升40%以上；异构集群通过动态调度与硅光子互联，线性扩展效率达92%。这些变革将重塑硬件、云服务与AI应用产业格局，推动算力从“堆数量”向“用智能”转变。

人工智能正成为低空经济的核心引擎，从飞行决策（强化学习实现自主避障与航线调整）、空域管理（数字孪生与图神经网络的动态调度）到安全防控（故障预测与异常轨迹检测）全面革新，推动农业植保、电力巡检等商业模式降本增效。当前面临数据稀缺、边缘算力不足等挑战，未来将走向AI自生长的智能体集群，实现低空交通的自治化运营。

2026大模型突破：万亿参数重塑AI

2026年大模型技术从“规模红利”转向“密度红利”与“系统智能红利”，核心突破包括：第三代混合专家模型（MoE-3）与百万级上下文窗口实现；自主强化学习与过程奖励模型提升推理能力；FP4训练大幅降低成本；多Agent系统与具身智能融合；可解释性对齐与伦理逻辑图增强安全性。开源生态繁荣，国产模型崛起。技术正从语言工具向世...