据介绍，上周有数家跨国企业对中国的光伏产业链进行了调研，其中晶泰科技与晶科能源的合作模式展现出产业 前瞻性，获得了高度认可。一月上旬，双方董事长出席了针对俩家公司合作的分析师电话会议，能够充分展现出 对合作的重视。 本次合作中，晶泰科技的模式备受关注，其不仅是核心技术的输出者，更与晶科共同投入，双方将共享未来规模 化产品带来的收益。本次合作不仅是两家行业先锋强强联合的双赢之举，更蕴含着巨大的发展潜力，或将成为"AI 赋能产业"战略合作领域的典型范例之一。通过本次合作，晶泰科技也再次展现了其在蓬勃发展的太空光伏产业中 的战略预判与布局能力。 业界认为，晶泰与晶科的合作，正是"AI for Science"（AI赋能科学研究）与"Science for AI"（科学反哺AI优化） 理念在现实场景中的闭环与落地。 据参会的分析师透露，会议深入探讨了双方合作的新体系。业内专家指出，钙钛矿技术在太空光伏领域具备独特 潜力，其在地面环境中面临的稳定性等关键问题，在太空特殊环境下可能得到解决。更值得关注的是，晶泰科技 构建了一套创新性的AI驱动自动化闭环系统：将材料、配方、工艺乃至钙钛矿/Topcon叠层器件的制备与表征（ ...

据业内消息，上周，马斯克团队对中国光伏产业链进行了调研，对象包括TCL中环、晶科能源、晶盛机 电等企业。 其中，晶泰科技与晶科能源的合作模式展现出显著的产业前瞻性，获得团队的高度认可，1月8号双方董 事长均出席了针对俩家公司合作的分析师电话会议，足见对合作的重视。 据1月8号参会分析师透露，上次会议深入探讨了双方合作的新体系。业内专家指出，钙钛矿技术在太空 光伏领域具备独特潜力，其在地面环境中面临的稳定性等关键问题，在太空特殊环境下可能得到解决。 更值得关注的是，晶泰科技构建了一套创新性的AI驱动智能自主化闭环系统：将材料、配方、工艺乃 至钙钛矿/Topcon叠层器件的制备与表征(包括加速老化测试)全方位数据化(Tokenize)，接入AI推理模 型，并链接机器人实现自动化的自主迭代。这不仅能够生产当前产品，更构建了一个可无限迭代优化的 系统，其迭代效率或可比传统方式提升数十至上百倍，开创了一种"无限进化"的产品研发新模式。 马斯克旗下SpaceX收购xAI的举措，充分体现了其对人工智能的战略布局。业界认为，SpaceX的AI模型 未来有望赋能太空光伏材料与器件的持续优化迭代。晶泰与晶科的合作，正是"AI f ...

Core Viewpoint - The rise of AI represents a significant shift in human productivity and intelligence output, with the potential to reshape social and economic structures over the next two decades [2][7][10]. Group 1: Mathematical Equations and Their Implications - The concept of "human equivalent" suggests that AI models can output intelligence equivalent to approximately 1,000 humans [3]. - AI can produce around 1 million tokens at a cost of about 1 dollar, highlighting the stark difference in productivity and cost-effectiveness compared to human output [6]. - The emergence of AI technologies at a fraction of the cost of human labor indicates a supply-side reform, where trust and established channels become increasingly valuable [7][8]. Group 2: AI's Impact on Society and Culture - AI has the potential to amplify the capabilities of the top 1% of individuals, allowing for the efficient execution of well-defined tasks [8]. - Cultural and emotional expressions are also forms of intelligence, and AI can surpass human capabilities in these areas, raising questions about the nature of human relationships [9][10]. - The loneliness experienced by older generations can be alleviated through AI, which can provide companionship and assist in preserving memories [10]. Group 3: Economic Structures and Capital Dynamics - The relationship between capital return rates and GDP growth suggests that capital will increasingly seek to replace labor, leading to potential societal upheaval [11][12]. - The valuation of companies like OpenAI indicates a pressure to generate significant revenue, which may drive the replacement of human labor with AI solutions [12][13]. - Historical patterns show that when capital's share of income becomes too high, it can lead to societal resets, emphasizing the need for reflection on current economic structures [13][14]. Group 4: Future of Human-AI Interaction - The concept of "information overload" necessitates the development of AI tools that can help individuals navigate and manage the vast amounts of information available [21][22]. - Future social interactions may be enhanced by AI, which could facilitate meaningful connections and discussions, moving beyond superficial engagements [22][23]. - The integration of AI into daily life could lead to a new form of social platform that encourages real-world interactions rather than virtual ones [22][23].

中化新网讯 1月14日，东华大学在松江校区召开基础学科和交叉学科突破计划纺织新材料学科突破先导 项目启动会暨项目实施方案论证会。 会上，中国工程院院士孙以泽、东华大学教授丁彬、东华大学研究员罗维分别代表三个任务团队汇报了 项目推进思路、关键路径、预期成果和已有进展。来自中复神鹰碳纤维股份有限公司、国家先进功能纤 维创新中心、国家先进印染技术创新中心、赛默（山东）新材料科技有限公司等合作单位负责人，围绕 产教融合、协同创新、成果转化等主题作了交流发言。 在咨询论证环节，特邀咨询专家对项目给予高度评价，并从完善跨学校跨学科交叉机制、促进校企地协 同创新、加强领军人才和优秀青年人才培养、培育打造高能级创新平台、推动AI for Science范式变革等 方面对项目实施方案提出建议。 东华大学校长项延训指出，将以牵头纺织新材料学科突破先导项目为抓手，加快推进学科交叉融合新范 式，推动跨学科资源共享，培育新兴交叉方向；加快建立有组织科研新形态，强化校校、校企创新联合 体建设；加快探索前沿交叉人才培养新模式，培养具备扎实学科基础、强烈创新意识、跨学科思维和解 决复杂问题能力的拔尖创新人才。 中国工程院院士俞建勇介绍说，该 ...

生命系统具有高度复杂性与动态性，自然语言上下文表示的压缩方法并不能直接等价迁移到生命序列。 21 世纪经济报道记者 杨坪 实习生 陈慧 深圳报道 2025年末，英伟达CEO黄仁勋在公开演讲中表示，人工智能技术已迈过关键"临界点"。 这句话，反映了业界对AI发展进入新阶段的普遍共识，也是对2025年生成式AI和大语言模型加速落地 的最好诠释。 刚刚过去的一年，人工智能技术各行各业实现突破性进展，尤其是在生命科学领域，AI与基因测序、 实验室自动化、生物制造的融合创新引发了产业范式变革。 华大智造高级副总裁杨梦对这一变化深有感触。作为华大智造AI战略布局的核心推动者，他主导了公 司BT+IT融合创新，并带领团队开发出AI全栈接入的自发光半导体闪速测序仪，推动AI驱动的实验室自 动化系统等创新产品落地。 2025年初，在杨梦的带领下，华大智造完成了GLI（Generative Lab Intelligence，自发光测序仪研发和实 验室智能自动化）业务的战略重构，旨在帮助传统的实验室自动化用户突破"数据-算法"的互哺瓶颈， 更快落地实验室软硬件和整体运行效果，加快发挥"AI+生命科学"的无限潜能。 "测序循环效率方 ...

这句话，反映了业界对AI发展进入新阶段的普遍共识，也是对2025年生成式AI和大语言模型加速落地 的最好诠释。 刚刚过去的一年，人工智能技术各行各业实现突破性进展，尤其是在生命科学领域，AI与基因测序、 实验室自动化、生物制造的融合创新引发了产业范式变革。 2025年末，英伟达CEO黄仁勋在公开演讲中表示，人工智能技术已迈过关键"临界点"。 华大智造高级副总裁杨梦对这一变化深有感触。作为华大智造AI战略布局的核心推动者，他主导了公 司BT+IT融合创新，并带领团队开发出AI全栈接入的自发光半导体闪速测序仪，推动AI驱动的实验室自 动化系统等创新产品落地。 2025年初，在杨梦的带领下，华大智造完成了GLI（Generative Lab Intelligence，自发光测序仪研发和实 验室智能自动化）业务的战略重构，旨在帮助传统的实验室自动化用户突破"数据-算法"的互哺瓶颈， 更快落地实验室软硬件和整体运行效果，加快发挥"AI+生命科学"的无限潜能。 "测序循环效率方面，AI赋能前，单次循环需2-2.5分钟，通过AI技术优化原材料设计与信号处理方案 后，单次循环时间可缩短至75秒，循环时间缩短约 40%–50% ...

AI 软硬件投资机会由点及面 20260131 摘要 AI 行业 2026 年呈现闭环趋势，应用快速落地推动算力需求从 GPU 扩 展至全产业链。Deepseek V4、Kimi K2.5、通义千问 3 等顶尖模型推 理和多模态能力提升，预计下半年转化为应用功能，显著推动 AI 应用发 展。 AI 应用分为对话式智能、入口级应用和多系统融合协同三个阶段。当前 处于第二阶段，入口级应用逐步成熟，但尚未普遍变现。卓翼信息、合 合信息、税友股份和星环科技等公司值得关注，商业化加速。 AI 产业应用落地加速，GPU 需求高景气度，CPU 和云服务出现涨价趋 势。海外市场已开始涨价，国内市场也有类似计划，硬件及算力领域迎 来新的发展机遇。英特尔和 AMD 服务器 CPU 供给紧张，计划涨价 10%-15%。 股权激励计划明确未来几年收入目标，AI 业务收入预期成倍增长。尽管 对石化新增产能需求有担忧，但应用端结构性变化和新范式引入带来积 极影响，AI 领域发展前景广阔，尤其在智能驱动科学研究方面。 Q&A 2025 年第四季度以来，AI 产业在国内外的发展情况如何？ 自 2025 年第四季度以来，AI 产业在国内外都进 ...

南方财经 21世纪经济报道记者吴斌 上海报道 尽管以深度学习为代表的AI技术取得了重大突破，但梅宏指出，其本质仍然是"数据为体、智能为用"的 数据智能，严重依赖算力与高质量的数据，深度学习实现的是感知智能，并未达成真正的认知能力。当 前以大模型为代表的生成式AI虽然展现了令人惊艳的效果，但实际上是将认知问题转化为感知问题， 缺乏对人类思维过程与方法的理解。 回归AI研究的多样性 展望未来，梅宏呼吁学术界要回归AI研究的多样性，避免陷入"唯深度学习"的单一路径。他强调符号化 表达对人类知识交流和传承的关键作用，并认为符号主义与连接主义的结合应该成为下一代AI的发展 方向。 在人工智能浪潮席卷全球、大模型竞争日趋白热化的当下，人类尤其需要理性思考。 在近日中欧国际工商学院与上海市工商业联合会共同主办的"工商联·经济大家讲坛暨第十一期中欧话未 来"上，北京大学教授、中国计算机学会前理事长、中国科学院院士梅宏对当前人工智能热潮作了冷思 考。 他批评行业存在过度炒作现象，如盲目鼓吹"取代人类""自主意识""通用AI"等概念，而忽视技术面临的 能耗危机、数据枯竭、法律伦理等现实瓶颈。 （梅宏，资料图） 大模型没有跳出"概 ...

编辑丨王多鱼 排版丨水成文 如果说之前的 基因组大模型 是在逐字认识 ATCG 的排列组合，那么 Genos 团队此次推出的 Gengram 则相当于为其配备了一本" 基因字典 "。数据显示， 搭载 Gengram 后的大模型， 不仅刷新了多项基因组任务的 SOTA 记录，让模型在剪接位点识别等任务上 AUC 提升 16.1% ，还能自己悟出 DNA 双螺旋的物理规 律。 瓶颈：只会 "读字母"的基因组模型 在生物学中，很多 DNA 的功能元件 （例如启动子、剪接位点） 往往由特定的碱基组合 （Motif） 决定，但目前主流的基因组大模型都采用 单碱基分词 的形 式，也就是把 DNA 序列拆成一个个碱基来处理，这种方式虽然精准，但效率极低。 就像 我们看 "刻舟求剑"，是一眼看懂成语的含义，而不是先分析"刻"字有几笔，"舟"字怎么写，然后一个字一个字拼在一起，这不仅浪费算力，还容易让模型在 长达数亿的碱基序列中迷路。 近日， DeepSeek 新发布的 " 外挂大脑 "模式在大模型圈内 爆火 ，仅 16 天后， 国内 一个名叫 Genos 的 团队 将这种模式引入了 生命科学 领域， 提出了 Gengram ...

Core Insights - The article discusses the groundbreaking advancements of AlphaGenome, a new AI model by Google DeepMind, which aims to decode the 98% of the human genome that does not code for proteins, previously referred to as "junk DNA" [1][4][22]. Group 1: AlphaGenome's Purpose and Innovations - AlphaGenome is designed to decipher the regulatory mechanisms of non-coding DNA, which plays a crucial role in gene expression and is linked to various diseases [5][6]. - The model utilizes three key innovations: ultra-long context, single-base precision, and multi-modal predictions, allowing it to analyze vast sequences of DNA and predict multiple biological features simultaneously [6][10]. - A specific case study highlighted the model's ability to identify a mutation in a non-coding region that led to a form of leukemia, showcasing its precision in detecting subtle genetic changes [7]. Group 2: Evolution of the Alpha Family - The Alpha family of AI models has evolved from AlphaGo, which focused on game strategy, to AlphaFold, which predicts protein structures, and now to AlphaGenome, which aims to understand the dynamic regulatory processes of life [9][10]. - This progression signifies a shift from static predictions to dynamic understanding of biological systems, moving closer to the core of life processes [10][22]. Group 3: Implications for Drug Development and Healthcare - AlphaGenome is set to revolutionize drug development by enabling faster identification of disease-causing mutations and designing targeted therapies, potentially reducing the development timeline from ten years to just two or three [13]. - The model also paves the way for personalized medicine by analyzing individual genetic variations, allowing for tailored drug dosages and treatment plans [14][15]. - The advancements in synthetic biology facilitated by AlphaGenome will enable precise genetic modifications, significantly enhancing the efficiency of biotechnological applications [16]. Group 4: Limitations and Ethical Considerations - Despite its capabilities, AlphaGenome is described as a "black box" model, meaning it can predict outcomes but lacks the ability to explain the underlying biological mechanisms [18]. - There are concerns regarding the model's training data, which predominantly represents European populations, potentially leading to disparities in healthcare outcomes for other ethnic groups [18]. - Ethical dilemmas arise from the potential for gene editing technologies to create "designer babies," raising questions about regulation and societal implications [18]. Group 5: Recommendations for Stakeholders - For students and professionals in the field, there is a growing demand for expertise in bioinformatics and computational biology, emphasizing the need for interdisciplinary knowledge [20]. - Healthcare professionals are encouraged to familiarize themselves with AI tools, as those who do not adapt may be left behind in the evolving landscape of medicine [20]. - Investors and entrepreneurs should focus on niche areas such as non-coding variant detection services and AI-driven personalized medicine, as these sectors are expected to see significant growth and investment opportunities [20][21].