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    • DeepSeek V4 預覽版發布:國產 AI 與 ChatGPT、Claude、Codex 的差距,還剩多少?

      DeepSeek V4 預覽版發布后,很多企業又開始重新評估一個問題:國產 AI 大模型到底追到什么程度了?和 ChatGPT、Claude、Codex 這些海外主流模型相比,差距還大嗎?企業如果現在要做 AI 賦能,是繼續選擇國外模型,還是開始考慮 deepseek 這類國產模型? 這個問題不能簡單回答“誰更強”。因為對企業來說,真正重要的不是模型榜單上的分數,而是能不能落地到業務場景里,能不能穩定接入系統,能不能控制成本,能不能符合數據安全、私有化部署和國產化要求。 從目前公開信息看,Dee…

    • 漲十周后連降兩周!全球AI大模型Token調用量遭遇逆轉,到底誰在為算力漲價買單?

      “免費午餐”結束,算力賬單來了。 狂飆十周的AI大模型Token調用量,在2026年4月突然踩下“急剎車”。 作為AI行業的核心 “晴雨表”,全球最大AI模型API聚合平臺OpenRouter數據顯示:全球大模型總調用量在連續10周增長后,4月6日- 12日、4月13日- 19日連續兩周下滑,最新單周總量降至20.6萬億Token。更值得關注的是,中美市場走勢徹底分化 ——中國大模型周調用量環比暴跌23.77%至4.44萬億Token,美國模型逆勢增長20.62%至4.91萬億 Token,近兩…

    • 2026年4月AI大模型排名:谷歌登頂,國產模型全面崛起

      如果你最近還在用半年前選定的AI模型做業務,可能要重新看一看了。 Artificial Analysis 每72小時更新一次的 LLM 排行榜,目前已收錄 317 個模型。這張榜單不是看論文發表數量,也不靠廠商自報,而是從實際 API 調用中采集智能指數、響應速度、成本和延遲這幾個維度的實測數據。換句話說,它大致反映了”花錢買到的模型到底怎么樣”。 智能指數前五,格局已經變了 排行榜的核心是”智能指數(Intelligence Index)”,滿分…

    • AI時代還需要定制開發軟件嗎

      AI大模型正在快速改變軟件生產方式,很多企業開始問同一個問題:既然AI已經能自動寫代碼,為什么還要投入軟件定制開發和系統定制開發?表面看,AI讓開發更快了;但站在企業決策層的角度,真正要解決的不是“能不能寫出代碼”,而是“能不能支撐業務長期增長、穩定交付、可控維護”。 如果你的系統只是一次性工具,標準化產品也許夠用;但一旦涉及多部門協同、復雜流程、數據治理、權限控制、合規要求和未來擴展,AI大模型只能提高效率,不能替代架構設計、業務抽象和工程管理。換句話說,AI時代不是不需要定制開發,而是更需要…

    • 如何利用GPT等AI大模型解鎖ERP的潛力

      幾十年來,企業資源規劃 (ERP) 系統一直是企業管理的核心支柱。它通過自動化日常運營流程并提供對關鍵數據的實時洞察,幫助企業高效管理財務、生產、庫存等方面。然而,隨著人工智能 (AI) 和自然語言處理 (NLP) 技術的崛起,企業對于更智能、更易用的解決方案需求不斷上升,ChatGPT、Cluade等 就是其中的佼佼者。 ChatGPT 是由 OpenAI 開發的一種先進語言模型,能夠生成與人類對話相似的文本,并且能高度準確地回答問題。AI大模型強大的功能可以為企業與 ERP系統 的交互帶來革…

    • 當庫存也能被”預見”:AI補貨預測正在替代什么

      很多公司都有這樣一個人。 在倉庫工作了二十年,每次到季節切換前,他會提前兩三周跟采購說:”備一批厚外套,今年冷得早。”也會在節假日前拍板:”節后第一周別大量進貨,消費者還沒緩過來。”問他憑什么,他說不清楚,就是感覺。 但他的感覺大多數時候是對的。庫存很少積壓,也很少斷貨。 然后有一天,他退休了。 接手的人學歷更高,更熟悉系統,但就是做不到那種”剛好”。要么多備了一堆賣不出去,要么在爆單的時候倉庫空了,客戶投訴接二連三。 這個…

    • AI視覺缺陷檢測技術落地方案-塑料注塑件外觀質檢

      1. 方案概述 本方案針對塑料注塑件(手機外殼、家電面板、汽車內飾塑件等)的外觀質量管控需求,基于AI視覺+多角度成像+邊緣計算技術架構,實現飛邊、縮水痕、劃傷、頂白、色差、異物六大類缺陷的自動化高精度識別。 其中飛邊、縮水痕、頂白列為嚴重缺陷,執行100%全量檢出標準,杜絕漏檢;劃傷、色差、異物實現精準識別與分級告警,替代人工目視檢測,提升檢測效率、一致性與質量管控水平。 方案采用”頂拍+側拍+背光”三路成像布局,搭配白光、環形同軸光雙光源互補成像,依托邊緣計算盒實現本…

    • 各行業人工智能AI應用案例:助力提升2??026年效率

      在過去幾年里,人工智能已經悄然成為眾多企業日常運營中不可或缺的一部分。它不再是科技公司專屬的前沿概念,而是切實改變著制造、金融、醫療、零售等傳統行業的運轉方式。這場變革究竟走到了哪一步?企業在哪些場景中真正落地了AI應用?本文嘗試從實際應用出發,梳理幾個最具代表性的領域。 一、從規則自動化到智能判斷:一個根本性的轉變 傳統的自動化工具能做的事情很有限——它們擅長重復、固定的操作,一旦遇到例外情況或需要上下文理解的任務,就會顯得力不從心。而近幾年興起的AI系統則不同,它們能夠從數據中學習規律,理解…

    • AI原生嵌入ERP:智能體+大模型正在改變企業管理系統的底層玩法

      上個月跟一個做五金配件的老板聊天,他說了句特別實在的話:”我花了兩百萬上ERP,現在最大的感受就是——以前手工記錯賬,現在系統里記錯賬。” 他不是在否定ERP的價值。流程確實規范了,數據確實集中了。但業務員每天花大量時間在系統里錄單、翻菜單、跨模塊找數據,干的全是”伺候系統”的活。ERP本來應該是工具,結果活成了負擔。 這個問題不是個例。很多企業的ERP系統用了五年八年,流程跑得通但效率上不去。不是系統不行,是它太”死”了—…

    • ALL IN AI:深圳正重寫城市“操作系統”

      鴻蒙是我國首個全棧自研操作系統,有望成為“數字中國”的安全基石和全場景的智能引擎,前景無限。而深圳市龍崗區正是鴻蒙系統的策源地,擁有華為、中軟等一批龍頭企業和110多家鴻蒙生態相關企業。 2026年初,當全世界都在討論新一輪AI浪潮的時候,深圳一個區沖了出來,提出了“All in AI”戰略。 是誰這么敢?答案是深圳市光明區。它的手里握了哪些“硬牌”? 01 龍崗“樣板間”:從“工業第一區”到“操作系統”重寫 作為全國工業百強區的“七連冠”,龍崗區擁有5901.27億元GDP的雄厚制造業基因,這…

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