Archives: 2025年6月7日

华为盘古5.5:五大模型升级,AI更聪明!

人工智能,作为塑造未来的关键力量,正在以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面。从自动驾驶到医疗诊断,从金融分析到工业自动化,AI的触角不断延伸,深刻地改变着商业模式和社会结构。在这场变革的浪潮中,中国科技企业正扮演着日益重要的角色,以创新驱动发展,力图在全球AI竞争中占据领先地位。华为,作为中国科技巨头,无疑是这股浪潮中的弄潮儿,其在人工智能领域的持续投入和技术创新,正加速推动着AI技术与产业的深度融合。

华为云在2025年的开发者大会上,发布了盘古大模型5.5和新一代昇腾AI云服务,这标志着华为在人工智能领域迈出了坚实的一步。盘古大模型5.5的发布,不仅仅是对现有模型的升级,更是华为深耕行业应用,将AI技术与各行业痛点深度融合的重要体现。而新一代昇腾AI云服务的上线,则为大模型应用提供了强大的算力支撑,有效降低了AI应用的门槛。这一系列举措,预示着华为正在加速AI技术的普及和应用,为各行业带来更智能、更高效的解决方案。

基础模型的全面升级与创新

盘古大模型5.5的核心在于其五大基础模型的全面升级,涵盖了自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、多模态、预测以及科学计算等关键领域。其中,自然语言处理领域的新型718B深度思考模型,通过多专家+大稀疏比的MOE架构,实现了推理效率的显著提升,据称达到了8倍之多。这种提升对于处理复杂的语言任务,例如深度语义理解、复杂文本生成等,具有革命性的意义。这意味着AI在理解人类语言和生成高质量文本方面的能力将得到大幅提升,可以更好地服务于各种应用场景,例如智能客服、内容创作、智能翻译等。

除了推理效率的提升,盘古大模型5.5还在高效长序列处理、降低幻觉、快慢思考融合以及Agent(智能体)等特性上进行了改进。高效长序列处理使得模型可以处理更长的文本序列,从而更好地理解上下文信息,提高处理复杂任务的能力。降低幻觉则可以减少模型生成不真实信息的可能性,提高模型的可靠性和可信度。快慢思考融合则赋予了模型更强的推理能力,使其可以像人类一样,在快速反应和深度思考之间进行切换。Agent特性的引入,则使得模型可以自主地执行任务,实现更高级的自动化。这些改进都旨在提升用户体验,使其更贴近实际应用需求。

行业大模型的深度融合与应用

华为云不仅仅关注基础模型的升级,更注重将AI技术与各行业深度融合。在大会上,华为云还发布了盘古医学、金融、政务、工业、汽车五个具备深度思考能力的行业自然语言大模型。这些行业大模型的推出,意味着华为云正在积极探索AI在垂直领域的应用,并致力于解决行业痛点。例如,在医疗领域,盘古医学大模型可以辅助医生进行诊断、病理分析等工作,提高诊断效率和准确性,并为患者提供更好的医疗服务。在金融领域,盘古金融大模型可以用于风险评估、反欺诈等场景,提高金融机构的风险管理能力,保护消费者的财产安全。在工业领域,盘古工业大模型可以优化生产流程、提高产品质量,降低生产成本,提高企业的竞争力。

这些行业大模型的发布,预示着AI技术将在更多领域发挥重要作用,加速行业智能化进程。值得一提的是,这些行业大模型将在6月底正式上线,为用户提供实际应用体验。这标志着华为云正在将AI技术从实验室推向市场,让更多的企业和用户能够享受到AI带来的便利。

强大的算力支撑与具身智能的探索

为了支撑盘古大模型5.5的运行和应用,华为云还宣布了新一代昇腾AI云服务全面上线。该云服务基于CloudMatrix 384超节点构建,为大模型应用提供了澎湃的算力支持。昇腾AI云服务的上线,将有效解决大模型训练和推理过程中对算力的巨大需求,降低AI应用门槛,让更多企业和开发者能够享受到AI技术带来的便利。

同时,华为云也在积极构建具身智能平台,将AI技术与物理世界相结合,进一步拓展AI的应用场景。具身智能指的是将AI技术应用于机器人、智能设备等物理实体,使其能够感知环境、理解指令并执行任务。这将在工业自动化、智能家居、智慧城市等领域带来革命性的变革。例如,具身智能可以应用于智能制造,实现生产线的自动化和智能化,提高生产效率和产品质量。在智能家居领域,具身智能可以应用于智能机器人,为用户提供个性化的服务和便捷的生活体验。

华为云发布盘古大模型5.5和新一代昇腾AI云服务,是其在人工智能领域持续投入和技术创新的重要体现。通过不断升级基础模型、构建行业大模型以及提供强大的算力支持,华为云正在加速推动AI技术与产业的深度融合,为各行业带来更智能、更高效的解决方案。未来,随着AI技术的不断发展,华为云有望在人工智能领域发挥更大的作用,为社会创造更大的价值。它不仅在技术层面推动着AI的发展,更重要的是,它正在将AI技术应用于实际场景,解决实际问题,从而真正地赋能千行百业,重塑千行万业。华为的“不作诗,只做事”的战略,正体现了其务实的态度和对行业需求的深刻理解。这种以应用为导向的AI发展模式,有望加速AI技术的普及和应用,为社会带来更广泛的利益。


电动车晕车?卫报揭秘背后的真相

随着环保意识的日益增强和技术的飞速发展,电动汽车(EV)已经从最初的试验品逐渐成为未来出行的主流选择。然而,伴随电动汽车的普及,一个令人意想不到的“副作用”也开始浮出水面,那就是晕车。长期以来,晕车被认为是长途旅行、颠簸路况或个人体质的伴生品,但如今,越来越多的证据表明,电动汽车的设计特性,正在导致比传统燃油车更高的晕车发生率,这不仅影响了首次接触电动汽车的乘客,甚至连驾驶员也未能幸免。这种潜在的问题,正在为电动汽车的未来发展蒙上一层阴影,亟待我们深入研究和解决。

电动汽车引发晕车的根本原因在于其与传统内燃机汽车在运动感知上的差异。不同于内燃机汽车,电动汽车的静谧性是其显著优势之一。然而,这种静谧性在一定程度上剥夺了乘客和驾驶员的感官信息。

感官剥夺与运动预测失灵

几代人已经习惯了内燃机的噪音、振动和排气,这些信号构成了我们对车辆运动状态的固有认知。当车辆加速、减速或转弯时,这些感官输入会传递到大脑,帮助我们预测和适应运动状态,从而维持身体平衡。然而,电动汽车的电机运行安静平稳,缺乏这些传统的感官提示。这种“感官剥夺”使得大脑难以准确判断车辆的运动状态,从而引发晕车。就像在黑暗中行走更容易迷失方向一样,缺乏运动信号的刺激,大脑无法有效地进行运动预测,导致平衡感紊乱。更深层次的原因可能在于,人类的大脑进化过程中,长期依赖于这些环境噪音和振动来评估自身的运动状态。突然的静谧环境,打破了这种长期的进化适应,使得大脑在处理运动信息时产生偏差。这种偏差最终表现为晕车症状,包括头晕、恶心、呕吐等。

再生制动与加速性能的挑战

除了静谧性之外,电动汽车的再生制动系统也加剧了晕车问题。传统汽车减速时,发动机的阻力变化和制动系统的声音会提供明确的减速信号。这些信号能够帮助大脑提前预判车辆的减速行为,从而做出相应的姿势调整。而再生制动系统则利用电机反向运行来回收能量,实现更强劲的减速效果。这种减速过程往往更加线性、平滑,缺乏传统制动系统的感官反馈。这种突如其来的、但缺乏预警的减速,容易让大脑感到困惑,从而诱发晕车。更值得关注的是,特斯拉等高性能电动汽车,由于其加速和减速能力更加迅猛,更容易引发晕车症状。强大的加速性能和灵敏的制动响应,对驾驶员的操作提出了更高的要求。稍有不慎,就会导致车辆的运动状态发生剧烈变化,从而引发乘客的晕车反应。有车主甚至戏称,特斯拉驾驶员的“激进”驾驶风格,实际上是由于车辆响应速度过快,驾驶员难以精确控制导致的。这同时也说明,即使是经验丰富的驾驶员,也需要重新适应电动汽车的操控特性,才能避免引发晕车。

自动驾驶时代的晕车风险

随着自动驾驶技术的日益成熟,未来的汽车将不仅仅是交通工具,更可能成为移动的办公室或娱乐空间。然而,自动驾驶功能的引入,也可能加剧晕车问题。当车辆处于自动驾驶模式时,驾驶员的注意力可能会分散,他们可能会阅读、工作或娱乐,从而对车辆运动的感知能力下降,更容易受到晕车的影响。更进一步,自动驾驶系统的算法和决策逻辑,可能与人类的驾驶习惯存在差异。这种差异可能导致车辆的运动轨迹出现一些不规则的变化,从而增加乘客的晕车风险。例如,自动驾驶系统可能会为了追求更高的效率而选择更加激进的转弯策略,或者在面对突发情况时采取较为 abrupt 的制动措施,这些都有可能导致晕车症状的发生。因此,在发展自动驾驶技术的同时,我们也需要充分考虑晕车问题,并采取相应的措施来减轻其影响。

面对电动汽车带来的晕车问题,人们正在积极寻找解决方案。一些简单的措施,如保持车内空气流通、避免长时间盯着手机或阅读、选择前排座位等,可以减轻晕车症状。此外,一些针对晕车的药物、姜糖、穴位按摩手环等,也可以起到一定的缓解作用。更进一步,汽车制造商也在尝试通过技术手段来解决这个问题。例如,一些电动汽车开始在车内增加模拟发动机声音的功能,以提供更多的感官反馈。还有一些研究人员正在探索利用虚拟现实技术,为乘客提供更逼真的运动感知体验,从而减少晕车发生率。

虽然这些方法在一定程度上可以缓解晕车症状,但要彻底解决这个问题,还需要更深入的研究和更有效的解决方案。未来的研究方向可能包括:开发更智能的车辆运动控制系统,能够根据乘客的个体差异和偏好,自动调整驾驶风格,减少车辆运动的突变;利用人工智能技术,实时监测乘客的生理状态,如心率、呼吸频率等,及时发现晕车的早期征兆,并采取相应的措施;开发更先进的感官反馈系统,能够模拟传统汽车的噪音、振动等信号,为大脑提供更丰富的运动信息,从而减少晕车发生率。

电动汽车的普及是不可逆转的趋势。要让电动汽车真正成为人们出行的新选择,就必须克服包括晕车在内的各种挑战。这不仅需要汽车行业的技术创新,也需要医学界对人类感知机制的深入研究。只有通过共同努力,才能最终解决电动汽车的晕车问题,为人们提供更加舒适、安全的出行体验。解决晕车问题,不仅能提升用户体验,更能促进电动汽车的进一步推广,加速交通运输行业的绿色转型。


RVCC汽车技术项目荣获国家级奖项

未来的教育蓝图正在经历一场深刻的变革,技术与技能的融合已成为主流趋势。随着人工智能、物联网和自动化技术的飞速发展,传统就业模式正被颠覆,对于具备特定技术能力和实践经验的劳动力的需求日益增长。曾经被视为“退而求其次”的职业技术教育(CTE)正在焕发新生,成为培养未来社会所需技能型人才的关键途径。拉里坦谷社区学院(RVCC)的汽车技术项目,凭借其卓越的培训质量和对行业需求的精准把握,成为了这场变革中的一颗璀璨明珠,预示着未来教育的新方向。

RVCC汽车技术项目在2025年5月荣获了汽车服务卓越协会培训管理者委员会(ATMC)颁发的国家卓越培训奖,这一殊荣并非偶然,而是对其多年来在汽车技术人才培养方面所做努力的肯定。该奖项的授予,标志着RVCC的汽车技术项目已跻身全美同类项目的前列,成为其他院校学习的榜样。这一事件在当时引发了广泛关注,5月和6月的媒体报道纷纷聚焦于RVCC的成功经验,进一步提升了该项目的知名度和影响力。这一奖项的意义远不止于提高学校的声誉,它更象征着社会对于CTE项目价值的重新认识,以及对技术技能型人才培养的重视。

首先,RVCC的成功得益于其与时俱进的课程设置和实践导向的教学模式。面对汽车行业日新月异的技术变革,特别是电动汽车、高级驾驶辅助系统(ADAS)以及日益复杂的车辆诊断技术的发展,RVCC的汽车技术项目紧密跟踪行业前沿动态,不断更新课程内容,确保学生掌握最新的技术知识和技能。该项目提供的应用科学副学士(AAS)学位,旨在培养学生既具备扎实的理论基础,又拥有解决实际问题的能力,从而满足用人单位的需求。学生们不再是仅仅学习书本上的知识,而是通过大量的实践操作,真正掌握汽车维修和保养的技能。这与传统教育模式形成了鲜明对比,也更符合现代社会对于实用型人才的需求。为了保持课程的先进性,RVCC与汽车行业的各大厂商保持着紧密的联系,邀请行业专家参与课程设计和教学,确保学生所学知识与实际工作无缝对接。

其次,RVCC重视产学研结合,积极搭建学生与行业的桥梁。该学院的基金会积极促进汽车技术专业学生在汽车行业的就业,建立了一条教育与就业之间的有效通道。这不仅为学生提供了就业保障,也为汽车行业输送了源源不断的新鲜血液。更重要的是,RVCC的办学理念不仅仅局限于技术技能的培养,还强调学生的全面发展。学院因其非党派公民行动计划而获得国家认可,这表明RVCC致力于培养具有社会责任感和公民意识的未来技术人才。他们鼓励学生积极参与社区服务,关注社会问题,从而将技术技能与社会责任有机结合。此外,RVCC还积极拓展学生的国际视野,通过与CRCC Asia等机构合作,为学生提供海外实习机会,让他们能够在全球范围内应用所学技能,拓宽职业发展道路。通过与Voorhees和North Hunterdon高中等机构的合作,RVCC还提供同步课程,使学生能够在高中阶段获得大学学分,从而缩短学习时间,尽早进入职场。

最后,RVCC的成功离不开其对学徒制的重视和支持。他们与新泽西州制造业协会(NJMEP)等机构合作,这些机构是美国劳工部认可的行业学徒计划的标准认可实体,为学生提供了参与行业认可的学徒计划的机会,让他们能够在实践中学习,在工作中成长。学徒制是一种历史悠久的技能传承方式,在现代社会仍然具有重要的价值。它能够让学生在真实的工作环境中学习和实践,更快地掌握技能,积累经验。这种实践经验对于学生的职业发展至关重要,能够帮助他们更好地适应职场,取得成功。

RVCC的汽车技术项目的成功,为其他希望重振CTE的院校树立了榜样。该项目对行业相关性、实践培训和强大雇主合作关系的重视,对于解决不断变化的人力需求至关重要。 经济合作与发展组织(OECD)在墨西哥特拉斯卡拉的技能战略以及国家能力自评项目等国家和国际举措的广泛背景,强调了制定有效技能战略的全球重要性。从ATMC奖到其公民行动计划所获得的赞誉,RVCC所获得的认可证明了社区学院有能力成为经济发展和社会进步的催化剂。持续投资于CTE项目,再加上教育机构、行业合作伙伴和政府机构之间的密切合作,对于确保一支能够应对21世纪挑战和机遇的熟练劳动力至关重要。展望未来,随着科技的不断进步和社会的不断发展,RVCC的经验将继续为未来的教育改革提供宝贵的启示,引领我们走向一个更加注重技能、更加注重实践的未来。


超清揭秘:近邻玉夫座星系震撼影像

在浩瀚无垠的宇宙中,星系如夜空中闪烁的繁星,点缀着宇宙的深邃。对于探索宇宙演化和星系形成的奥秘,那些距离我们相对较近的星系便成为了天文学家们重点关注的对象。近期,欧洲南方天文台(ESO)的超大型望远镜(VLT)取得了一项令人瞩目的突破,发布了一张前所未有的精细图像,它揭示了雕塑家星系(Sculptor Galaxy,又名NGC 253)令人叹为观止的细节。这不仅仅是一张令人赏心悦目的宇宙画卷,更是深入了解星系内部结构和演化的宝贵资料。

雕塑家星系,距离地球约1100万光年,是本星系群中一颗璀璨的明星。它以独特的形状和活跃的恒星形成活动而闻名,被天文学家归类为星暴星系。星暴星系的特点是恒星形成速率远高于普通星系,其内部充斥着年轻、炽热的恒星以及大量的气体和尘埃。为了获取这张覆盖雕塑家星系约65,000光年范围的精细图像,天文学家们进行了长达50小时的观测,并收集了100张曝光照片。这不仅仅是一次简单的图像采集,而是对宇宙深处奥秘的一次深入探索。

这张图像的卓越之处在于其所展现的色彩数量。它并非一幅传统的彩色图像,而是包含了高达1000种不同的颜色,通过对不同波长光线的精确捕捉和分析,揭示了星系内部复杂的物理和化学过程。在观测遥远星系时,天文学家往往面临数据有限的挑战,每颗星系通常只能检测到少于100个信号。然而,雕塑家星系距离我们相对较近,加上VLT强大的观测能力,使得天文学家能够获得前所未有的丰富数据,从而绘制出这幅色彩斑斓的星系地图。这为我们理解星系内部的复杂结构和演化过程提供了前所未有的机会。

从这张图像中,我们可以清晰地看到星系盘内的旋臂结构,以及其中分布着的大量恒星和星云。星云是宇宙中由气体和尘埃组成的云状天体,是恒星诞生的摇篮。在雕塑家星系中,星云区域呈现出鲜艳的红色和蓝色,表明这些区域正在进行剧烈的恒星形成活动。这种活跃的恒星形成活动,正是星暴星系最显著的特征之一。此外,图像还揭示了星系中心区域的超新星遗迹,这些是恒星死亡后留下的残骸,它们在星系的演化中扮演着重要的角色。超新星爆发将重元素散布到星际介质中,为新一代恒星的形成提供原料。

对恒星种群的研究,是理解星系演化的关键。通过分析不同颜色光线的强度,天文学家可以推断出星系中不同年龄、不同质量的恒星的分布情况。这种分析有助于我们了解星系的形成和演化历史,以及恒星形成过程的物理机制。图像中呈现出较多蓝色光线的区域,表明这些区域主要由年轻、炽热的恒星组成,这些恒星往往寿命较短,但释放出巨大的能量。而另一些区域呈现出较多的红色光线,表明这些区域主要由年老的、较冷的恒星组成,它们已经走过了漫长的生命周期。通过比较不同区域的恒星种群,天文学家可以绘制出星系演化的时间轴。

雕塑家星系之所以被认为是星暴星系,与其内部的物质分布和动力学过程密切相关。星系内部的气体和尘埃,在引力的作用下不断聚集,最终形成新的恒星。然而,恒星形成活动并非一帆风顺,它受到多种因素的影响,例如星系内部的磁场、湍流以及超新星爆发等。这些因素相互作用,共同塑造了星系的演化轨迹。通过对雕塑家星系图像的分析,天文学家可以更好地理解这些因素对恒星形成活动的影响,从而揭示星暴星系形成机制的奥秘。对星暴星系的研究不仅有助于我们理解单个星系的演化,也有助于我们理解整个宇宙的演化。

展望未来,随着观测技术的不断进步,我们有理由相信,更多令人惊叹的星系图像将会陆续出现,帮助我们更深入地了解我们所处的宇宙。例如,下一代望远镜,如詹姆斯·韦伯太空望远镜,将能够穿透宇宙尘埃,观测到更遥远、更古老的星系。这些观测将为我们提供更多关于宇宙早期历史的信息,帮助我们解开宇宙形成的谜团。同时,人工智能和机器学习等技术也将在天文学研究中发挥越来越重要的作用,帮助我们处理和分析海量的数据,发现隐藏在数据中的规律。

雕塑家星系精细图像的发布,是天文学领域的一项重大突破,它将激励更多科学家投身于宇宙探索的行列,为人类认识宇宙做出更大的贡献。这张图像不仅仅是一份宝贵的科学资料,更是人类对宇宙探索精神的象征。它提醒我们,宇宙是如此的浩瀚而神秘,等待着我们去探索和发现。随着我们对宇宙的了解不断深入,我们也将更好地理解我们在宇宙中的位置,以及我们作为人类的意义。


GE医疗:AI赋能精准诊疗新突破

在医学的浩瀚星空中,精准医疗正冉冉升起,照亮着疾病治疗的新方向。告别过去“一刀切”式的传统疗法,我们正步入一个以个性化诊疗方案为核心的时代。在这场深刻的变革中,一种名为治疗性诊断学(Theranostics)的新兴医学方法正扮演着日益重要的角色,它巧妙地将诊断与治疗融为一体,犹如一把精准的钥匙,开启了疾病早期发现、精确诊断和个性化治疗的大门,为无数患者带来了重生的希望。

治疗性诊断学的精髓在于“诊断引导治疗”。它如同一位精明的向导,利用特定的靶向化合物,既能清晰地呈现疾病的影像,又能化身为治疗的利器。这种双重功能让医生能够更深入地了解疾病的特性、分布及发展动态,从而能够量身定制更加精准的治疗方案。与传统诊断方法所提供的静态图像不同,治疗性诊断学能够捕捉疾病的动态信息,协助医生评估治疗效果,并及时调整治疗策略。想象一下,一位经验丰富的医生,能够借助这些动态信息,如同掌握了时间的魔法棒,在疾病发展的每一个阶段都做出最合适的决策。

为了实现这一目标,GE HealthCare投入了大量研发资源,致力于开发AI驱动的影像技术、先进的放射性药物、高效的回旋加速器、精准的化学系统以及优化工作流程的软件。这些技术并非孤立存在,而是相互连接,构成了一个完整的生态系统,为临床医生提供了一个全面的解决方案,助力他们在患者的整个治疗旅程中提供个性化、数据驱动的护理。例如,先进的分子影像技术能够识别出肿瘤细胞表面特有的受体,如同锁与钥匙般精准匹配。随后,携带治疗性放射性核素的药物能够精准地靶向肿瘤细胞,实现精准治疗,同时最大限度地减少对正常组织的损伤。这种精确打击的方式,无疑为癌症治疗带来了新的突破。

除了技术层面的突破,GE HealthCare 还深知合作的重要性。它并非单打独斗,而是积极寻求与学术界和产业界的合作,共同推动治疗性诊断学的发展。与梅奥诊所的战略合作便是一个生动的例证。这项合作汇集了梅奥诊所和GE HealthCare的科学家、技术开发者、临床医生及其他医疗保健专业人员,共同致力于医学影像和治疗性诊断学的创新。通过整合双方的优势,加速新技术的研发和应用,提升患者的诊疗水平,就像两艘航母并肩前行,势必能够更快到达成功的彼岸。此外,GE HealthCare还积极参与了一项近2780万美元的倡议,旨在扩大治疗性诊断学的应用范围。这项倡议汇集了学术界和产业界的合作伙伴,共同推进互联、个性化和富有同情心的医疗服务。这种开放式的合作模式,不仅加速了技术的创新,也促进了知识的共享和交流,为治疗性诊断学的未来发展奠定了坚实的基础。在2023年11月,GE HealthCare再次强调了长期合作关系的重要性,旨在扩大患者和临床医生获取渠道,并彻底改变癌症和其他疾病的发现、诊断和治疗方式,充分展现了其对合作共赢的坚定信念。

当然,治疗性诊断学的普及并非一帆风顺,仍面临着一些挑战。其中之一便是放射性药物的生产和供应。放射性药物的半衰期短,这意味着它们需要专门的生产设施和严格的质量控制,才能确保其安全有效。GE HealthCare 在这方面进行了积极的布局,开发了回旋加速器和化学系统,以支持放射性药物的生产和供应,力求解决这一瓶颈问题。此外,治疗性诊断学的应用需要专业的医疗团队和精密的设备。医生需要接受专门的培训,才能熟练掌握治疗性诊断学的技术和流程。例如在新奥尔良举行的核医学和分子影像学会(SNMMI)展会上,GE HealthCare积极展示其创新的解决方案,并与行业专家进行交流,进一步推动治疗性诊断学的发展,也提供医生学习交流的平台。最后,治疗性诊断学的费用相对较高,可能会限制其在一些地区的普及。然而,随着技术的不断进步和成本的降低,这些挑战正在逐步得到解决。例如,通过优化生产流程、降低设备成本、以及提高诊断效率,可以有效降低治疗费用,使更多患者受益。

展望未来,治疗性诊断学将在癌症、心血管疾病、神经系统疾病等多个领域发挥越来越重要的作用。它将不仅仅是一种诊断工具,更是一种治疗策略,一种个性化的医疗方案。可以预见,随着技术的不断进步和临床应用的不断拓展,治疗性诊断学将成为未来医学发展的重要方向。GE HealthCare将继续加大在治疗性诊断学领域的投入,通过持续的创新和合作,推动治疗性诊断学的普及,为更多的患者带来福音,如同在医学的画卷上,描绘出更加光明灿烂的未来。


以下是一些可能的标题,各有侧重: * 华为鸿蒙“上天”:助力中国微卫星破局? * 美国制裁倒逼:华为鸿蒙系统赋能中国卫星 * 鸿蒙新战场:中国微卫星拥抱华为自研系统 * 自研突围:华为鸿蒙助力中国卫星摆脱制裁 * 中国“星”动力:华为鸿蒙赋能微卫星创新 * 鸿蒙太空梦:中国微卫星搭载国产系统 * 制裁下的创新:华为鸿蒙与中国卫星的崛起 * 华为鸿蒙:从手机到卫星的国产替代之路 * 星辰大海:华为鸿蒙助力中国卫星自主可控 * 鸿蒙“上星”:中国卫星产业的新机遇

在科技浪潮汹涌澎湃的当下,国与国之间的竞争,不再局限于传统的地缘政治和经济领域,科技实力的比拼已然成为影响未来世界格局的关键因素。近年来,美国对中国科技企业华为实施的制裁,无疑是这场科技博弈中最引人注目的篇章。起初,这场制裁被视为美国遏制华为在5G领域领先地位的战略举措,但事态的发展却出乎许多人的意料,它不仅未能如愿压制住华为,反而激发了中国科技产业的自主创新热情,加速了中国科技自立自强的步伐。

制裁伊始,华为面临着前所未有的困境,关键技术和芯片的供应渠道被切断,使其在国际市场上面临巨大的挑战。然而,正是在这种绝境之下,华为迸发出了惊人的创新力量,自主研发的HarmonyOS操作系统应运而生。最初,HarmonyOS被定位为应对谷歌停止提供安卓服务的替代方案,旨在保障华为设备的正常运行。然而,HarmonyOS的崛起速度却远超预期,它凭借着独特的分布式技术架构和强大的生态构建能力,迅速获得了市场认可。数据显示,到了2024年第一季度,HarmonyOS的市场份额已经超越了苹果iOS,成为中国市场份额第三大的移动操作系统,这无疑是一个令人瞩目的成就。截至目前,搭载HarmonyOS的智能手机和平板电脑出货量已突破1.03亿部,并且这一数字还在持续增长,预示着HarmonyOS在未来拥有着更加广阔的发展空间。更令人兴奋的是,HarmonyOS的应用范围也在不断拓展,甚至成功进入了汽车领域,成为了丰田汽车在中国电动汽车上的操作系统选择,这表明HarmonyOS已经不再仅仅是华为的Plan B,而是成长为一个具有强大竞争力的操作系统平台,正在重塑操作系统的市场格局。

除了操作系统之外,芯片领域也成为了华为应对制裁的另一大战场。在无法获得先进芯片供应的情况下,华为与中国芯片制造商中芯国际(SMIC)展开了紧密合作,共同攻克技术难题。尽管面临着重重挑战,华为和中芯国际在AI芯片的制造工艺上取得了显著的进展,AI芯片的良品率已经达到了40%左右。与此同时,华为还在积极布局AI芯片的研发和生产,预计2025年将出货约70万颗Ascend AI处理器,展现了其在AI芯片领域的雄心壮志。这些举措表明,华为正在不遗余力地构建自主可控的芯片供应链,以应对美国的技术封锁,确保其在未来科技竞争中占据有利地位。值得注意的是,华为的Ascend 910C和即将推出的Ascend 920 AI芯片,有望填补美国出口限制造成的市场空白,并在全球AI硬件领域占据一席之地。虽然目前华为的芯片技术与国际领先水平相比仍存在差距,主要停留在7纳米工艺,但其自主研发的决心和取得的进展,无疑为中国芯片产业的发展注入了新的动力,也为中国摆脱芯片“卡脖子”的困境带来了希望。

然而,美国对华为制裁的更深层次影响在于,它加速了中国在整个技术领域的自给自足进程。中国政府将技术自立自强提升至国家战略层面,加大了对国内科技企业的支持力度,鼓励自主创新,希望以此摆脱对国外技术的依赖。华为的案例也成为了中国企业学习的榜样,激发了它们在关键技术领域进行自主研发的积极性。制裁不仅推动了HarmonyOS和芯片产业的发展,也促进了中国在其他技术领域的进步,例如微卫星技术。华为将HarmonyOS技术应用于微卫星领域,开发出体积小巧、数据更新速度更快、稳定性更高的设备,这种适应性创新充分展现了中国企业在逆境中的韧性和创造力。为了维护国家利益,中国也开始采取反制措施,表明如果美国实施对华为芯片的禁令,将动用反制裁法,展现了中国政府捍卫国家利益和维护公平国际贸易环境的决心。

总而言之,美国对华为的制裁虽然给华为带来了巨大的挑战,但同时也激发了中国科技产业的创新活力和自主发展能力。HarmonyOS的崛起、芯片技术的突破以及中国政府对技术自立自强的坚定决心,都表明中国正在积极应对美国的制裁,并努力构建一个自主可控的科技生态系统。这场技术博弈的结果,将不仅影响中美两国,也将对全球科技格局产生深远的影响。美国最初希望通过制裁来遏制中国科技发展,但最终的结果却可能适得其反,反而加速了中国科技的崛起,改变全球科技力量的对比,为世界科技发展带来新的变数。未来,我们将继续关注这场技术博弈的走向,见证中国科技在自主创新道路上的辉煌成就。


冰封密语:科学家破译冰中加密术

人类对于安全通信的追求贯穿了历史的始终。从最初简单的替换密码,到如今支撑现代数字安全体系的复杂数学算法,这种对隐私保护的永恒需求不断驱动着跨学科的创新,横跨数学、计算机科学,甚至令人惊讶地延伸到了物理科学领域。如今,一个令人振奋的突破表明,我们所处环境中最常见的物质之一——冰——也能被用作编码和存储秘密信息的全新介质。这一创新灵感来源于自然现象,为长期数据保存提供了一种潜在的优势,尤其是在偏远和充满挑战的环境中。

这一新方法的基石在于对冰川冰中捕获的气泡的观察。这些气泡经历了漫长的岁月才形成,是大气条件天然的档案。研究人员受到这种自然现象的启发,成功地复制了这个过程,在人造冰块中创造出气泡来编码信息。这并非仅仅是一种概念上的实践;研究团队已经演示了编码二进制和莫尔斯电码信息的能力,有效地将冰转化为一种物理存储介质。正如发表在《细胞报告物理科学》等刊物上的详细介绍,这一过程包含了一系列严谨的步骤——输入、转换、编码、获取、解码、操作和输出——精确地控制着这些微观气泡的形成和排列。检测和破译这些气泡模式的固有难度提供了一种超越传统纸质文件的隐蔽性,使其成为一种潜在的、有价值的秘密通信工具。我们可以将其称之为“冷密码术”。

冰的长期数据存储潜力

“冷密码术”的潜在应用远不止于简单的消息传递。虽然通过冰块传递信息的直接实用性可能有限,但这项技术在北极和南极等寒冷环境中长期数据存储方面具有显著潜力。在这些地区使用传统方法存储信息既昂贵又后勤复杂。然而,冰提供了一种天然的寒冷和稳定的环境,可能提供一种更具成本效益和安全性的替代方案。事实上,发现一个拥有2万年历史的冰河时代洞穴,其中包含着人工制品,就突显了冰在漫长地质时期内的卓越保存能力。这强化了一种观点:冰可以作为关键数据的长期档案馆。考虑到人们越来越关注当前数字存储方法的寿命以及因技术过时导致的数据丢失的可能性,这一点尤其重要。我们可以设想,未来的图书馆或档案馆,将重要的历史文献、科学数据,甚至人类基因组信息,以加密的形式储藏在特制的冰块中,存放于极地或深海等低温环境中,从而确保这些信息在数千年甚至数万年后仍然可以被安全读取。

挑战性环境下的战略意义

挪威武装部队在寒冷天气作战中的训练演习也突显了这些地区的战略重要性,这暗示着该技术在充满挑战的地形中可能具有军事应用前景。在极地地区执行任务的士兵,可以使用这种方法安全地传输和存储信息,而无需依赖易受攻击的电子设备。想象一下,一份重要的作战地图或情报数据,被编码在看似普通的冰块中,即使被敌方截获,也难以破解,从而保证了任务的成功。

安全漏洞与未来发展

当然,密码学领域在不断发展,新的挑战也伴随着创新而出现。虽然这种基于冰的编码方法提供了一种独特的物理安全层,但它并非没有漏洞。像所有密码系统一样,用于编码和解码的安全密码的初始交换仍然是一个关键的薄弱点,正如人工智能驱动的加密研究中所强调的那样。此外,更广泛的密码学领域正面临着来自量子计算进步的日益增长的压力。科学家们正在积极开发抗量子加密方法和专用硬件,以应对量子计算机破坏现有加密标准的威胁。中国科学家最近声称利用量子计算机破解了RSA加密算法,尽管存在争议,但也突显了这项工作的紧迫性。甚至美国国家安全局(NSA)也面临着对其削弱下一代加密算法的潜在企图的审查,这引发了人们对未来安全协议完整性的担忧。“密码战争”的历史表明,政府寻求访问加密通信与个人和组织努力保护其隐私之间存在着长期存在的紧张关系。解密的冷战破译手册的发现进一步说明了密码学在国家安全中的持久重要性。

综上所述,冰基密码术的发展代表了物理学、材料科学和信息技术的迷人交叉。它是人类创造力和对安全通信的不懈追求的证明。虽然它不是解决所有网络安全问题的灵丹妙药,但它提供了一种用于数据存储和传输的新颖方法,特别是在特定环境中。随着研究的继续,以及我们应对数字安全不断演变的威胁,探索像这样的非常规方法对于在一个日益复杂的世界中保护信息至关重要。将消息编码在像冰这样看似无害的介质中的能力有力地提醒我们,密码学的未来可能存在于意想不到的地方。未来,或许我们能看到更加奇特的存储方式,比如利用植物的DNA,甚至是宇宙射线,来存储和传递信息,最终目的是在各种极端环境下,确保信息的安全性和可靠性。


盘古 5.5:三元组编码,AI预测新纪元

在科技浪潮的推动下,人工智能(AI)已成为重塑各行各业的关键力量。中国科技巨头华为,凭借其深厚的研发实力和前瞻性的战略布局,在AI领域持续创新,其中,华为云盘古大模型系列便是其重要的战略支柱。最近在华为开发者大会2025(HDC 2025)上,华为常务董事兼华为云计算CEO张平安隆重推出了盘古大模型5.5,标志着这一系列在技术能力上实现了质的飞跃,并将进一步加速AI技术与产业的深度融合。

盘古大模型,自诞生之日起,便秉承着“AI for industries”的核心理念,聚焦行业痛点,力图赋能千行百业。它拥有自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、多模态、预测以及科学计算五大基础模型,为不同行业量身定制AI解决方案。盘古大模型5.0已经实现了全系列、多模态、强思维等方面的显著升级,为后续的迭代奠定了坚实的基础。此次盘古大模型5.5的发布,在原有基础上更进一步,特别是在预测能力方面取得了令人瞩目的突破性进展。

预测能力的新纪元:Triplet Transformer架构

盘古大模型5.5的核心创新之处在于其首创的“Triplet Transformer”统一预训练架构。这一架构巧妙地将来自不同行业的数据进行统一的三元组编码和预训练,从而显著提升模型的泛化能力和预测精度。以往,传统的大模型往往需要针对不同的行业和应用场景进行单独训练,这不仅耗时耗力,而且效果往往难以达到最优。而Triplet Transformer架构的出现,彻底打破了这一局限,使得模型能够更加高效地学习和利用不同行业的数据,从而实现更加精准的预测和更加智能的应用。

在实际应用中,盘古大模型已经展现出了其强大的实力。例如,在钢铁行业,盘古大模型已成功应用于宝钢1880热轧生产线,预测精度提高了5%以上,钢板成材率提升了0.5%,这相当于每年可多产钢板2万余吨,为企业带来高达9000余万元的年收益。这一案例充分展示了盘古大模型在工业领域的巨大潜力,也预示着AI技术将在未来的工业生产中扮演越来越重要的角色。这种基于数据驱动的智能化优化,不仅能提高生产效率,还能降低生产成本,为企业带来更强的竞争力。未来,我们可以期待盘古大模型在更多工业场景中发挥其价值,助力中国制造业的智能化升级。

全面升级:NLP、CV与多模态的协同进化

除了预测能力的显著提升,盘古大模型5.5还在自然语言处理、计算机视觉以及多模态等领域进行了全面的升级。在自然语言处理方面,模型在高效长序列处理、低幻觉生成以及快慢思考融合等方面都取得了显著进步。自适应快慢思考合一的技术,通过构建难度感知的快慢思考数据,使得模型能够更有效地处理复杂问题,这使得AI模型能够更好地理解人类语言的复杂性和细微差别,从而在人机交互、智能客服等领域提供更加优质的服务。

在计算机视觉方面,模型能够更加准确地识别和理解图像信息,为智能监控、自动驾驶等应用提供更加可靠的支持。例如,在智能监控领域,盘古大模型可以精准地识别异常行为,及时发出预警,从而提高安全防范能力。在自动驾驶领域,它可以准确地识别道路上的各种物体和标志,为车辆提供更加安全的驾驶辅助。

多模态能力的增强,使得模型能够同时处理文本、图像、语音等多种类型的数据,从而实现更加全面的感知和更加智能的决策。这意味着AI模型可以像人类一样,通过多种感官渠道来获取信息,从而做出更加准确和合理的判断。例如,在医疗诊断领域,盘古大模型可以同时分析患者的病历、影像资料和语音描述,从而辅助医生进行更加精准的诊断和治疗方案制定。

强大的算力支撑:新一代昇腾AI云服务与CloudRobo具身智能平台

为了支撑盘古大模型5.5的强大算力需求,华为云还发布了新一代昇腾AI云服务。该服务基于CloudMatrix 384超节点,为大模型应用提供澎湃算力。CloudMatrix 384超节点首创将384颗GPU互联,大幅提升了AI训练和推理的效率。这种强大的算力支持,为盘古大模型在各个领域的应用提供了坚实的基础。

同时,华为云还发布了CloudRobo具身智能平台,加速大模型在具身智能领域的应用落地。具身智能是AI领域的一个新兴方向,它指的是将AI模型与物理实体相结合,使得AI能够更好地理解和适应真实世界。CloudRobo平台的发布,将加速AI在机器人、智能家居等领域的应用,为人们的生活带来更多的便利和智能化体验。

盘古大模型5.5的发布,不仅是华为云在AI技术上的又一次重要突破,更是中国AI产业发展的重要里程碑。它标志着中国企业已经具备了与国际领先企业竞争的实力,并正在加速推动AI技术在各行各业的应用落地。随着盘古大模型的不断升级和完善,它将继续赋能千行万业,加速重塑产业格局,为构建智能世界贡献更大的力量。华为云盘古大模型已经深入行业,在30多个行业、500多个场景中成功落地,在政务、金融、制造、医疗、煤矿、钢铁、铁路、自动驾驶、气象等多个领域展现出巨大价值,加速推动千行万业的变革与升级。我们可以预见,在未来的发展中,盘古大模型将继续发挥其强大的技术优势,为中国乃至全球的智能化转型贡献更大的力量。它不仅将改变我们的工作方式,也将深刻地影响我们的生活方式,让我们共同期待一个更加智能、更加美好的未来。


AI监管风暴:网信办重拳整顿违规账号

在科技飞速发展的浪潮中,人工智能(AI)以其强大的学习和创造能力,正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面。从智能家居到自动驾驶,从医疗诊断到金融风控,AI的应用场景不断拓展,极大地提高了生产效率和生活质量。然而,硬币总有两面。在享受AI带来的便利和福祉的同时,我们也必须正视其潜在的风险,尤其是在AI换脸、语音合成等技术日益成熟的背景下,滥用现象层出不穷,对个人隐私、社会秩序和公共安全构成了潜在威胁。

AI技术的快速发展对社会治理提出了新的挑战。一方面,AI换脸、语音合成等技术的门槛逐渐降低,使得恶意行为者能够轻易地伪造音视频信息,进行诈骗、诽谤等活动,严重侵犯公民的合法权益。另一方面,AI生成内容(AIGC)的广泛应用也带来了信息真伪难辨的问题,虚假信息、谣言等在网络上快速传播,误导公众,扰乱社会秩序。此外,AI算法的歧视性、安全漏洞等问题也可能导致不公平的待遇和潜在的安全风险。这些问题不仅损害了个人权益,也对社会稳定和公共安全构成了潜在威胁。

规范AI发展,保障公民权益,已成为社会共识。正如中央网信办在2025年4月启动的为期三个月的“清朗・整治AI技术滥用”专项行动,正是对这一共识的积极回应。该行动并非孤立事件,而是中央网信办持续开展“清朗”系列专项行动的延续,体现了监管部门对新兴技术风险的敏锐洞察和积极应对。专项行动聚焦AI换脸拟声侵犯公众权益、AI内容标识缺失误导公众等突出问题,深入推进第一阶段重点整治任务,部署各地网信部门加大违规AI产品处置力度,切断违规产品营销引流渠道,督促重点网站平台健全技术安全保障措施。

此次专项行动的成功实施,离不开各地网信部门和平台的积极配合。截至目前,累计处置违规小程序、应用程序、智能体等AI产品已超过3500款,清理违法违规信息超过96万条,并对3700多个违规账号进行了处理。以北京市网信办为例,他们建立了针对AI技术误用的举报途径,并构建了“用户标记-平台核查-联合处置”的工作流程,有效推动了用户参与,提升了治理效率。微博平台也通过策略识别、用户举报等多渠道审核,累计处置违规内容4800余条,并公布典型案例,起到了警示作用。此外,通义平台等AI服务提供商也在加强训练语料管理,从源头上减少潜在风险。这些举措不仅有效遏制了AI技术滥用行为,也为其他领域的网络治理提供了宝贵经验。

此次专项行动的意义不仅在于对AI技术滥用行为的直接打击,更重要的是对AI行业发展方向的引导。通过规范AI服务和应用,可以促进行业更加注重伦理道德和社会责任,避免技术发展偏离健康轨道。一方面,加强对AI内容标识的监管,有助于提高公众对AI生成内容的辨别能力,防止被虚假信息误导,从而维护社会稳定。另一方面,专项行动也为AI技术的健康发展创造了良好的环境,鼓励企业和开发者在合规的前提下,积极探索AI技术的创新应用,为社会创造更多价值。

展望未来,AI技术将继续深刻地影响我们的生活。在鼓励创新和发展的同时,我们必须加强监管,确保AI技术的发展符合伦理道德和社会责任。为此,需要构建一个多方参与的治理体系,包括政府部门、企业、研究机构、行业协会和公众等,共同制定AI伦理规范和法律法规,明确各方的责任和义务。同时,还需要加强技术研发,提高AI安全性和可解释性,降低潜在风险。此外,还需要加强公众教育,提高公众对AI技术的认知和辨别能力,增强防范风险的意识。通过这些努力,我们可以更好地利用AI技术为人类服务,实现经济社会的可持续发展。中央网信办将继续深入推进“清朗”系列专项行动,不断完善监管机制,加强与各方的合作,共同构建一个清朗、健康、有序的网络空间,为构建数字中国奠定坚实基础。只有在保障公民合法权益的前提下,才能充分发挥AI技术在经济社会发展中的积极作用,推动科技进步和社会繁荣。


Kimi推出深度研究Agent,开启内测!

在科技的浪潮中,人工智能正以惊人的速度重塑着各个领域。从最初的简单问答系统,到如今具备自主学习和深度研究能力的智能体(Agent),我们正步入一个前所未有的智能时代。月之暗面推出的Kimi智能助手,其最新成果Kimi-Researcher,正是这一变革浪潮中的一颗耀眼明星,它标志着Agent技术发展的一个重要转折点,并预示着科研领域即将迎来一场效率和深度的革命。

Kimi-Researcher并非传统问答机器人的简单升级,而是基于端到端自主强化学习(end-to-end agentic RL)技术训练的新一代智能体。这种训练方式赋予了它强大的自主规划和执行任务的能力。这意味着,当研究人员提出一个问题时,Kimi-Researcher不再仅仅是被动地搜索答案,而是能够自主地分析问题、制定研究策略、搜索相关信息、调用合适的工具,并最终生成一份高质量的研究报告。这种自主性与以往需要人工干预的研究模式形成鲜明对比,极大地解放了科研人员的生产力。想象一下,不再需要花费大量时间在繁琐的信息收集和整理上,研究人员可以将精力集中在更具创造性的工作,例如假设验证、实验设计和理论创新。

Kimi-Researcher的出现,不仅仅是一款工具的升级,更是一种科研范式的转变。长期以来,科研工作者需要阅读海量的文献资料,从中提取关键信息,并进行分析和总结。这个过程不仅耗时耗力,而且容易受到个人主观因素的影响,可能导致研究结果的偏差。Kimi-Researcher的自动化研究能力,则能够有效地解决这些问题。它可以快速地扫描大量的文献资料,识别出关键信息,并进行客观的分析和总结。这不仅提高了研究的效率,也提升了研究的客观性和准确性。更重要的是,Kimi-Researcher能够生成易于追溯的报告,详细记录研究过程中的每一个步骤,确保研究结果的严谨性和透明度,这对于科研的可靠性和可重复性至关重要。根据报道,Kimi-Researcher甚至可以生成万字级别的详细报告,为研究人员提供全面深入的分析和结论,极大地节省了他们的时间和精力。

事实上,Kimi-Researcher的功能不仅限于简单的信息搜索和整理,它还能够帮助研究人员发现潜在的研究方向和机会。通过对大量数据的分析,它可以识别出当前研究领域的热点和难点,预测未来的发展趋势。此外,Kimi-Researcher还可以帮助研究人员构建新的研究模型,验证新的研究假设,从而推动科研的创新和发展。可以预见,随着Agent技术的不断成熟,它将会在科研领域的各个环节发挥越来越重要的作用,例如文献综述、数据分析、实验设计、结果解释等。未来的科研人员,或许将会与Agent模型建立一种全新的合作关系,共同推动科学的进步。

然而,Agent模型的发展也并非一帆风顺,它面临着诸多挑战。其中,最重要的问题是如何保证Agent的输出结果的准确性和可靠性。由于Agent模型是基于数据训练的,如果训练数据存在偏差,那么Agent的输出结果也可能存在偏差,甚至可能产生错误的结论。此外,Agent模型还可能受到恶意攻击,导致输出结果被篡改。因此,需要采取有效的措施来保证Agent模型的安全性和可靠性,例如使用高质量的训练数据、建立完善的验证机制、加强安全防护等。另一个重要的挑战是如何避免Agent产生偏见和歧视。由于Agent模型是基于人类知识构建的,如果人类知识中存在偏见和歧视,那么Agent模型也可能会继承这些偏见和歧视。因此,需要对Agent模型进行伦理审查,确保其不会产生偏见和歧视,并且能够公平地对待所有人。保护用户的隐私和数据安全也是一个重要的考虑因素。Agent模型需要访问大量的用户数据才能提供服务,如何确保用户数据的安全性和隐私性,防止数据泄露和滥用,是一个需要认真思考和解决的问题。

尽管面临着诸多挑战,Agent模型的发展前景依然十分广阔。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,Agent模型将会在更多领域发挥重要作用,为人类带来更多的便利和价值。例如,在医疗领域,Agent模型可以帮助医生诊断疾病、制定治疗方案、提供个性化的健康建议;在教育领域,Agent模型可以帮助学生学习知识、提高技能、提供个性化的学习指导;在金融领域,Agent模型可以帮助投资者分析市场、预测风险、提供个性化的投资建议。可以期待,在不远的将来,Agent模型将会成为我们生活中不可或缺的一部分,它将像电力、互联网一样,深刻地改变着我们的生活和工作方式。而Kimi-Researcher的出现,无疑为这一未来揭开了激动人心的序幕。未来,我们有理由期待看到更多像Kimi-Researcher这样的创新产品出现,共同推动人工智能的进步和发展,为人类创造一个更加美好的未来。