智能手机市场趋势 - 未来12个月智能手机购买意向为36%，环比下降，同比持平（2024年第四季度/2024年第二季度分别为39%/36%）[1][2] - 理想换机周期延长至31.1个月（2024年第四季度/2024年第二季度分别为29.7个月/29.6个月）[2][13] - 美国市场未来12个月购买意向大幅下降至37%（2024年第四季度/2024年第二季度分别为50%/44%）[2] 关税影响 - 19%的受访者因担心关税对价格的影响而推迟购买[3] - 82%的潜在购买者愿意接受一定程度的价格上涨以抵消关税影响，但62%表示若涨价过高会选择更便宜的替代机型，17%会完全推迟购买[3][13] - 原始设备制造商可能通过全球分散涨价来避免套利[3] 人工智能功能兴趣 - 对生成式人工智能功能的兴趣持续上升，净购买兴趣达19%（2024年第四季度/2024年第二季度分别为16%/13%）[14] - 仅34%的受访者会因新增生成式人工智能功能而提前购机或额外付费[14] - iOS用户最关注照片/图库工具和优先通知/消息功能，三星用户偏好AI翻译器/实时翻译和Circle to Search功能[4] 市场预测 - 预计2025年智能手机出货量同比增长1%，2026年同比持平[2][9][12] - 年初至今（截至4月）销量同比增长3.2%，但需求提前释放可能导致下半年淡季效应[2][9] 股票评级 - 看好日月光、博通、鸿海、英飞凌、长电科技、立讯精密、联发科、美光科技、村田制作所、三星、SEMCO、SK海力士和台积电（均为买入评级）[5][8] - 对华虹半导体持卖出评级，对LG Display和苹果、小米持中性评级[6][7][8]

金融业智能化转型 - 金融格局和业务面临智能化重塑 金融机构需积极拥抱智能革命并加快本地化部署 [1] - 金融业数字化尚未完成但智能化已开闸抢跑 数字化是基础而智能化是更高目标 [1] - 金融业在数字化和智能化方面领先其他行业 开启双向赋能进程 [1] 生成式AI应用现状 - 金融大模型在单一问题上独立作战能力强 但在多环节任务场景中能力仍需加强 [1] 本地化部署策略 - 全场景革命需设计一揽子方案 通过全场景布局智能化构建智能体驱动工作流 [1] - 蛙跳式部署可选择轻量化介入方式 因AI技术快速进化且成本下降 不宜盲目追新 [2] - 需夯实基础层建设 包括打造国产算力集群和解决数据孤岛问题 提升数据质量与全域管理 [2]

值得一提的是，针对使用对象多为未成年人的学习教育类模型，《指引》建议其重点建设具备科学性的 高质量训练数据集，充分过滤其中的错误知识内容。 在模型训练阶段，《指引》强调，重点防范生成有害内容与个人信息泄露风险，通过引入未成年人保护 评价机制，将生成内容安全性作为评价生成结果优劣的主要指标之一，建议在模型训练过程中引入保护 未成年人权益的安全原则，约束模型的输出符合伦理规范、减少偏见等。同时，通过对模型输出内容识 别和过滤，改写或去除有害内容，以确保其输出内容的安全性。 在场景应用阶段，《指引》提到，服务提供者宜采取有效技术防护措施和安全管理措施，保障服务内容 的安全性、可靠性和真实性。其中包括，结合不同场景生成内容诱导或引起未成年人效仿危险行为的风 险，并采取预警、风险提示、风险阻断等合理应对措施，特别是要警惕特殊应用场景风险——包括但不 限于娱乐场景未成年人沉迷、情感依恋等问题。 在服务运营阶段，《指引》就未成年人身份认证、未成年人模式、网络防沉迷、权限管理和消费管理等 方面提出建议。比如在消费管理机制上，《指引》指出，网络社交、网络游戏、网络直播、网络音视 频、在线教育等场景下的生成式人工智能服务所产生的 ...

埃森哲CEO表示，埃森哲培训了50万名员工使用生成式 人工智能。 ...

英伟达与英国政府合作 - 英伟达首席执行官黄仁勋盛赞英国人工智能人才是"全球艳羡的对象"，特别提到研究人员、高校和初创企业，但指出英国需要更多基础设施才能释放潜力 [1] - 英伟达与英国政府达成合作，将助力培养人工智能人才并拓展高校及布里斯托尔实验室的研究工作 [1] - 英国政府追加10亿英镑(约合14亿美元)资金，计划将算力规模提升20倍并完善人工智能基础设施 [1] 英国人工智能发展现状 - 黄仁勋称英国处于"金发姑娘状态"，具备人工智能企业发展的良好条件，但本土基础设施不足 [1] - 生成式人工智能工具需要海量数据中心支撑，依赖电力、水资源等配套基建 [1] - 欧洲在生成式人工智能企业和数据中心建设方面落后于美国和中国，但正规划"数不清的人工智能工厂" [2] 政府政策与投资 - 英国金融行为监管局设立"监管沙盒"，允许金融机构借助英伟达技术开展人工智能实验 [2] - 初创贷款机构Liquidity将在伦敦设欧洲总部，承诺未来五年投资15亿英镑 [3] - 英国政府向科学领域提供860亿英镑(约合1160亿美元)资金，涵盖制药、绿色能源、军事技术等 [3] - 政府宣布1.87亿英镑计划用于提升工人与学生的人工智能技能，获IBM、微软等公司支持 [3] 行业前景与机遇 - 黄仁勋强调人工智能既是技术也是基础设施，将像电力一样深刻影响所有行业 [2] - 技术与人工智能成为英国政府推动经济增长的核心抓手，计划投入数千亿英镑 [3] - 政府优先保障国民医疗服务体系和军事能力，同时推进大规模资本投资 [3]

生成式人工智能服务备案进展 - 上海市新增11款已完成备案的生成式人工智能服务 [1] - 新增备案服务包括阶跃多模态等 [1] - 截至6月9日累计已完成82款生成式人工智能服务备案 [1]

"龙藤"嵌入了生成式人工智能中的深度思考功能，可通过海量数据信息开展智能分析。在查人找物方 面，"龙藤"整合车辆出入记录、道路摄像头等数据，勾勒被执行人车辆行踪轨迹，AI智能分析高频停靠 位置、可能居住地等情报信息，精准定位车辆和被执行人。针对涉企被执行人，系统嵌入"天眼查"企业 工商数据，全面获取被执行人工商档案、招投标情况、涉诉信息等，分析关联企业图谱挖掘隐匿财产。 基于穿透式查询信息，"龙藤"还可以利用人工智能分析账户流水、工商档案、消费习惯、车辆轨迹等， 对被执行人履行能力、是否存在规避执行等进行研判，同步推荐执行方案。此外，"龙藤"可开展多维度 评估，结合法律规定和被执行人财产画像，综合研判并以智推信息辅助法官区分失信与"失能"，为善意 文明执行提供智力和数据支撑。 针对群众诉求问题，"龙藤"可对接12368等群众诉求平台，生成工单报表，及时向承办法官发送预警信 息，压实主体责任。"龙藤"可预警全流程待办事项，重点提示财产控制临期、审限临期、案款到账、案 款超期未发放等节点，推动案件办理从"人工盯"变为"系统管"。今年以来，龙华法院执行局催办类信访 数量同比减少20%。更为重要的是，系统实现了全流程 ...

工业物联网技术趋势 - 2025年汉诺威工业博览会未带来突破性技术，但展示了人工智能引领的变革，贯穿制造生命周期 [1] - 生成式人工智能（GenAI）推动人工智能采用率提高，代理型人工智能（Agentic AI）被视为产业下一个重大事件 [1] - 工业边缘计算从独立硬件演变为集成化AI软件技术栈，具备更强本地处理能力 [10] 生成式人工智能（GenAI） - GenAI已全面融入工业软件，成为各大厂商产品组合的常见功能，主要用于聊天机器人和助手类工具 [3] - 西门子展示约20款工业助手（Copilot），覆盖制造生命周期各阶段，并与微软开发工业基础模型（IFM） [4] - ABB展示Genix Copilot，具备自然语言诊断和车间辅助功能，嵌入资产性能管理平台 [4] 代理型人工智能（Agentic AI） - Agentic AI处于早期阶段，多数演示停留在简单自动化，缺乏实际应用验证 [7] - Tridiagonal与AWS展示面向工业维护的代理式AI框架，仍处于概念验证阶段 [8] - 西门子推出工业AI智能体，预计提升50%生产效率，并计划创建AI代理市场 [9] 边缘计算与视觉语言模型（VLM） - 博世力士乐展示ctrlX AUTOMATION平台，支持边缘侧部署AI模型 [10] - 戴尔、英伟达与SoftServe展示边缘侧VLM应用，实现本地实时推理计算 [11] DataOps平台 - DataOps平台成为工业AI关键支撑工具，功能扩展至数据治理和实时数据处理 [14] - Litmus Automation展示边缘侧AI模型生命周期管理能力 [14] - Crosser展示流数据分析与集成平台，支持低延迟AI驱动工作流 [14] 数字线程与设计工程 - 西门子推出下一代数字主线解决方案DxC，支持LLM能力，降低人工录入成本 [16] - Autodesk展示Project Bernini，通过多模态设计重塑早期设计流程 [17] 预测性维护（PdM） - PdM系统日趋传感器化，竞争焦点转向传感器质量和系统兼容性 [18] - Fermai展示Doctor 4.0平台，集成传感器数据与Modbus实时控制 [18] - StrainLabs展示蓝牙螺栓传感器，监测预紧力和温度 [19] 5G专网 - 5G专网需求增长，但整合难度和法规问题制约普及速度 [21] - 诺基亚展示融合AI、边缘计算与5G专网的实时工业安全解决方案 [22] 可持续解决方案 - AI提升碳排放可视化与合规效率，优化能源使用 [23] - Avanade推出欧盟碳边境调节机制（CBAM）Agent，智能化合规申报 [23] 认知能力赋能机器人 - Neura Robotics为MAiRA机器人增加语音指令功能，提升操作效率 [24] 数字孪生 - 数字孪生转型为AI驱动的优化工具，应用于运营辅助和员工培训 [25] - 西门子将数字孪生用于实时优化与机器人训练，提升产线改造效率 [25]

此外，在能力提升方面突出"精准滴灌"。《若干措施》聚焦数字经济技术、管理能力有效提升，定制化 开展专业能力培训；实行数字经济企业家培育导师制度，创新性开展数字经济领域经营管理领军人才认 定，选聘知名企业家担任导师，为新生代企业家提供经营管理指导咨询。 "数字经济是济南的优势所在，更是潜力所在。为更好地赋能济南市数字经济产业高质量发展，增加数 字经济人才有效供给，我们研究制定了《济南市关于加强数字经济人才发展的若干措施(试行)》。"徐 磊介绍，《若干措施》围绕数字经济人才引进、能力提升、服务优化等主要环节，提出了12条具体举 措，主要有四个突出特点： 徐磊表示，一是在人才引进方面突出"高精尖缺"。《若干措施》聚焦大模型、生成式人工智能、网络安 全等紧缺产业需求，坚持高端人才引领、国内国外并举，吸引集聚高层次数字经济人才。通过编制池保 障、项目资助等多种方式，加大对数字经济高端人才、顶尖人才以及首席数据官等领军型人才引进力 度。深化"揭榜挂帅"机制，吸引国内外数字经济领域工程师、创客团队等定向攻关、来济创业。 其次，在人才培育方面突出"校企联动"。《若干措施》聚焦校地融合发展，持续支持校企共建现代产业 学院、公共 ...

情感经济与人工智能对营销的影响 - 人工智能技术的快速发展催生"情感经济"时代，人类情感和同理心的重要性被提升到前所未有的高度 [1] - 在情感经济时代，营销人员的手感、直觉和手法成为更重要的专业资本，这些技能难以被人工智能替代 [1][3] - 生成式人工智能改变了营销领域的"游戏规则"，使得营销实践所需的专业资本发生转变 [1] 手感、直觉与手法的重要性 - 手感指营销人员在特定场景下的决策偏好，直觉是长期形成的稳定决策倾向，手法是将决策转化为实际行动的能力 [3] - 营销决策类似于运动员的瞬间反应，依赖长期训练形成的手感和直觉而非单纯数据分析 [2] - 在生成式AI背景下，营销人员的手感、直觉与手法的重要性被提升到新高度 [3] 生成式AI对营销领域的革命性影响 - ChatGPT、Midjourney等生成式AI技术对传统"非重复性劳动"职业如营销产生替代威胁 [4] - 生成式AI可自动生成多样化营销创意和内容，优化受众需求匹配，降低创意生成成本 [4][6] - 2018年雷克萨斯已使用AI生成整支广告片，AI产出内容可直接使用且效率不断提升 [5] AI在营销传播与产品设计中的应用与局限 - AI能通过数据分析将内容与消费者情感连接，但缺乏对社会文化细微差别的敏感性 [7] - 在产品创意设计领域，AI可批量生成方案但最终评价权仍属于消费者，营销人员需担任筛选裁判 [8][10] - 研究发现消费者对AI设计的奢侈品持消极态度，因其降低了产品的情感价值感知 [10] 营销人员在AI时代的不可替代性 - AI无法真正理解人类情感的复杂性，涉及文化价值观等宏观层面的情感动态 [16][17] - 营销实施是动态定制化过程，需依赖营销人员的经验手法进行灵活调整 [19] - 营销人员通过实用理论和经验积累形成的直觉，能避免AI可能加剧的营销短视症 [20][22] 情感经济时代的营销人员发展建议 - 营销人员需通过持续理论学习和经验积累来强化直觉与手法，提升专业资本 [26] - 服务主导逻辑等实用理论强调价值共创，能帮助营销人员保持顾客导向思维 [21][22] - 经验是营销人员在AI时代最宝贵的财富，能形成超越数据的市场洞察力 [23][24]