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两部门：到2027年推动五个以上专业大模型在电网、发电、煤炭、油气等行业深度应用

设备启停时序，通过增强现实可视化界面和语音助手向用户推送个性化节能建议，形成“碳-能-费”智能协同模式。新型储能智能化运行。针对新型储能动态适配电力系统调度、广域协同互动、弱电网支撑、电池装备安全监测、设备本体评估与运维，通过人工智能技术，提升面向弱电网的多类型储能协调控制能力，构建新能源与配建新型储能广域协同优化控制、储能电站智能评估、智慧运维决策支持、全生命周期安全等应用体系，提升系统友好型新能源电站的电力供应保障能力。智能营销服务。针对油、气、电等直接面向客户服务场景，构建座席业务受理智能辅助、智能客户服务、供电方案智能生成、综合用能方案智能生成、运维工单智能派发、用户用能异常诊断等智能化应用，打造交互式、伴随式的客服新模式，提升客户全过程智能化服务水平。（三）人工智能+新能源。针对新能源出力波动性与间歇性的问题，加快在高精度功率预测、电力市场、场站智慧运营、新能源规划、项目后评价等方向的人工智能应用，持续推动新能源关键材料及产品不断迭代和创新，推动复杂场景及转折性天气下功率预测大模型在更小尺度、更高精准度方向发展，支撑广域新能源资源协同优化，促进偏远地区新能源场站智能运维发展，打造“气象预测+功率预测+智慧交易+智能运维”一体化新能源智能生产模式，全力支撑新能源稳定供给。专栏3人工智能+新能源典型应用场景气象预报与新能源功率精准预测。构建以多时空尺度气象预报为核心的气象服务体系，建立气象-功率非线性关系精准挖掘与解析的多场景多周期算法大模型，实现新能源功率精准预测。偏远地区场站智能运维。利用大模型、声纹检测、遥感、机器人、智能穿戴设备等技术装备，实时监测周边环境及设备运行状态，实现无人机、无人车、无人船、智能控制等多系统智能联动，提升设备巡检效率，提高场站的综合运营效率。新能源规划设计。综合考虑发电效率、投资回报率等因素，构建智能化推荐引擎，提供最优机型匹配方案。融合大模型与设计软件，快速生成多版本设计方案并评估关键参数，提升设计效率与质量。智慧工地建设。推动人工智能技术深度融入工程建设方案选择、人员管理、风险预警、工期管控等电力建设工程管理全流程，研发无人机巡检系统、风险自动研判预警系统等，实时捕捉施工人员违章行为，构建贯穿施工全过程的“智慧工地”管理平台，助力提升电力建设工程安全质量总体水平。（四）人工智能+水电。聚焦高海拔高寒地区水电工程智能化建设与流域水电站群智慧调度运营，推进人工智能技术在水电工程建设中的应用，提升水电工程智能化设计施工管理水平；推进人工智能技术与传统水文模型、气象模型、大规模水库调度技术融合，提升气象、水文双向耦合预测精度，开展调度决策优化智能应用建设；推动知识图谱、大模型、智能体等技术融入新一代水电智慧运营大脑，在水电站智慧运维与精益检修、智能大坝态势感知与智慧管理等重点领域形成智能化解决方案。专栏4 人工智能+水电典型应用场景智能水电工程建设。基于多源遥感数据融合和智能机器人等人工智能技术，建立水电工程地质智能化勘测设计体系，实现机组设备数字化智能化安装调试，提升水电工程智能化施工管理水平。气象水文联合预测。基于流域气象水文双向耦合预测大模型，构建洪旱极端事件风险量化工具，充分融合气象知识、水文知识和流域地理信息，提升气象水文预报精度和预见期。流域综合调度。基于流域站群联合智慧优化调度、风险控制和模拟仿真等关键技术，建设精准调度决策优化智能应用，实现对水资源调度方案执行情况的实时监测、分析和评估，在时间和空间上对水资源分配进行优化，提高水能利用率，增加发电效益。设备智能运检。基于物理场、声学、视觉、智能传感器等多源数据以及知识图谱、大模型等技术，推动水电关键设备实现状态全息监测、全生命周期健康管理、智能运维和状态检修等业务领域全流程智能化升级，实现运维知识结构化管理与基于大模型-智能体的智能辅助决策系统。大坝高质量运行。构建大坝典型病害特征数据库与知识图谱，结合大坝智能感知-融合-诊断-防控理论方法，实现多元驱动的大坝安全状态早期识别-自诊断-自适应预警-智能馈控，确保水电站大坝运行安全，支撑水库大坝高质量运行管理。（五）人工智能+火电。围绕火电清洁降碳、安全可靠、高效调节、智能运行的发展方向，在燃料管控、生产运行优化与智能控制、设备全生命周期管理等业务场景，协同开展人工智能赋能及技术创新。加快火电数字化设计建造和智能化升级，推动火电运行控制系统智能化发展和应用，提升火电关键装备全生命周期智能监测及健康管理能力，助力火电支撑保障能力进一步提升。专栏5 人工智能+火电典型应用场景燃料智能管控。基于燃料市场价格波动、库存量、耗煤量以及煤堆三维结构、煤质分析等多维度多类型数据，采用先进传感、图像识别、规则理解以及智能体等技术，实现燃料数量、质量等智能检测和智能管控。生产运行优化。基于大模型和生产运营相关系统数据，实现生产运营过程中燃料掺配、运行优化、智能灵活调峰、安全智能管控等核心业务场景智能化升级，提升生产运营的智能化水平和效率。设备全生命周期管理。基于大模型和机器人等人工智能技术，通过对汽轮机（含燃气轮机）、发电机、锅炉受热面等关键设备多类型数据进行实时状态监测，实现设备状态全景监测、健康量化评估、隐患识别与故障预警、剩余寿命预测、运行方案调整、异常分析判断和隐患闭环管理。智能技术监督及评价。依托锅炉、汽轮机（含燃气轮机）、发电机等关键设备的海量运行数据与火电技术监督工作相关资料，基于火电大模型多模态分析能力，深度融合火电特色场景，提升技术监督的智能化和人员专业能力。（六）人工智能+核电。围绕核电安全发展，构建核电安全预警、电站运行事件智能溯源分析、应急响应的智能辅助支持系统，开展核工业特种运维机器人技术攻关，持续推动核电系统的自动启停等技术升级演进，探索人工智能技术助力离子体预测控制、可控核聚变等技术路径，推动核电行业向数据驱动、模型牵引、智能管控的新模式稳步转型。专栏6 人工智能+核电典型应用场景核电智能安全管控。借助数据治理及人工智能技术，聚焦运行事件溯源、技术规格书及运行参数边界条件，智能识别人员、设备、环境的不安全状态，推进安全预警、智能应急响应等场景技术攻关与应用。核电智能运维。利用各阶段的构筑物、系统及设备/部件的数据，建立数据驱动的核电厂模型，推动核电人工智能小模型及专业大模型研发，推进人工智能技术在核电系统智能监测、预警、诊断和预测中的应用，提升机组性能智能诊断和优化能力，提升关键设备、系统及机组的一键启停等能力，拓展高放射性、水下及密闭空间等高危场景机器人作业的范围与深度。可控核聚变智能控制。结合可控核聚变装置多物理场耦合特征，基于人工智能技术开展可控核聚变智能控制系统研究，研发等离子体位形实时预测-磁约束参数自适应调控智能模型，实现托卡马克等离子体稳态运行的智能化控制。（七）人工智能+煤炭。聚焦地质勘探、煤矿采掘（剥）、煤炭洗选、生产调度、安全管控、设备管理等典型场景，稳定获取复杂地质、多工况以及多时空协同条件下的各种工况数据，融合应用智能模型，实现生产过程智能控制与自主决策，助力少人无人化作业常态化运行，稳步推进减人、增安、提效，进一步夯实煤炭在能源安全中的兜底保障作用。专栏7人工智能+煤炭典型应用场景煤矿地质勘探数智赋能。基于煤矿专业大模型，融合地面高精度勘探与井下动态智能探测的新技术，构建复杂地质条件下的煤矿地质数据库，实现矿井地质信息的全过程动态协同管理和预警，保障矿井高效、快速、绿色、智能生产。井工煤矿采掘工艺优化与智能控制。通过多模态感知、大小模型融合、设备群协同控制和工艺动态优化，挖掘煤岩特征信息，驱动采煤与掘进工作面设备群智能截割、自主决策与协同控制，实现采煤工作面生产系统自主运行、掘进工作面探-掘-支-锚-运高效协同以及少人无人化常态化作业，大幅提升采掘效率和安全水平。露天煤矿自主采装与运输无人化。推进大模型模拟爆破参数与穿爆作业的融合，应用人工智能技术快速解析采剥进度，实现采-运-排生产系统内挖掘机、排土推土机以及其他辅助作业设备常态化远控或自主作业，以及矿用卡车无人驾驶规模化运行，提升穿爆智能化程度和精准度，大幅减少坑下作业人员数量，提升露天煤矿生产效率与安全水平。煤炭质量快速检测与智能洗选。采集与构建煤质特征数据库，实时动态预测煤炭灰分、硫分、挥发分、水分及元素含量等关键指标，实现煤质特征智能识别，大幅提高煤质在线检测精度，实时反馈煤质在线检测数据，优化调节选煤生产工艺参数，提高煤炭产品质量合格率和稳定率。开发煤炭洗选专业模型，建立工业数字孪生体，实现煤炭洗选全过程的信息动态监测、趋势预测及协同管理。煤矿重大设备状态监测和智能运维。建立重大设备实时运行状态和润滑、温震等检测数据融合大模型，实现故障诊断和智能预警，推动煤矿设备预防性检修，大幅降低故障影响生产时间，有效降低维护成本。（八）人工智能+油气。聚焦跨专业协同研究、现场作业操控、生产运行管控等方向，推动勘探地质目标智能评价、开发方案智能优化、钻井压裂等作业参数智能调整、炼化装置智能运行、管网运行实时仿真，加快智能钻机、机器人、无人机、智能感知系统等智能生产技术装备的研发与应用，推动生产现场等全过程智能联动与自动优化，推动油气产业链智能化升级建设。专栏8人工智能+油气典型应用场景油气勘探智能赋能。提升面向地震、测井、岩心露头等勘探专业领域的软件智能化水平，构建面向地震测井处理解释的专业大模型，打造面向有利地质目标综合评价的智能应用系统，实现可控震源智能辅助驾驶、地震检波器埋置等机器人示范应用。油气藏开发与生产智能管控。研发油气开发数据与知识智能化技术、智能开发优化软件和专业大模型，打造大模型驱动的协同研究与生产管理决策平台，构建面向智慧油气田开发生产管控的新模式。海洋油气生产环境预测维护。聚焦海洋油气生产过程环境保护和重大风险防范、治理等需求，通过生产环境智能监测与异常预警、固废处理智能管控、溢油智能识别与应急预测等手段，形成覆盖油气田全域生态环境状况的风险预知、态势感知、事故早知和认知决策一体化能力。工程技术智能优化。推进地面工程智能设计、钻井参数智能优化、录井实时智能判层、储层改造及智能故障诊断与风险评估，实现井控机器人示范应用，保障复杂地质环境下施工安全高效。管网仿真及智能调控。推进市场洞察预测、管网实时仿真及动态优化、高效智能站库运行、空天地一体线路管理及关键设备监测预警，实现“黑屏”智能调控，提升油气管网安全生产、油气保供与公平服务能力。炼厂生产营运一体化优化。面向全流程计划优化、安全生产智能识别、设备预防性维修等环节，攻关新材料研发科学计算大模型，通过大小模型协同、混合建模等技术手段，减少工艺波动，降低安全事故发生概率，提升生产运营智能化水平。三、加大关键技术供给聚焦能源领域数据孤岛化、算力碎片化、算法黑盒化、算力高耗能等技术瓶颈，推动开展适用能源领域的数据、算力、算法等共性关键技术攻关。（一）夯实数据基础。针对能源领域高质量数据集构建和数据安全需求，推动数据智能标注、智能增强、数据合成等技术应用，推进能源数据分类分级技术、隐私计算技术以及智能数据动态加密和跨域可信溯源等技术研发，优化数据分享机制，加快形成能源领域高质量数据集，确保能源数据全流程安全可靠。（二）强化算力支撑。针对能源领域租建结合模式下的多元异构算力融合利用需求，开展多元异构算力统一调度、任务智能编排、存算网一体化融合、算力池化等关键技术攻关，提升智算服务水平。持续开展能源算力需求监测，统筹规划算力、电力和通信网络资源，构建算力、电力深度融合的算电协同发展机制，不断提高算力中心绿电比例。（三）提升模型基础能力。针对能源领域对于模型安全性和可解释性的需求，推动模型算法、应用系统等安全能力建设，加大多智能体协同、可解释性、模型轻量化推理等技术的研究，持续深化机器视觉、多模态、时序预测等人工智能关键技术在能源领域的应用研究，推动人工智能与能源领域软件深度融合。针对人工智能计算耗能问题，加快突破人工智能绿色低碳技术瓶颈，研究柔性直流供电、模块化小型堆等能源供给技术，鼓励数据中心液冷技术、废热回收、备电集约化等高效能源综合利用技术的应用。四、保障措施（一）强化组织实施。各地方能源主管部门和相关中央企业要根据意见要求，建立健全工作机制，统筹衔接好相关规划，结合实际加快推动本地区、本单位“人工智能+”能源的发展，做好各项要素保障，探索构建安全治理体系，形成上下联动、层层落实、安全发展的工作格局，加快推进人工智能在能源领域融合应用的技术研发、示范试验、推广应用等工作。（二）推动协同创新。围绕能源领域人工智能融合创新应用关键共性技术和配套专用技术，推动建设一批行业研发创新平台。鼓励企业牵头联合科研机构、高校、社会服务机构等单位，建设以技术创新融合应用为目标的跨领域、跨学科的“人工智能+”能源创新联盟，深化产学研用合作，构建开放协同、共创共享的能源智能化创新生态体系。（三）加强标准规范建设。在深入总结应用示范实践的基础上，加快编制能源数据治理、多元异构算力融合、典型场景设计等一批技术标准规范，推动能源领域人工智能标准体系建设，探索建立人工智能应用评估指标体系和行业级人工智能应用标准测试平台，提升能源领域人工智能技术安全应用水平。鼓励能源企业主导制定国际标准，以技术标准“走出去”带动人工智能技术和产品在海外能源市场推广应用。（四）开展试点示范。组织开展能源领域人工智能应用试点示范，遴选一批可复制、易推广的场景和企业标杆应用。鼓励开展能源和交通融合、油气和新能源融合等跨领域、跨行业典型场景示范。能源领域人工智能应用相关技术装备优先纳入能源领域首台（套）重大技术装备支持范围。支持具备条件的地区和企业，因地制宜开展能源领域各类人工智能应用试点示范，在技术创新、商业模式、发展业态、体制机制等方面深入探索、先行先试。（五）加大支持力度。充分发挥中央财政资金带动作用，依托能源领域、人工智能领域国家科技重大专项和重点研发计划等科技专项，有序推动能源领域人工智能技术应用创新。发挥多层次资本市场支持科技创新关键枢纽作用，引导社会资本参与人工智能科技项目实施和成果转化应用。（六）完善人才培育生态。鼓励能源企业与高等院校、科研院所共建“人工智能+”能源人才培养基地，以行业需求为导向设计跨学科课程体系，重点培养具备能源系统知识、人工智能算法应用能力的复合型人才，通过产教协同增加复合型人才供给。国家发展改革委国家能源局 2025年9月4日

金融界09-08 10:40

苹果Siri全面升级，借力谷歌Gemini推动AI搜索明年上线

rs）的新系统，该系统将集成到Siri语音助手中。新搜索和Siri升级计划将在名为Luck E的软件更新中推出，对应iOS 26.4版本，预计最早于2026年3月发布。该系统旨在为Siri提供AI支持的网页搜索工具，对标OpenAI、Perplexity等竞争对手，并将最终扩展到Safari浏览器和Spotlight搜索，以增强iPhone的智能搜索能力。苹果与谷歌AI模型合作本周，苹果与谷歌-A (GOOGL.US)达成协议，将评估和测试谷歌开发的AI模型，以提升Siri功能。通过借力谷歌Gemini模型，Siri将在处理复杂问题和常识性问答方面实现全面升级，打破以往只能依赖谷歌搜索或ChatGPT的局限。 Siri技术架构及核心组件解析苹果软件工程负责人Craig Federighi在内部会议中表示：“我们对Siri进行的端到端改造已经取得了预期结果，将带来远超设想的升级。” 新Siri围绕三个核心组件重建：规划器（Planner）：解析语音或文本输入并决定响应方式。搜索系统：扫描网络或用户数据，支持智能回答。摘要器（Summarizer）：整合信息并生成最终答案。苹果计划使用定制版谷歌Gemini模型承担摘要器功能，并运行在苹果自有私有云服务器上。同时评估使用Gemini或Anthropic的Claude模型来支持规划器功能。合作伙伴选择及财务因素合作伙伴模型用途评估结果财务条件谷歌Gemini 摘要器及部分规划器质量良好，支持定制化财务条款更优 Anthropic Claude 规划器质量领先Gemini 年费超15亿美元，成本高最终，苹果选择谷歌Gemini模型，兼顾质量与成本，确保技术升级可持续进行。苹果未来AI产品蓝图除了明年上半年Siri AI搜索升级，苹果计划在2026年对Siri进行视觉界面重设计，并推出健康AI驱动的付费健康订阅服务。同时，未来家庭设备将获得更强的Siri对话能力，以提升苹果在人工智能时代的竞争力。人才流失及收购策略在开发新Siri过程中，苹果曾考虑收购Perplexity和Mistral。7月，苹果基础模型团队创建者庞若鸣离职前往Meta，获超2亿美元薪酬，随后约10名团队成员跟随其离职。上周，又有三名关键AI研究员离开，分别加入OpenAI和Anthropic，显示苹果在AI人才保留上面临挑战。编辑总结苹果通过Siri的全面升级及与谷歌Gemini模型的合作，正在弥补在AI搜索领域的短板，同时保持对用户隐私的高度保护。未来产品蓝图显示，公司在智能搜索、健康AI及家庭设备的布局具有战略远见。然而，AI人才流失和团队稳定性仍是潜在风险，投资者需关注技术落地与人力资源管理对长期竞争力的影响。常见问题解答 Q1：苹果Siri新系统“世界知识问答”的主要功能是什么？ A1：该系统将为Siri提供AI驱动的网页搜索能力，处理复杂问题和常识性问答，同时整合信息生成答案，并扩展到Safari浏览器和Spotlight搜索。 Q2：苹果为何选择谷歌Gemini而非Anthropic Claude？ A2：虽然Claude模型在质量上略优，但Anthropic的年费高达15亿美元以上，谷歌提供了更具成本效益的方案，同时满足定制化需求，最终成为首选。 Q3：新Siri的技术架构有哪些核心组件？ A3：新Siri由规划器（解析输入）、搜索系统（扫描网络和用户数据）、摘要器（整合信息生成答案）三个核心组件组成，实现端到端智能问答。 Q4：苹果如何应对AI团队人才流失问题？ A4：虽然部分核心AI研究员离职，但苹果通过战略合作（如与谷歌合作）和自研基础模型，确保技术升级的连续性，同时可能通过收购与招聘补充团队。 Q5：未来Siri升级对苹果生态系统的意义是什么？ A5：Siri升级将提升iPhone、家庭设备和健康服务的智能化水平，使苹果在AI时代保持竞争力，同时增强用户体验和服务黏性，为生态系统创造更多价值。来源：今日美股网

今日美股网09-05 00:11

大模型“上车”，“AI应用ETF”——线上消费ETF基金（159793）回调蓄势

根据特斯拉中国官网更新的《特斯拉车机语音助手使用条款》显示，全新上市的特斯拉Model Y L车型将搭载豆包大模型与DeepSeek模型，两款模型均通过火山引擎接入。此外，近期豆包推理大模型“上车”荣威M7 DMH，将AI推理技术应用于智能座舱，提升车辆的交互与智能体验。随着AI人工智能技术的发展，未来各种AI应用有望加速发展。线上消费ETF基金定位为AI应用ETF，紧密跟踪中证沪港深线上消费主题指数，有望受益于AI应用的爆发。截至2025年9月2日 13:16，中证沪港深线上消费主题指数(931481)下跌2.39%。成分股方面涨跌互现，昆仑万维(300418)领涨4.68%，阿里健康(00241)上涨2.91%，巨人网络(002558)上涨1.12%；拓维信息(002261)领跌8.11%，网易云音乐(09899)下跌6.82%，神州泰岳(300002)下跌6.58%。线上消费ETF基金(159793)下跌1.95%，最新报价1.06元。线上消费ETF基金紧密跟踪中证沪港深线上消费主题指数，中证沪港深线上消费主题指数从内地与香港市场中选取50只主营业务涉及线上购物、数字娱乐、在线教育以及远程医疗等领域上市公司证券作为指数样本，以反映内地与香港市场线上消费主题上市公司证券的整体表现。数据显示，截至2025年7月31日，中证沪港深线上消费主题指数(931481)前十大权重股分别为腾讯控股(00700)、阿里巴巴-W(09988)、美团-W(03690)、快手-W(01024)、京东健康(06618)、科大讯飞(002230)、哔哩哔哩-W(09626)、拓维信息(002261)、巨人网络(002558)、昆仑万维(300418)，前十大权重股合计占比53.33%。线上消费ETF基金（159793）。以上内容与数据，与有连云立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云09-02 13:30

算力板块飙升，阿里巴巴暴涨超17%，AI投资创新高，全市场最大的计算机ETF(159998)最新单日“吸金”超3600万元

，阿里自研AI芯片主要面向如智能客服、语音助手、AI搜索等推理场景，未来三年将持续投入3800亿元用于AI资本开支，并已为全球AI芯片供应及政策变化准备“后备方案”，通过与不同合作伙伴合作，建立多元化的供应链储备，从而确保投资计划如期推进。平安证券认为，阿里云的强劲增长表明全球AI算力的需求仍然持续旺盛。国信证券指出，在大模型军备竞赛的背景下，各大厂加速万卡甚至十万卡集群建设。AI算力景气度持续，短期看，GPU云(算力租赁)或为解决高端算力供需不匹配的核心解决方案；长期看，GPU云(算力租赁)具备灵活、低成本的解决方案，渗透率有望持续提升。推荐关注国内GPU云相关企业。以上内容与数据，与有连云立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云09-01 10:51

股市必读：传音控股（688036）8月29日披露最新机构调研信息

tical AI”战略，已在影像增强、语音助手、智能办公等场景实现AI功能落地，并与联发科技共建人工智能联合实验室。交易信息汇总资金流向 8月29日主力资金净流入1.07亿元，占总成交额6.05%；游资资金净流出1.05亿元，占总成交额5.95%；散户资金净流出187.94万元，占总成交额0.11%。机构调研要点 2025年6月发布的新机普遍搭载AI功能，并持续向中低端产品渗透，同时在轻薄化方面取得进展，部分机型厚度控制在6mm以内，重量约150g。公司在东南亚智能机市场已进入第一梯队，菲律宾市占率接近40%，印尼达20%，但泰国、马来西亚等国市占率仍有提升空间，未来将持续拓展。 Q2研发费用率上升主要投向AI方向、流畅性与耐用性基础体验优化，以及中高端手机的影像、抓拍和外观设计；后续将适当加大研发投入，提升管理效率，优化促销费用使用效能。 2025年第二季度毛利率环比增加1.49个百分点至20.76%，公司将根据成本变动和市场竞争动态调整策略，维持健康毛利率水平。电动两轮车、三轮车业务处于初期尝试阶段，收入贡献较低；2024年非洲电动两轮车市场规模约30多亿美元，预计2029年接近60亿美元，复合增长率约10%，公司将依托国内供应链和非洲渠道推进扩品类发展。智能机出货结构上，TECNO品牌保持稳定，Infinix占比上升，itel占比下降；收入结构方面，非洲以外新兴市场收入占比预计逐步提升。公司自主研发本地化AI技术，包括小语种语音识别、AI自动接听、声纹降噪、通话摘要、视效增强、拍照解题等；构建AI端云协同架构，推出TECNO AI智慧助手Ella，聚焦影像、沟通、办公效率等场景。折叠屏手机出货量占比较小；游戏手机在东南亚市场表现良好，Infinix GT系列针对当地年轻用户偏好进行设计优化。存储DDR4涨价对毛利率影响有限，公司会根据成本与竞争情况动态调整定价与产品策略。非洲市场竞争加剧，国内厂商加大布局，公司凭借产品力、渠道、售后等综合能力巩固领先地位，强化品牌差异化与精细化运营。拉美市场采取多品牌协同策略，墨西哥、巴西等地本地销售团队上半年有所扩充。公司坚持“Practical AI”战略，推动AI在智能手机、笔记本、可穿戴设备等多端融合，构建智能办公与生活生态闭环；与联发科技共建AI联合实验室，强化端侧AI技术能力。以上内容为证券之星据公开信息整理，由AI算法生成（网信算备310104345710301240019号），不构成投资建议。

证券之星09-01 02:00

中国软件行业正迎来快速发展阶段，软件ETF(159852)调整蓄势，近1周新增规模同类居首！

户体验；自然语言处理技术推动智能客服、语音助手等应用发展。AI还能自动生成代码、检测安全漏洞，缩短20%-30%的交付周期。数据显示，截至2025年7月31日，中证软件服务指数前十大权重股分别为科大讯飞、金山办公、同花顺、恒生电子、润和软件、三六零、拓维信息、用友网络、指南针、软通动力，前十大权重股合计占比61.39%。场外投资者还可以通过软件ETF联接基金（012620）布局AI软件投资机遇。以上内容与数据，与有连云立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云08-29 13:30

理想汽车2025Q2业绩电话会议高管解读财报

老虎证券08-29 13:21

英伟达曾押注如今股价腰斩！这支12美元AI股的价值被低估了吗？

面的技术积累，与SoundHound的语音助手技术相结合，打造出前所未有的车载交互体验，使驾驶员能够以更自然的方式与车辆对话互动。 2024年，英伟达以可观的利润出售了所持SoundHound股份。在其持股约一年期间，英伟达的“明星效应”助力SoundHound股价从5美元一路飙升至25美元。自英伟达退出后，该股价格已回落至12美元左右，但仍远高于英伟达投资前的估值水平。如今，该股股价较峰值已下跌50%，投资者现在是否该重新审视这只曾经的“AI宠儿”?尽管英伟达已不再持有其股份，但此前的合作不仅让SoundHound走进了公众视野，更为这家规模相对较小的企业提供了关键的市场认可。那么，SoundHound能否成为AI领域的下一颗新星? 可对话的AI技术 SoundHound专注于将AI技术应用于声音领域。该公司已与多家主流汽车制造商合作开发车载语音助手，并与全国性快餐连锁企业共同推出自动驾驶点餐系统，还为无数企业打造客服AI聊天机器人。凡是可以用AI语音替代人声的场景，都有SoundHound的身影。在整个AI行业中，这一细分市场仍具备可观规模。据预估，全球声音AI市场规模将从2024年的约20亿美元增长至2034年的470亿美元以上，年复合增长率超过30%。从SoundHound的增长表现可以看出，该公司正积极把握这一底层机遇：2023年其销售额同比增长47%，2024年增速跃升至85%。分析师预计，今年销售额增幅将达96%(不过2026年增速可能放缓至29%)。机遇背后的隐忧尽管当前市销率高达36.3倍，但市场显然认同SoundHound在未来数年甚至数十年维持高增长的潜力。不过，该公司面临真正的挑战并非市场增长不足，而是来自行业的激烈竞争。几乎所有科技巨头都在开发自有语音AI技术。SoundHound每年9000万美元的研发预算能否支撑其长期竞争?在资金更雄厚的对手面前，该公司是否具备可持续的竞争优势，目前仍难下定论。 SoundHound能否成为AI界下一匹黑马?答案无疑是肯定的。但其成功与否将取决于长期竞争力，而非市场机遇本身。

金融界08-28 15:50

深入实施“人工智能+”行动意见发布！新易盛、中际旭创中报业绩暴增！云计算ETF汇添富(159273)大涨3%，昨日大举揽金超1.3亿元！

现低延迟、高隐私与强交互体验，已从单一语音助手拓展至多模态全场景。DeepSeekR1的推出标志着推理向端侧迁移，AI变革正推动终端侧推理创新。未来随着AI模型向轻量化、高效、定制化演进，特定场景的大模型与应用将进一步提升AI端侧的渗透率。（来源：平安证券20250827《高层印发“人工智能+”行动意见》） “算力ETF”哪里找？认准A+H算力龙头全覆盖的云计算ETF汇添富（159273）！一指横跨沪港深，全面布局AI算力驱动下的云计算历史性机遇，“既要”捕捉港股科技龙头的AI发展红利，“又要”踏准算力浪潮下的光模块爆发契机！云计算ETF汇添富（159273）标的指数涵盖硬件设备、云计算服务、IT服务、应用软件、数据中心运营、平台软件等领域，软:硬件比例6:4，指数港股权重超26%，独有权重更是高达31%！风险提示：基金有风险，投资需谨慎。特此提示投资者关注二级市场交易价格溢价风险，若盲目投资溢价率过高产品，可能遭受重大损失。本资料仅为宣传材料，不作为任何法律文件。投资有风险，基金管理人承诺以诚实信用、勤勉尽职的原则管理和运用基金资产，但不保证基金一定盈利，也不保证最低收益。投资人购买基金时应详细阅读《基金合同》《招募说明书》《基金产品资料概要》等法律文件，了解基金的具体情况。基金管理人的其他基金业绩和其投资人员取得的过往业绩并不预示其未来表现。本基金由汇添富基金管理股份有限公司发行与管理，代销机构不承担产品的投资、兑付和风险管理责任。上述基金均属于中等风险等级（R3）产品，适合经客户风险承受等级测评后结果为平衡型（C3）及以上的投资者，客户-产品风险等级匹配规则详见汇添富官网。本基金投资范围包括港股，会面临因投资环境、投资标的、市场制度以及交易规则等差异带来的特有风险。以上内容与数据，与有连云立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云08-27 10:30

微软开源VibeVoice-1.5B音频模型实现90分钟超长高质量语音合成

工配音成本。商业及客服：在客服语音、语音助手中提供更自然连续的服务体验。分析师指出，该模型的开源将推动语音技术生态发展，降低中小企业进入语音应用领域的门槛。编辑总结综合来看，微软开源的VibeVoice-1.5B音频模型在语音合成技术上实现了重大突破，特别是在长语音生成的连续性、音色稳定性和语义连贯性方面。此次开源不仅为学术研究提供了新工具，也将推动语音技术在教育、娱乐和商业场景的应用发展。市场参与者和开发者可借助该模型加速创新和产品落地。常见问题解答问：VibeVoice-1.5B与现有语音模型相比有什么优势？答：VibeVoice-1.5B一次性可生成90分钟连续语音，有效避免音色漂移和语义断裂，远超多数现有模型60分钟限制，音质更自然稳定。问：该模型适合哪些应用场景？答：主要适用于教育（长篇课程、有声读物）、娱乐（播客、音频小说、游戏配音）及商业（客服语音、语音助手）等需要长语音输出的场景。问：VibeVoice-1.5B是否需要高算力支持？答：由于模型支持超长语音生成，训练和运行可能需要较高算力，但开源提供了优化工具和示例，可帮助开发者在不同计算环境下使用。问：开源对语音技术行业意味着什么？答：开源降低了语音技术的入门门槛，推动中小企业和开发者创新，加速语音应用生态的发展，并促进学术研究与商业实践结合。问：未来该模型可能带来哪些进一步突破？答：未来可能在多语种支持、更高音质、个性化声音定制及低延迟实时语音生成方面取得突破，为长语音和互动语音应用提供更多可能。来源：今日美股网

今日美股网08-27 00:12

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