【天极网企业频道】2026年3月19日，第五届SAP全球运营高峰论坛在深圳举办。作为中国汽车智能诊断领域"生而全球化"的标杆企业，星卡科技副总裁张大燕女士受邀发表客户演讲，以"全球化韧性增长之道"为主题，深度分享了这家自成立伊始便将全球市场作为战略核心的科技企业，如何通过"前端品牌深耕"与"后端数字化管理"的双轮驱动，以SAP为数字化底座，构建覆盖全球215个国家和地区的智能运营体系。 演讲结束后，星卡科技副总裁张大燕在上午发表主旨演讲后，接受了多家媒体的联合专访。围绕星卡科技的全球化布局、数字化转型实践以及AI战略，张大燕进行了深入而坦诚的分享。 星卡科技 2019 年成立即启动出海，是聚焦汽车智能检测诊断领域，集软硬件研发与服务于一体的企业，产品覆盖全球95% 的主流汽车品牌，累计用户超 200 万、月活用户约 40 万，星卡科技90%的客户来自海外。 星卡科技以 “业务优先、战略优先” 为核心，借力 SAP 在早期阶段以低成本、高效率搭建适配全球化布局的数字化体系;并于2024 年将 SAP ERP云项目定为公司 “S 级” 核心项目，核心管理层全程深度参与。自2024年启动SAP系统建设、2025年正式上线以来，已实现一年多的稳定运行。 有着十余年 SAP 使用经验、CFO 出身的张大燕，让她对SAP的产品演进和能力边界有着切身的理解。谈及系统应用带来的具体变化，星卡科技公司副总裁张大燕表示，上线SAP系统的核心目标在于解决实际业务痛点，而该系统也切实推动了企业从业务流程重塑到智能运营的全面升级，并已取得显著成效。 首先，公司对核心业务流程进行了根本性改造，实现了从主数据集成、设备条码管理到软件激活跟进的端到端全链路数字化管控。其次，运营效率获得大幅提升，从客户下单、销售订单创建到SAP系统内处理的完整链条，现已实现高度自动化。在另外一方面，星卡科技将自身深厚的研发积累与新技术深度融合，为运营注入了智能动力。通过自研AI能力，公司在数据治理、清洗与规整环节实现了效能飞跃，AI不仅能自动生成决策报告与业务洞察，还开发了“自动推送单”等智能体，解决实际操作中的问题。 对于一家天生全球化的企业而言，系统选型的核心标准，不仅要契合自身发展阶段与业务刚需，更关键在于能否从容适配跨国经营的复杂挑战。星卡科技副总裁张大燕指出，企业难以深入了解所有行业和国家的规则，也无法配备大量专业顾问，因此“这是一个由SAP、实施服务商与我们三方共同构建的过程”。她进一步强调了SAP在几个关键维度的不可替代价值：在多地准则与税务合规方面，SAP内嵌各国税务规则，可自动生成符合当地要求的报表，帮助企业应对频繁变化的全球税务环境;在系统集成层面，其标准接口(如EDI)能直接对接各类海外平台，无需针对不同系统重复开发;在数据安全与合规上，通过公有云部署，星卡实现了各子公司数据的本地化存储，满足不同地区的数据法规要求，为全球业务提供了安全、高效的运营基础。 在“前端品牌与后端数字化双轮驱动”的框架下，SAP 凭借高维度架构与高颗粒度算力，为星卡科技打通全域数据流，成功将原本静态的报表，深度跃迁为动态可落地的研产智能决策依据，这也成为支撑星卡科技在汽车智能诊断领域构建独特优势的核心力量。星卡科技副总裁张大燕指出，SAP 之所以能有效赋能企业全球化发展，其多维度适配能力和强大的集成能力不可或缺。SAP 可灵活满足不同国家的法规要求、会计准则与时区差异，同时能与各类海外系统快速集成，无需替换企业原有系统，这一特性大幅降低了星卡科技数字化转型的成本与难度。与此同时，SAP 具备的高维度数据颗粒度，实现了用户、业务、财务的全链路串联，能够根据渠道、国家、产品、用户等多维度生成精准报表，为星卡科技的全球研产决策提供了坚实且精准的数据支撑，助力企业在全球化布局中稳步前行。 对于星卡最终选择SAP构建全球数字化底座的原因，张大燕直言，源于SAP强大的全球化适配能力与自身对专业软件的高要求。“我们90%的客户在海外，需要专业系统与之匹配，而SAP具备多语言、多准则、多时区、多系统的标准接口能力，比如EDI接口可直接对接海外平台并与财务系统集成，这是其他产品难以企及的。”她以美国子公司数据安全管控为例，SAP ERP公有云产品成功实现了各区域数据的本地化存储，解决了海外运营的核心安全痛点。 “不同国家的税务规则、会计准则差异巨大，SAP不仅能打通各国税务系统，将规则嵌入报表生成环节，还能快速适配税务政策的动态变化，这对于企业而言，省去了大量自主研究全球税务规则的成本。”她提到，早在2014年，SAP就已实现与税务系统的集成，其专业性和前瞻性早已得到验证。 在全球化布局过程中，星卡科技同样面临着两大核心挑战：一是市场与需求的持续变化，二是国际化人才的短缺。在张大燕看来，企业的数字化转型不仅实现了流程协同与数据贯通，也促使了人才队伍的国际化升级。她指出，在推进SAP项目实施的过程中，各部门对人才的国际化要求随之系统性提升――这种“国际化”不仅体现在语言能力与海外背景上，更关键的是对海外用户需求的深入洞察、对国际标准与规范的熟悉度，以及在全球业务场景中的应对能力。她强调，真正的全球化企业，必须在响应速度、服务水平、产品标准等维度全面对标国际一流水准。 AI作为行业变革的核心驱动力，已被星卡科技置于战略核心。在谈及“AI带来的变革”时，张大燕对AI的应用持坚定态度，并将其系统性地融入企业内外：在内部，AI深度嵌入运营流程，持续提升效率;在外部，AI已全面赋能其汽车诊断产品――用户完成车辆检测后，系统可自动生成含检测结果与维修建议的AI报告，此举在细分行业中也属全球首创。 关于未来在商业AI领域与SAP的进一步协同，她表示，当前星卡的SAP系统已进入稳定运行期，下一阶段将聚焦于精细化与智能化升级。SAP在智能体构建等方面的沉淀，有望为星卡提升全球商业管理效率提供重要支撑。“星卡自身也配备了专门的AI团队，并持续建设细分行业模型，未来将推动自身AI能力与SAP商业AI的深度融合，共同赋能全球运营。” 本次访谈聚焦星卡科技的全球化实践，清晰展现了企业以SAP 为数字底座，高效解决跨国合规、系统集成与数据安全难题，实现业务全链路数字化与智能决策升级。同时，企业依托自研 AI 内外赋能产品与运营，并规划深化与 SAP 商业 AI 协同，从容应对全球市场与人才挑战。期待星卡持续输出出海标杆经验，在全球汽车智能诊断赛道稳步深耕、行稳致远。

【天极网企业频道】“99%的受访企业声称已拥有正式的网络弹性策略，但仅有40%的企业能够在网络攻击或演练中成功控制并快速恢复。更令人意外的是，63%的IT领导者认为管理层高估了所在企业网络弹性的真实就绪度(readiness)。” 《戴尔科技全球网络弹性洞察报告》揭示了一个值得警惕的现实：企业网络弹性建设普遍存在表面完备、实际薄弱的脱节问题，“弹性债务”这一隐性风险正侵蚀着企业的安全根基，且其规模与破坏力仍被严重低估。 美国旧金山时间3月23日，RSA Conference正式启幕。这场全球网络安全领域的顶级盛会上，多项议程聚焦现代化技术广泛应用下网络安全新形势的演变。会议期间，戴尔科技发布了一系列Dell PowerProtect产品更新，直击企业弹性债务痛点，以现代化数据恢复方案护航企业在新型网络威胁下保持业务连续性与创新活力。 数据分散+现代化技术普及，催生网络安全新态势 数字经济的蓬勃发展，彻底打破了传统IT架构的边界。数据从数据中心延伸至边缘节点、多云平台、远程分支机构、智能终端等多元场景，形成分布式、跨地域、多平台的复杂数据生态。数据蔓延引发攻击面扩大，企业难以全面掌控数据流转路径，网络安全管理难度与风险显著提升。 与此同时，现代化技术的规模化应用进一步加剧了安全形势的复杂性。技术本身已成为新的攻击目标，其模型、原始数据与生成数据，均成为需要严密保护的工作负载。当技术载体直面威胁，传统边界防护逻辑已难以适用。 网络安全市场的规模扩张，印证了行业对风险升级的集体回应。IDC 2025年V2版《全球网络安全支出指南》数据显示，2024年全球网络安全IT总投资规模达到2444亿美元，预计2029年将增至4162亿美元，五年复合增长率达11.2%;中国网络安全市场同步保持高速增长，规模将从2024年112亿美元增长至2029年178亿美元，复合增长率为9.7%。巨额资金投入的背后，是安全理念的根本性转变：安全不再是企业的成本中心，而是决定业务持续运营、赢得市场信任的战略资产。 然而，在网络安全的全新态势之下，企业所需并非简单的又一轮预警，而是一条从内置安全与可恢复性出发，能够落地为日常运营的可行路径。IT基础架构不必一夜之间完成转型，但须从当下开始向未来风险过渡――既要应对眼前的弹性需求，也要为更长远的变革做好准备。 企业竞争的关键，正从抵御攻击转向具备可验证的弹性与信任能力，网络弹性已从可选项升级为企业生存与发展的必答题。 弹性债务成为企业安全体系中的“致命短板” 但理想与现实之间仍存在巨大鸿沟。《戴尔科技全球网络弹性洞察报告》用数据印证了企业网络弹性认知与实战能力严重脱节、策略与真实恢复水平悬殊的行业现状，由此催生了致命的弹性债务。所谓弹性债务，即企业对自身恢复能力的认知与实际可恢复水平之间的隐性差距，这种风险长期隐蔽、无声累积，一旦爆发便会引发业务瘫痪、数据丢失、合规处罚等连锁危机。 弹性债务的形成，源于四大普遍误区：第一，恢复能力随时间自然衰减，企业缺乏常态化验证机制。很多企业将备份等同于恢复，却忽视备份有效性需要持续测试，不测试就意味着弹性持续缩水，备份系统逐渐沦为“数据坟墓”。第二，备份系统成为攻击新靶点，未隔离、未经验证的备份反成高风险资产。攻击者已熟练掌握绕过防御、直攻备份的战术，而企业仍固守“有备份就安全”的陈旧认知，未构建隔离式恢复环境。第三，恢复计划与IT环境严重脱节。架构升级、业务迁移、云平台拓展后，恢复文档与流程未能同步更新，每一次环境变更都在累积新的弹性债务。第四，重预防、轻恢复的资源错配。企业过度投入边界防御，却弱化恢复体系建设，当攻击者直击恢复链路时，只防不复的模式直接放大业务中断损失。 弹性债务最危险的特性在于不可见性：在灾难真正触发前，系统不会报警、隐患无法暴露，企业长期沉浸在“一切正常”的虚假安全感中。直到勒索攻击、数据泄露、系统故障等突发事件降临，企业才惊觉备份不可用、流程不可执行、RTO(Recovery Time Objective)/RPO(Recovery Point Objective)无法达标，此时补救已回天乏术。 戴尔科技以PowerProtect重构网络弹性能力 面对弹性债务这一安全挑战，戴尔科技围绕管理体验、性能提升、部署简洁性等多维度对Dell PowerProtect产品组合进行全面升级，用技术落地解决弹性债务，让数据保护从被动补救转向主动防御、快速恢复。 Dell PowerProtect Data Manager通过全新统一仪表板，实现分布式环境下数据保护状态的集中可视、统一管控，有效降低跨场景运维复杂度。内置智能助手可提供场景化指导与性能优化建议，让问题排查更高效，同时为团队提供清晰、实用的方向，帮助其在时间紧迫的恢复任务中，更快速解决问题。同时增强的异常检测功能，能够精准识别Dell PowerStore快照中的异常信号，提前捕捉勒索软件攻击特征，帮助企业在威胁造成实质损失前及时预警。 在备份存储与性能效率层面，Dell PowerProtect Data Domain拥有行业领先的75:1平均数据缩减比，延续了其在数据压缩与备份性能上的领跑优势。全新推出的Dell PowerProtect Data Domain DD3410数据保护存储设备，专为中型企业、远程站点及分支机构设计，与前代相比备份速度提升高达两倍、数据恢复速度提升46%，兼顾紧凑机身、低功耗与灵活扩展，容量覆盖8TB至40TB，可原生集成Dell PowerStore并兼容Dell PowerProtect Cyber Recovery数据避风港存储区，兼顾传统负载与现代化工作负载。 Dell PowerProtect Data Domain DD3410数据保护存储设备 在安全传输与协议支持层面，Dell PowerProtect Data Domain操作系统(DD OS)新增对TLS 1.3协议的支持，不仅强化了数据在系统间传输的安全性，也满足NIST等数据安全规范要求。这一升级表明，网络弹性的构建不仅在于恢复能力本身，更需要在数据传输的每一个环节消除隐形成本，防止安全链路中出现新的债务积累。 在隔离恢复与部署简化层面，Dell PowerProtect Cyber Recovery数据避风港解决方案与CyberSense功能的部署流程得到简化，进一步降低了企业构建安全堡垒的门槛。戴尔科技同时新增对带有ASM功能的Oracle RAC的增强分析支持，进一步扩展数据保护与恢复的覆盖范围。此外，Data Domain DD3410数据保护存储设备可作为数据避风港存储区的目标节点，支持小容量场景的企业级网络恢复，让弹性能力不再因规模而受限。 写在最后 在威胁形态持续演变、安全需求不断升级的当下，网络弹性已成为企业应对风险、保障业务连续性的核心支撑。弹性债务的普遍存在，为全行业敲响警钟：仅有纸面策略远远不够，真实可验证的恢复能力，才是安全体系的关键所在。 从RSA Conference传递的行业趋势，到Dell PowerProtect产品组合的技术升级，全球网络安全领域正向着主动防御、智能检测、快速恢复、简化运维的方向稳步迈进。以技术创新破解行业痛点，以实战能力消解弹性债务，让安全建设从形式完备走向实效可用。相信在戴尔科技的持续推动下，更多企业将走出安全误区、化解弹性债务，在复杂多变的网络环境中行稳致远。

【天极网企业频道】近日，北京智源人工智能研究院(简称：智源研究院)正式发布重磅验证成果：六款AI芯片、三大模型、同构+异构千卡――众智FlagOS以统一技术栈完成AI训练“全要素”验证。 作为本次验证的核心参与厂商之一，摩尔线程基于旗舰级AI训推一体全功能GPU智算卡MTT S5000，完整适配了FlagOS训练全要素软件栈――包括FlagScale系统调度决策框架、Megatron-LM分布式训练框架、Transformer Engine加速库、FlagGems与Triton算子库，以及FlagCX通信库。 在此次严苛的验证中，MTT S5000面向Qwen3-0.6B语言模型完成了1T Tokens从头训练验证，实现连续6天以上、超过14000步的无中断稳定训练。训练所得模型 Loss 曲线与基线高度一致，平均相对误差控制在0.82%以内;在标准下游任务评测中，较行业标杆基线(英伟达)提升1.65个百分点，充分验证了全功能GPU算力在大模型端到端训练中的稳定性与有效性。 长周期高负载验证：4机32卡无中断，6+天稳定训练 此次FlagOS全要素适配与验证工作，旨在检验多元AI算力在统一软件栈下的端到端训练能力。摩尔线程与智源团队紧密协作，高效完成了底层适配与系统调优，并于春节前正式启动全流程训练验证。 在实际训练中，摩尔线程采用4机32卡配置，面向 Qwen3-0.6B语言模型开展训练。在超过6天的连续训练周期内，系统稳定完成 1T Tokens 数据量的超过14000步迭代，期间未发生任何软硬件中断。这一结果回应了业界对国产算力大规模训练稳定性的核心关切，也进一步证明了基于MTT S5000构建的训练集群在长时间、高负载场景下的可靠性，充分验证国产算力已具备支撑企业级大模型预训练任务的能力。 精度稳定对齐：Loss曲线高度一致，评测效果优于基线 大模型训练的核心诉求，不仅在于算力规模与性能，更在于训练过程中的稳定性、收敛效果和最终模型质量。其中，训练精度是基石，下游任务评测效果则是检验训练成效的关键指标。 在FlagOS统一软件栈的调度下，采用完全对齐的数据集和训练参数，基于MTT S5000集群的训练过程呈现出与国际主流产品基线高度一致的Loss收敛曲线，平均相对误差控制在0.82%以内 。与此同时，在标准的下游任务评测中，基于MTT S5000训练的模型，取得了比行业标杆基线高出1.65个百分点的结果表现。 与基线评测偏差的计算方法(后面的计算方式类似)： Qwen3-0.6B评测结果(正数是优于基线) 这一结果表明，开发者基于公开的模型结构与数据集，即可在摩尔线程MTT S5000算力平台上，获得与国际主流平台精度相当，并在部分评测指标上实现更优表现的大模型训练效果。 此外，摩尔线程基于MTT S5000的训练能力已在更大规模场景中得到验证。今年1月，依托摩尔线程MTT S5000千卡智算集群，FlagOS成功完成智源自研具身大脑模型RoboBrain 2.5的全流程训练与优化验证。结果显示，其Loss曲线与国际主流产品基线高度一致，最终结果相对误差小于0.62%;在64卡至1024卡规模区间内，多组实验均实现超过90%的线性扩展效率。该案例表明，摩尔线程基于MTT S5000的训练能力不仅可支撑长周期端到端验证，也具备向更大规模、更复杂模型场景持续延展的能力。 RoboBrain2.5模型评测效果 端到端训练Loss曲线 软硬创新协同：打造高质量大模型训练底座 此次验证成绩的取得，离不开摩尔线程在芯片架构、通信能力、计算单元协同以及FP8训练支持等方面的持续打磨。基于MTT S5000，摩尔线程正不断完善面向大模型训练的软硬件能力，为训练稳定性、精度表现和规模扩展提供坚实支撑。 架构级精度优化：深入打磨矩阵乘法(GEMM)算子 矩阵乘法(GEMM)是大模型训练中的核心算子之一，其数值精度直接影响Loss曲线的收敛表现与最终模型效果。围绕这一关键环节，摩尔线程团队在MTT S5000的架构设计阶段，便针对浮点运算的舍入模式、累加路径等关键计算链路进行了精细化优化。这种来自架构层面的持续打磨，使得MTT S5000在长时间训练过程中保持更稳定的数值表现，为模型训练精度对齐及下游评测效果提升提供了坚实的底层保障。 ACE异步通信引擎：让计算与通信更高效并行 在大规模分布式并行训练中，卡间通信往往会与计算任务争抢带宽及核心资源，成为制约扩展效率的瓶颈。MTT S5000创新性地内置了ACE(Asynchronous Communication Engine，异步通信引擎)，作为独立的硬件通信单元，能够在不占用计算核心资源的情况下，高效完成跨卡间的all_reduce、all_gather等集合通信操作。得益于ACE，通信与计算得以更深度地并行协同――当Tensor Core(张量计算核心)在进行繁重的矩阵运算时，ACE已在后台并行完成梯度同步，为大规模训练带来更高的资源利用效率。摩尔线程在千卡规模训练中能保持超过90%的线性扩展效率，正是这一设计优势的重要体现。 多计算单元协同：Tensor Core与Vector Core高效配合 为了更好适配大模型训练中多样化的计算负载，MTT S5000在算力单元的设计上，对Tensor Core与Vector Core(向量计算单元)进行了针对性的配置与协同优化。在实际调度中，密集的矩阵运算交给Tensor Core处理，而LayerNorm、Softmax、激活函数等偏向内存或带宽密集型算子则交由Vector Core高效执行。基于这一硬件特性，摩尔线程联合智源团队对FlagOS进行了深度的软件栈调优，最终在FlashAttention等关键算子上实现了超过90%的计算资源利用率，进一步释放了平台的训练潜力。 原生FP8支持：协同MT-Megatron稳定高效释放Grouped GEMM潜力 随着模型参数规模迈入千亿甚至万亿级别，低精度训练已成为提升训练效率的重要方向。MTT S5000在硬件层面原生支持FP8数据精度，为更高吞吐的大模型训练提供了基础能力。通过底层算子库的高效优化，其FP8 Grouped GEMM性能在实际场景中取得了超过700TFLOPs的性能表现。同时，摩尔线程对MT-Megatron分布式训练框架进行了深度适配与优化，进一步提升了FP8训练在主流大模型上的稳定性与可收敛性，能够为包括DeepSeek-V3在内的大模型训练提供有效支撑。 从训练稳定性、收敛精度到下游任务效果，摩尔线程基于 MTT S5000 交出的这份成绩单表明，在统一技术栈下，国产全功能GPU不仅验证了大模型端到端训练的可用性，也展现出在实际训练效果上持续提升的潜力。 北京智源人工智能研究院副院长兼总工程师林咏华表示：“长期以来，‘对齐CUDA’只是行业在缺乏替代方案下‘不得已为之’的对齐标准。但如果能获得比 CUDA 更优的实际训练效果，才是产业界共同的期待，才能让系统架构百花齐放、勇于创新。摩尔线程在训练实测中超过了国际主流产品的表现，证明了这种期待已经有实现的可能性了。” 未来，摩尔线程将继续深化与智源研究院及生态伙伴的合作，以自主创新的全功能GPU算力底座，推动多元算力从“普适”走向“普惠”，为中国大模型研发提供开放、高效、可规模化复制的“国产算力训练范式”。

TCL、创维去年彩电收入增长主要靠海外，这促使它们今年加快海外资源整合，光伏业务则是它们的新增长点。 3月27日，TCL电子（01070.HK）发布年报显示，其2025年营收首次突破千亿港元，达1145.8亿港元，同比增长15.4%；归母净利润24.95亿港元，同比增长41.8%；其电视业务去年收入增长主要靠海外市场，产品结构优化提升了盈利。 群智咨询（Sigmaintell）数据显示，去年全球电视出货量约2.22亿台，同比减少0.2%。另据奥维云网（AVC）数据，去年中国彩电销量跌至2763万台，为历史新低。 在此情况下，去年TCL电子的大尺寸显示（主要是电视）业务通过全球化、中高端化，实现收入同比增长7.7%至647亿港元，其中中国市场收入减少，国际市场收入增加，Mini LED电视等中高端产品的推广助其电视的毛利率同比提升1.3个百分点。 创维集团（00751.HK）当天也发布年报显示，其2025年总营业额达703亿元人民币，同比增长8.2%；净利润8.37亿元人民币，同比减少27.8%。其智能电视去年在中国的收入同比减少7.4%至127亿元人民币，在海外的收入同比增长21.8%至81亿元人民币。 在彩电市场进入减量竞争的情况下，中国彩电龙头依托本土液晶面板产业链优势，发力超大尺寸和Mini LED等中高端电视，在全球逆势扩张。群智咨询的数据显示，TCL、创维去年在全球彩电市场的出货量排名分别为第二、第六，份额均有提升。 引人瞩目的是，今年1月TCL电子与索尼签订意向备忘录，双方拟成立一家承接索尼电视和音响等家庭娱乐业务的合资公司，由TCL电子持股51%、索尼持股49%，该公司计划明年4月运营，这将有助于TCL扩张全球高端电视市场份额。创维集团今年4月起接手松下北美和欧洲电视业务，去年它已取得飞利浦电视品牌的北美运营权，今年继续低成本扩张。 内存等成本上升是挑战。业内人士向第一财经记者透露，NAND今年1月价格环比2025年12月翻倍，预计二季度价格将继续大幅上涨。普及高端电视是应对办法。TCL本月把SQD-Mini LED电视的价格下探至5000多元，创维继续推广壁纸电视。 从多元业务看，光伏成为增长点。2025年，TCL电子光伏收入达210.63亿港元，同比增长63.6%，是其增速最快的业务；创维集团新能源业务收入达236.85亿元人民币，同比增长16.5%，首度超过电视收入，创维集团拟分拆新能源业务在港交所上市，自身则计划退市。

OpenClaw掀起的养虾潮在全球范围内席卷。接受第一财经等媒体采访时，腾讯集团副总裁、政企业务总裁李强笑称，就像之前的“百模大战”，现在出现了“百虾大战”。 这个3月，腾讯、阿里、百度、京东、网易有道、小米、360等科技厂商纷纷入局，使市面上的龙虾相关产品扩容至数十个。 记者了解到，一些龙虾产品上线十分迅速。以腾讯Workbuddy为例，该产品负责人汪晟杰告诉记者，产品原型1月已迭代出来，经过他和几名同事通宵做了两天，1月17日就上线了，随着OpenClaw火爆，春节后又补齐了远程控制能力并推出与企业微信、QQ等的联动能力，腾讯CodeBuddy整套基建是该产品迅速推出的基础。 更多配套产品也陆续上线，3月27日，腾讯云在上海峰会上发布了Agent（智能体）产品全景图，涵盖Infra、模型与生态、场景及应用、安全维度并开放自研Skills、开源SkillsHub及微信、企微等技能生态。 Agent市场走向繁荣，对云厂商而言，最明显的变化是token（词元）消耗量增长了。 “token消耗提升带动了算力使用大幅提升。” 李强告诉记者，腾讯云预期今年整体营收增长会高于去年，AI将是一大增长引擎。京东近日也公布了京东云龙虾产品的使用数据，称一周内token调用量环比增长455%。IDC则预计，全球最大的2000家上市公司的Agent使用量到2027年将增长10倍，token和API调用量增长1000倍。 记者了解到，云厂商已在评估这类Agent的深度影响。李强的判断是，AI to B（企业）已成为所有云厂商最大的增量市场，现在站在了产业级AI爆发的临界点。腾讯云过去一段时间销售大模型和相关算力，主要需求方还是头部大模型公司、具身智能和其他与互联网高度相关的企业，但随着OpenClaw推动AI从对话层走向执行层，AI使用门槛降低将提振B端用户用大模型的意愿。 这种Agent能力可用于多场景。李强向记者举例，WorkBuddy衍生的不仅是代码编写，还包括日常业务协同、办公事务处理等应用场景。Agent将能在合同审核、标书撰写和审核、视频材料读取、内部审计等更多核心领域替代人工。此外，Agent可以在客服领域审核人工客服的回答质量。对于无人机巡检拍摄的照片，Agent也能替代人力快速阅读、提出见解。 业界认为，OpenClaw带来的影响还会更加深远。各类龙虾调用云上大模型能力需要为token付费，云厂商与之相关的业务包括MaaS（模型及服务）。此前一段时间，云厂商围绕大模型调用打价格战，促使部分市场参与者认为仅靠token消耗是无限压低价格的游戏。但随着龙虾产品带来token消耗增加，如何重估token消耗这种模式，成为摆在云厂商面前的问题。 面对token消耗量增加带来的机遇，国内多家云厂商近期均有动作。阿里近日成立了Alibaba Token Hub事业群，以“创造token、输送token、应用token”为核心目标，由CEO吴泳铭亲自挂帅。吴泳铭判断，未来商业化MaaS收入将成为阿里云收入最多的产品。另有市场消息称，字节跳动旗下火山引擎日均云端大模型调用量在不到两个月时间内上涨超 60%，随着OpenClaw持续爆火，火山引擎提高了MaaS年业务收入超百亿元的目标。 此前腾讯强调，只消耗token不是健康的生意，并强调token之外的SaaS（软件及服务）业务和AI带来的训练、数据库等需求。在这波龙虾热中，腾讯对token的重视程度也有所提高。腾讯云今日宣布将MaaS平台升级为TokenHub。 不过，业内对token消耗量增加带来的机遇仍有一些冷思考。 “假定token是油耗，如果只关注油耗而不关注造引擎的经济性，可能用户端成本会很高，客户最终也会舍弃。”李强向记者举例，token不是有黏性的业务，如果利用低价获取客户，哪天不发“红包和鸡蛋”，客户很容易流失。token是腾讯云重要的管理指标之一，但不把token放在最高优先级，与其关注token，不如关注能否做出跟OpenClaw同样好用且更安全的Agent。 云厂商还会在这波机遇中继续调整身姿，而业界人士判断，龙虾带来的影响还会持续。汪晟杰向记者表示，龙虾不是过渡产品，而是一个有诉求、有场景的概念，可具备不侵入、自动化、安全可控完成任务的逻辑。龙虾产品本质上都是Agent，哪个做得更好，取决于工程信息提取和上下文理解能力。由于人群画像有多样性，Agent多样性也会存在。

3月27日晚间，TCL科技（000100.SZ）发布2025年财报。去年该公司营收1840.6亿元，同比增长11.7%，净利润45.2亿元，同比增长188.8%。半导体显示领域，TCL华星营收1052.4 亿元，同比增长17.4%，净利润80.1亿元，同比增长44.4%。业务包括电视终端的TCL电子（01070.HK）同日发布业绩，显示去年公司营收1145.83亿港元，同比增长15.4%，净利润24.95亿港元，同比增长41.8%，该公司显示业务收入同比增长9.2%至757.97亿港元。TCL科技的产品包括OLED（有机发光二极管）和LCD（液晶）等。此前已发布财报或业绩预告的一些国内显示面板公司，去年业绩也有所改善。聚焦中小显示领域的深天马A(000050.SZ)去年营收362.27亿元，同比增长8.16%，净利润1.67亿元，同比由亏转盈。产品包含OLED和MicroLED的维信诺（002387.SZ）则预计去年营收79亿元至83亿元，同比持平或小幅增长，净利润小幅增长。上述几家面板厂都提到去年行业需求回暖。TCL科技表示，去年在消费补贴政策落地及产品大尺寸化趋势推动下，显示面积需求稳健增长，车载显示、专业显示等新兴应用领域增速显著，其中手机面板出货量同比增长29%，车载显示出货面积同比增长61%。深天马A表示，报告期内中小尺寸显示领域呈现复苏态势。维信诺则称，去年下游消费电子行业复苏，智能手机、智能穿戴等AMOLED市场渗透率提升。TCL电子也感受到显示终端需求变化，称去年全球TV行业需求稳定且品牌集中度进一步提升，智能化、中高端及大屏化产品受到用户青睐。但今年面板厂商也面临新挑战。深天马A财报提到，显示市场近期面临存储芯片以及其他部分电子元器件涨价、供应偏紧的冲击。TrendForce集邦咨询分析师胡家榕告诉记者，随着存储涨价，电视整机中内存材料的成本比重有所提升，32英寸产品内存比重从去年年初的6%增加到近期的25%。其他原材料中，PCB、POL、PMMA、DDIC等材料商也通知面板厂要涨价，可能会使面板厂生产成本提升至少4%~5%。不过，原材料涨价对不同类型产品影响不同。此前TCL科技高级副总裁、TCL华星CEO赵军告诉记者，受存储影响最大的可能是小尺寸移动通信手机产品，对应的手机OLED显示需求短期面临一定承压。而在小尺寸手机OLED面板之外，业界预计其他品类有增长机会。赵军表示，以TV和商显为代表的大尺寸面板业务预计较稳定，IT、车载等中尺寸业务的增长也能较大程度抵消内存涨价冲击。下游电视终端方面，分析人士认为大型厂商有较强抗压能力。胡家榕表示，一些白牌电视厂商开始减少32英寸产品布局，一些三四线代工厂近期也停止生产。相比之下，大电视厂商可通过产品组合调整应对市场变化。新的挑战考验厂商生产能力，今年电视厂商格局“大者恒大” 的趋势预计更明显。

当手机性能竞赛进入白热化阶段，华为以一款颠覆性产品重新定义了移动设备的散热边界。Mate80ProMax风驰版作为华为首款搭载主动风冷系统的旗舰机型，以8499元起售价强势切入高端市场，其16GB+1TB顶配版本更突破9499元大关。这款被业界称为"性能怪兽"的设备，通过将PC级散热技术微型化，在6.9英寸机身内构建出完整的散热风道，为持续高负载运行提供了硬件保障。核心性能方面，麒麟9030Pro处理器采用9核心架构设计，配合华为自主研发的仿生羽翼涡扇系统，在机身内部形成立体风场循环。实测显示，该机在《原神》60帧全高画质下连续运行3小时，机身温度较传统液冷方案降低12℃，帧率波动幅度控制在±0.8帧以内。这种"冷酷"表现得益于超导热弯流翅片与双层石墨烯的复合散热结构，其散热效率达到传统VC均热板的2.3倍。屏幕配置堪称视觉革命，6.9英寸双层OLED面板实现8000尼特峰值亮度，配合1440Hz高频PWM调光技术，在强光环境下仍能保持清晰显示。2848×1320分辨率与455ppi像素密度带来细腻画质，而300Hz触控采样率则确保操作指令零延迟响应。LTPO 4.0技术使刷新率在1-120Hz间动态调节，兼顾流畅度与功耗控制。内存管理突破物理限制，16GB LPDDR5X内存通过HyperSpace技术实现智能压缩，等效运行内存扩展至20GB级别。后台应用保活数量提升至38个，应用切换响应时间缩短至0.15秒。6750mAh硅碳负极电池支持100W有线快充，23分钟即可充满电量，50W无线充电与18W反向供电功能则拓展了使用场景。设计团队在防护性能上同样下足功夫，全金属玄武架构配合第二代昆仑玻璃，使机身抗跌落性能提升300%。IP68防水等级升级至6米水深耐受，高温高压水枪喷射测试后仍能正常使用。尽管内置微型风扇，但机身厚度仅增加0.9mm，握持手感保持旗舰水准。影像系统进行战略取舍，取消传统潜望式长焦后，5000万像素超聚光微距长焦镜头实现3.5倍光学变焦与2cm最近对焦距离。这种设计选择凸显产品定位——相较于远摄能力，目标用户更看重持续稳定的性能输出。鸿蒙系统深度优化游戏模式，通过AI预加载技术将应用启动速度提升40%。通信能力延续华为优势，全向卫星寻呼功能支持13公里无网环境通信，三堵混凝土墙穿透测试显示信号衰减仅12dB。3D结构光人脸识别在暗光环境下解锁成功率达99.3%，AI降噪算法可分离12米外的人声与背景噪音。这些细节功能共同构建起全方位的旗舰体验。

国家信息光电子创新中心近日宣布成功研制全球首款170GHz光调制器，这一突破性成果标志着我国在光电子领域实现重大技术跨越。该器件体积仅相当于火柴盒，却承担着光通信系统"信号转换心脏"的核心功能。据专家介绍，光调制器如同电子通信与光纤通信之间的"翻译官"，能将电信号精准转换为光信号并高效传输，其性能直接决定光通信系统的传输速率与稳定性。在光网基础设施建设领域，中国电信持续保持全球领先地位。截至目前，已建成全球规模最大的千兆光网，10G-PON端口数达2820万个，占全球总量的85%以上。通过实施"千兆普及，万兆启航"战略，我国不仅提前完成"十四五"规划目标，更实现"县县通千兆、村村通宽带"的全面覆盖，建成207个千兆城市，千兆宽带用户规模稳居世界首位。在广东地区，中国电信打造的全国最大10G-PON网络已实现全域100%覆盖，为千兆网络普及奠定坚实基础。万兆光网建设方面，中国电信在多地开展50G-PON技术试点取得突破性进展。在广东完成首个现网用户试点后，四川眉山、江西南昌等地相继实现单用户下行速率近10000Mbps的突破，较传统千兆网络提升10倍。京津冀与粤港澳大湾区正在建设的"一环一纵"万兆全光运力网络，采用400G/800G先进技术，核心节点间实现10T级带宽互联，为工业互联网、算力网络等新兴领域提供超高速支撑。光网技术的深度应用正在重塑多个行业生态。在工业制造领域，广西柳钢热轧厂通过万兆光网与5G融合，实现4K摄像头毫秒级数据回传，配合AI技术构建全流程智能监控系统；黄石新港物流园区采用50G-PON专线后，AGV物流车响应速度提升40%，分拣效率提高47%，年节约人力成本超2000万元。江西铜业集团旗下工厂借助万兆光网实现智能配料与电机车无人驾驶，有效破解工业场景下的带宽与时延难题。民生领域同样迎来变革性升级。中国电信推进的FTTR全光组网技术，通过光纤直达房间搭配WiFi 7设备，彻底解决传统网络覆盖不均、信号卡顿等问题。在上海、深圳等地的万兆小区试点中，用户实测下行速率接近万兆，时延低于0.3毫秒，不仅满足8K视频下载、云游戏等消费级需求，更为远程办公、在线教育等民生场景提供稳定网络保障。特色产业数字化转型方面，景德镇陶瓷产业万兆直播基地成为全球首个成功案例。该基地依托50G-PON与FTTRB技术，实现8K超高清直播与实时互动功能，带动年产值突破2亿元，其中60%的直播间由女性创业者运营。光网技术还支撑起远程医疗、在线教育等公共服务，通过高速稳定的网络连接，优质资源得以向偏远地区高效输送，有力推动公共服务均等化进程。在技术融合创新层面，中国电信推动"光网+5G"深度协同，构建有线无线一体化覆盖网络。长兴海洋装备园区通过这种技术融合，打造出高可靠性的万兆网络底座，运维效率提升30%的同时降低能耗25%。AI技术的深度嵌入使光网运维实现质的飞跃，故障预测定位精度达到亚秒级，工业质检准确率超过98%，家庭场景设备智能联动响应时间缩短至毫秒级。生态体系建设方面，中国电信联合产业链伙伴开展50G-PON技术验证与试点，成功突破多项行业技术瓶颈。通过拓宽应用边界，光网技术已延伸至低空经济、智慧交通等新兴领域，打造出多个标杆应用案例。全生命周期智能运维系统的优化，使网络运营效率提升40%，维护成本降低35%，让高速光网的红利惠及更广泛的社会群体。

智东西（公众号：zhidxcom） 编译 | 程茜 编辑 | 李水青 智东西3月26日消息，刚刚，据外媒彭博社报道，北京大模型独角兽月之暗面近期正筹备赴港IPO。知情人士称，月之暗面正处于早期阶段，其目的是激发投资者对AI的兴趣。 昨日，据彭博社报道，月之暗面正在洽谈筹集高达10亿美元（约合人民币69亿元）的资金，这或许会使其估值被推高至180亿美元（约合人民币1243亿元）。 消息人士称，月之暗面已经与中金公司、高盛集团就合作发行进行磋商，但IPO时间尚不确定。 另一位知情人士透露，月之暗面的相关筹备工作仍在进行中，最终未必会启动IPO上市。月之暗面、高盛发言人均拒绝置评，中金公司未作出回应。 月之暗面成立于2023年初。根据企查查信息，月之暗面已经完成5轮融资，最新的一笔是今年2月的超7亿美元C轮融资，其估值已经突破100亿美元。阿里巴巴、腾讯、小红书、美团等头部公司都是其投资方。 ▲月之暗面融资情况（图源：企查查） 就在上周，在英伟达GTC大会上，杨植麟作为本届唯一受邀现场演讲的中国独立大模型公司创始人，发表题为《How We Scaled Kimi K2.5》的演讲，首次完整披露Kimi K2.5背后的技术路线图。 他将Kimi K2.5的进化逻辑概括为三个维度的共振：Token效率、长上下文和智能体集群（Agent Swarms）。 去年12月31日，月之暗面曝光的内部信中，月之暗面创始人兼CEO杨植麟透露了该公司当时的资金状况。月之暗面当时刚完成了5亿美元（约合人民币34.8亿元）C轮融资且大幅超募，当前现金持有量超过100亿元。 杨植麟称，相比于二级市场，月之暗面判断还可以从一级市场募集更大量资金，短期不着急上市，但未来计划将上市作为手段来加速AGI，择时而动。 今年以来，大模型独角兽上市潮开启。1月8日、9日，智谱和MiniMax先后登陆港交所，截至今日收盘，这两家公司的市值已经分别达到3050亿港元（约合人民币2692亿元）和3092亿港元（约合人民币2729亿元）。今年2月25日，上海大模型明星创企阶跃星辰被曝正考虑在港交所IPO，计划筹集约5亿美元（约合人民币35亿元）。 接连几家大模型独角兽的上市进展被曝出，这或许标志着中国大模型产业从技术竞赛正式迈入资本与商业双轮驱动的产业化新阶段。

感谢IT之家网友 Domado、Wllen、HH_KK、蒋童舟、LongLiveY、脑腐、机智的BLACK、Autumn_Dream、一杯原谅绿茶 的线索投递！ IT之家 3 月 27 日消息，智谱官方现已公布 GLM-5.1 模型，所有 Coding Plan 用户（Max、Pro 和 Lite）均可调用。IT之家附 Claude Code、OpenClaw 启用 GLM-5.1 方法如下：Claude Code：前置工作：默认情况下，Claude Code 的模型环境变量如下：ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL：GLM-4.7ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL：GLM-4.7ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL：GLM-4.5-Air第一步：修改配置：Windows 用户：按“~/.claude/settings.json”路径找到配置文件macOS 用户：打开“终端”，输入“vim ~/.claude/settings.json”然后将 settings.json 修改为以下样式，Mac 用户改完后记得“:wq”保存：{ "env": { "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "glm-4.5-air", "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "glm-5.1", "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "glm-5.1" } }第二步：确认模型已经切换：打开新的终端窗口，运行 Claude 并且启用 Claude Code，然后输入“/status”检查模型是否正确切换OpenClaw：第一步：更新默认配置文件：从“~/.openclaw/openclaw.json”目录中找到配置文件将“glm-5.1”添加到“models.providers.zai.models”数组中。把以下对象追加到数组中最后一个模型之后。如果 JSON 语法要求，请务必添加逗号：{ "id": "glm-5.1", "name": "GLM-5.1", "reasoning": true, "input": [ "text" ], "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 }, "contextWindow": 204800, "maxTokens": 131072 }然后更新“agents.defaults.model.primary”的默认模型："primary": "zai/glm-5",接着，把上面的代码改为以下样式："primary": "zai/glm-5.1",在“ agents.defaults.models”添加："zai/glm-5.1": {}第二步：更新配置参考以下是参考代码，用于展示更新后的配置应该是什么样子1、“models.providers.zai.models”部分："models": [ { "id": "glm-5", "name": "GLM-5", "reasoning": true, "input": ["text"], "cost": {"input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0}, "contextWindow": 204800, "maxTokens": 131072 }, { "id": "glm-4.7", "name": "GLM-4.7", "reasoning": true, "input": ["text"], "cost": {"input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0}, "contextWindow": 204800, "maxTokens": 131072 }, { "id": "glm-5.1", "name": "GLM-5.1", "reasoning": true, "input": ["text"], "cost": {"input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0}, "contextWindow": 204800, "maxTokens": 131072 } ]2、“agents.defaults.model.primary”部分："model": { "primary": "zai/glm-5.1", "fallbacks": ["zai/glm-4.7"] }3、“agents.defaults.models”部分："models": { "zai/glm-5": {"alias": "GLM"}, "zai/glm-4.7": {}, "zai/glm-5.1": {} }做完以上更改后，运行“openclaw gateway restart”命令重启网关重启后，您应该可以直接使用 GLM-5.1 模型，您可以在终端运行“openclaw tui”进入聊天界面。广告声明：文内含有的对外跳转链接（包括不限于超链接、二维码、口令等形式），用于传递更多信息，节省甄选时间，结果仅供参考，IT之家所有文章均包含本声明。

感谢IT之家网友 files 的线索投递！ IT之家 3 月 27 日消息，摩尔线程今日发文，北京智源人工智能研究院（简称：智源研究院）正式发布重磅验证成果：六款 AI 芯片、三大模型、同构 + 异构千卡 —— 众智 FlagOS 以统一技术栈完成 AI 训练“全要素”验证。IT之家注意到，作为本次验证的核心参与厂商之一，摩尔线程基于旗舰级 AI 训推一体全功能 GPU 智算卡 MTT S5000，完整适配了 FlagOS 训练全要素软件栈 —— 包括 FlagScale 系统调度决策框架、Megatron-LM 分布式训练框架、Transformer Engine 加速库、FlagGems 与 Triton 算子库，以及 FlagCX 通信库。在此次验证中，MTT S5000 面向 Qwen3-0.6B 语言模型完成了 1T Tokens 从头训练验证，实现连续 6 天以上、超过 14000 步的无中断稳定训练。训练所得模型 Loss 曲线与基线高度一致，平均相对误差控制在 0.82% 以内；在标准下游任务评测中，较行业标杆基线提升 1.65 个百分点，充分验证了全功能 GPU 算力在大模型端到端训练中的稳定性与有效性。广告声明：文内含有的对外跳转链接（包括不限于超链接、二维码、口令等形式），用于传递更多信息，节省甄选时间，结果仅供参考，IT之家所有文章均包含本声明。

IT之家 3 月 27 日消息，据“北京亦庄”公众号，近日，由北京经开区企业长木谷自主研发的 ROPA6 人工智能全骨科手术机器人（以下简称 ROPA6）正式获得国家药品监督管理局三类医疗器械注册证。IT之家从官方介绍获悉，作为全球首个以一体化形态完成注册的 AI+ 全骨科手术机器人平台，ROPA6 首创一套系统适配髋、膝、单髁、脊柱、创伤、运动医学六大术式的设计，标志着国产 AI+ 骨科手术机器人正式从“单点术式辅助”迈向“全场景平台化引领”。该产品集成了 AI 智能手术规划系统，高自由度医用机械臂系统以及具有更高精度、更快刷新率的导航仪设备，可为全髋、全膝、单髁、脊柱、创伤、运动医学六类手术提供数智化、个性化的术前规划以及高精度、高自动化的术中实施方案。具体到临床层面，术前，AI 智能手术规划系统仅需患者的 CT 数据，即可在 5 至 10 分钟内完成自动三维重建、假体智能匹配、截骨方案精准设计，并以三维可视化形式完整呈现手术全流程，让医生在术前就能做到心中有数。术中，ROPA6 依托亚毫米级精准光学定位系统、导航仪设备、随动技术，能够全方位实时跟踪手术轨迹，精准捕捉患者术中体位的细微变化，并持续动态校准手术路径，实现亚毫米级的精准定位与精准截骨；高自由度的医用机械臂系统配合患者、机械臂、手术床“三位一体”的随动平台技术，实现了超高精度的定位与稳定操作，能够有效减少人为手部晃动对手术效果的影响。广告声明：文内含有的对外跳转链接（包括不限于超链接、二维码、口令等形式），用于传递更多信息，节省甄选时间，结果仅供参考，IT之家所有文章均包含本声明。