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工业AI平台到底是什么？主要厂商有哪些以及未来如何发展工业AI平台到底是什么？主要厂商有哪些以及未来如何发展在当今这个数字化浪潮席卷全球的背景下，人工智能技术正以前所未有的速度渗透到各个行业领域。制造业，作为国民经济的支柱和技术创新的重要策源地，更是首当其冲，迎来了智能化升级的时代。在这一进程中，工业AI平台应运而生，扮演着越来越关键的角色。那么，工业AI平台究竟是什么呢？它又有哪些不同的形态？未来它的发展趋势又将如何？

蚂蚁百宝箱 3 分钟上手 MCP：6 步轻松构建 Qwen3 智能体应用并发布小程序想象一下，一个能说 119 种语言的 AI，不仅能为你规划旅行路线、讲解异国风情，还能自然地向用户收取小费。

Vibe Coding：AI原生时代的编程范式革命与架构实践当OpenAI联合创始人Andrej Karpathy在2025年2月首次提出Vibe Coding（氛围编程）概念时，这一依托大型语言模型（LLM）的新型编程范式，正悄然重构软件开发的核心逻辑。从“手动编码实现”到“自然语言驱动生成”，从“逐行调试优化”到“结果导向迭代”，Vibe Coding不仅改变了开发者的工作方式，更对软件架构设计、技术栈选型及团队协作模式提出了全新挑战与机遇。作为深耕AI与软件工程交叉领域的架构师，本文将从技术本质、架构支撑、实践范式、风险管控及未来趋势五个维度，深度解析Vib

如何通过工业智造超级智能体实现汽车制造工厂数字化转型如何通过工业智造超级智能体实现汽车制造工厂数字化转型技术架构的核心突破工业智造超级智能体正在彻底改变汽车制造业的数字化转型路径。与传统的自动化系统不同，这种智能体采用了一种全新的架构设计——它不仅仅是简单的机器替代人力，而是构建了一个能够自主感知、分析和决策的智能生态系统。这个系统的核心在于将物联网、人工智能和大数据技术深度融合，形成一个能够自我学习和持续优化的智能网络。

如何理解AI原生企业的定义和核心特征？在当今数字化浪潮的推动下，AI原生企业正成为商业世界的新主角。这些企业不仅仅是使用人工智能工具的公司，而是从创立之初就将AI深度融入其核心战略、组织架构和业务流程的新型实体。想象一下，一个企业的每个决策、每个产品交互、甚至每个员工的工作方式都由AI驱动，这并不是科幻小说的情节，而是AI原生企业正在实践的现实。与传统企业不同，AI原生企业视AI为一种基础设施，就像电力或互联网一样，成为其存在的基本要素。这种转变源于AI技术的飞速发展，尤其是大模型的出现，它让企业能够从“AI辅助”迈向“AI主导”的全新阶段。

AI 原生（AI-Native）&架构极简主义AI 原生（AI-Native）是一种以人工智能为核心驱动力的设计理念，强调从系统架构、开发流程到应用场景的全栈重构，使智能能力成为产品与生俱来的核心属性。其核心特征包括：

2026年AI原生开发实战：从提示词工程到多模态应用开发2026年已至，AI不再是可选技能，而是程序员的生存必需品。本文将带你从代码层面深入AI原生开发，掌握下一代编程范式。

高工智能汽车

CES2026丨中科创达发布滴水OS 2.0 Pre 以AI原生重构智能汽车交互体验CES2026年1月7日，CES2026国际消费电子展现场，中科创达以 “AI-Native Road-Ready” 为主题，成功举办滴水OS 2.0 Pre全球发布会，正式推出全新一代AI原生整车操作系统。该系统凭借“融合体验、AI原生、更快量产”三大核心优势，通过创新的智能座舱显示布局与智能交互设计，重新定义智能汽车的体验边界。尤为值得关注的是，滴水OS 2.0 Pre 与 AIBOX深度协同，既能推动AI大模型高效规模化上车，更能支撑AI Agent场景化应用的丰富落地，加速智能汽车产业的AI普惠进

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AI原生防御，筑牢智能时代安全屏障当AI技术重塑数字产业格局的同时，也让网络攻击迈入“智能化升维”新阶段。AI生成的钓鱼邮件、自适应勒索软件、模型投毒等新型威胁层出不穷，传统“后加装”式防护体系在动态演化的攻击面前屡屡失效。在此背景下，“AI原生防御”应运而生，它将安全能力深度融入AI系统的设计、开发与运行全生命周期，以智能对抗智能，成为筑牢智能时代安全屏障的核心路径。

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碰一碰发视频系统源码搭建部署技术分享碰一碰发视频系统通常指通过NFC（近场通信）或蓝牙等短距离通信技术触发视频传输的功能。系统需包含前端交互、通信协议、后端存储及视频分发模块。以下是关键技术与部署步骤。

价值对齐：“AI+Data”时代技术战略与组织进化的核心命题在“AI+数据”深度重塑企业竞争力的今天，如何科学制定技术战略、推动组织进化，已成为决定企业高度与韧性的关键。2026 年 1 月，由【Yolanda科技见闻】与【矩阵起源】联合发起的年度栏目“AI+数据时代的技术战略与组织进化”正式开播。首期直播以“价值对齐——如何将技术贡献转化为战略语言”为主题，墨创数迹 CEO 汪丹Yolanda 担任主持人，邀请了中国信通院泰尔终端实验室数字生态发展部主任王景尧、彩食鲜终身CTO&曾任苏宁科技集团副总裁乔新亮、矩阵起源AI研发副总裁赵晨阳三位嘉宾，围绕技术价值衡量

【Go转型AI应用开发】01.Go+OpenAI原生SDK构建LLM-Client学习如何使用Golang搭建一个AI应用的方法：这里我没有使用本地模型，而是调用了阿里云百炼官方的 DashScope SDK ，API文档如下：

猫头虎AI分享｜可把GitHub代码库变成实时文档中心的一款实用型MCP工具：GitMCP，让AI随时访问最新文档代码，消除代码幻觉随着人工智能（AI）在编程领域的广泛应用，近期GitHub CEO辞职，GitHub独立时代结束，GitMCP AI助理的智能能力可以提高开发者的工作效率。然而，随着代码量的增加和技术栈的不断发展，AI助理在访问和理解不同项目的代码时，常常会发生“代码幻觉”现象，即 AI 给出的答案可能不准确或者与当前项目的实际实现不符。这种现象尤其在没有实时访问代码库的情况下更加严重。

一起养小猫

【前瞻创想】Kurator生态创新展望：AI原生时代的多集群管理范式随着人工智能技术的飞速发展，AI原生应用已成为数字化转型的新引擎。传统的云原生平台在管理AI工作负载时面临着资源调度复杂性、模型部署效率低、算力利用率不高等挑战。本文深入探讨了Kurator在AI原生时代的技术演进路径，分析了其与主流AI技术栈的集成创新，提出了智能调度、模型管理、AutoML等方向的发展建议。通过前瞻性思考，本文展示了Kurator如何演进为AI原生的分布式云原生平台，为企业构建智能化的多集群管理基础设施提供技术路线图。

Android技术之家

2026 Android开发五大趋势：AI原生、多端融合、生态重构2025 年 AI 辅助编码只是起点，2026 年将进入「AI 原生应用」时代 ——Android 16 已完成 Gemini 2.5 的系统级集成，开放多模态交互、本地推理等核心 API，开发者需从 “工具赋能” 转向 “场景重构”：

AI核心知识57——大语言模型之MoE（简洁且通俗易懂版）MoE 是 Mixture of Experts（混合专家模型）的缩写。它是目前解决大模型 “既要变得超级聪明（参数量大），又要跑得快（推理成本低）” 这个矛盾的核心架构技术。

AI核心知识52——大语言模型之Model Quantization（简洁且通俗易懂版）模型量化 (Model Quantization) 是大语言模型落地应用中最实用、最接地气的技术。如果说预训练和微调是在打造一个“天才大脑”，那么量化就是给这个大脑做“瘦身手术”。

智能计算新纪元：openEuler的AI原生架构深度实践与全维度性能验证在人工智能技术飞速发展的今天，大规模预训练模型、生成式AI和深度学习应用正以前所未有的速度重塑着数字世界的面貌。这种技术演进对底层基础设施，特别是操作系统提出了全新的要求。传统操作系统架构在面对千亿参数模型训练、实时智能推理、异构计算资源调度等新型工作负载时，往往显得力不从心。openEuler作为面向未来的开源操作系统，通过持续的创新和架构演进，构建了真正面向AI时代的技术底座，为各类智能计算场景提供了全新的系统级解决方案和性能优化。