人工智能大模型你追我赶，芯片自主研发有了新突破，我国成为创新力上升最快的经济体之一。天问二号开启"追星"之旅，雅下水电工程开 工建设，首艘电磁弹射型航母正式入列。人形机器人亮出"功夫模式"，无人机演绎绚丽"烟花"……回眸2025，科技与产业深度融合，创新成果竞 相涌现。 走进2026，从微观到宏观、从基础到应用，重大成果正由"点状突破"迈向"系统爆发"，"硬核实力"与"民生温度"共同勾勒出中国科技新答卷 的鲜明底色。 深空深海齐发力 向深远空间与海洋不断挺进，中国探索的足迹拓展至前所未及之境。 首次揭示月球背面约28亿年前仍存在年轻的岩浆活动；获取人类首份月背古磁场信息；系统阐释了月壤的独特黏聚行为……2025年，嫦娥六 号带回的1935.3克月壤样品持续产出成果，为未来月球探测任务提供重要科学依据。 中国空间站步入常态化运营，不仅作为航天员的"太空家园"，更化身为产出重大科学成果的"太空实验室"：舱内"太空炼丹炉"突破3100℃超 高温纪录，为材料科学研究开辟新平台；四只"太空鼠"完成两周太空实验，为深空生命保障技术积累宝贵数据。 深海探测同样捷报频传。"奋斗者"号载人潜水器完成我国首次北极密集冰区载人深潜 ...

人工智能大模型你追我赶，芯片自主研发有了新突破，我国成为创新力上升最快的经济体之一。天问二号开启"追星"之旅，雅下水电工程开工建 设，首艘电磁弹射型航母正式入列。人形机器人亮出"功夫模式"，无人机演绎绚丽"烟花"……回眸2025，科技与产业深度融合，创新成果竞相涌 现。 走进2026，从微观到宏观、从基础到应用，重大成果正由"点状突破"迈向"系统爆发"，"硬核实力"与"民生温度"共同勾勒出中国科技新答卷的鲜 明底色。 深空深海齐发力 向深远空间与海洋不断挺进，中国探索的足迹拓展至前所未及之境。 首次揭示月球背面约28亿年前仍存在年轻的岩浆活动；获取人类首份月背古磁场信息；系统阐释了月壤的独特黏聚行为……2025年，嫦娥六号带 回的1935.3克月壤样品持续产出成果，为未来月球探测任务提供重要科学依据。 中国空间站步入常态化运营，不仅作为航天员的"太空家园"，更化身为产出重大科学成果的"太空实验室"：舱内"太空炼丹炉"突破3100℃超高温 纪录，为材料科学研究开辟新平台；四只"太空鼠"完成两周太空实验，为深空生命保障技术积累宝贵数据。 深海探测同样捷报频传。"奋斗者"号载人潜水器完成我国首次北极密集冰区载人深潜 ...

这句话用在当下谷歌的身上，也有点贴切呢。 2022 年 11 月 ChatGPT 引发 "AI 红色警报 " 后，谷歌两位退休也就两年的联合创始人 谢尔盖 · 布林（ Sergey Brin ）和拉里 · 佩奇（ Larry Page ） " 被叫回来帮忙 " ，并开始频繁出现在办公室。 随着 2025 年谢尔盖更多外界亮相，以及 Gemini 的突飞猛进，完全回归的状态不仅仅是点燃了谷歌内部的 创业热情，也让资本圈格外沸腾。 连伯克希尔哈撒韦，在 3 季度都开始大手笔买入谷歌。 （ 点击阅读： 巴菲特新入手的科技巨头是李录第 一大重仓，景林高毅三季度也在猛加仓…… ） 想起马斯克最近讲到 AI 竞争中的三个关键点，首先是人才；以及"硅谷教父"史蒂夫·霍夫曼在上海一场线下 交流中点评 Meta 时说"其内部缺少自己培养的工程师文化"……如今看到谷歌两位硬核技术的创始人回归， 确实有点感叹其技术和人才的护城河，有些很难复制。 一位投资人在点评巴菲特投资助手托德·库姆斯最近离职伯克希尔加盟摩根大通时说，"牛人还是希望跟最牛 的人在一起。" 到底两位创始人回归代表着什么？这段时间其实看了很多 谢尔盖 · 布林 的访 ...

近日，第一届海峡两岸（厦门）银发博览会在厦门国际会展中心举办。活动现场，"养老机器人"以可定 制容貌、声音并能进行基础交互的功能，成为现场关注焦点之一。 从技术实现路径上看，这款产品整合了目前相对成熟的技术模块，声音克隆、外貌仿真、移动避障等核 心能力，其技术根基大多来源于已有商业应用（如导航语音、蜡像、扫地机器人）的跨界融合与场景化 改造。然而，在肯定其创新与实用价值的同时，也要清醒地看到当前养老机器人的能力边界。据了解， 这款养老机器人核心功能仍集中于陪伴对话与安防联动，无法承担复杂家务或替代人力照护。 展望未来，养老机器人的发展必将伴随人工智能、材料科学和情感计算等技术的进步而不断演化。无论 技术如何演进，其根本评价尺度应始终回归到它是否真正提升了老年人的生活质量与生命尊严。当科技 能以谦逊、温情的姿态，去回应那些因年龄增长而凸显的情感与照护需求，才真正闪耀着以人为本的光 芒。 情感功能的强化，直指当代养老体系中长期被忽视的需求之一——精神孤独。在物质供给与身体照料之 外，许多老人面临的是日复一日无人交流的寂寥。机器人通过日常对话、记忆唤醒乃至定制亲人形象进 行互动，目的是提供一种持续的情感响应与心理慰 ...

点击 最 下方 关注《材料汇》 ， 点击"❤"和" "并分享 添加 小编微信 ，寻 志同道合 的你 正文 工业和信息化部人才交流中心关于举办《人工智能赋能材料科学关键技术应用高级研修班》的通 知 各有关单位:《关于深入实施 "人工智能 +" 行动的意见》明确要求推动人工智能与经济社会各行业 各领域广泛深度融合，加快形成新质生产力。为深入落实 "人工智能 +" 行动，加快推进材料科学研究 新范式，培养面向未来的复合型创新人才，我中心继续举办 "人工智能赋能材料科学关键技术应用" 高 级研修班。现将有关事宜通知如下。 一、研修内容 （一）人工智能赋能材料科学前沿技术应用与发展 人工智能引领材料科学发展困难与挑战； 材料科学数据标准及文献数据的智能提取； 数据与知识驱动的材料智能创制技术与应用； 基于人工智能技术的新材料发现与设计； 基于人工智能的材料配方与工艺优化； 基于人工智能的材料科学智能化实验与设计； 人工智能助力材料智能化产业落地路径。 （二）人工智能赋能材料科学创新应用实操 编程语言与材料数据处理基础； 高维数据的降维和建模； 机器学习赋能材料科学应用与实践； 深度学习在材料科学中的应用实践； 高通量材 ...

中国材料研究学会理事长、中国工程院院士李元元表示，当今科技革命正发生着深刻变革，出现了史无 前例的科技新浪潮，其中材料扮演着关键物质革命的重要角色。一代材料，一代科技革命，一代新兴产 业，材料一直引领着全人类的工业发展和生活福祉。作为材料领域全球最权威的国际组织，IUMRS应 当发挥其积极作用，引领各国材料学会共同探索和推动解决全球发展问题、人类命运共同体所面临的重 大物质保障问题和工业物质绿色循环问题，要加快适应当前科技革命的重大发展机遇。 全球材料科学合作迈入新阶段 中化新网讯12月18日，国际材料研究学会联合会(简称国际材联，英文缩写IUMRS)总部正式落户北京。 这是中国首次承接该级别国际科技组织总部，意味着我国在全球材料科技治理体系中的话语权与影响力 显著提升，全球材料科学合作迈入新的发展阶段。 据了解，国际材联北京总部将自2026年1月1日起正式运行，中国材料研究学会将全面承担其运营管理职 责。中国材料研究学会理事长、中国科学院院士魏炳波主持启动仪式并指出，这不仅是IUMRS发展历 程中的重要里程碑，也是中国材料研究学会在担负国际材料发展重大责任和义务中迈出的关键一步。 "中国材料研究学会是全球最 ...

关注 「电动车公社」 和我们一起重新思考汽车 最近这几年，汽车行业的竞争越发激烈，几乎所有车企都在拼配置、比价格。 但与此同时，也有不少人担心：车卖得越来越便宜了，背后会不会偷工减料？ 带着这一疑问，我前往理想研发总部，参加了他们举办的 材料技术日。 本以为这只是一场秀用料、打广告的媒体活动，但没想到他们开场就玩了个大的！ 一般来说，这种对外开放的展厅除了展示新车型、新技术之外，还会 陈列包括白车身在内的各种零部件，能够 更直观地看到不同的设计，所带来的不同作 用。 但这次，摆在地上的两个油箱样品，各自 贴了 "使劲砸"、"用力"的标签， 状态也并不是全新，而是千疮百孔，很明显是被人为破坏过的。 在研发工程师邀请下，队伍里看起来力气最大的友媒也抡圆了钉锤。 只听duang duang两声，两个油箱都多了一个肉眼可见的坑。 但，如果完全照搬供应商方案，就会出现两个问题： 一是供应商方案属于通用化零部件，无法适配每一款结构框架各不相同的车型。二是性能的上限会存在限制，很难跟友商拉开产品力差距。 这时 ，"育"和"研"就变得十分 重要了，也就是 培育符合自己需求的供应商，以及核心材料自研。 但有意思的是，虽然砸第二 ...

Core Insights - Google founder Sergey Brin reflected on the company's journey, acknowledging mistakes in the AI race and recognizing OpenAI's opportunity [1][4] - Brin emphasized the importance of not rushing to commercialize ideas without adequate preparation, using Google Glass as a cautionary example [25][27] Company History - Google was founded in 1998, evolving from a project called BackRub, which assessed webpage importance through links [11][12] - The name "Google" is derived from a mathematical term representing a 1 followed by 100 zeros, symbolizing the ambition to organize global information [14] AI Development - Google initially underestimated AI's potential after the release of the Transformer paper, leading to missed opportunities as OpenAI capitalized on the technology [20] - Despite setbacks, Google's long-term investment in AI research and development, including the creation of specialized TPU chips, has maintained its competitive edge [20] Future Technologies - Brin identified quantum computing and materials science as undervalued future technologies, suggesting a focus on their applications in AI [23] - He advised students to leverage AI in various aspects of life, while cautioning against pursuing fields where AI may excel, such as comparative literature [21][23] Entrepreneurial Advice - Brin warned young entrepreneurs against prematurely commercializing unrefined ideas, stressing the need for thorough preparation and cost management [25] - He shared insights from his return to Google, emphasizing the importance of staying engaged and continuously learning [27][29]

Core Insights - The article discusses Google's journey from its inception to its current challenges in the AI space, highlighting mistakes made and opportunities missed, particularly in relation to OpenAI's rise [1][2][5][26]. Group 1: Google's History and Development - Google was founded by Sergey Brin and Larry Page, initially focusing on a project called BackRub, which evolved into the Google search engine [10][16][19]. - The name "Google" reflects their ambition to organize vast amounts of information, derived from a mathematical term representing a large number [21]. - Google fostered a strong academic environment, attracting top talent and focusing on foundational research, which laid the groundwork for its future innovations in AI [22][25]. Group 2: AI Strategy and Mistakes - After the release of the Transformer model, Google underestimated the potential of AI and failed to allocate sufficient resources, allowing OpenAI to capitalize on the opportunity [26][29]. - Despite setbacks, Google's long-term investments in AI research and development, including the creation of specialized TPU chips, have helped maintain its technological edge [30][29]. Group 3: Future Directions and Recommendations - Sergey Brin emphasizes the importance of leveraging AI in various aspects of life and encourages students to pursue computer science, as coding skills remain crucial for developing better AI [32][35]. - He suggests that quantum computing and materials science are undervalued future technologies that could have significant impacts, particularly in conjunction with AI [37]. - Brin advises against prematurely commercializing ideas without adequate preparation, using the example of Google Glass to illustrate the importance of refining concepts before market introduction [42][45].

Core Insights - The article discusses the evolution of Google and its approach to AI, highlighting both past mistakes and future opportunities in the context of education and technology [3][10][12]. Group 1: Google's AI Strategy - Google initially missed opportunities in AI commercialization due to hesitance in promoting chatbots, fearing they would produce nonsensical outputs [3][15]. - The company's competitive edge in AI stems from long-term investments in foundational technologies, such as AI-specific chips (TPUs) and large-scale data centers [4][16]. - Future breakthroughs in AI are expected to rely more on algorithmic advancements rather than merely scaling data and computational power [5][29]. Group 2: Education and Career Guidance - Students should view AI as a tool to enhance their capabilities rather than a reason to abandon traditional fields like computer science [7][18]. - The future of universities may shift away from geographical constraints, emphasizing remote learning and collaboration [20][21]. - The path from academia to industry may need reevaluation as the timeline for turning ideas into commercial products shortens [22][23]. Group 3: Research and Innovation - While industry leads many innovations, academic research remains crucial for long-term exploratory projects that require extensive timeframes [24][25]. - Emerging technologies, particularly in materials science, are seen as underappreciated areas with significant potential for impact [32][34].