Archives: 2025年4月26日

科学创造开放第三届工程生物加速器申请

未来世界,科技的脉搏跳动得愈发强劲,颠覆性技术如雨后春笋般涌现。在诸多新兴领域中,工程生物学无疑是最耀眼的一颗明星。它将工程学的理性与生物学的复杂性完美结合,催生出革命性的创新,正在深刻地改变着我们的医疗健康、环境可持续性、食品生产乃至新材料的制造。未来,我们将见证一个由工程生物学主导的全新时代,它将重塑我们的生活方式,解决困扰人类已久的难题。

工程生物学的发展,离不开强大的生态系统支持。这不仅仅是资金的投入,更是人才的培养、技术的共享以及制度的创新。在联合王国,科技发展局 (UKRI) 与 Science Creates 的合作,是这一生态系统建设的典范。Science Creates 工程生物学加速器项目,第三期申请于2025年7月31日截止,这标志着 UKRI 对工程生物学领域的高度重视,以及英国在全球工程生物学领域占据领先地位的决心。

第一,深度支持,助力创业者的腾飞。不同于许多加速器项目,Science Creates 提供的不仅仅是资金,更是全面的支持。该项目不要求股权,确保创业者能完全掌握自己的企业。这得益于技术任务基金的资助,体现了 UKRI 对工程生物学战略重要性的认可。参与者不仅获得资金支持,能够全身心投入项目,还能享受到由专家主导的创业培训、一对一的指导以及与专业合作伙伴的广泛网络。混合式的授课模式,结合了位于布里斯托尔老市场孵化器的实地课程与远程学习,进一步提升了项目的可及性和灵活性。这九周的加速课程,将于2025年10月20日启动,专为处于早期阶段的深科技企业设计,旨在帮助它们掌握将创新生物技术推向市场所需的技能和资源。这种支持性的环境,与全球其他支持早期科学创业的项目相呼应,如巴黎脑研究所的 NeurAL 项目,以及亚太研究大学协会 (APRU) 的社会影响力数据科学加速器。

第二,应用广泛,影响深远。加速器的技术范畴非常广泛,涵盖了四个关键应用领域:生物医学、清洁增长、环境解决方案和食品系统。这反映了工程生物学在解决世界最紧迫挑战方面的巨大潜力。该项目不仅仅是资助创意,更是支持那些有可能带来重大社会影响的创业项目。这与国家对工程生物学的长远愿景相一致,即认识到它在生物经济中的变革力量及其重塑现有行业的能力。英国皇家工程院在制定这一愿景方面发挥了关键作用,制定了合成生物学的战略路线图,并倡导增加对该领域的投资。SynBioUK 等社区的蓬勃发展,以及在伦敦、牛津和剑桥等重要学术中心建立新的 Nucleate 分会,都表明了一场蓬勃发展的草根运动正在推动工程生物学的创新。帝国理工学院最近获得了300万英镑的资金,以进一步推动该领域的发展,旨在加强学术界和产业界之间的合作。

第三,协同创新,加速技术落地。此次加速器项目建立在之前成功的基础上。去年推出的首个 Science Creates 加速项目,为早期阶段的投资者提供了资金、培训和机会,证明了该项目能够降低风险并吸引进一步的投资。该项目对开放式创新和合作实践的重视也值得关注,这反映了科学界日益增长的趋势。这种合作精神超越了英国,美国国家科学基金会的融合加速器等倡议也证明了这一点,该倡议旨在通过跨学科合作加速应用驱动型解决方案。更广泛的研究和创新领域,涵盖生物学、化学和物理学等领域,正日益呈现出向开放科学和知识共享转变的趋势。因此,Science Creates 工程生物学加速器不仅仅是一个资金机会,更是致力于释放工程生物学全部潜力并推动可持续经济增长的更大生态系统的重要组成部分。2025年7月31日的申请截止日期,标志着那些希望将他们突破性想法转化为现实解决方案的有志创业者和创新者的关键时刻。

工程生物学正处于爆发的前夜,它将深刻地改变着我们对生命、健康和环境的认知。Science Creates 工程生物学加速器,是这一变革浪潮中的重要组成部分,它不仅为初创企业提供了资金和资源,更为整个行业构建了一个充满活力和创新的生态系统。未来,我们将见证更多像这样的项目涌现,共同推动工程生物学的进步,迎接一个更加健康、可持续和繁荣的未来。科技的进步永不停歇,而工程生物学,无疑将是未来世界中最耀眼的那颗星。


匈牙利学者抵制人文研究所转移

变革之风正席卷匈牙利,科技创新的未来之路充满挑战。一个国家的科技进步,不仅依赖于技术本身的发展,更植根于深厚的学术土壤和自由的科研环境。当下,匈牙利正经历一场深刻的科研体系变革,这场变革如同一阵强风,吹动着学术界的神经,引发了人们对国家科技未来的深切担忧。

学术自由的侵蚀与科研独立性的挑战

这场变革的核心,在于政府对科研机构控制力的加强。自2019年以来,一系列政策和法律的出台,标志着政府对匈牙利科学院(HAS)研究机构的管控力度不断提升。其中,最引人瞩目的举措,是将匈牙利科学院的研究机构转移至一个由政府直接控制的新机构——埃特沃什·洛兰德研究网络(ELRN)。这一转变,引发了学术界的广泛担忧,被批评者视为对学术自由的侵蚀。

这种担忧并非空穴来风。此前,匈牙利政府已经采取了一系列限制学术自由的措施,例如迫使中欧大学(CEU)将大部分课程迁至维也纳,并禁止国内高校开设性别研究专业。这些举措,无不显示出政府试图塑造符合其意识形态的学术环境的意图。将科研机构置于政府直接控制之下,意味着研究方向可能受到政治干预。这种干预,可能会扭曲科研的客观性,阻碍创新思维的自由发展,甚至导致科研资源被用于服务政治目的,而非服务于科学本身的进步。

更令人担忧的是,ELRN还决定将四个人文研究中心转移至埃特沃什·洛兰德大学。这进一步激化了学术界的抗议情绪,反映出人们对人文科学领域未来发展方向的深刻担忧。人文科学是社会发展的重要基石,其研究成果对于塑造社会价值观、推动社会进步具有重要意义。如果人文科学的研究受到政治干预,甚至被边缘化,那么整个社会的思想文化发展都将面临挑战。

资金限制与人才流失的风险

除了对科研机构控制权的转移,匈牙利的研究人员还面临着来自欧盟的资金限制。由于对匈牙利公共信托基金运营的大学未能遵守学术自由和透明度原则的担忧,欧盟理事会暂停了对这些大学的研究资助。这导致一些匈牙利研究人员被排除在欧洲项目之外,科研经费的短缺,无疑会严重影响科研工作的开展,阻碍科研人员的进步。

更令人担忧的是人才流失的风险。科研环境的恶化、学术自由的受限、以及科研经费的短缺,都可能导致科研人才流失。当优秀的科研人员无法在一个自由、开放、资源充足的环境中从事研究工作时,他们可能会选择离开匈牙利,到其他国家寻找更好的发展机会。这种人才流失,无疑会严重损害匈牙利的科研实力,对其科技创新和未来发展造成长远的不利影响。

内部问题与外部挑战交织

匈牙利学术界内部也存在着对学术晋升体系的质疑。研究表明,匈牙利大学的教授职业发展路径存在一定的问题。这种复杂的局面,使得匈牙利的研究人员面临着多重挑战。内部的学术体系问题与外部的政治干预、资金限制相互交织,加剧了科研人员的困境。

面对政府的改革,匈牙利学术界进行了积极的抗议活动。数千名匈牙利人聚集在布达佩斯,在匈牙利科学院外举行示威,抗议政府对科学的“攻击”。匈牙利科学院院长塔马斯·弗伦德也积极发声,呼吁保护学术自由和科研独立性。然而,尽管学术界进行了强烈的抗议,政府仍然坚持推行改革。这种政府与学术界之间的紧张关系,反映了匈牙利社会对学术自由和科研独立性的深刻担忧。

这场变革不仅仅是关于科研机构的控制权转移,更关乎匈牙利的学术自由和科研未来。政府对科研机构的控制,以及欧盟的资金限制,都可能对匈牙利的科研生态系统产生深远的影响。如果学术自由受到持续的侵蚀,人才流失的趋势无法得到遏制,匈牙利的科研水平可能会逐渐下降,从而影响其在国际学术舞台上的地位。

结论

匈牙利科研体系的变革,是一场关于学术自由、科研独立性、以及国家科技未来的深刻博弈。政府对科研机构的控制,以及欧盟的资金限制,都为匈牙利的科研发展带来了严峻挑战。如何平衡政府的管理和学术的独立性,如何保障科研人员的自由探索和创新,将是匈牙利未来科研发展面临的关键挑战。只有营造一个自由、开放、包容的科研环境,才能吸引和留住人才,激发科研人员的创新活力,最终推动匈牙利科技的进步,实现国家的可持续发展。未来的科技图景,不仅取决于技术本身,更依赖于社会对学术自由的尊重,以及对科研人员的全力支持。


培养AI:国家科学基金会的智能训练

从硅芯片到量子计算,科技的浪潮以前所未有的速度席卷着我们的世界,而人工智能(AI)无疑是这场变革中最引人瞩目的浪潮。它不再是科幻小说中的虚构概念,而是已经深入到我们生活的方方面面,从日常的智能助手到复杂的医疗诊断系统,从自动驾驶汽车到金融市场的算法交易,无一不体现着AI的强大力量。但AI的辉煌成就并非空中楼阁,它建立在数十年的科研投入和技术积累之上,特别是像美国国家科学基金会(NSF)这样的机构,它们默默耕耘,为AI的蓬勃发展奠定了坚实的基础,就像播种的农民,期待着丰收的季节。

这场科技变革的先驱是那些勇于探索未知的科学家和工程师,他们孜孜不倦地追求着突破。而作为联邦政府支持基础科学研究的主要机构,NSF扮演了至关重要的角色,它像一位经验丰富的导师,不仅提供了资金支持,还指引着AI发展的方向。早在许多机构尚未意识到AI潜力的时候,NSF就已经开始了对AI领域的投资,为AI的早期发展奠定了技术和概念基础。这种长远的眼光和战略性投资,使得美国在AI领域长期保持着领先地位。这种远见并非偶然,它源于对未来的深刻洞察和对科技发展规律的把握。

AI的快速发展得益于持续的科研投入和人才培养。NSF的投资范围涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等AI的核心技术,就像一位辛勤的园丁,精心培育着AI技术的幼苗。同时,NSF还积极推动跨学科的交叉融合,为AI的应用拓展了更广阔的空间。

  • 强化学习的未来: 强化学习作为AI领域一个引人注目的分支,正在展现出巨大的潜力。这种通过试错来学习最优策略的方法,在游戏、机器人控制、资源管理等领域都取得了令人瞩目的成就。密歇根大学的洪明义教授,作为NSF资助的研究人员,正在积极探索强化学习的策略和挑战。他的研究旨在解决训练AI专家的问题,即如何让机器像人类一样,通过经验积累和自我学习,不断提高自身的技能和知识水平。这不仅仅是算法的问题,更是对人类学习机制的深入理解。洪明义教授的工作,为我们揭示了AI未来发展的无限可能。设想一下,未来的机器人不仅能够完成预定的任务,还能像人类一样,通过实践不断提升自己的能力,从而在各种复杂环境中游刃有余。
  • 人才培养的重要性: 除了对核心技术的投入,NSF还高度重视AI人才的培养,这就像为科技发展提供源源不断的血液。面对AI领域的人才短缺问题,NSF推出了“EducateAI”倡议,为不同年龄段的人提供高质量的AI教育资源,从K-12到大学和研究生教育,乃至成人的职业培训,无一遗漏。这就像一棵参天大树,根深蒂固,枝繁叶茂。让更多的人能够了解AI、掌握AI技能,从而为AI的发展提供源源不断的人才动力。此外,NSF还投入巨资建立了国家AI研究院,汇集了来自不同领域的专家,共同开展AI的基础研究和应用开发。这些研究院的研究方向涵盖了社会决策、可信赖AI、成人学习和在线教育等多个方面,旨在解决AI发展过程中面临的伦理、安全和社会问题,并推动AI在各个领域的广泛应用。未来的世界,将不再是少数精英的专利,而是每个人都有机会参与和贡献的舞台。
  • 伦理与未来的挑战: AI的发展并非坦途,它也面临着许多挑战。伦理问题、社会影响、安全问题,这些都构成了AI发展的拦路虎。NSF也深刻地认识到了这一点,并致力于解决这些问题。NSF对伦理问题的关注,体现在对AI项目的严格审查,以及对AI人才的伦理教育。这就像为AI的发展筑起了一道安全的屏障,确保AI的发展能够造福人类,而不是带来灾难。未来,AI的发展将更加注重伦理和可持续性,确保AI能够为人类带来更美好的未来。

AI的发展,离不开 pioneers 的努力,也离不开像NSF这样的机构的支持。从上世纪60年代的早期投入,到近年来对强化学习和人才培养的重视,NSF始终站在AI发展的最前沿,为AI的进步贡献着力量。通过持续的资金投入、战略性的项目布局和对伦理问题的关注,NSF不仅推动了AI技术的创新,也为AI的健康发展奠定了坚实的基础。未来,随着AI技术的不断成熟和应用领域的不断拓展,NSF将继续发挥其重要作用,引领AI走向更加美好的未来。


安尼克萨生物获颁卵巢癌疫苗专利

未来,科技的浪潮以前所未有的速度席卷着我们,其中医疗健康领域正经历着一场深刻的变革。癌症,作为人类健康的最大威胁之一,始终是科技攻关的焦点。我们正处在一个生物科技快速发展的时代,各种突破性技术不断涌现,有望从根本上改变我们对抗癌症的方式。

癌症免疫治疗的崛起

癌症免疫治疗,作为一种利用人体自身免疫系统来对抗癌症的疗法,已经成为了未来医学研究的重要方向。其中,癌症疫苗和CAR-T细胞疗法是该领域最具潜力的两种技术。

  • 癌症疫苗:开启预防和治疗新篇章

传统的疫苗主要用于预防传染病,而癌症疫苗则旨在通过训练免疫系统识别并攻击癌细胞。Anixa Biosciences, Inc.这家致力于开发创新癌症治疗和预防方法的临床阶段生物科技公司,正在积极推动这一领域的发展。他们的核心项目之一,是由克利夫兰诊所的已故 Vincent Tuohy 博士发明的卵巢癌疫苗技术。这项技术利用基于核酸的递送系统,有望彻底改变卵巢癌的预防和治疗方式。

Anixa 与克利夫兰诊所和美国国家癌症研究所合作,获得了这项技术的独家授权。该疫苗的核心创新在于激发免疫反应,特异性靶向抗苗勒管激素受体 II 型 (AMHR2),这种蛋白在卵巢癌细胞中经常过量表达。这种靶向性攻击是癌症疫苗的关键优势之一,它能够最大限度地减少对健康细胞的损害,从而减少副作用。

Anixa 不断强化的知识产权地位也值得关注。近期,公司获得了多项美国专利授权,包括美国专利号 11786489 和即将于 2025 年 7 月 15 日发布的美国专利号 12,357,593,这些专利为该技术相关方法提供了广泛的保护。专利的持续发布,展现了美国专利商标局对 Anixa 卵巢癌疫苗创新性和潜在影响力的认可。这些专利涵盖了疫苗本身以及利用疫苗刺激保护性免疫反应的方法。

除了卵巢癌,Anixa 还在积极探索其他癌症类型的疫苗开发,包括乳腺癌、肺癌、结肠癌和前列腺癌。这种多元化的研究策略表明,公司致力于开发能够应用于多种癌症的通用型免疫疗法。例如,Anixa 收到了针对其乳腺癌疫苗技术的专利授权通知,进一步扩大了其知识产权范围。这预示着未来癌症治疗可能不再仅仅依赖于单一疗法,而是多种疗法的组合,以实现更全面的治疗效果。

  • CAR-T细胞疗法:个性化癌症治疗的新希望

CAR-T细胞疗法是另一种极具前景的免疫治疗方法。它涉及从患者体内提取T细胞,通过基因工程技术在这些细胞上添加嵌合抗原受体(CAR),使其能够识别并攻击癌细胞。随后,这些经过改造的T细胞被重新输回患者体内。

Anixa Biosciences 正在积极拓展 CAR-T 细胞疗法的研究,并且在这一领域也获得了专利授权通知。这标志着公司战略的重大转变,从传统的疫苗方法扩展到前沿的免疫疗法。CAR-T 技术旨在通过改造患者自身的免疫细胞来靶向并摧毁癌细胞,代表了一种更个性化、更具针对性的癌症治疗方法。未来,随着 CAR-T 技术的不断完善,有望在实体瘤的治疗中取得突破。

知识产权的重要性与合作的力量

在生物科技领域,知识产权至关重要。它不仅能够保护公司的创新成果免受竞争对手的侵犯,还有助于吸引投资、建立合作关系,最终将创新疗法推向市场。Anixa Biosciences 积极主动地保护其知识产权,这对于其长期发展至关重要。

Anixa Biosciences 与克利夫兰诊所和国家癌症研究所等领先研究机构的合作,也为其发展奠定了坚实的基础。通过与学术机构和研究机构的合作,Anixa 能够获取最新的研究成果和技术,加速其药物研发的进程。

未来展望:癌症治疗的无限可能

Anixa Biosciences 持续的研发投入和临床试验表明,该公司致力于改善癌症患者的治疗效果,并为患者及其家人带来希望。展望未来,随着科技的不断进步,癌症治疗将朝着更加精准化、个性化的方向发展。基因编辑技术、人工智能、纳米技术等新兴科技的融合,将进一步推动癌症治疗的革新。我们有理由相信,在不久的将来,我们将能够更好地战胜癌症,为人类的健康福祉做出更大的贡献。


谷歌Veo3:静态图生动视频,重磅升级来袭

人工智能的浪潮正以前所未有的速度席卷全球,尤其在多媒体内容创作领域,变革的步伐更是令人目不暇接。从最初的文字生成图像,到如今的图生视频、文生视频,AI正迅速改变着我们创作、消费内容的方式。在2024年末至2025年,AI视频生成技术迎来了蓬勃发展的元年,众多科技巨头纷纷推出各自的解决方案,标志着AI视频生成技术从实验室走向实用化,并开始渗透到广告、营销、社交媒体等多个领域。这将深刻地影响着我们未来的生活,从娱乐方式到工作模式,都将受到这场技术变革的冲击。

这场变革的核心在于AI视频生成技术带来的效率提升和创作门槛的降低。传统视频创作需要专业技能、昂贵的设备和漫长的制作周期,而AI视频生成技术则将这一切简化。用户只需提供文本描述或静态图像,甚至只需一个简单的指令,AI就能自动生成高质量的视频内容。这不仅极大地节省了时间和成本,也让内容创作变得更加普及,让每个人都有机会成为视频创作者。

以下是AI视频生成领域几个重要的发展趋势:

一、技术革新与模型演进:深度学习的飞速发展

在AI视频生成领域,谷歌的Veo系列无疑是备受关注的焦点。从最初的Veo到Veo3,每一次升级都带来了令人瞩目的性能提升。Veo3的重磅升级,最引人注目的功能便是能够将静态图片转化为高质量的动态视频,并同步生成相应的音频。这意味着用户只需上传一张照片,就能快速生成一段带有声音的视频片段,极大地降低了视频创作的门槛。更令人惊叹的是,Veo3在保持角色一致性方面取得了突破,解决了传统AI工具中“角色变形”的难题,确保了同一角色在不同镜头下的视觉连贯性。此外,Veo3还支持推镜头等专业运镜选项,无需额外的文本提示,就能生成自然流畅的视频画面。Veo3的推出,不仅提升了视频创作的效率,也为内容创作者提供了更多的可能性。目前,Veo3已通过Google AI Pro订阅服务在台湾等地区推出,并与谷歌Flow创作平台集成,方便用户进行视频创作。

与此同时,其他科技公司也在积极布局AI视频生成领域。腾讯也推出了其开源的图生视频模型HunyuanVideo-I2V,该模型参数量达130亿,能够将静态图片快速转化为5秒720P的动态视频,并具备自动生成背景的能力。腾讯混元模型的开源,为开发者提供了更多的选择和创新空间。字节跳动也推出了Seedance 1.0,该模型在文字生成视频和图片生成视频两个赛道上都取得了领先地位,生成速度快至41.4秒,远超传统方法。Seedance 1.0的快速生成能力,使其在需要快速迭代和大量生成视频的场景中具有显著优势。Ruyi大模型也提供了基于起始帧和结束帧的视频生成功能,通过循环叠加可以生成任意长度的视频,为用户提供了更灵活的创作方式。OpenAI的Sora模型虽然尚未完全开放,但其根据文本指令或静态图像生成长达1分钟视频的能力,也预示着AI视频生成技术的未来发展方向。

二、应用场景拓展:内容创作的多元化未来

AI视频生成技术的应用场景正在迅速拓展。传统的营销与广告行业将首当其冲地受到影响,AI可以快速生成各种各样的广告视频,满足不同的营销需求。社交媒体平台的内容创作者将借助AI视频生成工具,更轻松地创作出引人入胜的视频内容,吸引更多的观众。影视制作行业也将受益于AI视频生成技术,降低制作成本,提高制作效率。此外,虚拟现实、游戏开发等领域也将迎来新的机遇,AI可以用于生成逼真的虚拟场景和人物,为用户带来更沉浸式的体验。随着技术的不断发展,AI视频生成技术将会在更多领域得到应用,例如教育、培训、新闻报道等,从而改变我们获取信息和学习知识的方式。

三、未来展望:AI与人类创作的协同进化

未来的AI视频生成技术,将不再仅仅是内容创作的工具,更将成为内容创作者的得力助手。AI能够自动完成视频创作中的重复性工作,例如剪辑、配乐、特效等,让创作者能够专注于创意和故事讲述。AI还能根据用户的反馈,不断优化视频内容,提高视频的质量和吸引力。随着技术的进步,AI视频生成模型将会在视频质量、角色一致性、音频同步等方面取得更大的突破。未来,AI将更好地理解人类的意图和情感,创造出更具个性化和互动性的视频内容。AI与人类创作者将共同协作,创造出更加丰富多彩的视听体验。这将是一场人机协同的创作革命,AI将成为人类创作的有力延伸,共同塑造更美好的未来。

人工智能视频生成技术正在以前所未有的速度改变着内容创作的格局。从技术突破到应用场景的拓展,再到人机协同的创作模式,AI视频生成技术的未来充满无限可能。随着技术的不断成熟,我们有理由相信,AI视频生成将成为推动社会进步的重要力量,深刻影响着我们的生活方式。


Wirtek深化能源科技投入,参与ITEA MAST项目

在科技飞速发展的时代,软件正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面。从智能手机、自动驾驶汽车到能源管理系统,软件无处不在。然而,随着软件规模和复杂度的增长,其对环境和经济的影响也日益凸显。传统的软件开发模式往往侧重于短期效益,而忽略了能源效率、代码的可维护性以及长期运营成本。这种短视的做法不仅增加了能源消耗,还导致了技术债务的堆积,阻碍了技术创新,最终损害了企业的可持续发展能力。在这种背景下,软件的可持续性已成为一个迫切需要解决的问题,它关乎企业的长期竞争力,更关系到整个社会的可持续发展。

Wirtek A/S,一家丹麦IT咨询公司,正积极响应这一时代号召,致力于推动软件可持续性的发展。这家公司通过参与欧洲研究项目、加强在能源技术领域的投入,以及积极拓展国际市场,展现了其在该领域的决心和实力。

首先,Wirtek正在通过参与如MAST(Managing Sustainability Trade-offs)之类的欧洲研究项目,积极探索软件可持续性的新路径。MAST项目,是ITEA创新框架下的一个重要组成部分,专注于解决软件可持续性中常见的矛盾:能源效率与长期可维护性之间的权衡。传统的软件优化,往往需要在代码的可读性和可维护性上做出牺牲,以换取更高的运行效率。但MAST项目致力于找到一种新的方法,能够在不牺牲可维护性的前提下,实现软件的能源效率优化。这种平衡之道对于构建真正可持续的软件至关重要。Wirtek在MAST项目中的参与,不仅能够获得资金支持,更重要的是,它能够获得前沿的技术知识和研究成果,从而在软件可持续性领域保持领先地位。通过参与这类项目,Wirtek能够将其专业知识应用于解决实际问题,并将其研究成果转化为商业价值。通过与欧洲顶尖研究机构和企业的合作,Wirtek正在构建一个强大的创新生态系统,为软件的可持续发展注入新的动力。

其次,Wirtek在能源技术领域的战略布局,彰显了其对未来发展的深刻洞察。公司已明确将其业务重点向能源领域倾斜,并在这一领域取得了显著的成果。在2024年第二季度中期报告中,能源业务部门实现了高达82%的营收增长,这充分证明了Wirtek在这一领域的巨大潜力。这种增长不仅仅是数字上的,更是技术实力和市场认可度的体现。Wirtek的专业能力涵盖了数字化、能源、劳动力与设施管理、无线通信与自动化以及贸易与电子商务等多个领域,能够为客户提供全面的软件开发、测试和咨询服务。特别是在能源领域,Wirtek能够为客户提供专业的软件和嵌入式系统开发,帮助他们构建和测试复杂的、关键任务型应用。这种“专业知识驱动的软件和嵌入式开发”模式,使得Wirtek能够成为客户研发和产品开发团队的有力补充,解决他们在领域专业知识、创新和实际交付能力方面的需求。这种模式不仅提升了Wirtek的核心竞争力,也为其在能源领域的长远发展奠定了坚实的基础。Wirtek的目标是帮助客户利用最先进的软件技术,实现能源系统的智能化、高效化和可持续化。

最后,Wirtek正在积极拓展国际市场,以扩大其影响力并实现持续增长。近期,公司获得了一份价值超过100万美元的大型订单,合同期限为18个月。这份订单标志着Wirtek在国际市场上的一个重要里程碑,也进一步巩固了其在行业内的领先地位。此外,Wirtek还在LinkedIn上积极分享关于能源创新挑战的见解,展现了其在该领域的专业性和前瞻性。这些举措表明,Wirtek不仅专注于技术研发,还致力于构建其在能源技术领域的品牌形象,并努力成为该领域的领导者。拓展国际市场,意味着Wirtek能够接触到更广泛的客户群体,获得更多的业务机会,并将其可持续软件解决方案推广到全球范围。通过积极参与国际市场竞争,Wirtek能够不断提升其技术实力和市场竞争力,为未来的发展奠定坚实的基础。

Wirtek正在通过多方面的努力,积极推动软件可持续性的发展。从参与欧洲研究项目,到加强在能源技术领域的研发投入,再到拓展国际市场,Wirtek都展现了其在该领域的决心和实力。在能源效率和长期可维护性之间寻求平衡,不仅是Wirtek的战略目标,也是整个软件行业未来发展的必然趋势。随着对可持续发展要求的不断提高,像Wirtek这样具有前瞻性和创新精神的企业,将在未来的竞争中占据更加重要的地位,并为构建一个更加绿色、可持续的未来做出贡献。


飞书AI新品发布:企业级’豆包’全面升级

人工智能的浪潮正以前所未有的速度席卷全球,从实验室的理论探索到实际应用,AI的触角正渗透到我们生活的方方面面。2023年大模型爆发,紧接着的2024年和2025年,AI技术呈现出指数级的增长态势。各行各业纷纷拥抱AI,希望通过这一颠覆性技术,重塑业务流程,提升竞争力。而在这场变革中,企业级AI应用无疑是最引人瞩目的焦点。飞书及其“豆包”系列产品的积极布局,正引领着这场企业智能化的浪潮,预示着未来工作方式的深刻变革。

首先,AI驱动下的办公效率革命。飞书近期推出的知识问答、AI会议、Aily以及飞书妙搭等一系列AI新品,标志着AI不再仅仅是停留在概念阶段的“未来科技”,而是真正融入了企业日常运营的每一个环节。知识问答功能能够快速检索和整理信息,帮助员工高效获取所需知识;AI会议可以自动记录会议内容、生成摘要,甚至进行实时翻译,极大地提高了会议效率;Aily则可以作为个性化的智能助手,协助员工完成各种任务;飞书妙搭则提供了低代码、无代码的开发平台,使得企业能够快速构建定制化的AI应用。这些产品的推出,不仅提升了企业整体的运营效率,也解放了员工,让他们能够专注于更具创造性的工作。字节跳动旗下的“豆包”大模型家族也在快速发展,不断推出新的模型和功能。尤其是豆包1.5 Pro模型,在多模态能力和公开评测中表现出色,这无疑为飞书产品的智能化提供了强大的技术支撑。这种协同效应,正在加速企业工作方式的转变。未来,AI助手将成为每个人的标配,帮助我们更好地处理信息,完成任务,做出决策。

其次,人机协作的新范式与挑战。豆包的“AI播客”功能,以及其他AI驱动的内容生成工具,虽然为我们带来了全新的体验,但也提出了新的挑战。时间、内容、用户体验等方面的冲突,都提醒我们,AI的应用并非一蹴而就的,而是需要在实践中不断迭代和优化。例如,AI播客的生成,涉及听众的场景选择与内容匹配,不同平台的数据和算法可能导致结果差异,用户对于AI播客的接受度,以及如何根据用户反馈进行优化,都是需要解决的问题。更深层次地思考,这揭示了人机协作的设计思路,我们需要找到合适的平衡点,让AI能够更好地服务于人类的需求,而不是取代人类。此外,在AI的伦理、数据安全、就业等方面,我们也需要做好准备,以应对可能出现的风险。未来的人机协作,将是人与AI优势互补,共同创造价值的过程。我们需要培养适应这种新范式的能力,充分利用AI的优势,同时规避其风险,让人类的智慧和创造力得到更充分的发挥。

最后,AI竞争格局下的创新与融合。除了飞书和字节跳动,科技巨头们都在积极布局AI领域。谷歌、Adobe、Meta等公司,纷纷推出与AI结合的产品和服务,试图在AI时代占据领先地位。这种全方位的竞争,将加速AI技术的创新和发展。从创意工具到视频生成,从企业办公到智能机器人,AI的应用场景正在不断拓展。豆包利用PixelDance和Seaweed模型,成功生成了AI版的《红楼梦》MV,展示了其强大的视频生成能力;Cursor这款AI辅助编程软件,也从最初的难用状态,发展到能够与Github Copilot竞争,这预示着AI将在更广泛的领域得到应用。北京备案上线132款大模型,全国占比高达35%,豆包和kimi等标杆企业也在其中,预示着中国在AI领域拥有巨大的发展潜力。这种竞争与融合,将推动AI技术的不断进步,并最终塑造出更智能、更高效、更美好的未来。未来,AI将不仅仅是一种工具,而将成为一种新的生产力,深刻地改变着我们的世界。

飞书及其“豆包”系列产品,作为企业级AI应用的重要参与者,正在积极探索AI与办公的结合,为企业提供更智能、更高效的解决方案。虽然AI的发展面临着诸多挑战,但其巨大的潜力和广阔的应用前景,无疑将推动其不断向前发展,最终走向AGI(通用人工智能)的道路。


特斯拉无人出租首周撞车:纯视觉方案引争议

自动驾驶的未来,光明与阴影并存。特斯拉Robotaxi项目的早期遭遇,恰似这幅图景的一个缩影,其背后蕴藏着对技术路径的思考,对安全性的拷问,以及对行业发展趋势的深刻启示。从万众瞩目的期待到事故频发的质疑,特斯拉的这次尝试,无疑为整个自动驾驶行业敲响了警钟。

特斯拉Robotaxi:纯视觉方案的挑战

特斯拉Robotaxi项目,最初以其大胆的纯视觉自动驾驶方案,吸引了全球的目光。马斯克坚信,人类主要通过视觉来感知世界,因此自动驾驶系统也应该效仿人类的感知方式,主要依赖摄像头。然而,这种看似简洁、高效的方案,在实际应用中却面临着严峻的挑战。

  • 环境适应性与感知能力: 纯视觉方案对环境的依赖性极高。在光线充足、道路清晰的环境下,摄像头能够捕捉到足够的信息,从而实现相对精准的感知。然而,一旦遭遇恶劣天气,如雨雪、雾霾,或者夜间、光线不足的情况,摄像头的性能便会大打折扣。其捕捉到的信息量会急剧减少,导致系统对周围环境的认知模糊,甚至出现错误判断。此次Robotaxi在美国德克萨斯州奥斯汀市发生的碰撞事故,可能正是这种环境适应性不足的体现。虽然碰撞程度较轻,未造成人员伤亡,但却暴露了纯视觉方案在复杂环境下的局限性,凸显了其在应对突发情况时的不足。
  • 安全冗余与系统可靠性: 传统的自动驾驶技术,通常采用多传感器融合方案,即结合摄像头、激光雷达、超声波传感器等多种传感器,进行环境感知。这种方案具有更高的冗余性和可靠性。即使某个传感器失效,其他传感器也能提供补充信息,保证系统的正常运行。而纯视觉方案则缺少这种冗余,一旦摄像头出现问题,整个系统就可能陷入瘫痪。特斯拉的 Robotaxi项目,在上线初期就暴露出诸如异常摇晃、压线行驶、无障碍物情况下误刹车等问题,这些问题都直接影响了乘客的乘坐体验,更对公共安全构成了潜在威胁。安全员未能有效规避事故,也反映了系统在应对突发情况时的不足,系统可靠性亟待提高。
  • 技术成熟度与商业化进程: 特斯拉Robotaxi项目的遭遇,也引发了人们对自动驾驶技术发展方向的思考。自动驾驶技术的发展并非一蹴而就,需要经历漫长的探索和验证过程。从项目推出之前就存在的质疑声,到试运营期间暴露出的诸多问题,都表明特斯拉的自动驾驶技术尚未完全成熟,距离真正的商业化运营还有很长的路要走。在追求技术创新的同时,安全问题必须放在首位。特斯拉需要认真吸取教训,加强技术研发,完善安全保障措施,才能真正实现无人驾驶出租车的商业化运营。
  • 自动驾驶行业的未来:挑战与机遇并存

    自动驾驶技术的发展,无疑将深刻地改变人类的出行方式。然而,在通往自动驾驶未来的道路上,充满了挑战。特斯拉Robotaxi项目的早期表现,只是这个过程中遇到的一个缩影。

  • 技术路线之争: 纯视觉方案与多传感器融合方案,是目前自动驾驶领域两种主要的技术路线。特斯拉坚持纯视觉方案,而其他一些公司则更倾向于多传感器融合方案。这两种方案各有优劣。纯视觉方案成本较低,也更具发展潜力,但其安全性存在争议。多传感器融合方案安全性更高,但成本也相对较高。未来,这两种技术路线可能会长期并存,甚至相互融合,以实现更安全、更可靠的自动驾驶系统。
  • 安全法规与行业标准: 自动驾驶技术的安全性,是行业发展的基石。随着自动驾驶技术的不断发展,各国政府和行业组织,也在不断完善安全法规和行业标准。这些法规和标准,将对自动驾驶技术的研发、测试、应用,以及安全监管等方面,提出更高的要求。特斯拉Robotaxi项目的相关事故,也促使美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)介入调查,并审查特斯拉的安全措施。
  • 公众信任与商业模式: 自动驾驶技术的普及,离不开公众的信任。只有当公众确信自动驾驶技术是安全可靠的,才会接受并使用这种技术。特斯拉Robotaxi项目的早期遭遇,无疑对公众信任造成了一定的冲击。此外,自动驾驶的商业模式,也在不断探索中。无人驾驶出租车、自动驾驶物流、自动驾驶公交车等,都是潜在的商业应用场景。如何构建可持续的商业模式,也将是自动驾驶行业面临的挑战。
  • 展望未来,自动驾驶技术的发展,无疑将深刻地改变人类的出行方式。但要实现这一目标,需要整个行业共同努力,坚持安全第一的原则,不断提升技术水平,完善安全保障措施,赢得公众的信任,从而推动行业的健康发展。特斯拉Robotaxi项目的早期遭遇,是行业发展道路上的一块绊脚石,但也为我们提供了宝贵的经验和教训。只有吸取这些教训,才能在未来的道路上走得更稳、更远。


    Revolution Medicines与Iambic达成技术合作

    未来科技的浪潮正以惊人的速度席卷着我们所熟悉的一切,而其中,人工智能(AI)无疑是驱动这场变革的核心引擎之一。尤其是在生物医药领域,AI正以其强大的数据分析和预测能力,颠覆着传统的药物研发模式。这场变革不仅加速了新药的发现速度,降低了研发成本,更重要的是,为那些长期以来饱受疾病困扰的患者带来了新的希望。

    在肿瘤治疗领域,对创新药物的需求尤为迫切。癌症,作为人类健康的头号杀手,其复杂性和多样性使得传统的药物研发流程往往耗时费力,成功率低下。而AI技术的引入,犹如为这场马拉松式的竞赛注入了强劲的动力。它能够识别新的药物靶点,预测药物疗效,优化药物结构,从而大大缩短了新药研发的周期,提高了研发效率。

    一个引人注目的例子便是Revolution Medicines与Iambic Therapeutics之间的战略合作。Revolution Medicines,作为一家专注于开发针对RAS成瘾型癌症疗法的公司,其在临床阶段的RAS抑制剂研发已取得一定进展。但要攻克RAS成瘾型癌症,依旧面临着巨大的挑战,尤其是在针对复杂肿瘤靶点的药物发现方面。为了加速这一进程,Revolution Medicines选择了与Iambic Therapeutics携手。Iambic Therapeutics,一家新兴的AI驱动药物发现公司,其核心技术在于利用人工智能平台加速药物研发进程。此次合作的核心在于Iambic的AI发现工具,旨在利用其强大的预测能力,为Revolution Medicines寻找新的药物候选物。

    合作的具体模式充分体现了双方的优势互补。Iambic将利用其行业领先的NeuralPLexer模型,结合Revolution Medicines的专有数据,构建定制化的AI模型。这个定制模型将专注于发现针对特定肿瘤靶点的创新药物。Revolution Medicines则提供其积累的结构和分子库数据,为AI模型的训练提供基础。Iambic负责模型的开发和应用,并为Revolution Medicines提供相关的技术服务。这种合作模式不仅能够降低研发风险,更能促进双方的技术交流和资源共享。根据协议,Iambic有望获得高达2500万美元的合作资金,包括前期付款和基于里程碑事件的绩效奖励,这充分体现了双方对合作前景的信心。

    Iambic Therapeutics的AI平台,尤其是其Enchant™模型,展现了令人印象深刻的能力。该模型能够预测药物的各种性质,从而加速临床试验的进程。其核心优势在于能够准确预测复杂的药物作用机制和药理学模式,帮助研究人员快速设计出潜在的“first-in-class”或“best-in-class”药物候选物。Iambic的技术负责人Fred Manby博士强调,AI驱动的药物发现平台能够显著提高药物研发的效率和成功率。这种预测能力对于筛选潜在的药物候选物,优化药物结构,以及预测药物在体内的行为至关重要。通过这种方式,AI不仅仅是加速了药物发现的进程,更提高了药物研发的精准度,降低了失败的风险。

    除了Revolution Medicines与Iambic的合作,其他制药公司也在积极探索AI在肿瘤治疗领域的应用,这构成了更为广阔的图景。例如,江苏恒瑞医药、勃林格殷格翰、拜耳等公司都在HER2+非小细胞肺癌(NSCLC)的药物研发中投入了大量资源。HER2+ NSCLC是一种具有特定基因突变的肺癌亚型,对传统的治疗方法往往效果不佳,因此迫切需要新的靶向药物。AI技术在识别新的药物靶点、预测药物疗效等方面具有巨大潜力,有望为HER2+ NSCLC患者带来新的希望。这意味着,AI的应用不仅仅局限于某个公司或某个领域,而是正以燎原之势,渗透到整个药物研发行业,推动着整个行业的技术进步和创新。

    值得提到的是,Revolution Medicines的daraxonrasib药物已获得美国食品药品监督管理局(FDA)的突破性疗法认定,用于治疗具有特定KRAS突变的转移性胰腺癌。这一进展是Revolution Medicines在RAS成瘾型癌症治疗领域取得的重要突破,也为其未来发展奠定了坚实的基础。与Iambic的合作,将进一步加速其新药研发进程,为患者提供更多治疗选择,也为整个行业提供了可借鉴的经验。

    这场由AI驱动的药物研发变革,预示着一个更加高效、精准、个性化的医疗时代即将到来。随着AI技术的不断发展和应用,我们有理由相信,未来将会有更多创新药物问世,为人类健康做出更大的贡献。从筛选药物候选物到优化药物结构,从预测药物疗效到加速临床试验,AI正以其强大的力量,改变着药物研发的传统模式。我们可以预见,在不远的将来,AI将成为新药研发领域不可或缺的核心技术,为人类对抗疾病提供更强大的武器。


    Vidu Q1震撼升级:AI视频生成支持7图转视频

    人工智能技术的浪潮正在以前所未有的速度席卷全球,深刻地改变着我们生活的方方面面。在内容创作领域,AI的影响尤为显著。特别是AI视频生成技术,正以惊人的速度迭代和进化,为内容创作者提供了前所未有的可能性。从文本生成视频到图像生成视频,再到更高级的参考图像驱动视频生成,AI视频生成技术不断突破技术瓶颈,降低创作门槛,加速内容生产。尤其是在短视频内容爆发的时代,高效、便捷的视频创作工具需求日益增长,这为AI视频生成技术的应用提供了广阔的市场空间。

    国内AI视频生成领域,Vidu凭借其强大的技术实力和持续的创新能力,迅速崛起成为行业领军者。近期,Vidu Q1模型的重大升级,尤其是备受瞩目的“参考转视频”(Reference-to-Video)功能的推出,标志着AI视频生成技术进入了一个新的阶段。

    首先,这项升级的核心在于其“参考转视频”功能。Vidu Q1允许用户上传最多七张参考图像,生成视觉一致性极高的1080p视频。这一功能解决了传统AI视频生成在多场景和多主体一致性上的难题。传统的AI视频生成技术在处理复杂场景时,往往难以保证视频中不同元素之间的视觉一致性,容易出现场景断裂、角色形象变化等问题。而“参考转视频”功能通过对上传的参考图像进行深入的语义理解和分析,精准提取图像中的关键信息,并将其融入到视频生成过程中,从而实现多元素视觉一致性。这使得创作者能够更好地控制视频的风格、主体形象和场景构成,极大地提升了创作自由度和灵活性。

    其次,Vidu Q1的技术优势体现在其先进的语义融合技术和AI原生工作流的构建。这项技术使得Vidu Q1能够生成更流畅、更符合用户期望的视频内容。除了“参考转视频”功能,Vidu Q1还具备“零分镜生成”的能力。用户只需上传主体图像并进行简单的描述,即可直接生成视频,无需经过繁琐的生图流程,大大提高了创作效率。这种AI原生工作流的构建,打破了固有的传统内容创作方式,为内容创作者带来了全新的创作体验。同时,Vidu Q1在视频质量和可控性方面也取得了显著的进步。该模型支持生成1080p高清视频,画质细腻,细节丰富,能够满足用户对高质量视频的需求。Vidu Q1还具备强大的镜头语言能力,通过首尾帧衔接技术,可以生成自然流畅的场景转场,营造出电影级的视觉效果。在音效方面,Vidu Q1也表现出色,能够一句话生成专属音效,支持时段定制,为视频内容增添了更多生机和活力。

    再次,Vidu Q1在技术创新和市场竞争中展现出强大的实力。Vidu Q1不仅在技术层面取得了突破,还在国内外权威榜单上取得了优异的成绩,例如在国内SuperCLUE的动漫与写实风格图生视频榜单中,Vidu Q1同样斩获双冠,充分证明了其在技术实力和性能方面的领先地位。值得关注的是,AI视频生成领域并非Vidu一家独大。谷歌的Veo3,以及字节联合港大发布的Goku模型,还有清华系团队推出的Vidu 1.5等模型,都在不断推动AI视频生成技术的发展。同时,Pika等国外平台也积极开放免费服务,为用户提供更多选择。然而,Vidu Q1凭借其对中国用户需求的深刻理解和本土化创新,在激烈的市场竞争中脱颖而出。

    可以预见,随着AI技术的不断发展,AI视频生成将在未来发挥越来越重要的作用,为人们带来更加丰富多彩的视觉体验。从教育到娱乐,从营销到传播,AI视频生成技术都将渗透到各个领域,改变内容创作的模式。而Vidu,作为国内AI视频生成领域的领军者,将继续引领行业发展,为内容创作注入新的活力,推动AI技术在视频创作领域的创新应用,并加速内容生产的革新。 未来,我们或许将看到更多基于AI视频生成技术的创新应用出现,例如个性化视频推荐、实时视频编辑等等,从而改变我们观看、创作和分享视频的方式,创造更智能、更便捷的视觉体验。