今年以来，围绕发展新质生产力，全国上下齐心协力绘蓝图、因地制宜谋发展，持续点燃高质量发展的强劲引擎。
原本分处半导体产业链不同环节的巨头，正在光芯片领域加速汇合。光芯片的战略价值，也正逐渐从传统的数据传输器件，向影响AI计算系统架构、能耗乃至未来扩展方式的关键技术演进。
当下的具身智能，早已不是物理世界 AI 革命的沃土，而是资本内卷的修罗场。“优先融资、优先演示、服务叙事而非落地” 的特点更加突出。
长期以来，我们对科技的讨论，往往围绕某项产品可能造成的最严重后果展开，却很少关注它在日常生活中悄然造成的伤害。随着我们进入一个由强大 AI 产品塑造的新时代，我们应该要求科技行业做得更多，而不只是避免灾难性的危害。
大模型上车，正从企业自发探索上升为国家产业战略。但一个更具体的问题摆在行业面前：端侧大模型，到底量产了没有？
IBM研究人员首次通过多条量子信道连接两块120量子比特芯片，平均传输保真度达99%。四条超导线缆每根长31.5英寸，经历三次冷热循环后仍正常工作，并可传输量子纠缠。该技术兼容IBM Quantum Nighthawk及计划于2029年推出的容错量子计算机Starling。
会议指出，党中央、国务院高度重视新一代通信网建设发展。习近平总书记强调，要加强水网、新型电网、算力网、新一代通信网、城市地下管网、物流网等规划建设。
随着大量建筑进入存量运营阶段，如何让楼宇自控系统采集的数据真正转化为运维行动，正在成为提升建筑运营效率的重要课题……
多名消息人士透露，受人工智能需求拉动，内存与存储芯片供应严重紧缺，整机物料成本上涨，这些 PC 厂商正寻求提升生产效率。中国拥有成熟的产业工人队伍、更低的成本以及完备的供应链体系，零部件获取渠道齐全，仍是电脑生产的最优选择。
智能化战争正在颠覆传统的时空认知。一个值得注意的现象是：武器装备迭代可以快速更新，作战体系重构可以加速推进，但思维模式僵化固化、缺乏战场自适应能力，往往成为制约战斗力跃升的更深层瓶颈。
一边是产业迫切需要千万小时级别的交互数据以推动具身智能能力涌现，另一边是训练场重资产、长回报周期、商业化路径尚未跑通的矛盾。训练场如何撬动具身智能时代？数据飞轮要多久才能真正转动？这是当前具身智能产业必须回答的现实考题。
只是，这样的热闹并不陌生。过去几年，一个个曾经被视为“风口”的消费电子产品，都经历过类似的狂热，比如VR头显。如今，这个熟悉的剧本，似乎又一次出现在AI眼镜身上。
