江苏省人工智能产业发展目标 - 江苏省发布“人工智能+”行动方案 目标到2027年人工智能产业规模迈过万亿元大关 [1] - 方案提出大力培育智能原生新业态 推动具身智能机器人产业发展 加快推进自动驾驶行业应用 [1] 中国大模型行业发展与资本市场动态 - 中国“大模型六小虎”中两家已在上周相继上市 被视为中国人工智能企业迈入资本市场 开启与国际巨头同台竞争的新阶段 [1] - 过去两年中国大模型发展迅速 尤其是在DeepSeek于2024年底横空出世后 业界普遍认为中国与美国大模型的差距显著缩小 [4] - 斯坦福大学去年5月报告指出 中美顶级AI大模型性能差距已从2024年的17.5%大幅缩小至去年的0.3% [4] 中国大模型行业面临的挑战与竞争格局 - 中国AI企业目前更多采用“堆量”方式弥补算力不足 这推高了能耗和硬件成本 加重了系统调度复杂度 使得单位算力的边际效率递减 [4] - 从融资规模来看 中美大模型企业也存在不小差距 [4] - 有观点认为中国现阶段大模型公司和美国竞争是“全方位的” 但双方在部分领域并不重叠 例如文字类大模型分别以英文和中文训练 思路和受众不同 [4] - 中美多模态训练所用的素材数据也存在显著差异 因此中国大模型公司的真正对手可能不是美国 而是国内企业 [4]

公司技术突破与产品创新 - 高德自研世界模型在国际权威评测基准WorldScore上综合得分位列第一 [1] - 公司推出“飞行街景”功能，依托自研世界模型，通过“物理AI”实现沉浸式、可交互的线上探店与实景导航体验 [1] - “飞行街景”利用高拟真数字还原技术，提供连续、动态且几乎真实的体验，用户可沉浸式俯瞰店铺内外部实景并提前体验沿途风景、停车条件及餐厅包厢环境等细节 [1] 产品价值与市场策略 - “飞行街景”旨在跨越线上信息与线下体验的鸿沟，让用户在出发前获得“亲临其境”的感受 [1] - 该功能为商家提供了高效、真实的新型数字化展示方式，大幅降低展示门槛 [1] - 公司推出“百万烟火好店支持计划”，将投入价值数亿元的算力资源，面向100万家商家免费开放“飞行街景” [2] - 该计划上线仅48小时，报名预约的商家数就已超过35万家 [2] 技术实现与行业影响 - “飞行街景”是“物理AI”在生活服务领域的典型应用 [2] - “物理AI”使自主系统具备在物理世界中感知、理解、推理并执行或协调复杂动作的能力 [2] - 传统制作一家店的数字实景需专业设备与人员，耗时数日，现在商家仅需用手机拍摄一段短视频和几张照片，最快几个小时内就能自动生成实景店铺 [1] 用户体验与场景拓展 - “飞行街景”为用户提供沉浸式、交互式的线上探索新方式，实现“所见即所得” [2] - 功能可帮助用户沉浸式俯瞰店铺全貌、在线体验靠窗座位、查看停车位情况，并直达深巷中的口碑好店，降低“踩雷”概率 [2] - 环境可视化促使商家更加注重卫生与环境细节，逐步构建更可信的消费场景 [2] - “飞行街景”已从餐饮延伸至文旅领域，故宫博物院等景点的“飞行街景”已上线，用户可足不出户“云游”实景 [3]

来源：半岛晨报 谁能想到 卖房的开发商竟连续多年 偷偷为"业主"偿还抵押贷款 而这一切 竟是为了掩盖一桩隐藏16年的秘密 市民李花全款买下并入住的房子，早已被登记在陌生人名下，还抵押给银行贷出70万元。2009年，李花 付清96万购房款在中山区豪森茗家小区购买了一套房子，却始终拿不到产权证。 真相浮出水面时，荒诞情节令人震惊。开发商将同一套房"一房二卖"，买家将房子抵押贷款。为防断贷 导致房屋被拍卖，开发商不得不长期偿还贷款。 全款买的房子产权落在陌生人名下 市民李花遇到一件离奇事：2009年7月，她与一家开发商签订《商品房买卖合同》，以96万元的价格购 买了对方开发建设的、位于中山区智仁街豪森茗家小区的一套商品房。李花向开发商支付了全部购房 款，开发商也开具了专用收款收据，并将房屋交付给李花占有、使用至今。然而，李花却一直未能办理 产权登记手续。 李花手中握有与开发商签订的《商品房买卖合同》、全额付款凭证，且已实际占有、使用房屋长达16 年。2025年6月，大连国际仲裁院作出裁决，要求开发商在裁决生效后协助李花办理房屋所有权证书。 购房16年后业主终获不动产权证书 余钧随后以该房屋作为抵押，向一家银行办理了 ...

文章核心观点 - 文章认为中国的AI发展路径是一份有价值的案例研究 其核心在于通过一套务实的治理架构 在大规模层面调和“安全”与“发展”的竞争逻辑 并提升全球影响力 真正的AI竞赛被解读为制度能力的竞争而非单纯的技术竞赛[1][3] 中国AI治理模式的特征 - **“AI+”框架**：行业政策正从将AI视为辅助工具的“+AI”旧范式 转向以AI为核心重构整个产业体系的“AI+”新愿景 这为解决政策碎片化问题提供了方案[1][2] - **“AI+”的经济意义**：AI的真正价值不仅在于头部企业和实验室 更在于其在制造业、医疗管理、物流等行业的深度应用 这些领域最有可能实现显著的生产力提升[2] - **动态监管规则**：治理模式并非简单的“放任”或“控制” 而是在《网络安全法》等法律划定的清晰红线内 保持灵活 避免规则过细扼杀创新[2] - **政策适应性**：利用“五年规划”体系定期回顾和调整政策优先事项 使监管能够跟上AI技术的快速演进 这与欧盟《人工智能法案》从生效到全面实施预计需时数年的情况形成对比[3] - **制度可预测性**：通过中央统筹和指定牵头部委 解决AI议程责任分散的问题 清晰的权责划分和法律确定性有助于降低监管不确定性 提升投资者的长期投资意愿[3] AI治理的普遍挑战与启示 - **国家AI能力建设的复杂性**：获得算力资源不能自动转化为更高的AI能力 因为政策执行机构面临相互冲突的激励 且技术发展速度远超立法周期[1] - **核心挑战是治理**：最困难的问题并非构建AI技术本身 而是在长时间跨度内、跨不同机构实现大规模有效治理[3] - **竞赛的本质**：真正的AI竞赛在于各国政府能否建立具备快速学习与适应能力的治理体系 以跟上技术变革的步伐 这是一场制度之争[3]

会议概况与核心主题 - 2026年1月9日，由中国留学人才发展基金会昇·国际教育公益专项基金与英国伦敦大学学院人工智能中心联合支持的“国际AI人才培养交流会”在北京举行 [1] - 会议主题为“国际AI人才培养：全球视野与协同创新”，汇聚了中外顶尖学术机构、国际AI专家、国央企、教育集团及学校代表 [1] - 会议旨在搭建高层次国际对话平台，促进理念碰撞与经验共享，聚焦全球AI教育挑战、跨界合作模式及未来人才培养战略 [2] 会议核心议程与讨论 - 会议议程涵盖主旨演讲与圆桌对话两大板块，从多维度解析AI人才培养的现状与未来 [3] - 主旨演讲中，产业端代表剖析了市场对高端复合型AI人才的迫切需求及赋能机制 [6] - 圆桌对话以“AI如何更好助力教育发展”为题，来自教育、科技、艺术、体育等多元领域的嘉宾展开深度对话 [7] - 讨论形成共识：AI与教育的融合必须坚持以人为本、伦理先行，未来将朝更个性化、沉浸式与跨学科方向深化发展 [7] 项目启动与具体规划 - 国际青少年人工智能创新选拔与培养计划“IDAT for AI”中国区项目在会议上正式宣布启动 [1] - 该项目由UCL AI Centre与IDAT国际测评共同发起，旨在打造面向全球青少年的高规格国际AI科创及人才培养项目 [1] - 项目核心规划包括：依托UCL AI Centre等国际资源，结合国内实际，共同开发梯度化AI课程体系 [9] - 项目规划包括：建立校际合作通道，为中国学生提供AI科普、国际竞赛、学术研学与升学指导等多元化成长平台 [10] - 项目规划包括：联动全球AI教育专家，通过培训、工作坊等形式，系统性提升教师的AI学科素养与跨学科教学能力 [10] 行业观点与专家见解 - 学术研讨环节，剑桥大学院士从社会学与伦理角度阐释了AI技术融入教育带来的深层社会影响 [6] - UCL人工智能中心教授分享了AI赋能个性化学习与教育公平的前沿研究成果 [6] - 牛津大学博士、中国社科院研究员分析了技术革命浪潮中青年人才的职业发展新范式 [6] - 北京大学人工智能研究院研究员针对教育体系应对AI变革的系统性挑战，提出了前瞻性战略思考 [6] - 圆桌对话中，IDAT董事以教育测评为例，阐述了AI在实现评价科学性、个性化方面的突破 [7] - 中国计算机学会科普工委职委分享了我国中小学在科技普及教育创新上的支持 [7] - 加拿大加皇国际教育集团代表分享了智慧教育生态的建设经验 [7] - 北京加拿大国际学校升学指导探讨了AI工具在生涯规划中兼顾效率与人文关怀的平衡之道 [7] - 北京服装学院教授展示了AI激发艺术设计创新的无限可能 [7]

会议概况 - 由中国留学人才发展基金会昇·国际教育公益专项基金与英国伦敦大学学院人工智能中心联合支持的“国际AI人才培养交流会”于2026年1月9日举行 [1] - 会议汇聚了中外顶尖学术机构、国际AI专家、国央企、教育集团及大中小学代表，共同探讨国际AI人才培养及全球学术合作 [1] - 会议主题为“国际AI人才培养：全球视野与协同创新”，旨在搭建高层次对话平台，为全球AI人才生态发展贡献解决方案 [1] 人才培养战略与举措 - 中国留学人才发展基金会昇·国际教育公益专项基金提出将在AI高层次人才引入、AI+X产业升级、AI职业技能提升与促进就业、AI青少年培养等板块整合全球资源 [2] - 会议介绍了国际青少年人工智能创新选拔与培养计划（IDAT for AI）项目在中国开展的相关支持 [2] - 中职国际人才资源服务有限公司剖析了企业对科技类高层次人才的迫切需求与系统性支持机制 [5] 技术革新与教育应用 - UCL人工智能中心教授分享了AI技术如何革新学习方式并提升教育效能 [7] - 艾岱国际测评董事结合案例阐述了AI在提升教育测评公平性、精准性方面的突破性应用，以及如何通过智能化评估驱动个性化学习 [14] - 北京加拿大国际学校探讨了AI技术在学生升学规划与背景提升中的工具价值，强调在高效服务中融入个性化关怀 [14] - 北京服装学院教授论述了AI与艺术教育深度融合、赋能创意产业发展的广阔前景 [14] 跨学科视角与未来趋势 - 英国剑桥大学教授从社会学视角探讨了人工智能与教育融合的深远影响及伦理考量 [4] - 牛津大学博士就AI技术变革背景下当代青年的职业选择与发展路径发表了见解 [8] - 北京大学教授系统阐述了人工智能时代教育领域面临的主要挑战及系统性应对策略 [10] - 圆桌讨论嘉宾一致认为推动AI与教育融合须坚持以人为本，守护教育的人文内核 [14] - 展望未来三至五年，AI与教育的结合将更趋个性化、沉浸化与跨学科化，有望在促进教育公平、重构教学形态方面发挥更深远作用 [14] 行业合作与生态构建 - 会议为国际AI人才培养提供了经验交流与思想碰撞平台，凝聚各方共识，为构建开放协作、互利共赢的全球AI人才发展共同体注入动力 [15] - 加拿大加皇国际教育集团分享了其在智慧教学领域的先行经验与未来在AI时代的战略布局 [14] - 中国计算机学会科普工委职委分享了我国中小学在科技普及教育创新上的支持 [14] - 与会各方期待持续深化合作，共同培育能够引领未来的人工智能人才 [15]

LG电子开发HBM混合键合设备项目 - LG电子正在开发用于高带宽存储器（HBM）的混合键合堆叠设备（键合机）的早期版本 [1] - 该项目获得多方支持，Justem公司参与其中并负责开发该套件的系统 [3] - LG电子生产工程研究所（PRI）于2023年6月正式启动该项目 [3] 项目当前进展与测试 - 项目已产出用于内部测试的原型alpha版本 [3] - 项目当时正处于概念验证阶段，团队正有条不紊地开展各项测试工作 [3] - 混合键合工艺的测试是重点之一，团队使用模块和键合头进行相关测试，力求优化工艺并确保设备性能达到预期 [3] 项目规划与潜在挑战 - 该项目计划于2029年完成 [3] - 项目目标精度设定为200纳米 [3] - 该目标精度与Besi公司已实现商业化的100纳米精度存在差距 [3] - 基于精度差异，该键合机在三年后推出时可能在HBM领域竞争力不足 [3]

文章核心观点 - 中国科学院研究团队在钠离子电池正极材料研发上取得重要进展，通过“键结构调控+界面修饰”的协同改性策略，显著提升了磷酸钒锰钠材料的离子传输速度和循环稳定性 [1][3] 技术突破与策略 - 研究团队采用“内外兼修”的多尺度协同改性策略，在材料体相引入Mo6+离子以抑制Jahn-Teller畸变并提升电子导电性，在表面构建Al2O3包覆层以稳定界面并抑制锰溶出 [3] - 该策略系统优化了材料的电化学行为，改性后材料在充放电过程中的体积变化仅为3.66%，展现出极高的结构可逆性和稳定性 [3] 材料性能表现 - 改性后的正极材料在0.1 C倍率下，初始放电容量可达99.3 mAh g-1 [3] - 在10 C的高倍率下循环3000次后，容量保持率仍高达84.5%，性能远超未改性材料及其他已报道的同类材料 [3] 行业应用前景 - NASICON型磷酸钒锰钠因其三维开放框架、高工作电压和良好结构稳定性，被视为前景广阔的钠离子电池正极材料 [1] - 此前该材料的本征电子电导率较低，且充放电过程中的Jahn-Teller畸变制约了其离子扩散效率与循环稳定性，限制了实际应用 [1]

文章核心观点 - 韩国电池制造商SK On与汽车制造商现代汽车正合作开发一项名为大表面冷却（LSC）的新型电动汽车电池冷却技术 [1] - 该技术旨在通过将冷却板直接置于电芯之间进行直接冷却，以提升散热效果，区别于当前主流的模块或电池组级别冷却方式 [3] - 技术的商业化前景存在不确定性，最终取决于现代汽车的决策，且公司对液冷技术的研发进度已放缓 [3][4] 技术细节与原理 - LSC技术将冷却板放置在电池单元之间进行直接冷却，而非当前普遍的模块或电池组级别冷却 [3] - 技术摒弃了目前大多数电池使用的云母隔热材料，改为让金属制成的冷却板直接吸收和散发热量 [3] - SK On的软包电池通常使用聚氨酯或硅胶材料连接电芯形成模块，LSC技术则在电芯之间添加金属散热片以进一步提升散热效果 [3] - 在储能系统中，SK On及其竞争对手已将冷却板应用于模块或电池组的底部或侧面，冷却液在板内流动以散热 [3] 合作与开发现状 - SK On与现代汽车从2023年下半年开始谋划开发LSC技术 [3] - 双方目前正在对该技术进行验证，以便未来应用于汽车 [3] - 关于LSC技术是否走向商业化，最终决定权在现代汽车 [3] - SK On在新年致辞中提及LSC技术，称其为公司正在开发的众多技术之一 [3] 行业背景与比较 - 考虑到成本增加，液冷技术很可能只应用于价格更高的车型 [4] - 受此影响，SK On和现代汽车已放缓了液冷技术的研发进度，该技术此前已在现代Ioniq 5车型上进行过测试 [4] - 现代汽车更倾向于表面冷却而非液体冷却，这为LSC技术的未来发展增添了不确定性 [3]

公司产品发布 - 乐高教育宣布将于2026年4月正式发售全新的计算机科学与人工智能动手实践式解决方案及配套课程体系 [1] - 该解决方案旨在培养学生的协作能力、激发创造力并提升学习成效 以满足当前教育领域的迫切需求 [1] - 该系列套装按1-3年级、4-6年级及7-9年级分学段设计 包含乐高积木、硬件设备和课程内容 [3] - 该解决方案标志着相关学科的课堂教学模式迎来了一次重大转变 [4] 产品设计与教学理念 - 产品设计愿景是构建学生通过协作学习、搭建模型并进行编程的课堂模式 而非独自面对电脑 [3] - 学生将以四人小组形式开展协作学习 教师可依托配套的即用型教学材料开展实践课程 [3] - 公司致力于推动注重动手实践、以学生为中心的教学方法 高效教授计算机科学知识并培养人工智能素养、创造力与学习主动性 [4] - 课程体系兼顾无需电子屏幕即可实施的课程 以及将实体积木与乐高教育编程画布App相结合的课程 [4] - 学生将通过动手搭建与实验操作深入探索人工智能技术原理 学会以更有意义、更负责任的态度运用人工智能 [4] - 产品开发以乐高集团关于儿童安全、隐私和福祉的价值观为指导 确保孩子在安全、受保护且符合伦理的环境中接触人工智能 [4] 市场背景与需求 - 全球超过半数的教师表示 现有计算机科学资源让学生感到“无聊” [3] - 近半数教师认为 现有的计算机科学课程与学生兴趣及日常生活脱节 难以引发共鸣 [3] - 尽管全球69%的教师认可人工智能素养对学生未来的重要性 但40%的教师表示所在学校尚未做好充分准备 无法负责任地开展人工智能教学工作 [3] - 当前许多教师缺少合适的教学工具 难以有效地引导学生理解相关知识概念 [3] - 教师虽认可数字化教学的价值 但也希望在不同教学方式之间取得更好平衡 以实现最佳学习效果 [4] 产品系列与迭代 - 此次发布的计算机科学与人工智能解决方案是继近期推出的乐高教育科学解决方案之后的新产品 [5] - 公司正致力于打造一系列解决方案 为学校提供实用教学工具 帮助师生更轻松、更有效地掌握那些长期以来与日常生活关联较弱且难以触达的学科内容 [5] - LEGO Education SPIKE产品系列即将退市 其中包括SPIKE Prime科创套装和SPIKE科创基础套装 [6] 产品关键信息 - 每套产品均为可堆叠式收纳盒 内含乐高积木、交互式硬件、连接卡、充电线以及搭建手册 [10] - 乐高教育编程画布App提供直观的模块化编程体验 支持文字与图标两类编程模块 可通过网页浏览器或iOS APP访问 [10] - 学生无需登录即可使用App 所有数据仅存储于本地 [10] - 教师可通过在线教师平台无限免费获取入门资料、授课说明、课堂演示文稿、与课程标准相符的课程内容等教学资源 [10] - 协作式体验鼓励学生搭建、编程 创建属于自己的AI交互作品 [10] - FIRST LEGO League Future Edition将进一步深化该解决方案在课堂中的学习体验 [10] 行业研究支持 - 支持产品发布的《构建未来：全球计算机科学与人工智能教育报告》覆盖美国、德国、韩国及澳大利亚四国 共计1800名教师与教育管理者 [8] - 此项调研由爱德曼数据与智能研究公司受乐高教育委托 于2025年8月至9月间开展 [8]