智能检测和运维的核心是什么？ 智能检测装备作为智能制造的核心装备，是“工业六基”的重要组成和产业基础高级化的重要领域，已成为稳定生产运行、保障产品质量、提升制造效率、确保服役安全的核心手段，对加快制造业高端化、智能化、绿色化发展，提升产业链供应链韧性和安全水平，支撑制造强国、质量强国和数字中国建设具有重要意义。 工业4.0时代的来临，使得制造业也逐步进入万物互联时代，尤其是近几年来以工业互联网为基
工业灾害的危害 对工业领域造成危害的突发灾害事件主要有事故灾难和自然灾害两种。 随着工业化、城镇化持续推进，我国人口、生产要素更加集聚，各类承灾体暴露度、集中度、脆弱性大幅增加，城市内涝、火灾、燃气泄漏爆炸等安全风险隐患日益凸显。 随着全球气候变暖，极端天气趋强趋重趋频，导致发生洪涝、干旱、高温、雨雪冰冻、森林火灾的可能性增大灾害的突发性和异常性愈发明显。 同时，灾害事故发生的隐蔽性、复杂性、耦合
高端工业研发的核心是什么？ 高端工业研发的核心是工业软件，而工业软件的核心则是数据与算法。一方面，制造业在研发设计、生产制造、运维服务和再制造等产品全生命周期中积累下来的经验和参数，以数据的形式沉淀到了工业软件中；另一方面，学术界为支持工业领域的需求所研究的物理模型和数学算法以求解器的形式也沉淀到了工业软件中。 例如，以航空发动机为例，其研制过程是一项高度复杂的大系统工程，以自主研发为基础的正向研
2026年初，全球工业界流传着一个并不好笑的幽默：某头部制造企业的CFO在砍掉年度AI预算时说：“我们买了一台能跑300公里的法拉利（AI大模型），结果发现你们连路（高质量数据）都没修好，甚至连汽油（治理后的数据）都是掺水的。” 这个笑话折射出当前工业软件市场的残酷真相：工业SaaS正集体坠入加德纳（Gartner）技术成熟度曲线中的"幻灭低谷期"（Trough of Disi
在2026年2月16日，横河电机（Yokogawa）与美国CMC Solutions宣布的这场全球战略协议，不仅是两家公司的“联姻”，更是工业AI发展史上的一个里程碑：它标志着AI正从工厂里的“辅助效率工具”，正式晋升为具有法律效力的“合规监管核心”。 如果说过去的工业AI是给工厂装上“更聪明的大脑”，那么基于AI的预测性排放监测系统（PEMS），就是给工厂装上了一双“透视眼”，让那些原本昂贵、脆
AI代理驱动的制造业革命：Didero与PepsiCo的采购与供应链自动化案例剖析 在2026年的制造业景观中，AI代理（agentic AI）正如一股不可阻挡的洪流，悄然重塑供应链的每一个环节。从采购自动化到工厂布局优化，这些技术不再是科幻概念，而是企业竞争力的核心引擎。Didero公司近日获得3000万美元A轮融资，将agentic AI应用于制造采购的全自动驾驶模式，而百事可乐（PepsiC
在2026年的制造业浪潮中，一份名为《Top 5 AI Trends Transforming Manufacturing in 2026》的报告如一盏明灯，照亮了AI如何重塑工厂的未来。这份报告由独立PLM顾问Michael Finocchiaro撰写，基于对18家"Factory Futures"类AI初创企业的分析，以及与SyncTwin、OpsMate AI、Produ
当世界站在人工智能革命的风口浪尖时，所有目光都投向了新德里。这周，印度AI Impact Summit 2026即将拉开帷幕，从2月16日至20日，在标志性的Bharat Mandapam会场，这场为期五天的盛会将如一颗璀璨的明珠，汇聚超过3250位演讲者，包括全球领袖、科技巨头CEO和政策制定者。 印度总理纳伦德拉·莫迪将亲自主持开幕式，强调印度雄心勃勃地要成为"全栈AI领导者&quo
新质生产力每日动态（2026年2月16日） 发布日期：2026年2月16日 来源：工业智能算网 摘要 本报告分析了2026年2月16日新质生产力领域的最新发展动态，涵盖数据要素市场化、智能制造升级、技术趋势演进、全球财经格局、低空经济发展、AI卫星星座应用以及反洗钱监管等多个方面。报告总结了新质生产力从技术爆发到规范化发展的关键趋势。 一、数据要素市场化进程 1.1 数据产
工业智能每日观察（2026年2月16日） 发布日期：2026年2月16日 来源：工业智能算网 摘要 本报告总结了2026年2月16日工业智能领域的最新发展动态，涵盖智能制造、全球战略布局、企业创新实践、行业前沿技术、科学智能应用等多个方面。报告分析了工业智能在数字化转型中的关键作用，以及未来发展趋势和挑战。 一、智能制造新进展 1.1 数字孪生技术深化应用 数字孪生技术
AI技术每日分析（2026年2月16日） 发布日期：2026年2月16日 来源：工业智能算网 摘要 本报告分析了2026年2月16日AI技术领域的最新动态，重点关注AI政治冲突与信任危机、技术演进趋势、资本债务问题以及安全基准发展。报告涵盖了AI治理框架的演变、技术伦理争议、投资趋势变化以及安全标准的最新进展。 一、AI政治冲突与信任危机 1.1 全球AI治理框架的演变
在2026年的科技浪潮中，人工智能（AI）正如一股不可阻挡的洪流，深刻重塑国防与高端工业领域。Palladyne AI公司近日获得美国国防大单，利用AI软件提升导弹推进系统的自主性，这不仅仅是一笔商业合同，更是AI从辅助工具向核心决策引擎转型的标志性事件。同时，工业软件正加速向"software-first"硬件控制模式演进，强调软件主导硬件设计与操作的理念。这两大热点交织，
在细菌进化速度远超我们防御能力的当今世界，抗生素耐药性的幽灵正日益逼近。想象一下，一个小小的擦伤就可能致命，或者常规手术变成生死赌局。这并非反乌托邦科幻小说，而是我们正急速滑向的残酷现实——全球每年有近500万人死于耐药性感染。但在这一危机中，MIT的实验室点亮了希望之光：人工智能正成为药物发现中意想不到的英雄。最近，《MIT Technology Review》刊登了一篇开创性研究，AI设计出了
2026年，我们正步入一个被称为"Slopacolypse"的时代——低质AI内容末日。这个词由AI界传奇人物Andrej Karpathy在2026年初的一篇X长帖中抛出，迅速成为热议焦点。他在帖子里分享了自己使用Claude等LLM代理编程的经历：从11月的80%手动编码+20%代理，短短几周内翻转为80%代理编码+20%手动编辑。他感慨道，“我真的几乎在用英语编程了”，但
想象一下，你正坐在电脑前处理一个棘手的逻辑题。你的系统 1（直觉）告诉你答案可能是 A，你的系统 2（理智）正准备撸起袖子开始演算。这时，屏幕上的 ChatGPT 弹出一个选项，语气坚定地告诉你：“选 B，我有 99% 的把握。” 你犹豫了 0.5 秒，然后直接敲下了 B。恭喜你，你刚刚经历了一次“认知屈服”。 沃顿商学院的最新论文《思考，快与慢，以及人工智能》揭示了一个扎心的事实：在 AI 时代