3月7日，参加十四届全国人大四次会议的福建代表团召开全体会议，认真学习贯彻习近平总书记在看望参加全国政协十四届四次会议的农工党、九三学社、医药卫生界、社会福利和社会保障界委员时的重要讲话精神。代表团团长、省委书记、省人大常委会主任周祖翼主持会议。代表团副团长、省委副书记、省长赵龙，于伟国、黄志贤等代表参加学习。 周祖翼指出，习近平总书记的重要讲话，高屋建瓴、思想深邃、内涵丰富，为坚定不移走中国特色卫生与健康发展道路、推动“十五五”时期健康中国建设取得决定性进展，进一步指明了前进方向、提供了根本遵循。要把学习贯彻习近平总书记重要讲话精神，与学习贯彻习近平总书记对福建卫生健康事业发展的一系列重要要求紧密结合起来，高质量编制“十五五”卫生健康发展专项规划，深入实施健康优先发展战略，全面推进健康福建建设，为群众提供全方位全周期健康服务，不断提高人民健康水平，为实现“十五五”良好开局提供坚实健康保障。 周祖翼强调，要提高政治站位，深化思想认识，牢牢把握正确方向，坚定不移走中国特色卫生与健康发展道路，坚定不移贯彻新时代卫生与健康工作方针，推动党中央关于健康中国建设的各项决策部署在福建落地落实，更好维护和促进人民健康，以实际行动坚定拥护“两个确立”、坚决做到“两个维护”。要强化系统观念，推动健康福建建设不断取得新的成效。健全公共卫生体系，推进疾控体系建设，全面提升防控和救治能力；建设优质高效医疗服务体系，持续完善分级诊疗体系，推进国家和省级区域医疗中心建设，不断提升医疗服务水平；积极培育倡导健康文化，完善全民健身公共服务体系，提升全民健康素养；扎实推动福建健康产业高质量发展，为建设更高水平的健康福建提供动能和支撑。 周祖翼强调，要加强党的领导，健全党委统一领导、党政齐抓共管的工作格局，推动各项任务落地见效。全省各级党委、政府要把人民健康放在优先发展的战略地位，建立健全推进协调机制，加强督促指导，强化创新驱动，推进全民健康数智化建设。要加强卫生健康行业党建工作，加强医疗卫生队伍能力和作风建设，营造风清气正的行业环境。要深化医药卫生体制改革，巩固提升和深入推广三明医改经验，完善医疗、医保、医药协同发展和治理机制，为全国医改贡献更多经验。要做好宣传舆论引导工作，营造全社会一起为推进健康福建建设发力的良好氛围。全省各级人大、政协组织要发挥自身优势，认真履职尽责，共同推动我省卫生健康事业高质量发展。 “三八”国际劳动妇女节即将来临。周祖翼在会上代表省委、省政府向参加全国两会的我省女代表、女委员、女工作人员，向全省广大妇女致以节日的美好祝福。希望全省广大妇女牢记嘱托、感恩奋进，争当忠诚笃行的先行者，争当全方位推动高质量发展的生力军，争当文明风尚的护旗手，为奋力谱写新征程新福建建设新篇章贡献巾帼力量。全省各级党委（党组）要进一步加强和改进党对妇女工作的领导，更好激励广大妇女创造新业绩、展现新作为。全省各级妇联组织要用心用情办好实事好事，成为妇女群众信得过、靠得住、离不开的“温暖娘家”。（记者 周琳）

IT之家 3 月 7 日消息，据央视新闻今日报道，2026 全球开发者先锋大会将于 3 月 27 日至 29 日在上海举行，届时将汇聚前沿技术与产业资源，推动 AI 领域的创新交流。据央视介绍，2025 年上海规上 AI 企业产业规模突破 6300 亿元，同比增长近四成。截至目前，上海已完成 149 款生成式 AI 服务备案，产业正成为拉动城市经济增长的重要引擎。本届大会将以开幕式为核心，围绕科学智能、AI 应用、智能终端等领域，邀请开发者分享实践经验。IT之家从官方获悉，大会期间还将举办开发者赛事、主题工作坊和公开课，聚焦智能体落地、数字内容生态等前沿议题。另外，互动体验区将集中呈现 AI 赋能的实际应用场景，让参会者近距离感受技术如何改变生活。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。

提到电厂，人们往往联想到高耸的烟囱与轰鸣的发电机组，但虚拟电厂却打破了这一固有印象，它没有实体厂房，却能通过数字技术聚合分散的绿电资源，成为保障电网稳定、助力企业降本的电力AI应用。 近日，福建首个县域虚拟电厂,闽清县域虚拟电厂启动建设运营筹备，项目整合水口水电站等区域绿电，将为当地数智算电产业园的2000P智算业务提供稳定绿电，这不仅是福州虚拟电厂产业集群扩容的关键一步，更折射出虚拟电厂在新型电力系统中的重要价值。 在福州，虚拟电厂的规模化发展已初见成效。目前，福州供电公司协同福建省电力负荷管理中心，推动11家虚拟电厂接入福建新型电力负荷管理系统，聚合1217户可调资源，总容量超30万千瓦。 长乐产投能源、闽江虚拟电厂、鼓楼城投铜盘路光储充检站等重点项目成为市场化运营的标杆，在新能源消纳与电网应急保障中发挥着关键作用。仅新能源消纳场景，这11座虚拟电厂就已完成多轮负荷响应测试，单次最多可消纳富余新能源电量2.8万千瓦时，为高耗能的智算产业提供了绿色能源支撑；而在2024年台风季，这些虚拟电厂联动分布式储能与商业综合体空调系统，3次完成模拟应急响应，30分钟内即可响应指令平抑负荷波动，为极端天气下的电网安全筑起防护墙。 对企业而言，虚拟电厂不是义务配合，而是实实在在的减负增利工具。虚拟电厂让我们在用电高峰既不影响生产，又能通过参与电网调峰获得收益。这种共赢模式覆盖了不同规模的市场主体，中小微企业无需投入设备，仅凭车间里的柔性负荷就能实现增收。 虚拟电厂的快速发展，离不开政策引导+技术支撑的双轮驱动。国家发改委、国家能源局印发的《关于加快推进虚拟电厂发展的指导意见》，不仅明确了虚拟电厂作为新型经营主体的定义与功能，更提出到2027年全国虚拟电厂调节能力达2000万千瓦以上、2030年提升至5000万千瓦以上的目标，为行业发展划定清晰路径。 地方层面，福州供电公司秉持政策引导+精准服务理念，通过政策宣传、规则解读、技术指导等一站式服务，破解资源聚合、接入调试、市场参与等环节的难点问题，推动虚拟电厂实现可观、可控、可测、可调的标准化运营。 而云大物移智链边等先进技术，则是虚拟电厂精准调度的核心支撑，高精度电力采集终端实现分钟级数据采集，5G通信将指令延迟控制在1秒以内，AI算法通过分析历史用电、气象数据预测负荷变化，让分散在城市角落的光伏板、储能电池、空调系统如同十指连心般协同响应，大幅提升了电网调节的效率与精度。 在“双碳”目标与新质生产力发展的背景下，这种融合数字技术与能源优化的新型模式，不仅能缓解电力供需矛盾、提升电网灵活性，更能减少弃风弃光现象，推动能源结构向绿色低碳转型。随着政策体系的不断完善、技术创新的持续突破以及市场化机制的逐步成熟，虚拟电厂将不再是新生事物，而是成为新型电力系统中不可或缺的AI应用，为经济社会高质量发展注入源源不断的绿色动能。 声明：本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人，不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用，如有内容侵权或者其他违规问题，请联系本站处理。 举报投诉

电子发烧友网报道（文 / 吴子鹏）3 月 6 日，知情人士向媒体透露，美国商务部工业与安全局（BIS）已起草 AI 芯片出口管制新规草案，拟将现行覆盖约 40 个国家和地区的限制措施扩展至全球范围。这意味着英伟达、AMD 等美国芯片厂商向全球任何目的地出口 AI 加速器，均需事先获得美国政府许可。 美国政府正在考虑的这项新规，将从根本上改变其在 AI 芯片出口管制领域的角色 —— 从对特定国家实施限制，转变为充当全球 AI 产业的 “守门人”。 美国新管制条款：从 “限华” 到 “全球限流” 根据目前披露的草案内容，美国商务部工业与安全局将根据采购规模建立分级审批制度，彻底改变现有的管制逻辑。 第一级：小型部署（不超过 1000 颗英伟达最新 GB300 图形处理器）将接受相对简化的审查，并可能享有部分豁免机会。 第二级：中型集群（超过 1000 颗）需在申请出口许可前获得预先批准，并可能面临附加条件，例如披露商业模式或允许美国政府实地检查数据中心。 第三级：超大规模部署（单一国家、单一企业超过 20 万颗）需所在国政府介入。美国仅会向作出严格安全承诺并在美国 AI 领域进行 “对等投资” 的盟友批准此类出口。作为参考，20 万颗 GB300 正是英国 AI 芯片租赁公司 NScale 计划向微软在美欧四地提供的数量，该公司称之为 “史上最大规模 AI 基础设施合约之一”。 这种政策升级有多重背后考量。首先是取消地域豁免，覆盖全球所有国家与地区，封堵 “第三国转口”“绕道采购” 漏洞，将英伟达 H100/H200/GB300、AMD MI325X 等全系列高端 AI 芯片及推理芯片纳入许可清单。 其次是要求买方安装监控软件防止芯片组网扩算；大批量采购需绑定美国投资承诺，将贸易管制与产业绑定深度挂钩。这种 “以投资换许可” 的模式已有先例。去年 11 月，美国在批准向阿联酋和沙特出口芯片时，达成了类似安排：阿联酋承诺在国内每投资 1 美元，就对应在美国投资 1 美元。美国商务部当时在回应中提到：“我们通过历史性的中东协议成功推进了出口，目前政府内部正讨论如何把这种做法正式化。” H200 事件：限制与反制的博弈缩影 此次全球管制升级的背景，是此前英伟达 H200 芯片对华出口的复杂博弈。2025 年 12 月，美政府宣布允许英伟达向中国出售 H200 人工智能芯片。然而，据多家美媒报道，美国政府随后探讨了对中国企业购买 H200 芯片设置单一数量上限，每个企业上限为 7.5 万颗，并将 AMD 功能类似的 MI325 芯片一并计入限额。而且，英伟达和 AMD 还被要求将销售额的 25% 上缴美国 “半导体安全基金”，所有 H200 对华出口申请实行 “逐案审核”，必须经过美国商务部、国务院、国防部、能源部四大部门联合审查，且中国客户获得的 H200 芯片总量，不得超过同期美国本土客户购买总量的 50%。 结果，尽管美方 “松口”，但实际销售数据却为零。美国商务部数据显示，H200 芯片对华销售量为零，英伟达也公开承认 “未收到任何中国订单”。英伟达执行副总裁兼首席财务官 Colette Kress 在财报电话会议中透露，尽管美国政府批准了少量面向中国客户的 H200 产品出口，但该公司尚未产生相关营收。 随后，在 3 月 5 日，据英国《金融时报》报道，英伟达已停止生产其面向中国市场定制的 H200 处理器，并将产能重新分配生产 Vera Rubin 芯片。此举表明英伟达对 H200 短期在中国市场的销售不抱期望。 事件影响：长臂管制或导致美国 AI 芯片企业被反噬 新规草案对英伟达和 AMD 的直接影响已经显现。消息公布后，两家公司股价应声下跌，反映了市场对政策不确定性的担忧。 新规对全球 AI 产业格局的影响可能更为深远。首先看美国 AI 芯片企业受到的影响：·出口成本增加与交付周期延长：每笔交易都需要经过美国商务部的审批流程，将大幅增加企业的合规成本和交易时间。·客户流失风险：全球企业不愿将算力命脉绑定在美国审批上，必然加速寻找替代方案。英伟达 CEO 黄仁勋此前多次警告：过度管制只会加速竞争对手崛起，让美企失去全球市场。·中国市场持续缺席：芯片禁令之前，来自中国市场的收入一度占到英伟达总收入的五分之一。黄仁勋曾指出，英伟达在中国的市场份额从 95% 降到 0%（高端 AI 芯片），该公司已 100% 离开了中国市场：“我们（美国）实施的政策，导致美国失去了世界上最大的市场之一。” 同时，美国此次政策升级，正在引发全球 AI 产业的深度重构。对于法国、印度等同样计划建设吉瓦级大型数据中心的国家而言，新规带来了巨大的不确定性。同时，欧洲、日本、韩国、印度等均启动自主算力计划，减少对美芯片依赖，全球算力供给从 “单极” 走向 “多极”。 作为美国技术封锁的主要目标，美国的极限施压反而加速了中国国产 AI 芯片的替代进程。数据显示，2025 年中国 AI 服务器市场国产芯片占比达 35%，较 2023 年提升 20 个百分点；2026 年预计突破 50%，推理场景实现全面替代。近一段时间，国产算力芯片和集群技术更是持续取得突破。例如，在 MWC 2026 期间，华为推出了智算超节点 Atlas 950 SuperPoD、通算超节点 TaiShan 950 SuperPoD 等多个型号超节点产品及解决方案。这也是华为首次面向海外市场展示超节点算力集群。 因此，美国推动全球 AI 芯片许可制，正在加速全球科技 “脱钩”，可能形成 “美国阵营” 与 “自主阵营” 两大体系。这种逆全球化、霸权主义行径看似巩固自身优势，实则可能破坏全球产业链，引发资源错配、成本飙升，阻碍全球 AI 技术创新与普惠发展。 需要强调的是，美国政府的这套框架尚未最终敲定，仍处于跨部门征求意见阶段，文本可能大幅修改，也可能因其他优先事项而被暂时搁置，预计 3 月 12 日才会公布最终的审批结果。 结语 美国此次 AI 芯片全球管制，本质是科技霸权与产业安全的博弈升级。它短期强化美国对算力链条的掌控，长期却倒逼全球各国走向 “算力自主”。美国试图通过一纸草案，将自己塑造成全球 AI 算力的唯一 “守门人”。但这扇门能否关得住，不仅取决于美国的行政命令，更取决于全球技术多元化的进程。 对于英伟达、AMD 等企业，政策风险已成为核心经营变量；对于全球 AI 产业，自由流动的黄金时代落幕，安全、自主、可控成为新的发展主线。这场规则重构，将决定未来十年全球 AI 竞争的底层格局。 声明：本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人，不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用，如有内容侵权或者其他违规问题，请联系本站处理。 举报投诉 AI芯片 AI芯片 +关注 关注 17 文章 2128 浏览量 36779

电子发烧友网报道，近期，美国人工智能硬件及软件研发公司SambaNova宣布推出其第五代RDU可重构数据流单元AI芯片SN50芯片，同时推出基于该芯片的SambaRack SN50风冷机架系统。SN50芯片专为智能体推理工作负载设计，具备超低延迟、高吞吐量和节能等突出特性，性能更是达到上代产品的5倍。在存储结构上，它采用大容量内存 + HBM + SRAM的三层次架构，极大优化了时延表现。 与英伟达的产品相比，SN50表现亮眼。在Llama 3.3 70B模型上，其最大速度是英伟达B200 GPU的5倍，智能体推理吞吐量是后者的三倍以上；对于OpenAI GPT-OSS-120B模型，能效可达B200的8倍。与SambaNova自身2024年推出的SN40L相比，SN50也有显著提升，提供2.5倍的16位浮点性能和5倍的FP8性能，分别达到1.6和3.2 petaFLOPS。 SambaNova标志性的三层内存架构在SN50上基本保持不变，该架构允许在几分之一秒内切换模型，并高效卸载键值缓存。每个RDU配备432MB片上SRAM、64GB HBM2E内存（带宽1.8TB/s）以及256GB到2TB的DDR5内存。尽管HBM2E的选择看似奇特，但SambaNova首席执行官Rodrigo Liang表示，这是为了在内存价格上涨时期确保顺利出货，避免陷入供应链争夺。 虽然SN50在纸面参数上与现代GPU相比不那么突出，仅提供英伟达Blackwell架构约64%的密集FP8计算能力、三分之一的HBM容量和不到四分之一的内存带宽，但SambaNova认为其数据流架构通过重叠计算和通信减少数据移动开销，能使用更少、功耗更低的加速器。 对于SN50，与英伟达的B200相比，它可提供高达5倍的每用户生成速度。而且，SambaNova的SN40L加速器已展现出强大实力，能以每秒378个token的速度提供大语言模型服务，比最接近的基于GPU的推理服务提供商快100多个token每秒。 在扩展性方面，SN50也表现出色。单个推理工作器可扩展到多达256个加速器，是英伟达NVL72机架中加速器数量的3.5倍以上。同时，为每个RDU配备了通过交换结构实现的2.2TB/s双向芯片间带宽，支持更大扩展域。不过，由于只有16个风冷RDU和每机架15 - 30千瓦的功耗，其芯片封装密度不算高。 目前，软银将率先在其位于日本的下一代AI数据中心部署SN50芯片。 SambaNova于2017年由甲骨文前高管Rodrigo Liang与斯坦福大学教授Kunle Olukotun等联合创立，总部位于硅谷帕罗奥图。公司主营全栈生成式AI平台及定制化芯片研发，核心技术包含可重构数据流单元（RDU）、DataScale机架级系统及SambaFlow编译器，通过神经网络图映射硬件技术提升AI模型训练效率。 SambaNova2018年获谷歌风投领投5600万美元首轮融资，2020年完成贝莱德领投的2.5亿美元C轮融资，2021年D轮融资后估值达51亿美元，累计融资超11亿美元。2023年推出台积电代工的SN40L芯片，支持5万亿参数模型运算，应用于阿贡国家实验室的药品研发与气象预测项目。其SambaNova套件已部署于ADI等企业，支持从数据中心到边缘计算的AI应用。 近期，SambaNova又成功融资3.5亿美元，旨在推进数据流架构技术，将其定位为基于GPU的AI系统的替代方案。这轮融资参与者包括英特尔资本等，打破了英特尔计划收购SambaNova的传言。英特尔将与SambaNova建立“多年期”合作关系，新RDU将使用至强处理器，双方还将开展硬件软件协同设计。 尽管英特尔在生成式AI领域因数据中心GPU和Gaudi产品线失误而落后，但此次与SambaNova的合作，或许能为其带来新的发展机遇，而SambaNova也将在资金与技术支持下，在AI芯片领域继续大步前行。 声明：本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人，不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用，如有内容侵权或者其他违规问题，请联系本站处理。 举报投诉 AI芯片 AI芯片 +关注 关注 17 文章 2128 浏览量 36779 SambaNova SambaNova +关注 关注 0 文章 8 浏览量 389

界面新闻记者 | 程璐 王蔷 金晶界面新闻编辑 | 文姝琪 奥地利开发者Peter Steinberger敲下第一行代码的时候，或许没有料到过，几个月后，他的“周末项目”会席卷全球科技行业。 2025年11月的某个周末，Steinberger做了一个能帮他回消息、管日程的小工具。 他将这个开源AI Agent上传到GitHub，取名Clawdbot（后改名为OpenClaw），名字来自Claude和claw的组合，形象是一只红色的龙虾。 四个月后，这只龙虾成为GitHub历史上增长最快的开源项目。 3月6日上午，深圳腾讯大厦北广场排起蛇形长龙，队伍蜿蜒成三列，占满了广场的一角。 活动开始一小时后，数百个预约号码就全部发完。腾讯云团队拉起了近10张长桌，接待这支庞大的装机队伍。上至专业开发者，下至完全不懂技术的小白用户，这些人都在等着工程师帮装“龙虾”。 图源：腾讯云官方公众号 这些场景在网络上迅速流传，有人称其为现代版赛博朋克行为艺术。当晚，OpenClaw创始人在X上转发了现场照片，配了一句话：“OpenClaw在中国的采用程度达到了另一个层次。” AI圈的大事件，似乎总是围绕着春节前后展开。2026年的第一热点，毫无疑问就是这只不同寻常的“龙虾”。 这个名为OpenClaw的开源AI Agent，被不少用户视为“7×24小时工作的AI员工”。抓取数据、分析信息、生成内容——一整套工作流程，它都能够自动化完成。社交媒体与相关社区上，养一只“虾”就能实现自动工作、开创一人公司，实现日入斗金的叙事屡见不鲜。 “卖铲人”赚到第一桶金 在这些尝试通过“养虾”实现“淘金”的人之前，率先赚到第一桶金的人，反而是“卖铲人”们。 二月以来，社交媒体与二手交易平台上，OpenClaw上门部署的生意正悄然走红。 打开闲鱼、小红书，搜索“OpenClaw代部署”的帖子随处可见。界面新闻记者看到，安装服务的具体价格不一，远程报价大多在100-200元之间，而本地上门部署的价格基本在400-500元之间。 看似高昂的价格，并没有阻碍“养虾人”的热情。 界面新闻了解到，仅以二手交易平台闲鱼3月5日的相关数据来看，OpenClaw相关商品服务日交易量环比增长150%，咨询量也环比增长超120%。 二手平台上的安装龙虾生意 “几乎每天都会有十几个用户来咨询具体情况。”从事相关服务的小彭表示，他每个周末能接上三、四单上门部署的服务。 不到一个月的时间，不少代部署的兼职者已经赚到了数万元。 OpenClaw代部署之所以成为一门生意，很大程度上源于其较高的技术门槛。尽管网络上已经出现大量入门教程，但对于不熟悉计算机环境配置的普通用户而言，从零开始搭建运行环境、配置插件仍然无从下手。“大家都愿意花钱买个方便。”小彭说。 这些副业卖家们往往都有另一层身份：某某互联网公司的在职程序员，这也让OpenClaw代安装在某种程度上成为一门炙手可热的程序员副业。 至于谁在买单？不仅有确实需求的企业用户、自媒体博主，也有不少科技爱好者，甚至还有害怕孩子输在起跑线上的家长。 小彭服务的一些企业用户，主要是想用OpenClaw协助做量化分析和方案设计，包括股票分析这类工作。除了基础安装，还需要他给出更适配企业需求的定制化方案。而做自媒体的用户核心需求是整理素材和生成视频，OpenClaw成了他们的协作助理。但最让小彭印象深刻的，是一位焦虑的初一学生家长。 “他看到孩子同学已经在用OpenClaw做小项目、做游戏，但自己连这是什么都不知道，非常焦虑孩子会输。”这位家长最后不仅买了部署服务，还让小彭专门给他讲解了原理和使用方式。“就像我们这一代人担心赶不上互联网红利一样，家长也担心孩子会错过AI时代。” 不过，OpenClaw不是国内第一个在二手交易平台催生出产业链的AI产品。从ChatGPT到Sora，从DeepSeek到Manus，剧本都似曾相识。 去年Manus刚发布时，一码难求的邀请码甚至被炒到过10万元；DeepSeek爆火之后，也有人仅靠课程就入账几十万。 不同课程背后活跃的经常是同一批人——他们的套路已经流水线化，新技术产品问世后，制造焦虑，再利用信息差，上架付费内容，最后在热度消退前完成收割。 这一次风口换成了OpenClaw。对于代部署的用户，一旦系统出现问题，后续的维护和调试也可能成为新的麻烦，有程序员调侃，未来围绕OpenClaw的“产业链”或许还会继续延伸——除了代安装，故障排查和维护也可能成为新的付费热点。 多数程序员提到，这样的机会窗口不会持续太久。“也许下个月热度过去，代部署的需求就会明显下降。”一位兼职程序员告诉界面新闻，“AI产品的热度往往来得快、去得也快。” 龙虾爆火 龙虾爆火的过程像坐火箭般出人意料。 项目刚上线的时候，Clawdbot还不温不火。转折点发生在2026年1月24日，Clawdbot登上Hacker News首页，然后热度开始垂直飙升。72小时内，GitHub星标数从不足一万涨到六万，一周后突破十八万。 为什么是OpenClaw爆了？这个问题在技术圈被反复讨论。一个共识是，它踩中了AI应用从对话到执行的关键转折点。 “AI Agent终于从少数垂类（如辅助编程）走向通用，这意味着比之前广阔得多的AI落地场景和商业机会。”阶跃星辰CTO朱亦博向界面新闻评价道。 之前的AI产品，无论是ChatGPT还是Claude，核心能力是理解和生成，用户问一句，模型答一段。但OpenClaw把AI变成了能做事的代理，“今天你说完任务之后，龙虾会自己去写代码、执行、拿结果、做分析，最后直接给你结果，他可以不休息，干一晚上，甚至记忆本地化，不管你什么时候跟他聊天，他都会记得。”资深开发者张博说。 这种能力的跨越，直接点燃了开发者的创造热情，让开发者们看到了AI落地的想象空间。 朱亦博做了一个类比，相当于过去的内容生态都是OGC、PGC，而现在有了UGC。这就会催生新的和之前不一样的机会，乃至新的生态。 到3月初，OpenClaw在GitHub上的星标数来到二十四万，成为GitHub史上星标最多的非聚合类软件项目。对比其他爆款项目，Llama系列模型花了八个月突破二十万。OpenClaw只用了不到五个月，而且中间还经历了两次更名，但热度不降反升。 数据整理：王蔷 制图：何苗 尽管OpenClaw正在进入更多普通用户的视野，但技术便利背后也隐藏着新的风险。 首先是权限与隐私安全。作为能自主执行任务的AI Agent，OpenClaw需要用户提供极高权限来调动本地资源。这意味着设备里的敏感信息在它面前近乎透明。一旦配置不当或遭到恶意利用，误删文件、泄露数据都可能发生。 “我部署的第一个版本是在主力机上，但它要求我全盘的权限，我就没再继续了。后面单独找了一台电脑去部署。”张博告诉界面新闻，“龙虾会在本地开很多服务，这些服务都暴露在互联网上。你下一个扫描工具，就能发现公域网络上很多龙虾暴露的端口。如果你没什么网络安全经验，你的电脑基本就是在网上‘裸奔’。” 事实上，自从OpenClaw破圈传播，围绕其产生的安全争议一直未曾间断。 2026年3月初，一个名为OpenClaw Exposure Watchboard的监控页面列出了超过二十二万个暴露在公网的实例。工信部网络安全威胁和漏洞信息共享平台也发布预警，指出部分实例在默认或不当配置下存在较高安全风险。 除了安全，成本问题同样现实。OpenClaw本身开源免费，但运行需要持续调用大语言模型、维持服务器运行。普通用户每月成本可能在几十块钱，复杂自动化场景可能达到数百美元甚至更高。这些都是代部署者们不会主动向小白用户提及的信息。 不过，业内人士认为，这些问题和风险更像是OpenClaw热潮下的“阶段性烦恼”。 观望还是入局？ 热度之下，众多原本观望的非技术从业者也开始认真思考OpenClaw的应用可能性。 向承是成都一家头部第三方支付服务公司的创始人。3月6日，他特意托朋友去腾讯大厦现场看看。朋友传回的视频里，人群熙攘，一块立牌上写着“排到这里需要60分钟”。朋友到得晚，连号都没拿到。 “我们想尝试把它结合业务做起来，”向承告诉界面新闻。客服、销售有大量重复性沟通，他希望AI能优化销售话术，甚至与企业微信打通，让AI直接跟进客户。 在他看来，OpenClaw最大的不同是操作门槛降低了。 “之前用其他AI，它会告诉你步骤，但不懂代码就很难操作。现在不需要专业技术就能弄。”他坦言，以前很多想法有概念但不知道怎么落地，“也许有了这个‘龙虾’，就知道怎么做了。” 不过接下来的难题，是如何让员工真正接受并融入业务流程。“得让他们认识到这个东西的重要性，然后自己去推动。” 一位影视行业从业者告诉界面新闻，此前他使用AI工具多为片段式辅助，比如生成脚本、剪辑素材。最近OpenClaw热度上升，他看到不少行业测评，有人用它做数字演示方案和短剧输出。他现在更想琢磨的是如何系统化、规范化地生产，甚至实现批量运作。 企业内部也怀揣着现实的困惑：部署完OpenClaw之后，下一步该怎么应用，许多企业管理者还没想清楚。一位外贸行业从业者向界面新闻表达了类似的困惑，但转念他又觉得，“得先跟上潮流，才敢想后面的事。” OpenClaw发布后，悲观情绪在SaaS行业内蔓延，市场上甚至出现了“SaaS Apocalypse”（SaaS软件末日）的声音。当用户可以在自己的服务器上跑AI助手，通过API调用模型，通过技能实现各种功能时，传统的软件订阅模式受到挑战。 据知名研究和咨询公司forrester统计，2026年2月第一周，美国软件股市值蒸发超过1万亿美元。SaaS软件维格表vika创始人陈霈霖认为，中国SaaS行业并未跑通类似于美国的商业模式，而AI将极有可能进一步压缩套装软件的市场。更进一步，他认为未来的SaaS公司或许不再以服务企业为核心，而是转向服务AI，给AI“做房子”。 积极拥抱AI、探索与AI的协同合作，或许是未来SaaS厂商们的一条可行路径。 赛道与机会 围绕OpenClaw形成的商业生态同样惊人。有人看到机会，快速入场，分食蛋糕。 首先，基础设施层拿走了最大的一块蛋糕。几乎在1月底的同一时间，国内几大云厂商都紧急上线了OpenClaw一键部署服务。厂商们意识到，这可能是又一次基础设施层的机会。 一个24小时运行的AI助手，意味着稳定的算力消耗和持续的云服务消费。尽管当前各家的部署方案都很便宜，但后续规模效应明显，当前最要紧的是锁定第一批用户，形成使用习惯和生态绑定。 于是很快，云厂商的竞争就延伸到价格战。 阿里云推出首月7.9元起的Coding Plan Lite基础套餐，腾讯云、百度千帆的Lite套餐同样定价7.9元起，火山引擎定价9.9元，战火甚至还延伸到线下、直播里。 界面新闻从腾讯云方面获悉，尽管线下活动反响不错，但其认为能触达的人群始终有限。他们希望将大模型的部署门槛降低，同时带动云计算方面的业务。 中国模型厂商同样迎来了算力红利。“我们和很多其它模型公司一样，在过去一个月也经历了模型Token消耗的爆发式增长，而且现在还没停下。”阶跃星辰CTO朱亦博告诉界面新闻。 另一家模型厂商员工表示，相关产品上线以后用户激增，给产品和资源都带来一些压力，现在公司内部正在加班加点修复。 全球最大的AI模型API聚合平台OpenRouter数据显示，近日，阶跃星辰的Step3.5 Flash模型调用量在OpenClaw上已经持续三日攀升至全球第一。2026年3月以来，Kimi K2.5、Step3.5 Flash和MiniMax M2.5的调用量分列全球前三，“国产龙虾三剑客”你追我赶，单家月消耗Token量达到数万亿级别。 OpenRouter最新数据，国产模型厂商占据Top 3席位 成本更低的Token是中国开源模型的优势，中国模型调用量在这轮流量狂欢中，第一次反超了美国，并在全球开发者市场中的认可度快速提升。 一位大模型从业者提到，今天用户开始为Token投票，他们不再在意模型是哪个公司的，只要你聪明且便宜，大家就愿意使用。 目前，模型厂商的收入已经迎来快速增长。Kimi K2.5发布不到一个月，近20天累计收入已超过2025年全年总收入。今年2月份，MiniMax ARR（年度经常性收入）已突破1.5亿美元。 作为一家模型厂商的立场，阶跃星辰接下来想做的是帮助普通用户用好OpenClaw，“让更多非技术背景的人也能来体验Agent时代，体验原汁原味的OpenClaw。先把蛋糕做大，再谈分蛋糕。”朱亦博告诉界面新闻。 除此之外，OpenClaw的本土化同类产品层出不穷，围绕龙虾的各种软件、AI社区都在快速蓬勃发展。甚至小米也把手机的系统能力封装其中，交出了移动端的Agent Xiaomi miclaw。 数据整理：王蔷 制图：何苗 不过，这是一个真实的赛道吗？ “大家都在做这个事情，相当于有个AI海啸在后面追你。你不做就只能等死，但你做了也不一定活。”创业者、AI架构师王泽宇向界面新闻如此评价。 关于未来的判断，业内观点趋同于谨慎乐观。 九合创投创始人王啸认为，OpenClaw开启了新时代，类似当年安卓被Google收购，历史总在不断重复中螺旋上升。如果以后每个人都有自己的Agent，可以解决特定领域的问题。 MiniMax研发负责人缪宇航的看法偏向技术演进。他表示，随着模型厂商不断降低推理成本、优化交互体验，高阶能力将很快让普通用户低门槛地享受到AI队友带来的生产力革命。 朱亦博每天思考的是，怎样的模型才是最适合OpenClaw这样通用Agent的模型，他认为今天的模型还有很大的改进空间，未来还有更多变化和机会。 唯一确定的是，这场爆发拓宽了开发者对AI应用的想象边界。OpenClaw刚刚证明了它的吸引力，接下来要证明的，是它持续存活的能力。

界面新闻记者 | 徐美慧界面新闻编辑 | 文姝琪 2026年全国两会期间，AI再次成为核心议题。 政府工作报告在介绍2026年政府工作任务时提出，深化拓展“人工智能+”，促进新一代智能终端和智能体加快推广，推动重点行业领域人工智能商业化规模化应用，培育智能原生新业态新模式。 3月5日，工信部部长李乐成在全国两会首场“部长通道”上表示，人工智能这个“关键变量”正成为经济高质量发展的“强劲增量”。2025年，我国人工智能核心产业规模超过1.2万亿元，企业超过6200家。 国家发展改革委主任郑栅洁3月6日在经济主题记者会上则表示，“十五五”末人工智能相关产业规模将增长到十万亿元以上。 面对即将爆发的十万亿级市场，与之相伴的却是产业前期的野蛮生长与阵痛。在技术应用迅速铺开的同时，现有法律框架与激增的商业化需求出现了明显错位。 近年来，从AI换脸诈骗、拟声造假，到数字人直播中的消费欺诈，再到大规模数据抓取引发的商业侵权，相关商业纠纷与灰产乱象在各个业务链条中密集显现，现有的法律体系在应对复杂场景时面临着严峻的适用性挑战。 谈及现有法律的局限性，全国人大代表林至颖坦言，2026年1月1日正式施行的新修订版《中华人民共和国网络安全法》首次将人工智能正式纳入监管视野，为底层安全治理提供了重要遵循，但原则性条款尚不足以应对复杂现实。 植德律师事务所合伙人陈文昊在界面新闻记者采访时指出，当前我国缺乏对AI进行整体规制的上位法，“在将民法典、个人信息保护法、网络安全法等上位法中抽象、宏观的法律条款适用于AI落地的具体场景时，存在较大的困难和匹配性差的问题。” 目前立法的迫切性，在诸多高频的商业场景中体现得尤为致命。陈文昊举例称，例如AI Agent与使用人之间的责任与权限边界认定、自动驾驶产业链中的责任分配，以及辅助诊疗中的医患纠纷等，这些新兴领域产生的问题均亟需针对性立法来解决。 正因缺乏统一规则，在实际运行中，整个产业正面临多头监管、合规成本高企以及核心要素权属不清等深层次的结构性矛盾。 2026年全国两会期间，加快推进国家层面的人工智能专门立法已从理论探讨成为多位代表委员的普遍共识与提案建议。 林至颖今年便带来了关于加快推进国家层面就AI立法的建议。他向界面新闻记者表示，当前AI产业发展在基层涉及发改、网信、工信、科创等20余个部门，企业普遍面临“重复监管”与合规成本高企的痛点。 就此，他建议尽快将《中华人民共和国人工智能法》纳入立法规划，明确“促进型立法”基调，由国务院工业和信息化主管部门作为主要促进和管理部门，建立部际联席会议机制，从根源上解决多头监管问题。 在商业落地的核心生产要素数据与算力层面，林至颖指出，制度滞后正在制约产业的商业化上限。他建议构建“三权分置”的数据基础制度，明确AI训练数据的持有权、使用权和经营权。 他认为，新增条款应保障数据处理者在合法收集且不侵犯商业秘密的前提下，依法享有使用和收益的权利。 这一机制旨在化解企业“不敢用、用不起”的合规焦虑。同时，他建议创设“文本与数据挖掘”的合理使用例外，降低研发期非商业使用的知识产权风险。 此外，针对中小企业和非营利性科研机构算力成本高昂的问题，他主张建立“公共数据共享目录”，建立公共数据有条件开放义务清单。 为进一步加快技术的商业化进程，林至颖强调需以应用场景为牵引，推行风险分级分类与产品准入“沙盒”机制。 他建议，在全国范围内推广低风险AI产品的测试准入制度，经评估为低风险的产品允许先行先试，实行测试报告与安全性评估跨省互认。 针对后续商业化应用中极易出现的侵权纠纷，林至颖建议在立法中明确人工智能侵权的过错推定责任原则。 他指出，一旦因产品缺陷或未尽注意义务造成损害，应由AI服务提供者承担举证责任，证明其已履行数据合规与算法审计等法定职责，受害人无需证明服务提供者具体过错。这一机制的转变不仅能大幅降低维权取证门槛，更将倒逼大模型厂商从底层重构其商业合规审核体系。 针对责任界定，陈文昊向界面新闻补充指出，未来立法在责任设计上应做到“过罚相当，穿透但不苛责”。他强调，需要区分故意违规、过失违规与技术不可控的情况，让处罚与风险程度相匹配，避免让企业承担泛化的连带责任。 图片来源：图虫 关于合规责任重构对商业化落地的实质影响，CIC灼识咨询执行董事陈达禹给出了市场视角的观察。 陈达禹向界面新闻分析称，在缺乏全国性统一法律框架的情况下，产业链上下游企业，尤其是处于市场开拓期的企业，面临的最核心隐性阻力正是不确定的合规成本与模糊的商业拓展边界。 陈达禹认为，未来相关法律的落地将明确行业发展的“红绿灯”，统一的规则将极大消除投资者因政策不明朗产生的观望情绪，提振长期资本的投资信心。 “立法过程本身也会加速行业洗牌。”陈达禹向界面新闻表示，未来资源将加速向头部合规企业集中，无法适应新规的企业将被淘汰，而技术实力强、率先完成合规布局的优质初创企业，将更容易获得融资并享受估值溢价。 除了底层运行规则的系统性重构与商业投资逻辑的演变，针对特定前沿硬件和高频商业场景的精细化规制，同样是代表委员们聚焦的重点。 全国人大代表、中兴通讯党委书记、高级副总裁苗伟将目光投向了生物识别安全。他向界面新闻指出，在人形机器人和服务机器人等的应用过程中，大量带有强烈人身专属属性的生物识别信息，正处于被主动或被动暴露的风险之中。 针对面容克隆等前沿技术的特性，苗伟呼吁必须严格落实“告知—同意”的原则，尽快制定人脸机器人技术安全标准，在法律层面上清晰划定人脸数据处理与面容克隆的边界。 类似的数据安全与身份失范危机，在商业变现链路极短的直播电商领域已演化为具体乱象。AI数字人作为极具潜力的应用形态，正在品牌宣传、文化传播等领域释放商业价值。 全国人大代表、美的集团股份有限公司副总裁、首席财务官钟铮向界面新闻指出，伴随数字人制作与运营门槛的降低，其在直播带货中的滥用和违规现象正呈蔓延之势。 她表示，身份虚假、劣质内容横行以及后续的消费者权益纠纷，正严重透支着人工智能技术的社会信任。 钟铮坦言，现阶段相关法律在界定生成式AI和GEO（生成式引擎优化）技术的非法边界上尚不清晰。为此，她建议在推进人工智能法等相关立法进程中，设立专门的AI数字人直播管理条款，强制推行数字人注册备案制度，做到“数字形象可标识、责任主体可追溯”。 “人工智能立法不是为发展设置‘天花板’，而是铺设‘安全垫’。”林至颖表示。 对此观点，陈文昊也表示认同。他指出，面对“十五五”末可能达到十万亿级的市场规模，AI立法的平衡点必须落在安全底线刚性与创新空间弹性上，绝不能搞“一刀切”。 在陈文昊看来，AI立法真正的定位并非限制产业，而是通过降低制度性交易成本、统一国内大市场规则，进而提升国际竞争力。“清晰的规则能够有效减少诉讼内耗、稳定资本预期，从而加速商业化落地，让技术真正服务实体经济。”

澳門特區政府社會工作局藉3月8日國際婦女節，感謝全澳女性為家庭和社會作出貢獻，祝願全澳婦女節日快樂。 聯合國將2026年國際婦女節主題定為“權利、公正、行動：為所有婦女和女童”，旨在呼籲全球各界採取實際行動，共同消除實現法律平等公正的結構性障礙，包括：消除歧視性法律、完善法律保護、廢除侵害婦女和女童權利的陳規陋習等。 澳門特區政府持續透過 “澳門婦女發展目標”計劃，關注婦女各方面的發展。“澳門婦女發展目標（2019-2025年）”在特區政府多個公共部門的積極努力、民間機構及社會各界的共同參與下，全數79項政策措施已全面落實並取得成果；並將在2026年推出第二個為期七年的婦女政策規劃——“澳門婦女發展目標（2026-2032年）”，以八個優先發展領域關注婦女各方面的發展，內容包括：性別主流化、公共決策及管理、教育、保健、社會福利及保障、法律保障、經濟與就業、科技發展，共有66項政策措施（43項短期措施、13項中期措施和10項長期措施），由21個公共部門協同關注及推動各項措施的執行。其中，兩項重點工作包括：關注到婦女人身安全的法律保障，以及近年重點推動提升婦女的數字素養及技能。 特區政府一向重視婦女權益和性別平等。《中華人民共和國澳門特別行政區基本法》明確保障澳門居民不因性別而受到歧視，以及婦女的合法權益受澳門特別行政區的保護。婦女權益還受到適用於澳門的國際公約以及本地法律（如《刑法典》及《民法典》）的保障。此外，《打擊販賣人口犯罪》、《預防及打擊家庭暴力法》、《刑法典》新增的“性騷擾罪”，亦有效保護受害者各方面的權益。而《個人資料保護法》、《打擊電腦犯罪法》、《網絡安全法》可保障居民個人隱私，打擊入侵電腦系統等犯罪，構建網安體系，加強對網絡安全及網絡防騙工作。特區政府亦設有完善的司法援助制度，讓面臨經濟困難的澳門居民可透過司法救濟維護權益，獲得司法援助的澳門居民當中，女性約佔半數。 在法律推廣方面，特區政府持續透過線上線下多種渠道普及法律知識，包括：網上平台、社區宣傳及校園活動。其中，法務局與婦女團體合作成立的“婦女普法義工團”，專注推廣婦女法律知識，提升婦女的權益意識，並將法律帶入家庭及社區。 政策諮詢層面，設有由政府部門及民間團體代表組成的婦女及兒童事務委員會，協助特區政府構思及推動婦女和兒童政策，維護婦女和兒童應有的機會、權利和尊嚴。 資訊科技與女性賦權方面，在實施義務、普及和免費教育的基礎下，近年特區政府投放大量資源發展智慧校園，推廣STEM項目教育以及其他科研活動。同時，積極推動女性參與科技創新，支持女性科技人才培育，提升女性在科技決策的參與度，發揮女性力量。在澳門科學技術獎勵項目中，女性科研工作者的獲獎人數及比例持續上升。 2024年澳門互聯網普及率為94%，按年上升1.2個百分點。女性和男性的互聯網普及率分別為94%及94.1%，按年分別上升1.6及0.9個百分點，可見互聯網在社會進一步普及，性別之間已無差異。特區政府推出一系列“智能手機應用”培訓活動，65歲及以上人士的互聯網普及率為81.3%，較2019年上升30.6個百分點，反映資訊科技融入長者生活之趨勢。線上辦理在生證明已基本實現普及化，有效推動長者認識和使用電子服務 。 為逐步提升居民對數字和智能技術的應用，特區政府於2019年推出電子政務“公共服務一戶通”應用程式，涵蓋社會福利、醫療、教育、文康、交通出行、生活繳費等多個領域。居民辦理日常政務以“一戶通”作為優先渠道，例如透過“結婚一件事”和“出生一件事”辦理結婚申請、出生登記、出生津貼及身份證等多項申請；而新推出的“孕產婦健康管理平台”，則提供了一站式全孕周期的綜合健康管理服務。 展望未來，特區政府將貫徹落實精準扶助、政策傾斜、資源下沉的方針，保障女性權益，支持和促進婦女事務發展。

ArticleAI ApplicationsHow NVIDIA-Deloitte Partnership Advances Physical AIBy Rithula NishaMarch 04, 2026undefined minsShareShareDeloitte has come out with a serious of physical AI solutions powered by NVIDIA | Credit: DeloitteDeloitte unveils physical AI solutions with embodied intelligence, all built with NVIDIA Omniverse Libraries, as the companies expand their partnershipFrom language models to systems that embody intelligence, AI has come a long way in recent years. This advancement means that digital twin technologies, robotics and immersive simulation tools have quickly moved from experimentation to being central components of competitive manufacturing and logistics strategies. In this context, when Deloitte announced a major expansion of its physical AI capabilities through a deepened collaboration with tech giant, NVIDIA, it came as welcome news for those admirers and users of the industrial metaverse.Nitin Mittal, Deloitte Global AI leader“Physical AI is moving fast from experimentation to real-world deployment, and changing how work is performed,” says Nitin Mittal, Deloitte Global AI leader. “By leveraging NVIDIA’s advanced technology stack with Deloitte’s engineering expertise and deep industry knowledge, we are helping organizations to build new intelligent physical spaces in the age of AI.”The initiative aims to help organisations accelerate industrial transformation by leveraging advanced simulation, computer vision and secure edge computing technologies to bridge the gap between digital planning and real-world operations.The Deloitte-NVIDIA partnershipAt the heart of Deloitte’s announcement is an expansion of its long-standing partnership with technology provider NVIDIA. Together, they are developing solutions built on NVIDIA’s set of simulation and digital twin libraries designed to mirror physical environments in detailed virtual models.The new Deloitte services will be powered by NVIDIA Omniverse Enterprise, NVIDIA Riva, NVIDIA Omniverse Avatar Cloud Engine and NVIDIA Metropolis among others. Jensen Huang, Founder and CEO of NVIDIA | Credit: NVIDIA“AI and metaverse technologies are reshaping the foundations of our economy,” says Jensen Huang, Founder and CEO of NVIDIA. “Together, NVIDIA and Deloitte can help enterprises apply AI to create new products and services that reinvent their industries.”Deloitte engineers are integrating these tools into practical, outcome-orientated offerings that help clients simulate decisions, manage complex operations and deploy embodied AI systems at scale. The combination of deep industry knowledge, engineering expertise and a robust technology foundation enables organisations across sectors to tackle real-world challenges with confidence.What is physical AI and why it mattersPhysical artificial intelligence refers to systems that perceive, understand and act in the real world rather than only processing data in isolation. For industrial users, this includes robots that navigate factory floors, sensors that detect anomalies in equipment and simulation platforms that model complex environments before physical deployment. A recent State of AI in the Enterprise report found that more than half of firms (58%) are already using physical AI in some form, with adoption expected to rise significantly (80%) in the next two years. This shift is significant because it moves AI from back-office analytics to operational decision-making on the ground. Not only can physical AI help reduce downtime by predicting faults before they escalate, it can also accelerate how quickly new technology is safely scaled into production environments. Deloitte’s physical AI applications When digital twins built with NVIDIA Omniverse Libraries are integrated with AI, AR and VR technologies, users gain access to immersive simulations of industry operations. These will allow businesses to visualise and optimise workflows before committing to expensive physical changes. Using digital twin models, planners can test factory reconfigurations or assess logistical flows to improve efficiency and safety, while cutting costs. By leveraging NVIDIA’s open robotics frameworks – such as NVIDIA Isaac Sim and NVIDIA Cosmos – and synchronising workloads between edge devices and cloud systems, with NVIDIA Jetson Thor, companies can deploy intelligent agents with stronger operational resilience.The company says: “In the life sciences industry, Deloitte is helping companies scale operations using humanoid systems that integrate simulation, synthetic data, teleoperation, and sim-to-real validation – accelerating the safe, practical deployment of embodied intelligence across operations.”Deloitte can help clients interpret the world, through advanced computer vision tools that use both real and synthetic data to improve detection and reasoning in physical spaces.Deepu Talla, vice president of Robotics and Edge AI at NVIDIA | Credit: NVIDIA RoboticsOne early example of this work took place at an automotive plant in Spain, where Deloitte’s physical AI tools were used to predict equipment faults and enhance inspection processes as part of an internal operational efficiency initiative.“As the demand for physical AI and digital twin technologies accelerates, enterprises are moving beyond exploration to optimise complex operations and enhance real-world decision-making,” says Deepu Talla, vice president of Robotics and Edge AI at NVIDIA. “Fusing NVIDIA’s full-stack physical AI platform with Deloitte’s industry experience provides a scalable path for organisations to move intelligent systems into full-scale production faster via simulation.”To scale these innovations, Deloitte is establishing a global network of physical AI centres of excellence. A new centre in Shanghai represents its first major expansion, bringing together technical capabilities, industry partnerships and consulting expertise to help clients take physical AI from pilot projects into full production.Company portalsDeloitteNVIDIAExecutivesDeepu TallaVice President and General Manager - Robotics & Edge AIJensen HuangFounder and CEONitin MittalPrincipal | Global AI Leader

ArticleTechnologyFibocom: Meeting AI-Driven Connectivity DemandsBy Maya DerrickMarch 05, 2026undefined minsShareShareFibocom FG390. Credit. FibocomChinese communications equipment company Fibocom is positioning its 5G FWA CPE platform as a template for the AI-ready home and SMB networkAs the 2026 edition of Mobile World Congress (MWC) takes place in Barcelona, Fibocom is launching its new flagship 5G FWA CPE platform.The Chinese communications equipment company is positioning the product as a template for the AI-ready home and SMB network – combining a 5G-Advanced FG390 module based on MediaTek’s T930 with the Filogic 8800 Wi‑Fi 8 chipset for end‑to‑end, multi‑gigabit connectivity. Fibocom's stand at MWC Barcelona 2026By unifying 5G-A backhaul and next‑generation Wi‑Fi 8 access, the design is targeting operators, ISPs and OEMs that need deterministic performance, massive device density and carrier-grade reliability at the network edge.The power of integrating 5G and Wi-Fi 8The solution integrates the FG390 5G module – powered by MediaTek T930 – with the Filogic 8800 Wi-Fi8 platform, bringing the best of 5G-A and Wi-Fi 8 together. Fibocom's Wi-Fi 8 solution on display at MWC Barcelona 2026It creates seamless, high-performance connectivity tailored specifically for homes and SMBs, handling demanding multi-device environments with ease. As well as this, advanced multi-AP collaboration lets access points coordinate intelligently to minimise conflicts. This reduces interference by more than 40% while boosting spectrum efficiency, ensuring smoother operation across dozens of devices – from smart TVs and laptops to IoT sensors – in busy households or offices. Providing extended coverage and stability The capabilities of Fibocom’s solution helps to set the company apart in a competitive market.The Fibocom team at the company's booth at MWC Barcelona 2026Enhanced Long-Range (ELR) and distributed Resource Unit (dRU) technologies strengthen signal penetration through walls and obstacles, meaning coverage and wall penetration improve by up to 40%.This ensures that a stable connection is always maintained, even for devices at the network edge.Meanwhile, the platform is also capable of delivering sub-millisecond latency alongside doubled throughput compared to previous generations. It is able to sustain this performance even when more than 200 devices connect simultaneously – making lag-free gaming, video calls and real-time apps viable across an entire network.Designed for the AI eraTo ensure it is supporting tech for the AI era, Fibocom’s tri-band concurrency across 2.4/5/6GHz bands guarantees reliable connections for AI devices, AR/VR applications and smart-home networks. The Fibocom booth at MWC Barcelona 2026Whether it's voice assistants processing commands, AR glasses streaming 360° views or interconnected appliances sharing data, the CPE is able to handle diverse AI workloads without congestion. These capabilities epitomise the fact that Fibocom's T930 Wi-Fi 8 CPE has arrived at the perfect time. With 5G-A networks expanding and Wi-Fi 8 rolling out, operators and OEMs now have a proven reference design for next-generation fixed wireless access that scales to meet AI-driven connectivity demands.Company portalsFibocomTagsTechAIMWCdigital transformation

ArticleAI ApplicationsHow Does project44's AI Agent Redefine Freight Procurement?By Rithula NishaMarch 05, 2026undefined minsShareShareJett McCandless, Founder and CEO of project44 | Credit: project44Project44's AI Freight Procurement Agent automates carrier selection and negotiations, thereby cutting costs by 4.1% and shifting to autonomous logisticsAI is reshaping freight procurement, moving the sector from manual workflows towards autonomous decision-making.Project44's latest launch, the AI Freight Procurement Agent, demonstrates how AI agents are being deployed to handle complex logistics operations that traditionally required extensive human intervention.The tool automates carrier selection, rate benchmarking and negotiations across multiple transportation modes, operating continuously rather than through periodic bid cycles.For organisations seeking to reduce manual workload whilst improving cost control and service performance, this technology could represent a significant shift in freight procurement.According to Deloitte's 2025 Global Chief Procurement Officer Survey, top-tier procurement organisations achieve 3.2 times greater returns on AI investments than their peers.The gap between AI leaders and laggards in procurement is widening, making the case for intelligent automation increasingly compelling.Project44's AI Freight Procurement Agent automates carrier selection and negotiationsAI-driven sourcing replaces static processesTraditional freight procurement relies on quarterly or annual bid cycles, static spreadsheets and sequential negotiations.Project44's AI Freight Procurement Agent replaces this model with continuous, AI-enabled sourcing that responds to live market conditions and carrier performance data.Operating within project44's Intelligent Transportation Management System, the agent benchmarks contracted rates against changing market rates in real time, evaluates carrier performance by lane and ensures negotiated rates flow directly into execution.Critically, shipment outcomes inform future sourcing decisions, creating a feedback loop that refines carrier selection over time.KPMG notes that supply chain disruption remains among the top three risk for Chief Executive Officers (CEOs) through 2026. Project44's AI Freight Procurement Agent addresses this challenge.PwC's analysis of agentic AI in supply chain management suggests that "agentic potential" in freight procurement could translate into a 4.1% reduction in freight spend and a 75% collapse in sourcing cycle times.The agent automates rate benchmarking, mini-bids and renewal negotiations within defined parameters.Operating in parallel rather than sequentially, it engages the market in seconds, potentially capturing savings that manual workflows miss.Specific capabilities include benchmarking contracted rates against current market conditions, identifying lanes with savings opportunities, launching digital mini-bids autonomously, evaluating carriers across cost, transit time and service reliability and recommending or executing awards based on configurable business rules.Logistics data powers agent intelligenceThe AI Freight Procurement Agent operates on project44's logistics data graph, which connects more than 259,000 carriers and 1.5 billion shipments annually across 186 countries.The platform processes more than 700 million logistics events each day, continuously validating and enriching carrier and lane performance data.This data foundation is critical.Without high-quality, real-time logistics data, the agent's decision-making would lack the context required for effective autonomous operation.The agent builds on project44's broader AI agent orchestration capabilities already embedded across the platform, with dozens of AI agent use cases supporting core supply chain workflows."Freight procurement is one of the largest controllable cost drivers in the supply chain," says Jett McCandless, Founder and CEO of project44."Intelligent TMS laid the foundation for continuous optimisation. The AI Freight Procurement Agent turns analytics into autonomous action within defined guardrails, delivering measurable savings whilst maintaining full control."In 2024, project44 agents initiated nearly one million automated carrier communications to resolve visibility gaps.The Freight Procurement Agent extends this Multi-Agent Orchestration architecture into sourcing and rate optimisation.Governance frameworks enable controlled autonomyThe AI Freight Procurement Agent operates within customer-defined policies and approval structures.Organisations determine the authority granted to the agent, including rate thresholds, carrier eligibility and contract parameters.Within approved limits, the agent can autonomously negotiate renewals.For new carriers or expanded lanes, it provides scenario analysis and recommendations for procurement review.All actions are auditable and supported by transparent data inputs.Customers can begin in recommendation-only mode and progressively expand automation as confidence is established.This phased approach addresses concerns around AI autonomy in business-critical functions.Early deployments demonstrate a 4.1% reduction in freight spend through continuous benchmarking and carrier competition.Customers report up to a 75% reduction in sourcing cycle times and a 70% reduction in manual coordination effort.Where traditional sourcing workflows move sequentially, the AI Freight Procurement Agent operates in parallel, potentially improving speed, consistency and service-level performance at scale.The shift from reactive to autonomous logistics is underway, with measurable outcomes validating the agentic AICompany portalsproject44ExecutivesJett McCandlessCEOTagsAIProcurementFreightSupply ChainLogistics

The Core Shift: From Rules to Decisions AI has changed the way marketers work with automation. Marketing automation used to work by following a handful of rules that were set. Today, it works by using AI to create a more sophisticated approach to automation. As a result, marketers can analyze the behaviors of their target audience from many different sources and use this insight to develop their action plans based on what they know, instead of simply following a handful of restricted rules. This matters because modern buying journeys are messy: stakeholders rotate, timelines change, and key signals show up outside classic “marketing automation inputs” (product usage, repeat visits, sales notes, support trends). The goal is no longer “build more workflows.” It’s “make better decisions at scale, then automate execution.” Why Traditional Automation Breaks Down Rule-based automation works best when behavior is predictable. Many B2B funnels are not. Static segmentation (industry, title, single asset download) creates broad groups with different needs, which forces either generic messaging or a sprawl of workflows that become too difficult to maintain. That operational cost is real: teams spend more time maintaining logic than improving outcomes. AI becomes practical here, not as a replacement for strategy, but as a way to reduce the gap between what you assumed buyers would do and what they actually do. What AI Actually Improves AI helps automation systems: Detect patterns humans miss, especially across many variables and long timelines Update prioritization dynamically as markets shift Personalize beyond tokens, selecting topics, offers, and timing based on inferred needs This is where most teams are heading: 92% of businesses want to increase their use of AI to improve personalization strategies. The catch is that “smarter” only happens if the inputs and success metrics are credible. What Smarter Automation Looks Like Across the Funnel Think of workflows as downstream of decisions. Workflows are the “how.” AI strengthens the “what” and “when” (and sometimes the “why,” via explainable recommendations). 1) Demand capture: better fit + intent detection AI can reduce wasted spend by optimizing toward downstream outcomes (pipeline, revenue), not just clicks. But if attribution and conversion data are incomplete, AI will optimize toward the wrong proxy. 2) Lead management: predictive scoring + routing Lead scoring is an immediate win because it’s a decision problem. AI models can incorporate more signals than rules-based systems and adjust as performance shifts. The goal isn’t replacing judgment. It’s improving triage so sales capacity goes to higher-intent accounts. 3) Nurture and lifecycle: dynamic timing + content relevance Rather than sticking to the same cadence and sequence of content for 21 days, AI can adapt cadence according to engagement and fatigue signals and create content that reflects implied interests in various types of content (case studies, webinars, proof points). However, as more variations of content are produced through AI, it is imperative to maintain brand voice and compliance. 4) Retention and expansion: churn prediction + next-best actions Churn reduction and expansion is usually more impactful for businesses as it relates to recurring revenue rather than top of the funnel gains. Using AI, organizations can identify dips in usage or patterns of support that precede churn and then leverage consistent up-sell opportunities through a large-scale intervention model(s). High-Impact Use Cases (Without Reinventing Everything) AI adoption tends to succeed when it improves one high-volume decision using existing data sources. Smarter segmentation (behavior-based cohorts that update over time) Predictive lead scoring and routing (multi-signal prioritization) Send-time and cadence optimization (engagement + fatigue-aware timing) Dynamic content recommendations (match offers/topics to inferred intent) Continuous performance optimization (surface underperforming combinations and reallocate attention) Many teams also pursue efficiency outcomes: Forrester research suggests AI automation can reduce marketing spend by up to 30% through operational efficiency. The deeper win, however, is relevance—fewer wasted touches and better-timed interactions. Real-Time Optimization Changes How Teams Operate Traditional automation assumes batch planning: build flows, launch, review later. AI enables more mid-flight adjustment, like bids, timing, creative rotation, audience shifts, while campaigns are running. That requires governance to keep pace: who approves changes, what thresholds trigger action, and how learning is documented so decisions don’t disappear into a black box. The direction many experts emphasize is “copilot, not autopilot”: AI accelerates analysis and recommendations, while humans stay accountable. Common Missteps to Avoid Over-automation without strategy: more content and more triggers can hide declining relevance. AI amplifies incentives—good or bad. Weak data foundations: inconsistent lifecycle stages or broken attribution create confidently wrong recommendations. Treating AI as judgment: AI doesn’t inherently understand legal risk, brand trust, or privacy boundaries. There is both opportunity and risk—predictive power, but also over-reliance and privacy threats. A Simple Readiness Check Data & measurement Ensure first-party, consented data is accurate and accessible. Privacy expectations are rising. Align on a small set of outcomes (qualified pipeline, conversion by segment, retention, customer lifetime value). Governance Define what can be automated vs. what needs approval. Set review cadences and escalation paths. Team capabilities Build skills in experimentation, measurement, and output evaluation. Make brand voice and compliance guidance explicit. Start small Begin with one or two high-friction decisions (lead prioritization, send-time optimization). Document learnings and update playbooks so progress compounds. Where This Is Heading AI is becoming less of an add-on and more of the layer that connects data, decisions, and execution across channels. The advantage won’t come from owning the most automations. It will come from building a system that learns, adapts, and remains accountable. Smarter marketing automation is achievable, but leadership has to set the standard: define good decisions, ensure data supports them, and keep humans responsible for outcomes. Author AIJ Thought Leader View all posts