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📰 全芯智造孟晓东：穿越Fab“数据铁幕”，用AI重塑制造EDA
在WAIC 2026“链动智造，场景为先”主题活动中，全芯智造以《人工智能与制造EDA的融合发展》为核心，阐述了制造EDA在半导体产业链中的关键地位及 AI 的落地路径。制造EDA位于设计与量产之间，负责把芯片设计“蓝图”落地为可在晶圆上实现的物理形态，是芯片能否“造出来、造得好、造得快”的关键环节。全球市场长期被新思科技、Cadence、西门子等巨头垄断，国产化率较低。全芯智造选择聚焦生产制造类 EDA，通过自主研发满足产业链实际需求，并强调需要产业链协同，才能推动国产化落地。AI 在制造EDA 中面临数据安全与封闭数据、信息隔离等挑战，迫使路线必须因地制宜、分阶段推进。公司搭建统一的 AI 基础设施，整合算力、数据库、模型管理，形成计算光刻、器件仿真、良率管理和 DTMCO 等四条核心产品线的应用，并沉淀知识库支撑垂直领域大模型。通过面向计算光刻的智能体和未来晶圆厂制造智能体，实现自然语言交互、快速定位工具、生成代码，并期望可定制化本地大模型。良率管理成为对外呈现的“窗口”，通过分析-溯源-干预闭环，实时反馈并给出参数调整建议，从而提升良率与生产效率。总体而言，制造 EDA 的 AI 化不仅是对国产半导体补短板的关键一环，更是提升良率、推动工艺进步的重要隐性变量，具有长远产业意义。
🏷️ #AI制造EDA #良率管理 #国产化 #半导体产业链 #大模型
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📰 全芯智造孟晓东：穿越Fab“数据铁幕”，用AI重塑制造EDA
在WAIC 2026“链动智造，场景为先”主题活动中，全芯智造以《人工智能与制造EDA的融合发展》为核心，阐述了制造EDA在半导体产业链中的关键地位及 AI 的落地路径。制造EDA位于设计与量产之间，负责把芯片设计“蓝图”落地为可在晶圆上实现的物理形态，是芯片能否“造出来、造得好、造得快”的关键环节。全球市场长期被新思科技、Cadence、西门子等巨头垄断，国产化率较低。全芯智造选择聚焦生产制造类 EDA，通过自主研发满足产业链实际需求，并强调需要产业链协同，才能推动国产化落地。AI 在制造EDA 中面临数据安全与封闭数据、信息隔离等挑战，迫使路线必须因地制宜、分阶段推进。公司搭建统一的 AI 基础设施，整合算力、数据库、模型管理，形成计算光刻、器件仿真、良率管理和 DTMCO 等四条核心产品线的应用，并沉淀知识库支撑垂直领域大模型。通过面向计算光刻的智能体和未来晶圆厂制造智能体，实现自然语言交互、快速定位工具、生成代码，并期望可定制化本地大模型。良率管理成为对外呈现的“窗口”，通过分析-溯源-干预闭环，实时反馈并给出参数调整建议，从而提升良率与生产效率。总体而言，制造 EDA 的 AI 化不仅是对国产半导体补短板的关键一环，更是提升良率、推动工艺进步的重要隐性变量，具有长远产业意义。
🏷️ #AI制造EDA #良率管理 #国产化 #半导体产业链 #大模型
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📰 《2026年人工智能产业人才发展报告》发布
今年以来，人工智能产业呈现加速发展态势，大模型从研发走向规模化落地，AI智能体从概念进入应用阶段，AI技术正沿产业链向各行各业全面渗透。智联招聘根据平台上半年数据发布《2026年人工智能产业人才发展报告》。报告聚焦人工智能产业人才供需动态，从行业发展概览、技术渗透与产业协同、核心岗位城市分布、人才供给特征等维度展开分析，旨在呈现人工智能产业人才供需的最新趋势，为政府政策制定、企业人才战略和求职者职业规划提供数据参考与决策支撑。报告显示，AI产业持续扩容，招聘企业数与职位数齐增。总体上看，人工智能行业招聘企业数同比增长24.8%，职位数同比增长10.6%。岗位结构上，研发技术类占比最高，人事、销售、产品等非技术岗位进入TOP15。地域分布上，AI产业加速向新一线城市扩散，一线与新一线城市合计贡献AI行业65%招聘需求，北京人工智能行业体量最大，上海职位数增速最快，长沙、武汉、成都等新一线城市人工智能行业招聘增速领跑。报告认为，AI应用及AI开发人才需求正加速向各行各业渗透。AI开发人才需求上涨，技术能力持续升级，航空航天、汽车、医药、新能源等多元场景需求爆发。其中，人工智能工程师需供比达2.62，AI产品经理以87.7%职位数增速领跑。AI智能体开发人才需求同比增长244%，AI正从“辅助工具”走向“自主执行”。航空航天领域的人工智能工程师需求增速和招聘薪酬亮眼，汽车研发/制造行业的人工智能工程师人才缺口较大，新能源行业的人工智能工程师职位数增速领先。报告表示，当前AI人才供给加速向多元化、复合化演进，以计算机、软件工程专业主导，跨学科融合加速。求职者的专业背景中，人工智能位列第三，自动化、电气工程专业入榜凸显AI+制造融合；汉语言文学专业入榜数据标注/AI训练师求职者专业TOP10，标注岗位对高质量语料处理能力需求凸显；AI产品经理求职者的专业分布呈现“技术+管理“并重特征。报告预测，随着大模型技术持续迭代与应用场景不断拓展，AI产业将保持高速增长，人才需求结构更趋多元化和专业化。AI与各行业的深度融合将催生更多新兴岗位，也对人才的知识结构与技能组合提出更高要求。从技术深耕到跨界融合，从单一技能到复合能力，将成为未来AI人才竞争的关键。
🏷️ #AI人才 #行业发展 #大模型 #跨界融合 #就业趋势
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📰 《2026年人工智能产业人才发展报告》发布
今年以来，人工智能产业呈现加速发展态势，大模型从研发走向规模化落地，AI智能体从概念进入应用阶段，AI技术正沿产业链向各行各业全面渗透。智联招聘根据平台上半年数据发布《2026年人工智能产业人才发展报告》。报告聚焦人工智能产业人才供需动态，从行业发展概览、技术渗透与产业协同、核心岗位城市分布、人才供给特征等维度展开分析，旨在呈现人工智能产业人才供需的最新趋势，为政府政策制定、企业人才战略和求职者职业规划提供数据参考与决策支撑。报告显示，AI产业持续扩容，招聘企业数与职位数齐增。总体上看，人工智能行业招聘企业数同比增长24.8%，职位数同比增长10.6%。岗位结构上，研发技术类占比最高，人事、销售、产品等非技术岗位进入TOP15。地域分布上，AI产业加速向新一线城市扩散，一线与新一线城市合计贡献AI行业65%招聘需求，北京人工智能行业体量最大，上海职位数增速最快，长沙、武汉、成都等新一线城市人工智能行业招聘增速领跑。报告认为，AI应用及AI开发人才需求正加速向各行各业渗透。AI开发人才需求上涨，技术能力持续升级，航空航天、汽车、医药、新能源等多元场景需求爆发。其中，人工智能工程师需供比达2.62，AI产品经理以87.7%职位数增速领跑。AI智能体开发人才需求同比增长244%，AI正从“辅助工具”走向“自主执行”。航空航天领域的人工智能工程师需求增速和招聘薪酬亮眼，汽车研发/制造行业的人工智能工程师人才缺口较大，新能源行业的人工智能工程师职位数增速领先。报告表示，当前AI人才供给加速向多元化、复合化演进，以计算机、软件工程专业主导，跨学科融合加速。求职者的专业背景中，人工智能位列第三，自动化、电气工程专业入榜凸显AI+制造融合；汉语言文学专业入榜数据标注/AI训练师求职者专业TOP10，标注岗位对高质量语料处理能力需求凸显；AI产品经理求职者的专业分布呈现“技术+管理“并重特征。报告预测，随着大模型技术持续迭代与应用场景不断拓展，AI产业将保持高速增长，人才需求结构更趋多元化和专业化。AI与各行业的深度融合将催生更多新兴岗位，也对人才的知识结构与技能组合提出更高要求。从技术深耕到跨界融合，从单一技能到复合能力，将成为未来AI人才竞争的关键。
🏷️ #AI人才 #行业发展 #大模型 #跨界融合 #就业趋势
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📰 南钢探索传统制造“智变”新路径_行业新闻_全球矿产资源网
南钢在长江之滨通过“AI+数据”推动传统钢铁产业的高质量转型。高炉炼铁原本以经验为主，现已装上“透视眼”，通过上千传感器实时采集多维数据，输入数字孪生模型，直观呈现炉内温度、压力等状况，且AI模型可提前两小时预测炉温，准确率稳定在90%以上，使冶炼过程从“看天吃饭”转向“看数就明”。这带来铁水一级品率提升10个百分点、流程周转率提升5%，并让年轻工人借助AI快速掌握要领，释放老师傅的生产压力，推动从手工执行向标准化、精准化生产转变。为解决复杂非线性问题，南钢联合华为推出元冶钢铁大模型，打通从原料到客户的全流程数据，使新手可通过自然语言获得操作建议，降低培养成本并提升一致性。数据成为核心资产，311数据战略推动数据治理、数据资产入表和数据交易，使数字化服务覆盖产业链上下游，资金、库存等指标显著优化。未来以数据要素与AI为双驱动，力争2030年前建成全领域智能体，实现制造从自动化向自主化决策跃迁，推动中国制造向中国智造升级。
🏷️ #智能制造 #数字孪生 #大模型 #数据资产 #产业互联网
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📰 南钢探索传统制造“智变”新路径_行业新闻_全球矿产资源网
南钢在长江之滨通过“AI+数据”推动传统钢铁产业的高质量转型。高炉炼铁原本以经验为主，现已装上“透视眼”，通过上千传感器实时采集多维数据，输入数字孪生模型，直观呈现炉内温度、压力等状况，且AI模型可提前两小时预测炉温，准确率稳定在90%以上，使冶炼过程从“看天吃饭”转向“看数就明”。这带来铁水一级品率提升10个百分点、流程周转率提升5%，并让年轻工人借助AI快速掌握要领，释放老师傅的生产压力，推动从手工执行向标准化、精准化生产转变。为解决复杂非线性问题，南钢联合华为推出元冶钢铁大模型，打通从原料到客户的全流程数据，使新手可通过自然语言获得操作建议，降低培养成本并提升一致性。数据成为核心资产，311数据战略推动数据治理、数据资产入表和数据交易，使数字化服务覆盖产业链上下游，资金、库存等指标显著优化。未来以数据要素与AI为双驱动，力争2030年前建成全领域智能体，实现制造从自动化向自主化决策跃迁，推动中国制造向中国智造升级。
🏷️ #智能制造 #数字孪生 #大模型 #数据资产 #产业互联网
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📰 中国团队拿下ICRA'26最佳论文：Agentic Coding驱动工业制造通往自主通用智能 - 智源社区
在ICRA 2026上，IMR-LLM方法荣获最佳论文奖（自动化方向）。该框架由深圳大学胡瑞珍团队与中科院等单位联合开发，核心是让大语言模型负责对工业产线多机器人任务的语义理解，再通过结构化工具实现约束求解与可执行性保障，将自然语言任务描述转化为高效的调度和可执行代码。系统分为两阶段：1) 任务规划：将任务分解为工序，完成机器人分配与工序顺序，输出结构化析取图并求解可行调度；2) 程序生成：基于少量样例抽象出可复用的动作模式与流程树，从路径匹配中生成具体执行代码，降低长代码生成难度。实验在IMR-Bench数据集（23个场景、50个任务、最高24道工序）上显示，在任务规划、程序生成与总体成功率等指标上显著优于基线，且复杂度越高优势越明显。论文亦验证了真机部署与跨产线泛化能力，强调将语言理解与结构化求解相结合的创新思路，并提出未来构建“推理-执行-纠错”闭环以增强对硬件故障与需求变化的自适应能力。该研究同时提供了IMR-Bench数据集，推动大模型在工业场景的落地应用。
🏷️ #多机器人 #任务规划 #程序生成 #大语言模型 #工业应用
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📰 中国团队拿下ICRA'26最佳论文：Agentic Coding驱动工业制造通往自主通用智能 - 智源社区
在ICRA 2026上，IMR-LLM方法荣获最佳论文奖（自动化方向）。该框架由深圳大学胡瑞珍团队与中科院等单位联合开发，核心是让大语言模型负责对工业产线多机器人任务的语义理解，再通过结构化工具实现约束求解与可执行性保障，将自然语言任务描述转化为高效的调度和可执行代码。系统分为两阶段：1) 任务规划：将任务分解为工序，完成机器人分配与工序顺序，输出结构化析取图并求解可行调度；2) 程序生成：基于少量样例抽象出可复用的动作模式与流程树，从路径匹配中生成具体执行代码，降低长代码生成难度。实验在IMR-Bench数据集（23个场景、50个任务、最高24道工序）上显示，在任务规划、程序生成与总体成功率等指标上显著优于基线，且复杂度越高优势越明显。论文亦验证了真机部署与跨产线泛化能力，强调将语言理解与结构化求解相结合的创新思路，并提出未来构建“推理-执行-纠错”闭环以增强对硬件故障与需求变化的自适应能力。该研究同时提供了IMR-Bench数据集，推动大模型在工业场景的落地应用。
🏷️ #多机器人 #任务规划 #程序生成 #大语言模型 #工业应用
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📰 火山引擎谭待：Seedance收入传言都是错的，很重视AI Coding_10%公司_澎湃新闻-The Paper
今年中国大模型已进入生产级价值创造阶段，火山引擎通过豆包大模型实现日均180万亿Token调用，且在公有云MaaS市场以近半成份额领跑，显示了“从研究到生产”的突破。Seedance2.5、2.0/2.1系列等新模型陆续发布，强调在多场景下的落地能力：影视、制造、零售、教育等行业已开始采用视频生成、语言与知识视频化、以及多语言产品说明的落地应用，且在高端制造与自动驾驶场景中用于数据合成和边缘案例扩展。火山引擎将世界模型与无监督大规模训练结合，认为视频生成是实现世界模型的基础路径；在AI Coding领域，Seedance与Trae等工具也在推动代码上线、测试通过的实际产出，强调从“零代码到高代码”的开发者覆盖。安全与IP保护、国产算力适配，以及海外市场的快速扩张，成为Seedance商业化的核心支撑。作者对未来行情持乐观态度，认为市场仍处于早期阶段，持续提升模型能力并深度赋能企业，将带来10倍甚至更大规模的增长空间。
🏷️ #大模型 #Seedance #生产级 #行业落地 #安全
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📰 火山引擎谭待：Seedance收入传言都是错的，很重视AI Coding_10%公司_澎湃新闻-The Paper
今年中国大模型已进入生产级价值创造阶段，火山引擎通过豆包大模型实现日均180万亿Token调用，且在公有云MaaS市场以近半成份额领跑，显示了“从研究到生产”的突破。Seedance2.5、2.0/2.1系列等新模型陆续发布，强调在多场景下的落地能力：影视、制造、零售、教育等行业已开始采用视频生成、语言与知识视频化、以及多语言产品说明的落地应用，且在高端制造与自动驾驶场景中用于数据合成和边缘案例扩展。火山引擎将世界模型与无监督大规模训练结合，认为视频生成是实现世界模型的基础路径；在AI Coding领域，Seedance与Trae等工具也在推动代码上线、测试通过的实际产出，强调从“零代码到高代码”的开发者覆盖。安全与IP保护、国产算力适配，以及海外市场的快速扩张，成为Seedance商业化的核心支撑。作者对未来行情持乐观态度，认为市场仍处于早期阶段，持续提升模型能力并深度赋能企业，将带来10倍甚至更大规模的增长空间。
🏷️ #大模型 #Seedance #生产级 #行业落地 #安全
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📰 江苏参建的科研机构斩获全球顶级论文奖项_中共江苏省委新闻网
本次报道聚焦ICRA 2026上，一项由中国科学院工业人工智能研究所物理智能团队与深圳大学等合作的论文荣获自动化方向最佳论文奖。论文提出IMR-LLM框架，将大语言模型在工业产线应用分为两步走：先理解任务需求、分解工序并完成机器人分配，生成流程图以明确“哪台机器人何时完成哪部分任务”；再对流程图每个节点的工序编写详细代码，指导机器人具体操作，从而显著降低推理负担并提升流程最优性与生产效率。为验证方法，研究团队建立了覆盖23个真实工业场景、50个制造任务的数据集，任务涵盖不同产线布局与多机器人协作，最高可包含24道工序。实验结果显示，该方法在各项指标上优于现有方法，且随着任务复杂度的提升优势更明显。未来，团队计划在IMR-LLM框架中加入执行反馈，构建感知—推理—执行—纠错的闭环系统，以提升对突发故障和需求变化的鲁棒性，推动大语言模型在更复杂工业场景的落地应用。
🏷️ #大语言模型 #工业AI #IMR-LLM #多机器人协作 #工业场景
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📰 江苏参建的科研机构斩获全球顶级论文奖项_中共江苏省委新闻网
本次报道聚焦ICRA 2026上，一项由中国科学院工业人工智能研究所物理智能团队与深圳大学等合作的论文荣获自动化方向最佳论文奖。论文提出IMR-LLM框架，将大语言模型在工业产线应用分为两步走：先理解任务需求、分解工序并完成机器人分配，生成流程图以明确“哪台机器人何时完成哪部分任务”；再对流程图每个节点的工序编写详细代码，指导机器人具体操作，从而显著降低推理负担并提升流程最优性与生产效率。为验证方法，研究团队建立了覆盖23个真实工业场景、50个制造任务的数据集，任务涵盖不同产线布局与多机器人协作，最高可包含24道工序。实验结果显示，该方法在各项指标上优于现有方法，且随着任务复杂度的提升优势更明显。未来，团队计划在IMR-LLM框架中加入执行反馈，构建感知—推理—执行—纠错的闭环系统，以提升对突发故障和需求变化的鲁棒性，推动大语言模型在更复杂工业场景的落地应用。
🏷️ #大语言模型 #工业AI #IMR-LLM #多机器人协作 #工业场景
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📰 T-Tech技术回放：圆木智能AI 智能体如何重塑机加工生产管理？-36氪
本期T-Tech技术直播围绕AI智能体在制造业排产场景的应用进行深入解读。文章指出传统排产与APS软件在复杂工序、多品种小批量生产、低库存压力下难以高效对接，造成交付延迟与协同低效的问题。圆木智能提出“大模型+优化算法”的双轮驱动策略，强调“灵活可执行的计划比完美但难落地的方案更具价值”，并形成六大核心优势：语义理解、自然语言操作、多步规划、可插拔技能、记忆功能、智能数据转化，能够完成从排产到数据分析的全流程，显著提升设备利用率与交付达成率，并实现秒级响应插单与变更。AI排产在制造业的价值逐步从辅助工具走向全局优化与全场景协同，未来3-5年将从PMC的在线助理发展为AI原生组织，三大趋势包括AI主导运营、全面部署AI智能体、以及跨场景的多智能体协同。结论强调落地需要算法能力、产品思维和行业理解的深度融合，圆木智能以实践样本推动制造业向AI原生组织演进。
🏷️ #AI排产 #制造业 #大模型 #优化算法 #智能体
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📰 T-Tech技术回放：圆木智能AI 智能体如何重塑机加工生产管理？-36氪
本期T-Tech技术直播围绕AI智能体在制造业排产场景的应用进行深入解读。文章指出传统排产与APS软件在复杂工序、多品种小批量生产、低库存压力下难以高效对接，造成交付延迟与协同低效的问题。圆木智能提出“大模型+优化算法”的双轮驱动策略，强调“灵活可执行的计划比完美但难落地的方案更具价值”，并形成六大核心优势：语义理解、自然语言操作、多步规划、可插拔技能、记忆功能、智能数据转化，能够完成从排产到数据分析的全流程，显著提升设备利用率与交付达成率，并实现秒级响应插单与变更。AI排产在制造业的价值逐步从辅助工具走向全局优化与全场景协同，未来3-5年将从PMC的在线助理发展为AI原生组织，三大趋势包括AI主导运营、全面部署AI智能体、以及跨场景的多智能体协同。结论强调落地需要算法能力、产品思维和行业理解的深度融合，圆木智能以实践样本推动制造业向AI原生组织演进。
🏷️ #AI排产 #制造业 #大模型 #优化算法 #智能体
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📰 智驾模型的下一站 是基座模型？
在2026年北京车展及相关发布中，智驾行业呈现“融合大于对立”的趋势。行业从以往的二选一走向两大主线的共存与融合：一方面是世界模型结合强化学习的路线，强调通过云端预演未来并在车端执行；另一方面是VLA（视觉-语言-动作）大模型的端到端方案，强调对当前环境的理解与快速行动。多方领军企业如华为、Momenta、理想、小鹏、元戎启行等，均在探索以大模型为“大脑”、车端小模型为“小脑”的分工协作，以及在蒸馏与直接端端协同之间的权衡。行业普遍认同大模型是未来方向，但在算力、蒸馏、专用化与跨垂直能力等问题上仍存在分歧。总体趋势指向“融合论”，即通过世界模型、强化学习与VLA等技术的综合应用，使自动驾驶从单纯的规则执行，提升到对复杂场景的理解、预测与协同决策的综合智能阶段，最终推动智能汽车成为真正落地的智能体。
🏷️ #自动驾驶 #大模型 #世界模型 #VLA #融合
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📰 智驾模型的下一站 是基座模型？
在2026年北京车展及相关发布中，智驾行业呈现“融合大于对立”的趋势。行业从以往的二选一走向两大主线的共存与融合：一方面是世界模型结合强化学习的路线，强调通过云端预演未来并在车端执行；另一方面是VLA（视觉-语言-动作）大模型的端到端方案，强调对当前环境的理解与快速行动。多方领军企业如华为、Momenta、理想、小鹏、元戎启行等，均在探索以大模型为“大脑”、车端小模型为“小脑”的分工协作，以及在蒸馏与直接端端协同之间的权衡。行业普遍认同大模型是未来方向，但在算力、蒸馏、专用化与跨垂直能力等问题上仍存在分歧。总体趋势指向“融合论”，即通过世界模型、强化学习与VLA等技术的综合应用，使自动驾驶从单纯的规则执行，提升到对复杂场景的理解、预测与协同决策的综合智能阶段，最终推动智能汽车成为真正落地的智能体。
🏷️ #自动驾驶 #大模型 #世界模型 #VLA #融合
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📰 春招企业数同比增长7.4% 新质生产力行业成为招聘人数扩张主体
昨日在北京举行的2026中国人力资本国际管理论坛发布了《2026年人力资源管理趋势报告》, 指出AI、大数据、智能制造等岗位需求持续释放, 劳动力市场正在加速重塑。春招企业数同比增长7.4%, 求职人数同比增长4.1%, 供需两端逐步回暖, 新质生产力行业成为招聘扩张主体。
同时, 新质生产力相关产业对技术人才存在短缺, AI工程师供需比约3.08、临床研究/试验约5.8、汽车设计与芯片等岗位也偏紧。大语言模型影响指数较高的企业在2022—2024年招聘量下降显著, 但大模型与自动驾驶相关岗位需求却在上升, 正重塑劳动力市场结构。
🏷️ #春招 #供需 #新质生产力 #大模型
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📰 春招企业数同比增长7.4% 新质生产力行业成为招聘人数扩张主体
昨日在北京举行的2026中国人力资本国际管理论坛发布了《2026年人力资源管理趋势报告》, 指出AI、大数据、智能制造等岗位需求持续释放, 劳动力市场正在加速重塑。春招企业数同比增长7.4%, 求职人数同比增长4.1%, 供需两端逐步回暖, 新质生产力行业成为招聘扩张主体。
同时, 新质生产力相关产业对技术人才存在短缺, AI工程师供需比约3.08、临床研究/试验约5.8、汽车设计与芯片等岗位也偏紧。大语言模型影响指数较高的企业在2022—2024年招聘量下降显著, 但大模型与自动驾驶相关岗位需求却在上升, 正重塑劳动力市场结构。
🏷️ #春招 #供需 #新质生产力 #大模型
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📰 工业智能体将掀起工业互联网平台的新一轮发展热潮_行业资讯_数字中国建设峰会
智能体技术正推动人工智能在工业制造领域进入新阶段，但要真正融入产业链仍面临多重挑战。文章指出，智能体具备感知、决策与协同作业能力，能够将多模态AI工具应用于具体场景，为金融、法律、软件等行业带来变革，并在工业领域通过与算力、数据、芯片设计等要素的深度协同，推动工业智能体的落地。当前的关键难题包括：一是大语言模型与工业控制逻辑之间的不一致，导致对时序依赖和多变量耦合的精确建模困难，且存在“幻觉”与黑箱问题；二是数据孤岛与格式差异阻碍大模型预训练及应用，企业对数据的保密性也成为阻碍因素；三是产业组织结构对智能体融合有重大影响，中小企业的部署成本和应用前景需明确以提升接受度。为破解难题，需在不同行业特征下定制工业智能体解决方案，如Time-series Pre-trained Transformer（TPT）等适配应用，以及建立激励机制、推动算力、算法、数据、芯片与工业控制的协同创新。综上，工业智能体将成为工业互联网平台的“杀手级工具”，推动两化融合和平台顶层架构重构，同时依托已有的数据与市场资源，加速应用扩展。
🏷️ #智能体 #工业互联网 #两化融合 #大模型 #数据孤岛
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📰 工业智能体将掀起工业互联网平台的新一轮发展热潮_行业资讯_数字中国建设峰会
智能体技术正推动人工智能在工业制造领域进入新阶段，但要真正融入产业链仍面临多重挑战。文章指出，智能体具备感知、决策与协同作业能力，能够将多模态AI工具应用于具体场景，为金融、法律、软件等行业带来变革，并在工业领域通过与算力、数据、芯片设计等要素的深度协同，推动工业智能体的落地。当前的关键难题包括：一是大语言模型与工业控制逻辑之间的不一致，导致对时序依赖和多变量耦合的精确建模困难，且存在“幻觉”与黑箱问题；二是数据孤岛与格式差异阻碍大模型预训练及应用，企业对数据的保密性也成为阻碍因素；三是产业组织结构对智能体融合有重大影响，中小企业的部署成本和应用前景需明确以提升接受度。为破解难题，需在不同行业特征下定制工业智能体解决方案，如Time-series Pre-trained Transformer（TPT）等适配应用，以及建立激励机制、推动算力、算法、数据、芯片与工业控制的协同创新。综上，工业智能体将成为工业互联网平台的“杀手级工具”，推动两化融合和平台顶层架构重构，同时依托已有的数据与市场资源，加速应用扩展。
🏷️ #智能体 #工业互联网 #两化融合 #大模型 #数据孤岛
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📰 山东将在高端装备等领域开展语料库揭榜挂帅_腾讯新闻
山东将围绕高端装备、烟草制品业、农副食品加工业、家具制造业、木材加工、皮革毛皮羽毛及其制品和制鞋业等行业，开展语料库揭榜挂帅项目申报，聚焦基础理论、产品开发设计与生产管理等关键环节的知识语料汇聚，并推动应用落地。
重点行业语料库揭榜挂帅项目聚焦基础理论研究、行业数据标准研制与高质量语料库建设，涵盖结构化、非结构化与半结构化数据，经清洗、去噪与格式统一后用于自然语言处理、计算机视觉、机器学习等任务，为行业大模型开发、训练与微调提供高质量语料。
项目验收时，行业相关语料数据量不得低于10万条，需具较高数据质量、覆盖度、应用成效，并通过第三方测评。山东还鼓励进一步整合语料资源，开放公共语料，推动资源共享与产业转化。同时，政府及行业组织将提供评测与对接服务。
🏷️ #语料库 #行业数据 #大模型 #开放共享
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📰 山东将在高端装备等领域开展语料库揭榜挂帅_腾讯新闻
山东将围绕高端装备、烟草制品业、农副食品加工业、家具制造业、木材加工、皮革毛皮羽毛及其制品和制鞋业等行业，开展语料库揭榜挂帅项目申报，聚焦基础理论、产品开发设计与生产管理等关键环节的知识语料汇聚，并推动应用落地。
重点行业语料库揭榜挂帅项目聚焦基础理论研究、行业数据标准研制与高质量语料库建设，涵盖结构化、非结构化与半结构化数据，经清洗、去噪与格式统一后用于自然语言处理、计算机视觉、机器学习等任务，为行业大模型开发、训练与微调提供高质量语料。
项目验收时，行业相关语料数据量不得低于10万条，需具较高数据质量、覆盖度、应用成效，并通过第三方测评。山东还鼓励进一步整合语料资源，开放公共语料，推动资源共享与产业转化。同时，政府及行业组织将提供评测与对接服务。
🏷️ #语料库 #行业数据 #大模型 #开放共享
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📰 山东省工业和信息化厅 通知 关于组织开展2026年度重点行业语料库揭榜挂帅项目申报工作的通知
本通知贯彻省级“人工智能+”创新应用会精神，落实相关政策，推动高质量行业语料库建设，服务大模型与工业智能体落地应用。聚焦结构化、非结构化与半结构化数据，清洗并统一格式，用于自然语言处理、计算机视觉、机器学习等任务，提升制造业关键场景的研发与运营效率。
申报单位须具独立民事责任能力、正常经营、近三年无重大失信，并具备与语料库建设相关的核心数据、关键技术及软硬件设施与专业团队。项目需具创新性、明确市场需求、可落地的应用推广方案、实施计划与资金保障。验收时数据量不少于10万条，须经第三方评测；鼓励开放与共享公共语料，遵守保密与安全要求。申报程序为企业申报、初审推荐、评审公示及下半年验收评估，材料信息见附件。
🏷️ #行业语料 #大模型 #数据合规 #开放共用
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📰 山东省工业和信息化厅 通知 关于组织开展2026年度重点行业语料库揭榜挂帅项目申报工作的通知
本通知贯彻省级“人工智能+”创新应用会精神，落实相关政策，推动高质量行业语料库建设，服务大模型与工业智能体落地应用。聚焦结构化、非结构化与半结构化数据，清洗并统一格式，用于自然语言处理、计算机视觉、机器学习等任务，提升制造业关键场景的研发与运营效率。
申报单位须具独立民事责任能力、正常经营、近三年无重大失信，并具备与语料库建设相关的核心数据、关键技术及软硬件设施与专业团队。项目需具创新性、明确市场需求、可落地的应用推广方案、实施计划与资金保障。验收时数据量不少于10万条，须经第三方评测；鼓励开放与共享公共语料，遵守保密与安全要求。申报程序为企业申报、初审推荐、评审公示及下半年验收评估，材料信息见附件。
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📰 【IC风云榜候选企业125】智现未来：以AI重构高端制造，赋能产业智能跃迁
自2020年起，IC风云榜已成为半导体行业的重要盛事，设立了73项大奖，涵盖多个核心领域。评委会由超过100家半导体投资联盟成员及500多位行业CEO组成，获奖名单将于2026年颁奖典礼上揭晓。智现未来作为候选企业，致力于解决半导体制造中的痛点，融合大语言模型与智能体技术，提供全栈式AI解决方案，推动行业智能化转型。
智现未来在技术上取得了显著突破，构建了以人工智能驱动的智能产品生态，涵盖数据分析、过程预警及缺陷分析等核心场景。其推出的“灵犀”大模型实现了设备监测与工艺优化的闭环管理，成功应用于多家12英寸晶圆大厂，显著提升了生产效率和降低了成本，创造了可观的经济效益。
智现未来的解决方案不仅在技术和业务模式上实现了创新，还具备高度的可复制性，成为推动中国半导体产业高质量发展的核心力量。通过数字化知识资产和跨部门协同，智现未来正帮助企业实现从“设备智能”到“系统智能”的跨越，推动整个行业的智能化进程。
🏷️ #IC风云榜 #智现未来 #人工智能 #半导体 #大语言模型
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📰 【IC风云榜候选企业125】智现未来：以AI重构高端制造，赋能产业智能跃迁
自2020年起，IC风云榜已成为半导体行业的重要盛事，设立了73项大奖，涵盖多个核心领域。评委会由超过100家半导体投资联盟成员及500多位行业CEO组成，获奖名单将于2026年颁奖典礼上揭晓。智现未来作为候选企业，致力于解决半导体制造中的痛点，融合大语言模型与智能体技术，提供全栈式AI解决方案，推动行业智能化转型。
智现未来在技术上取得了显著突破，构建了以人工智能驱动的智能产品生态，涵盖数据分析、过程预警及缺陷分析等核心场景。其推出的“灵犀”大模型实现了设备监测与工艺优化的闭环管理，成功应用于多家12英寸晶圆大厂，显著提升了生产效率和降低了成本，创造了可观的经济效益。
智现未来的解决方案不仅在技术和业务模式上实现了创新，还具备高度的可复制性，成为推动中国半导体产业高质量发展的核心力量。通过数字化知识资产和跨部门协同，智现未来正帮助企业实现从“设备智能”到“系统智能”的跨越，推动整个行业的智能化进程。
🏷️ #IC风云榜 #智现未来 #人工智能 #半导体 #大语言模型
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📰 世界模型｜中国企业AI转型的奇思妙想
在金蝶年度客户大会上，董事长宣布核心产品“金蝶云”更名为“金蝶AI”，引发了企业对AI转型的热烈讨论。许多企业认为，AI转型是当务之急，但是否仅依赖大语言模型（LLM）来实现这一目标仍存在争议。通过与企业CIO的闭门论坛，探讨了AI转型的现状与未来，强调了世界模型（WM）在企业智能化中的重要性。
大语言模型擅长语言生成和知识整合，但其本质是静态的模式预测，难以处理动态环境。相比之下，世界模型通过多模态数据学习世界的动态规律，能够更好地理解因果关系，提升决策能力。尤其在制造业和金融业，世界模型的应用将推动企业AI转型的深入发展，确保更高的精确度和可靠性。
金蝶提出的“管理AI”概念强调了管理与操作的结合，认为在实现无人企业的过程中，世界模型将发挥关键作用。它不仅支持工厂的数字孪生功能，还能模拟复杂的市场动态，为企业提供更可靠的决策基础。未来，中国企业的AI转型将依赖于特定领域的世界模型，结合中国特色的管理思想，形成独特的竞争优势。
🏷️ #金蝶AI #企业转型 #大语言模型 #世界模型 #智能化
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📰 世界模型｜中国企业AI转型的奇思妙想
在金蝶年度客户大会上，董事长宣布核心产品“金蝶云”更名为“金蝶AI”，引发了企业对AI转型的热烈讨论。许多企业认为，AI转型是当务之急，但是否仅依赖大语言模型（LLM）来实现这一目标仍存在争议。通过与企业CIO的闭门论坛，探讨了AI转型的现状与未来，强调了世界模型（WM）在企业智能化中的重要性。
大语言模型擅长语言生成和知识整合，但其本质是静态的模式预测，难以处理动态环境。相比之下，世界模型通过多模态数据学习世界的动态规律，能够更好地理解因果关系，提升决策能力。尤其在制造业和金融业，世界模型的应用将推动企业AI转型的深入发展，确保更高的精确度和可靠性。
金蝶提出的“管理AI”概念强调了管理与操作的结合，认为在实现无人企业的过程中，世界模型将发挥关键作用。它不仅支持工厂的数字孪生功能，还能模拟复杂的市场动态，为企业提供更可靠的决策基础。未来，中国企业的AI转型将依赖于特定领域的世界模型，结合中国特色的管理思想，形成独特的竞争优势。
🏷️ #金蝶AI #企业转型 #大语言模型 #世界模型 #智能化
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📰 AI 引领的企业级智能分析架构演进与行业实践
随着大模型技术的成熟，AI 正在推动企业数据分析的转型，从单纯的工具辅助向决策建议和工作流协同发展。在 QCon 全球软件开发大会上，李飞分享了智能分析在企业落地的实践要点，强调了建立统一标准的重要性，以便整合不同层次的数据系统，形成有效的数据分析平台。为此，企业需要构建一个统一的协议，以便上层应用能够理解和使用底层数据，从而实现智能分析的目标。
智能分析平台还需结合 Agent 技术，以提升信息检索与工具整合的效率。Agent 能够通过自然语言交互简化数据分析流程，减少用户的等待时间，同时提高结果的质量。通过设计不同类型的 Agent，企业能更好地满足各种业务场景的需求，实现数据分析的民主化，扩大数据分析能力的覆盖范围。此外，Agent 的记忆机制可以提高用户体验，使得每次查询都能得到更为准确的结果。
在数据洞察方面，Agent 被认为是最佳的落地场景，能够在生成深度报告时提供高效的支持。通过灵活选择模型基座和产品形态，企业可以更好地应对不同的数据分析需求。最终，企业在数字化应用落地过程中，需要大胆评估和尝试，以便在技术与产品的迭代中不断进步。
🏷️ #大模型 #智能分析 #数据洞察 #Agent技术 #企业数字化
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📰 AI 引领的企业级智能分析架构演进与行业实践
随着大模型技术的成熟，AI 正在推动企业数据分析的转型，从单纯的工具辅助向决策建议和工作流协同发展。在 QCon 全球软件开发大会上，李飞分享了智能分析在企业落地的实践要点，强调了建立统一标准的重要性，以便整合不同层次的数据系统，形成有效的数据分析平台。为此，企业需要构建一个统一的协议，以便上层应用能够理解和使用底层数据，从而实现智能分析的目标。
智能分析平台还需结合 Agent 技术，以提升信息检索与工具整合的效率。Agent 能够通过自然语言交互简化数据分析流程，减少用户的等待时间，同时提高结果的质量。通过设计不同类型的 Agent，企业能更好地满足各种业务场景的需求，实现数据分析的民主化，扩大数据分析能力的覆盖范围。此外，Agent 的记忆机制可以提高用户体验，使得每次查询都能得到更为准确的结果。
在数据洞察方面，Agent 被认为是最佳的落地场景，能够在生成深度报告时提供高效的支持。通过灵活选择模型基座和产品形态，企业可以更好地应对不同的数据分析需求。最终，企业在数字化应用落地过程中，需要大胆评估和尝试，以便在技术与产品的迭代中不断进步。
🏷️ #大模型 #智能分析 #数据洞察 #Agent技术 #企业数字化
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