东软集团成立于1991年，是中国第一家上市的软件公司，这家老牌软件公司如何在科技发展日新月异的今天摸索自己的生存之道？前不久，集团发布了2024年报。

在这篇文章里，我们就来拆解这一问题的底层逻辑：为什么“愿不愿共享”才是核心问题？又如何构建一套人人觉得“划算”的数据共享机制？当我们从“可信数据空间”的技术表象回到合作机制的现实本质，也许你会发现，这不仅关乎数据，更关乎未来数字社会的组织方

这一轮AI浪潮真正带来的冲击，不止在“AI能做什么”，而是在“数据系统应该怎样为AI而变”。它让我们不得不重新思考一个被忽视已久的问题——我们构建的这些数据平台，真的准备好迎接智能时代了吗？

目前，市场上主流AI视频生成模型赛道有哪些玩家，其技术路线和产品能力如何，数据猿选取国内外AI视频生成模型代表，从技术解读到实测效果，为大家全面呈现AI视频生成的现状。

在全球大数据竞技场中，这五家企业的财报数据如同棱镜，折射出技术投入与商业回报的复杂博弈，本文将解码数据经济的底层逻辑——哪些企业正在用技术壁垒构筑护城河？哪些战略选择将定义下一个十年的行业秩序？

在这篇文章中，我们将深入剖析：为什么现有的技能体系正逐渐失效；智能体网络将如何重塑从业者角色；普通AI人如何找到自己的入场点，不被这波浪潮淘汰。

进入2025年，AI大模型正以前所未有的速度涌入现实世界。参数规模从千亿迈向万亿，数据类型从文本拓展至图像、音频、视频乃至多模态融合；而训练、微调、部署场景则从科技公司拓展至金融、医疗、制造等传统行业。大模型不再是科研范式，而已成为工业级能

3月29日，这辆搭载三名大学生的小米SU7在中国东部某高速公路上撞上水泥隔离带，车辆处于智能驾驶辅助退出仅两秒，并由驾驶员接管的状态，随后起火燃烧，三人全部遇难。

本期盘点列举了AI Agent领域里的一些成熟玩家，主要涵盖企业相关产品及服务介绍、相关荣誉、代表性客户评价等，希望能为读者提供新角度的行业理解。

海量数据如何管理？来看海量数据的答卷。

在这篇文章中，我们将拆解“互联网思维”在AI时代为何失效，剖析大模型真正的底层逻辑，以及指出中国AI厂商想要真正突围，必须做出的思维转变。

当下企业每天产生的数据量以TB为单位增长，但据Forrester研究，超过73%的数据从未被用于业务决策。这并非数据不足，而是企业缺乏将海量数据转化为洞察和行动的能力。

随着企业纷纷接入DeepSeek，其引发的，不仅是技术替代路径的再思考，更是生态主导权争夺的全面博弈，值得深入分析。

在数字化转型浪潮中，东华软件凭借多元业务布局和医疗信息化优势，实现了稳健增长。然而，主营业务盈利性不足、区域集中度高及债务压力等问题仍需警惕。未来，东华软件需聚焦核心优势，优化业务结构，在激烈竞争中实现高质量发展。

在智能驾驶的高速进化里，一种危险的错觉正在普遍发生：我们以为买到的是一个聪明的驾驶员，实际上也许只是一个非常会演的AI“助理”。

在这场技术革命的裹挟之下，厂商们不得不面对一个现实：“接入 ≠ 商业成功”，这是一个注定要烧钱的赛道，而不是立刻带来利润的捷径。

近日，童话大王郑渊洁表示会停止更新自己所有的社交媒体，并说写不过AI，“AI只用4秒也写得比自己好，唯一的缺陷就是没有想象力。”

近期，谷歌以320亿美元（2312.6 亿元人民币）全现金收购以色列网络安全公司Wiz的消息震动科技界，这不仅刷新了谷歌史上最高收购纪录，也为云计算与AI时代的网络安全格局投下重磅变量。

一夜之间，AI不再是概念，而是写进了SOP、嵌入了前台界面，真正跑到了用户面前。但就在这场看似高歌猛进的“智能革命”中，极少有人停下来问一句：我们真的了解这些大模型吗？

如何让大模型变得“可信”？如何从源头上缓解幻觉，提升服务的专业性与安全性？ 为了搞清楚这个问题，数据猿专访了瓴羊智能客服产品总监张双颖和瓴羊智能客服产品经理刘檩，来探讨一下阿里巴巴旗下子公司瓴羊对这个难题的“解法”。