图片来自AI生成 【数智周报将整合本周最重要的企业级服务、云计算、大数据领域的前沿趋势、重磅政策及行研报 告。】观点华为任正非：大量建设大模型是正确的探索，未来算力一定过剩；AI重在"应用"，着眼于未 来3-5年 华为创始人兼总裁任正非与ICPC（国际大学生程序设计竞赛）主席、教练及获奖选手座谈会纪要公 布。在回答关于计算资源的问题时，任正非直言，"以后是算力过剩的，不是你想象的算力不足"。他认 为，建数千个、数百个大模型都是正确的探索。华为在解释超节点时提到了950、960、970等型号， 但"我们需要多少个'970'，970在哪儿能用？需要多少台，集群怎么连接"，任正非表示，这是一种线性 技术推演，是一定能实现的算力假设。而需求是不是一种线性结构尚未可知，"万一是非线性的呢"。因 此，他说："算力过剩的时代一定会到来的。" 谈及当下火热的AI，任正非的观点很明确：AI重在应用，不重在发明。"发明AI只是一家IT公司，应用 AI是会强大一个国家。"任正非表示，IT公司对人类的贡献只2%，AI在产业上的贡献则会占到98%。仅 以洗煤、炼钢为例，洗煤精度提高0.1%，乘以中国40亿吨的煤炭产量，价值惊人；高炉炼 ...

如何进一步探索县中振兴之路？在主题报告环节，北京师范大学教授、国家高端智库教育国情调查中心 主任张志勇的报告以《县域普通高中振兴的行动路径》为题，提出六大实践路径：一是走规范治理之 路，完善市县统筹管理体制等；二是走强化保障之路，加大省市级经费投入等；三是走五育并举之路， 构建德智体美劳全面培养体系等；四是走多样特色之路，推动学校多样化发展等；五是走课程改革之 路，深化教学创新等；六是走数字赋能之路，利用人工智能实现精准教学与个性化学习等。 教育革新，育见未来。12月5日，由中国教育发展战略学会、新华网主办，北京大学教育学院、海亮教 育科技服务集团承办的2025县域教育高质量发展大会在海南省琼海市博鳌镇举行。 作为2025企业家博鳌论坛的分论坛之一，大会以"教育新质发展 县域美好未来"为主题，积极响应《教 育强国建设规划纲要（2024—2035年）》和《县域普通高中振兴行动计划》，汇聚国家教育智库权威专 家、知名学者、地方政府代表、一线校长及行业领军人士，共探县域教育高质量发展的创新路径与实践 方案，为推动县域教育整体跃升贡献智慧与力量。 "把脉"发展困局 求解振兴良方 县域教育是中国教育的底色，关乎人才强国 ...

当人们提起e签宝，脑海中浮现的是否仍是那个"在线点个手印、完成电子签字"的工具？ 这一印象虽源于其早期身份，却早已无法承载这家企业23年沉淀与进化的真实价值。 事实上，e签宝始终站在技术浪潮与商业信任变革的交汇点上，完成了三次关键跃迁：从2002年写下中 国首行商用电子签名代码、推出国内首款电子印章软件，到2014年率先发布电子签名SaaS平台引领行 业上云，再到今天以自研AI大模型和智能体为核心引擎，全面构建"数字信任基础设施"。 当初的"电子签名"已从功能性的签署工具，蜕变为支撑现代商业社会高效、安全、可信运行的操作系 统。 尤其是生成式AI重塑千行百业的当下，e签宝不再只是合同流程的执行者，而是信任关系的定义者、风 险治理的参与者与全球合规的连接者。 AI技术内核，构筑难以逾越的护城河 在人工智能从通用走向垂直、从感知迈向认知的时代浪潮中，e签宝的AI技术内核并非依赖调用开源大 模型，而是源自于23年深耕合同这一高复杂度法律场景所锻造出的一套闭环、自研、持续进化的智能体 系。 这套体系的核心竞争力，首先体现在其独一无二的数据资产与工程能力上。e签宝从超过2400亿次真实 签署、审查、修改与履约行为中沉淀 ...

12月3日，因涉及控制权变更事宜停牌的中高端酒店品牌君亭酒店（301073.SZ）迎来复牌，与此同时，其控制权变更方案已取得关键性进展。 根据昨晚披露的公告信息显示，目前湖北文旅对君亭酒店的收购将采用 "协议转让+表决权放弃+部分要约收购"的三位一体架构推进，笔者梳理发现此次收 购方案的核心是湖北文旅拟通过三步走的方式实现对君亭酒店的控制权获取与巩固。 具体来看，方案的第一步为协议转让，湖北拟以25.71元/股的价格受让吴启元、从波、施晨宁合计持有的58,315,869股无限售流通股（占总股本 29.99%）， 其中吴启元转让 28,035,634 股（占 14.42%）、从波转让 25,615,774 股（占 13.17%）、施晨宁转让 4,664,461 股（占 2.40%），总转让价款 14.99 亿元； 81岁的酒店行业老兵、公司实控人吴启元将正式让渡公司控制权，而湖北省国资委旗下的湖北文化旅游集团有限公司（简称"湖北文旅"）计划通过"协议转 让+表决权放弃+部分要约收购"的组合拳，拿下君亭酒店的控制权。若最终全部交易顺利完成，此次交易涉及的总金额最高或将接近18亿元。 | | 商务 | 度假 | 精 ...

文 | NEXT趋势，作者 | 方远，编辑 | 小雨 过去一周，首款深度植入字节跳动豆包AI终端的努比亚M153工程样机，意外成为了中国互联网最吸睛 也最充满争议的硬件产品。在闲鱼等二手平台，这款原价3499元的手机被极客们炒至高价悬赏。 然而，这种试图重构手机交互的技术狂想，很快撞上了现实的铜墙铁壁。 继引发微信封号风波后，12月5日上午，面对各大银行 APP 的集体弹窗预警，豆包团队再发公告，宣布 因审慎考虑资金安全，主动下线针对银行及支付类 APP 的AI操作能力。 从一机难求的未来终端，到接连被社交与金融两大巨头生态围剿。豆包手机的历程，不只是一次产品的 试水，更是AI与旧有移动互联网秩序之间发出的第一声刺耳摩擦。 这不仅涉及技术层面，更是一场围绕流量、主权与隐私展开的博弈。 交互革命 如果说2007年iPhone的发布是用多点触控取代了物理键盘，那么2025年年末的这款豆包手机，则试图用 意图识别取代APP的图形界面。这被科技界视为一次潜在的降维打击。 根据多家科技媒体的实际测试与技术分析，豆包手机所搭载的AI能力，与我们所熟悉的Siri或小爱同学 存在本质差异。传统的语音助手更像一个传话工具，它们 ...

当OpenAI的GPT-4开始展现出自主任务分解能力，当AutoGPT、Devin等智能体能够独立完成复杂工作 流程，一个根本性问题摆在整个AI产业面前：这些有记忆、会反思、能行动的Agent，究竟该把它们 的"海马体"存放在哪里？传统数据库的磁盘I/O、精确匹配与静态架构，在高频读写、语义模糊、成本 敏感的Agentic AI时代显得格格不入。向量数据库，这个曾被视为AI"锦上添花"的技术，正迅速从幕后 走向台前，成为支撑下一代智能体系统的关键基础设施。 Agentic AI对数据库提出了新要求 生成式AI以内容创造为核心，Agentic AI以自主决策交互为特征，二者的快速演进推动向量数据库从基 础存储检索工具向AI能力基座升级，催生出在数据处理、性能表现、功能适配等多维度的全新需求， 据Gartner预测，2025年Agentic AI市场规模将突破千亿美元，年复合增长率超65%。这一爆发式增长背 后，是向量数据库技术的持续突破。 2023年初，当ChatGPT掀起第一波大模型热潮时，市场对向量数据库的认知还停留在外挂知识库层面。 并且此后很长一段时间里，AI的核心价值体现在内容生成——无论是撰写报告还 ...

图片来源：摩尔线程官网 12月5日，"中国版英伟达"、"国产GPU第一股"摩尔线程正式登陆科创板上市，开盘报650元/股，较发行价114.28元/股上涨468.78%，总市值突破3000亿元， 单签盈利高达26.786万元，成为A股全面注册制以来最赚钱新股。 截至午盘收盘，摩尔线程股价报590.59元/股，市值已从537.15亿元的发行市值飙涨至2776亿元，中签者一签（500股）即可净赚近24万元。 仅仅半日，摩尔线程股价暴涨4倍有余，交易额高达125.92亿元。国产芯片板块也同步走高，上涨近1%，年内涨幅已接近40%，远远跑赢大盘。 摩尔线程堪称今年风头最劲的新股。即便"宁王"（宁德时代）、"雪王"（蜜雪冰城）都在今年陆续登陆资本市场，接连创下年内最大IPO纪录，但其关注度 较之摩尔线程仍逊色一筹。 最名正言顺的"中国版英伟达" 人工智能的爆发让芯片再次站到了全球资本市场的舞台中央。AI芯片领域王者英伟达，今年成为第一家4万亿美元市值的公司，10月末市值一度突破5万亿 美元。 在中国，人们同样热衷于寻找"本土英伟达"。而在诸多"中国版英伟达"中，摩尔线程核心团队显得更加名正言顺。 摩尔线程成立于2020年 ...

文 | 深毒商业 "风停了。" 12月3日，前魅族高管、如今的怒喵科技创始人李楠，在自己的微博上扔下了一颗重磅炸弹。 他直言不讳地指出，根据公司最新的调研，AI眼镜赛道中被众人追捧的几大核心功能:导航、支付、甚 至是听起来酷炫无比的肌肉电流腕带GUI控制，通通都是"伪需求"。 李楠微博 "简而言之，带显示的所有应用都是伪需求，"李楠的结论如同一把锋利的解剖刀，精准地刺向了当下AI 眼镜行业最核心的产品逻辑。 舆论瞬间哗然。因为就在一年前，几乎是同样的时间点，在极客公园那场名为「IF2025创新大会」的舞 台上，聚光灯下的李楠还是AI眼镜最狂热的"鼓吹者"。 他直言AI眼镜是一个"三年100倍的新赛道"，市场规模将达万亿级别，甚至呼吁所有从业者抓紧时间， 兑现这个巨大的风口。 从"三年百倍"的狂热追捧者，到"全是伪需求"的冷静批判者，李楠的态度在短短一年内发生了180度的 大转弯。 这不仅仅是一个科技圈"大嘴"的自我否定，更折射出整个AI眼镜行业在经历了一年的喧嚣与狂奔后，所 面临的冰冷现实与深层困境。 风口真的停了吗？还是说，这场风，从一开始就吹错了方向？ 01 从"百倍赛道"到"伪需求"， 李楠看见了什么？ ...

文 | 纵向青年，作者｜乔隐，编辑｜之上 一如十年前智能手机的"狂飙"，如今的AI眼镜市场，也跟手机一样，走到了属于自己的十字路口。 智能手机和AI眼镜，它们之于承载的软件，可以说定位十分接近：智能手机，让互联网的普及，不再 是"飞入百姓家"，而是"润物细无声"；AI眼镜，则是让AI通过人眼，这一最接近人脑的感官，真切让我 们的智能生活，从量变引发质变。 阿里巴巴智能信息事业群总裁吴嘉，曾在夸克AI眼镜发布会上表示，"AI助手的核心竞争力是智力水平 和办事能力……用户需要一个随时随地开口即用的AI。" 小米、Rokid、夸克、界环、雷鸟等AI眼镜厂商，可能因为不同的动机而入局AI眼镜，但不管包的"饺 子"如何，AI功能一定是最重要的一瓶醋，甚至可能不是之一。 但就目前AI眼镜的现实来看，给AI眼镜"堆料"，上技术，固然有大量公版硬件可用，AI这类软件甚至 也能吃"百家饭"。但由于现有技术硬件的物理限制，要把一副AI眼镜做得外观好看、功能强大、续航够 用，乃至重量轻巧，仍然考验厂商整体的产品设计能力。 也因此，大量AI眼镜厂商的技术路径，也因此产生了不小的分野。一部分是原有的智能眼镜厂商，他 们或在音频/视频眼 ...

Core Insights - The next three years will focus on the competition of Agent platforms, moving beyond the previous model competition, as AI Agents become central to enterprise core production systems [1] - Amazon Web Services (AWS) is addressing the integration of AI Agents into business systems through infrastructure and platform-level restructuring [1] Group 1: Agent Components - Each AI Agent consists of three key components: model, code, and tools, which are essential for reasoning, planning, execution, and defining the Agent's identity and capabilities [3] - The integration of these components has historically been challenging and costly, but advancements in model inference capabilities allow for better coordination and decision-making by the Agent [1] Group 2: Strands Agent SDK - The Strands Agent SDK has been open-sourced and supports TypeScript and edge devices, with over 5 million downloads since May [2] - This SDK enables Agents to autonomously handle various scenarios without predefined workflows, enhancing accuracy and maintainability [1][2] Group 3: Amazon Bedrock AgentCore - Amazon Bedrock AgentCore is designed to enable stable, secure, and large-scale deployment of Agents in production environments, addressing complexities that arise from transitioning from demo to production [2] - It provides tools for managing API access, user data, and ensuring secure connections with enterprise systems and third-party applications [2] Group 4: Memory and Learning - The episodic memory feature in AgentCore allows AI Agents to learn from past experiences, improving their ability to understand user behavior and provide effective solutions [5] - The more experiences an Agent accumulates, the more intelligent it becomes, as it can recall specific interactions like humans do [5] Group 5: Model Training Innovations - Bedrock's Reinforcement Fine-Tuning (RFT) automates complex reinforcement learning processes, allowing developers to utilize RLAIF without deep technical knowledge [5] - Nova Forge introduces a new approach to training industry-specific foundational models, reducing costs and improving feasibility by allowing mixed use of proprietary and foundational training data [6] Group 6: Cost and Efficiency Improvements - SageMaker HyperPod's Checkpointless Training significantly reduces training costs and time by enabling real-time model state saving, cutting recovery time from hours to minutes [6] - This innovation allows for faster iterations of models at lower costs, facilitating a shift from single-task automation to collaborative industry development [6]