xiaohack's Blog - 生成式AI
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items: 三大核心趋势引领变革：2026数据治理平台TOP榜单与选型实战指南
items: 艾体宝方案 | 从AI模型到云生态：构建系统化的企业AI安全管理体系【系列文章（4）】
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三大核心趋势引领变革：2026数据治理平台TOP榜单与选型实战指南
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date: 2026-02-05T10:16:33+08:00
description: 当 “数字中国”战略迈入深水区，数据治理平台不再是单纯满足监管要求的辅助工具，而是成为企业数字化转型的核心引擎，撬动业务增长的关键资产。Gartner近日发布的《2026年数据与分析治理平台魔力象限》报告指出，生成式AI的爆发式应用正以前所未有的力量重塑数据治理市场。传统的、以人工操作为主的治理模式难以为继，市场正迅速转向由AI智能体和主动元数据驱动的智能、自动化治理。到2027年，60%的数据治理团队将优先治理非结构化数据，以交付GenAI应用并提升决策质量。IDC最新预测显示，2026年中国数据治理平台市场规模将冲破860亿元大关，年复合增长率维持在29.7%的高位，行业发展潜力巨大。行业三大核心趋势，定义治理新方向当前数据治理行业的演进路径清晰明确，三大趋势成为发展主流：• 智能升级提速：AI技术全面渗透治理全流程，自然语言处理与机器学习能力实现数据质量自动监控、异常智能修复，让非技术人员也能轻松操作，大幅降低应用门槛；• 信创适配深化：国产软硬件生态在关键行业加速落地，信创适配从 “可选” 变为 “必选”，本土厂商凭借对国内政策、行业场景的深刻理解，以及快速响应的服务能力，逐渐占据市场主导地位；• 资产价值凸显：数据治理从 “管理导向” 转向 “资产导向”，治理平台不仅承担数据清洗、整合等基础工作，更成为数据价值发现、资产登记入表、服务化输出的核心载体，推动数据资源转化为可增值的经济资产。科学选型框架：四大维度锁定优质平台选择适配的治理平台，核心在于构建贴合企业需求的评估体系。目前权威机构已形成差异化评估标准：IDC聚焦技术底座的稳定性与AI融合深度；赛迪顾问重点关注信创生态兼容性与合规体系完备性；Gartner推崇自动化水平与全生命周期管理能力；中国软件评测中心则从八大功能模块出发，提供可量化的性能评估指标。对企业而言，选型需立足自身实际，围绕四大核心维度综合考量：技术适配性（是否匹配现有IT架构、支持国产化部署）、场景贴合度（能否满足行业特定业务需求）、安全可控性（数据加密、权限管控等安全机制是否完善）、价值转化力（能否助力数据资产化、支撑业务创新），最终筛选出真正符合长期发展战略的治理解决方案。主流厂商核心竞争力全景解析百分点科技百思数据治理平台（AI-DG）百分点科技作为数据智能领域的领先企业，通过创新的百思数据治理平台（AI-DG）和百思数据治理大模型成功将理念落地，助力众多政企客户激活数据要素潜能，在数字化竞争中构建核心优势。基于对行业场景的深度理解，百分点科技将AI与大模型深度融合，构建了全栈国产化适配、场景驱动的数据治理架构，实现从“治理数据”到“智能数据”的跃迁：百思数据治理平台（AI-DG）是百分点科技面向AI时代的新一代智能治理平台，以自研的百思数据治理大模型为核心引擎，实现三大核心突破：基于领域专家知识的智能决策体系，实现从数据标准到数据应用的端到端智能治理；创新的对话式交互模式，通过自然语言驱动多智能体协同，完成从业务需求到技术实现的全链路、全流程自动化开发；具备多模态数据治理能力，深度融合文本、图像、音视频等异构数据的理解与分析能力。平台致力于构建智能、高效、可信的数据资产体系，成为推动政企智能化转型的战略级数字基础设施。字节跳动数据治理与开发平台字节跳动凭借其超大规模数据实践与前沿技术积累，推出了企业级数据治理与开发平台 DataLeap。该平台植根于字节内部日均百万级任务调度、EB级数据处理的实际场景，具备高并发、高可靠、高弹性的平台特性。其核心亮点包括全链路数据治理与开发一体化、智能血缘与影响分析、云原生与多引擎兼容、数据安全与合规增强和协作与知识沉淀。DataLeap 已服务于字节内部及多个外部行业客户，尤其在应对高并发数据处理、复杂数据链路治理与敏捷数据开发场景中表现突出，适用于中大型企业、互联网公司及正在进行数据中台建设的组织。腾讯云数据治理平台整合元数据管理、数据质量监控、数据安全管控等核心功能，与腾讯云 TDSQL、COS 等产品深度适配。核心优势在于 “数据安全”，支持细粒度权限管控与数据脱敏，弹性扩展能力强。在互联网服务、游戏、政务等腾讯生态辐射领域具备天然优势，适合需要兼顾安全合规与弹性扩展的企业，尤其适配云上混合部署场景。年数据治理的竞争维度已全面升级，单纯的功能堆砌不再是核心竞争力，“技术适配性、场景贴合度、价值转化力” 成为企业选型的关键考量。企业唯有立足自身技术架构、业务需求与长期发展战略，精准匹配平台特色，才能让数据治理真正脱离 “成本中心” 属性，成为驱动业务增长的核心资产。华为云数据治理中心华为云数据治理中心最大的特色在于其 "安全优先" 的设计理念，从芯片到应用层构建了全栈可信体系。支持国密三级加密、数据脱敏等 23 项安全功能，通过了等保 2.0、IS…

艾体宝方案 | 从AI模型到云生态：构建系统化的企业AI安全管理体系【系列文章（4）】
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date: 2026-01-29T15:27:12+08:00
description: 随着人工智能（AI）技术的不断进步和广泛应用，AI已经渗透到金融、医疗、制造、自动驾驶等多个行业。尽管AI带来了巨大的创新和效率提升，但随着其应用范围的扩大，AI的安全性问题也逐渐暴露出来。AI应用安全不仅仅局限于算法模型的本身，更多的是涉及数据隐私、对抗攻击、模型滥用、合规性问题以及垂直行业应用中的特殊风险。因此，企业需要全面识别并应对这些AI应用中的潜在风险，构建健全的AI安全管理体系。一、AI应用安全的核心挑战AI应用的安全风险源自多个层面，既包括算法层面的风险，也涉及数据、系统、法律等多维度的安全隐患。1.1 AI模型算法滥用风险随着AI生成内容的普及，模型算法的滥用已成为迫切需要解决的安全隐患。特别是在生成式AI领域，AI模型可能被用来生成虚假信息、深度伪造内容等，直接影响社会舆论，甚至对企业造成直接经济损失。虚假有害信息的传播：生成的AI内容可能被恶意用于传播虚假信息、误导公众、制造恐慌或进行欺诈活动。例如，某些不法分子利用AI生成的新闻报道或虚假视频，制造社会不稳定因素。多模态深度伪造的风险：深度伪造技术融合了视频、音频、文本等多模态内容，生成高度逼真的虚假信息。这类攻击不仅可能带来经济损失，还会破坏公众的信任基础，影响法律和社会规范的实施。模型透明性不足：AI应用在实际运行中，许多模型尤其是复杂的深度学习模型，往往缺乏足够的透明度，用户无法理解模型的决策过程。这种“黑箱”性质不仅增加了用户的使用风险，也使得当出现错误决策时，问题难以被迅速定位和解决。1.2 AI应用开发安全风险AI应用开发不仅仅是技术问题，还涉及硬件、软件以及协同环境的整合，这就使得AI开发中的安全风险更加复杂和多样化。端侧AI安全风险：在边缘计算环境中，由于端侧设备的硬件限制，AI模型可能需要进行压缩或优化，这样的处理虽然可以提升运行效率，但也可能导致模型的鲁棒性和安全性下降，出现性能下降或“安全税”现象。此外，端侧部署通常要求在设备端实现实时推理，并依赖云边协同架构进行模型更新和任务调度，这也带来了异构硬件兼容性和网络延迟等潜在风险。智能体的安全风险：AI智能体是由AI模型驱动的自主系统，能够执行复杂任务。随着AI智能体与外部环境的不断交互，智能体的安全风险也在增加。攻击者可能通过篡改协议或利用自主决策链路的不可预测性，导致智能体做出错误决策，从而产生安全漏洞。具身智能的安全隐患：具身智能涉及到现实世界中的物理行动，其安全风险不容忽视。传感器设备可能泄露个人信息，具身智能体的物理行为可能被恶意攻击者控制，从而导致人身伤害或财产损失。例如，服务机器人操作不当，或自动驾驶汽车发生事故，都是具身智能安全风险的典型表现。智能物联网（AIoT）安全：智能物联网设备融合了AI算法与物联网的物理特性，部署在受限的边缘环境中，面临着传感器噪声、物理攻击、以及复杂环境干扰等问题。与传统物联网设备相比，AIoT还面临着AI特有的安全威胁，如对抗样本攻击、训练数据投毒和模型窃取等问题。1.3 AI垂直行业应用的安全风险AI技术在垂直行业的应用，虽然带来了行业的革新，但也带来了独特的安全风险。不同的行业面临的AI应用安全问题各具特点。AI在医疗行业的安全风险：AI在医疗领域的应用极大地提高了诊断效率和精确度，但也伴随着巨大的技术与伦理风险。训练数据的偏差、系统漏洞可能导致医疗设备发生错误，甚至误诊。此外，AI系统在处理敏感的患者信息时，若未采取充分的加密与权限管理，可能会导致患者隐私泄露，进而带来法律与伦理上的问题。AI在新闻领域的滥用风险：随着AI生成内容技术的普及，新闻行业面临着虚假新闻传播的风险。某些不法分子可能利用AI模型生成虚假报道、伪造证据，借此操纵舆论或进行诈骗活动。如何确保生成内容的真实性与可信度，成为新闻行业亟待解决的安全挑战。AI在金融行业的安全风险：金融行业的AI应用包括身份验证、交易监控等多个方面，面临着深度伪造技术带来的身份验证问题。攻击者通过深度伪造技术伪造身份信息，可能突破金融机构的身份核查系统，实施盗刷或恶意注册等欺诈行为，造成极大的经济损失。AI在编程领域的安全风险：AI辅助编程不仅提高了开发效率，但也带来了代码安全隐患。AI生成的代码可能存在常见漏洞（如SQL注入、跨站脚本攻击等），同时AI生成的代码缺乏架构设计，可能导致后期维护困难。由于过度依赖AI生成的代码，开发人员可能减少了必要的人工审查，从而放大了潜在的安全风险。二、AI应用安全的解决方案与应对措施针对上述AI应用中的安全风险，企业需要采取多维度的防护措施，构建全方位的AI安全管理体系。2.1 提高模型的鲁棒性和透明性为了应对AI模型的滥用风险，企业应加大对AI模型的鲁棒性和透明度的建设。例如，采用对抗训练增强模型的抗干扰能力，采用可解释性AI（XAI）技术提升模型的透…

艾体宝方案 | AI时代的数据安全与Lepide智能治理方案
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date: 2026-01-29T15:09:57+08:00
description: 简介在生成式AI快速普及的背景下，企业的数据安全体系正遭遇前所未有的冲击。除了传统攻击与人为失误风险之外，AI工具带来的“影子AI使用”、训练数据泄露、提示词注入攻击等新型风险正在重塑数据泄露的威胁版图。本文系统分析AI驱动的数据安全挑战，并提出面向企业的数据安全策略。文末重点介绍了 Lepide 数据安全平台如何通过数据发现、权限治理和持续监控三大能力，为企业构建“可见、可控、可预警”的 AI 安全基础。关键词数据安全、AI安全、生成式AI、DLP、UEBA、零信任、影子AI、数据治理、Lepide一、AI时代的数据安全风险在加速叠加根据 IBM《2023年数据泄露成本报告》，全球数据泄露的平均成本已上升至 488万美元，同比增长 10%，达到历史最高水平。这一增长源于 传统风险 与 AI引发的新型风险 的同步扩张：● 传统风险依然严峻人为误操作弱口令与权限滥用云资源配置错误AD 环境老化与脆弱性● AI带来的新兴风险快速增加员工将敏感内容输入 ChatGPT 等公共AIAI 模型训练数据误泄露AI生成内容的版权与治理争议大模型接口连接带来的供应链安全风险传统弱点与AI风险的叠加，使得企业需要重新审视数据安全体系的可控性。二、企业应采取的 AI 数据防泄漏核心策略1.数据分类与持续监控建立企业级数据资产清单是 AI 时代的首要任务。需要重点识别与持续监控的内容包括：PII/个人隐私数据商业机密与知识产权财务及法律文件研发资料与源代码建议利用自动化扫描构建 动态数据地图，并至少每季度更新一次敏感数据资产清单。2.强化访问控制与零信任治理采用 RBAC + 零信任模型，持续收紧高风险权限，包括：强制 MFA + SSO微隔离策略阻断横向移动按需赋权（Just-In-Time Access）全量记录权限变更日志特别是在部署 Copilot、ChatGPT 企业版等 AI 工具前，务必确保敏感数据仅对必需人员可见。3.AI工具准入与治理体系建设为 AI 工具建立完整治理流程，包括：安全评估与供应商审计加密传输要求日志留存要求接入流程与审批机制私有化部署优先处理敏感信息场景建议企业建设 受批准的 AI 工具目录（AI Allowlist）。4.影子AI检测与策略执行影子AI是2024–2025年增长最快的安全威胁之一。企业应：制定《AI 使用规范》网络层识别与阻断未授权 AI 服务建立异常使用监测机制（例如：大量复制粘贴文本到AI工具）5.增强型生成式AI防泄漏（Next-Gen DLP）下一代 DLP 需重点应对以下风险：提示词注入攻击（Prompt Injection）训练数据提取攻击向量数据库（Vector DB）泄露大模型接口暴露风险DLP 不再仅仅是内容关键字匹配，而是需要支持深度内容检测与 AI 行为分析。6.全生命周期审计与风险评估建立从输入提示词 → AI 输出结果的 完整交互审计链。采用 UEBA（用户行为分析）模型监控：异常下载量异常访问敏感文件夹高风险权限的频繁操作用户越权访问模式每半年进行一次 AI 风险专项评估，持续优化策略。7.员工培训与安全文化构建 AI 使用安全文化：专项 AI 安全意识课程《AI 数据红线清单》跨部门经验分享会通过案例强化“不能输入到AI中的数据”意识典型案例：三星 2023 年三起因员工将芯片设计代码输入 AI 工具而导致的泄密事件，正是缺少制度与意识教育的直接体现。三、Lepide：AI安全时代的智能化数据与权限治理平台Lepide 数据安全平台通过 数据发现、权限治理、持续监控 的三位一体架构，为企业构建 AI 安全基石。以下为优化后的描述，更突出产品核心能力与AI场景适配性。1.智能数据资产发现：为AI治理先建立“可见性”Lepide 通过专利扫描技术自动识别：文件服务器、NAS、SharePoint、M365 的敏感数据未授权存放的源代码、设计文件、PII敏感数据的访问频率、拥有者与暴露范围其“数据地图”实时更新，使企业在部署 AI 工具前即可明确哪些数据不可暴露给模型。2.高效权限治理：为AI安全打下“最小权限”基础Lepide 的权限分析引擎可在秒级完成一次全面权限扫描，自动识别：冗余权限开放共享“全域可读”风险高权限账户异常AD 中的危险委派与特权漂移在企业部署 Copilot、ChatGPT 企业版之前，这是确保安全基线的关键步骤。3.实时行为分析：在AI运行过程中持续“可控”Lepide UEBA 模型可：监控 AD 和 M365 中的关键操作捕获异常数据导出行为检测向 AI 工具大量复制敏感内容的可疑模式追踪试图规避访问控制的操作行为对于正在使用 AI 工具的企业，可以在出现“疑似泄密行为”前提前预警。4.自动化合规审计：满足 ISO27001、GDPR 等监管要…

2026年1月中国数据库流行度排行榜：OB卫冕首席启新岁，PolarDB进位榜二绽锋芒
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date: 2026-01-28T12:08:08+08:00
description: 新元启幕，万象更新；榜单出炉，洞察先机。2026 年首期中国数据库排行榜正式发布，本期榜单整体格局延续此前态势，排名变化不大。回顾 2025 年，国产数据库厂商整体表现稳健，技术路线与产品定位进一步清晰。在这一背景下，1 月榜单的表现也为观察当前国产数据库市场的竞争格局与发展趋势提供了一个清晰窗口。接下来，和小编一同盘点本月榜单部分产品的亮眼表现。一、PolarDB 升榜眼，达梦守前三最新数据库榜单前十揭晓，OceanBase 毫无悬念卫冕榜首，PolarDB 实力突围跃升榜眼，达梦数据库稳坐前三之位。值得关注的是，本月前十排名中，仅 PolarDB 与达梦两家的位次发生调整，其余产品座次保持不变。图1:中国数据库流行度排行榜前十得分情况新年伊始，OceanBase 以737.24分稳居榜首，这份领先地位的背后，是其在技术研发、工程实践与战略布局上的全方位深耕。在数据库核心问题研究上，OceanBase始终深耕不辍，联合华东师范大学发表的论文《APQO：自适应参数化查询优化框架》成功入选数据库顶级会议SIGMOD 2026；与中国人民大学合作完成的关系型数据库缺陷实证研究成果，也顺利被IEEE TSE正式录用，通过系统分析777个真实缺陷，足见其在工程质量与底层机制打磨上的持续深耕。工程与产品打磨上，2025全年OceanBase完成460次投产，稳定支撑1500余个关键业务系统运行，在高复杂度生产环境中沉淀出成熟的交付与运维体系；全年累计推进16次版本迭代，新增489项功能与158项数据库相关专利，工程体系化能力进一步夯实。面向AI时代浪潮，OceanBase持续推进一体化战略，不仅发布兼容TP、AP与AI负载的融合版本OceanBase 4.4，还推出AI原生混合搜索数据库SeekDB助力Data × AI战略落地，其在AI就绪数据库方向的探索，更首次获得IDC面向生成式AI的数据基础设施“领导者”评价。本月 PolarDB以654.49分排名较上月上升一位，跻身榜眼之位，整体表现稳中有进。行业认可方面，Gartner 2025年全球云数据库管理系统魔力象限给出了有力佐证——阿里云连续第六年入选“领导者”象限，且是亚太区唯一入选厂商。这一成绩的背后，作为阿里云核心云原生关系型数据库的PolarDB提供了重要技术支撑，充分印证自身产品成熟度、技术完整性与全球竞争力。图2:Gartner 2025年全球云数据库管理系统魔力象限IDC最新报告披露的市场数据同样可观，2025年上半年中国关系型数据库软件市场规模达22.1亿美元，公有云关系型数据库同比增长16.3%，增速优于整体市场；阿里云位列市场前三，在云数据库规模化交付与行业覆盖上的优势，为PolarDB的持续落地与增长筑牢市场基础。图3:2025 年上半年中国关系型数据库软件市场规模前三名分别为：阿里云、腾讯、华为达梦数据库本月以614.76分稳居榜单第三名，核心竞争力集中在多关键行业的国产化落地成效，以及技术与生态的双重突破。国产化实践推进中，达梦不断拓宽覆盖边界、提升项目复杂度，在医疗、通信、交通等领域均交出亮眼答卷：助力武汉大学人民医院完成病案管理系统底层数据库升级重构；与福建移动深化国产化替代合作，还助力其斩获“数字中国创新大赛”奖项；参与建设的西镇高速全路段国产化收费系统已实现稳定运行。底层能力打磨与生态建设同步推进，凭借扎实的生态建设成果，达梦荣获2025 IDC中国生态奖；资本市场上，达梦数据（688692）成功入选“科创板上市公司价值30强”。综合来看，达梦数据库本月稳居前列，正是其在重点行业落地、技术自主可控及生态体系建设上持续发力的必然结果。金篆信科GoldenDB 本月表现亮眼，以577.06分位居行业排行榜第四位，核心竞争力在权威认可与关键行业落地中充分彰显，成为国产数据库领域的核心标杆。权威评选中，2025数据智能“星河（Galaxy）”案例评选给出有力背书，GoldenDB成为入选案例数量最多的数据库厂商，充分印证其技术落地能力与行业实践深度。关键行业布局中，运营商领域GoldenDB稳居领先地位，在中国移动、中国联通核心系统数据库市场占比分别超80%、60%，每日支撑9亿+移动用户、12亿+物联网用户计费，与多家移动公司合作的核心业务改造、智能运维等案例均获权威认可，转型成效显著。金融领域更是实现突破，作为业界首家覆盖全类型金融机构核心系统的国产数据库，其服务超100家金融机构，每日承载超100亿笔、10万亿元交易，获头部机构战略投资，连续稳居市场占有率第一。本月，金仓数据库以568.20分位列行业排行榜第五位，核心优势集中在关键行业持续落地与产品能力的迭代完善上。能源领域始终是其重点实践方向，截至目前，已累计支撑1000余个发电厂项目，部署30…

派早报：realme 真我发布新品、Xbox 应用登陆 Arm PC 等
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date: 2026-01-23T09:49:03+08:00
description: realme 真我发布多款新品1 月 22 日，realme 真我品牌发布多款新品，包含真我 Neo8 手机、真我 Buds Air8 耳机等。其中，真我 Neo8 的产品定位为「潮玩电竞旗舰」。核心配置方面，真我 Neo8 搭载了第五代骁龙 8 SoC，采用第三代 Oryon 架构，搭配 Adreno GPU，跑分 358 万以上，CPU 能效提升 42%，GPU 能效提升 28%；配备 UFS 4.1 与 LPDDR5X，并采用「大气流冷锋散热系统」，整机散热总面积 39225mm²，包含 7000mm² VC 与石墨散热贴；搭载苍穹通信芯片 S1，针对高铁站、地下车库等场景优化，网络流畅度可以提升 15% 至 30%。屏幕与续航方面，真我 Neo8 全球首发 165Hz 三星苍穹屏，拥有 3800Hz 的瞬时触控采样率与 360Hz 十指触控采样率，护眼部分包含全亮度 DC 调光与莱茵 TÜV 无频闪认证等；续航采用单层主板大电池方案，内置 8000mAh 电池；影像配置包含 5000 万像素潜望长焦等。功能方面，真我 Neo8 提供 PC 掌机模式，PC 游戏可在手机本地运行，并支持与 PC 账号和存档互通，已验证 50 余款热门 PC 游戏可运行；同时加入 AI 大神辅助功能，覆盖开放世界、FPS、MOBA 等玩法。机身采用透明 RGB 设计与觉醒光环，配备 3D 超声波指纹，支持 IP66、IP68、IP69 防水，并搭载 realme UI 7.0。产品售价 2399 元起，国补到手价 2039.15 元起。来源产品外观图，图片来自真我索尼发布 LinkBuds Clip 开放式耳机1 月 22 日，索尼公司推出隶属 LinkBuds 产品线家族的新成员 LinkBuds Clip，可选黑色、灰褐色、绿色、薰衣草色四种配色。耳机主打轻量化，采用 C 形桥开放式设计，可通过固定在耳朵外侧来保证佩戴稳定性，适合长时间使用或跑步、通勤等场景，单耳续航约为 9 小时，配合充电盒总续航可提升至约 37 小时。产品配备了「高精度语音拾取技术」及 AI 降噪系统，内置 10 级均衡器，预设了「标准音乐模式」「语音增强模式（可在嘈杂环境中清晰收听播客）」「防漏音模式（可在安静场所降低音量，避免打扰他人）」三种模式，可通过索尼 Sound Connect 应用程序调节音效；售价为1299 元 来源产品外观图，图片来自新闻源Adobe 将支持把 PDF 转换成播客1 月 21 日，Adobe 公布了 Acrobat Studio 的最新版本。更新后的 Acrobat Studio 将深度整合 Adobe Express 与生成式 AI 技术，引入三大核心功能。首先是基于 AI 分析功能，可以将将财务报告、产品页或竞品分析等多种文件导入 Acrobat 的 PDF Spaces（一种 AI 驱动的知识库），AI 助手便能自动分析内容并生成大纲，并调用 Adobe Express 的专业模板库，在几分钟内生成一份设计精美的演示文稿草稿。其次是「生成播客」（Generate podcast）功能。支持将最长 500 页的报告、会议记录或复杂的电子邮件链导入系统，AI 助手会将其提炼为一段播客风格音频摘要。最后是引入了基于聊天的自然语言编辑模式。用户只需在对话框中输入如「删除第三页」「添加电子签名」或「移除所有注释」等指令，AI 助手即可自动执行相应任务。来源Xbox 应用正式登陆 Arm 版 PC1 月 21 日，微软公司宣布，Xbox 应用正式支持所有基于 Arm 架构的 Windows 11 PC。在内容与服务方面，玩家现在可以在 Arm 架构 Win11 PC 上，通过 Xbox PC 应用下载并游玩大量游戏。目前已有超过 85% 的 Game Pass 游戏可与 Arm 设备兼容。微软表示，随着 Xbox 应用在 Windows 和 Xbox Insider 渠道上线并收集社区反馈，平台已进行多项更新以扩大兼容性。用于在 Arm 设备上运行 x86/x64 软件的 Prism 模拟器现已支持 AVX 和 AVX2 指令集，有助于更多现代游戏在 Arm 设备上运行。此外，Epic Anti-Cheat（EAC）的支持也使《战争机器：重装版》《堡垒之夜》等热门游戏能够在 Arm 设备上运行。与此同时，Windows Performance Fit 功能可根据设备硬件能力，提示哪些游戏具备良好运行条件，帮助玩家更有信心地选择下载内容。来源Marshall 推出音乐流媒体中枢 Heddon1 月 22 日，Marshall 马歇尔品牌推出名为 Heddon 的音乐流媒体中枢，为现有蓝牙音箱补齐多房间同步播放能力。与传统方案不同，马歇尔 H…

AI 驱动招聘变革：从流程电子化到决策智能化的跨越
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date: 2026-01-20T00:27:44+08:00
description: AI 驱动招聘变革：从流程电子化到决策智能化的跨越在数字化浪潮席卷各行各业的今天，人力资源领域的数字化转型早已不是新鲜话题。ERP系统的普及、自动化流程的搭建，让企业招聘摆脱了纯粹的纸质化办公，迈入了“流程电子化”的新阶段。然而，这种看似便捷的数字化，实则暗藏诸多局限——简历筛选仍停留在关键词匹配的浅层阶段，面试评价难逃主观偏见的桎梏，企业往往在海量信息中耗费大量精力，却仍难避免错失核心人才的遗憾，“伪数字化”的标签始终难以摘除。生成式 AI 的崛起，为招聘行业带来了真正的颠覆性力量，它打破了传统工具的被动属性，以主动洞察、智能交互的姿态，重构了人才甄选的全流程。这一变革的核心，在于将招聘从“事务性操作”升级为“战略性决策”，精准破解了长期困扰行业的低效、主观、高成本三大痛点。在效率与精准度的双重突破上，AI 面试智能体成为无可替代的核心引擎。通过严格的心理学效度与信度检验，其评估结果与资深面试官形成高度契合，为招聘决策提供了可量化的科学依据。不同于传统简历筛选的片面化，AI 能够深度解析候选人履历，精准定位核心成就与信息疑点，构建层层递进的提问逻辑，既实现了信息核实的严谨性，又能深度挖掘候选人的潜在能力。更值得关注的是，单一智能问题即可同步测评多项核心胜任力，无缝衔接初筛与复试环节，使整体评估效率提升超五成，不仅解放了 HR 从海量简历中“淘金”的时间，更让业务面试官摆脱了初试阶段的重复劳动，将精力聚焦于核心人才的深度沟通。同时，针对编程、财务、工程等不同专业领域，AI 可实现精准化测评，确保人才筛选与岗位需求的高度匹配。而在候选人体验与雇主品牌传递上，AI 招聘系统也实现了质的飞跃。告别了传统 AI 面试的生硬机械，新一代系统具备了敏锐的情绪感知能力，能够捕捉候选人的语速、语调变化，以专业的引导方式帮助候选人放松心态，充分展现真实水平，避免因紧张导致的评价失真。音画同步技术的应用，让虚拟面试官的表情、口型与语音节奏完美契合，赋予交互满满的温度，彻底摆脱“纸片人”式的疏离感。全程无需手动操作启停，语音自动识别功能让问答流转如真人交谈般自然流畅，极大提升了面试的沉浸感。此外，候选人可随时就职位详情、团队文化、发展路径等问题发起咨询，AI 基于企业知识库提供即时、一致的专业解答，在完成人才评估的同时，实现了雇主价值的高效传递，让每一次面试都成为雇主品牌的加分项。AI 驱动的招聘变革，绝非对传统招聘逻辑的否定与取代，而是以技术赋能的方式，实现了流程优化与价值升级。它让招聘摆脱了“伪数字化”的束缚，从“流程电子化”真正迈向“决策智能化”，为企业在日趋激烈的人才竞争中搭建起核心优势。未来，随着 AI 技术的持续迭代，招聘行业将进一步突破时空限制，实现更精准的人才匹配、更高效的流程运转、更优质的双向体验，成为企业吸引并留住核心人才的战略支撑，为企业的长远发展注入源源不断的人才活力。

科技云报到：个人AI时代，超级智能体如何真正为你而来？
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date: 2026-01-20T00:10:08+08:00
description: 科技云报道原创。 “早上好”！清晨，AI助手悦耳的声音传达到你耳边，还推荐了适合你体重管理的早餐；上班路上，智能汽车自动规划了最佳路线，还能接着帮你整理昨晚没完成的工作文档；工作时，AI能跨设备帮你总结会议重点，生成个性化的周报……这些不再是科幻电影的场景，而是未来我们每个人都会经历的日常。 过去三年，AI的发展主要是比谁的模型参数更大、技术更硬。 从2022年生成式AI的火爆，到2025年产业开始转向，AI不再是偶尔用一用的“公共工具”，而是变成了像朋友一样常驻在我们电脑、手机、平板、眼镜等设备里的“长期伙伴”。 一个关键问题也随之而来：AI该归平台管，还是属于我们每一个人？近日，联想与IDC发布了国内首份《个人AI产业定义、产业架构与发展趋势白皮书》，该白皮书立足未来视角，对“真正属于每一个人”的个人AI进行前瞻性展望，并深入阐述个人AI崛起将引发的产业结构性变革。 从“通用工具”到 “智能双胞胎” 报告预测，2026年将成为“个人AI元年”，全球生成式AI消费者将突破50亿。 这场变革不只是技术升级，更是“人工智能+”在我们普通人身边的深度落地，它基于“以人为中心”的核心想法，重新定义我们工作生活的方式。 过去三年，像ChatGPT这样的公共AI确实让更多人用上了AI，但也暴露了不少麻烦。 公共AI以商业平台为核心，我们想用好服务，就得交出自己的数据、隐私，还得放弃一部分控制权。 而且它的服务是“一刀切”，满足不了每个人的个性化需求，还存在跨平台用着不方便、响应慢等问题。 与此同时，我们对AI的需求也在悄悄改变。报告显示，2025年国内用户提到“安全隐私保护”的比例涨到了43%，超过65%的智能终端用户在使用AI Agent时，最关心“个人数据安全与隐私保护”，高于功能性、易用性等其他因素，同时对个性化服务的需求占比达35%。 报告预计，到2028年，服务型AI的市场规模会达到270亿美元，每年的增长率超过60%，扩张速度远高于工具型AI应用。 随着用户隐私数据越积越多、全场景智能需求爆发，AI产业正从“平台说了算”转向“围着个人需求转”。 如果说用户需求的改变是个人AI发展的前提，那终端设备算力的提升、混合大模型的成熟、隐私计算技术的突破，就给个人AI的实现提供了可能。 而终端厂商和平台的实践探索，让这种“专属”的智能体验从想法变成了现实。 个人AI的崛起，是一场大变革。从“平台掌控”到“个人做主”，从“你问它才答”到“主动懂你”，从“单纯工具”到“贴心伙伴”。 它不再是为商业目标服务的通用产品，而是真正属于你、帮你把利益最大化的“智能分身”，这种转变已经成了AI产业发展的重要趋势。 联想集团副总裁、中国区战略及业务拓展副总裁阿不力克木·阿不力米提（以下简称“阿木”）认为，最终会走向每一个人都能拥有一个双胞胎般的超级智能体，它就是个人的一个分身，是一个伴侣和伙伴，甚至是个人的代表。 联想集团副总裁、中国区战略及业务拓展副总裁 阿不力克木·阿不力米提 “以人为中心”的 个人超级智能体 报告认为，个人AI作为“以人为中心”的个人超级智能体，要实现从“工具”到“伙伴”的跨越，不仅需要具备跨平台开放连接的能力，能够以一个身份打通不同平台、不同设备、不同系统，从而实现无缝自由切换使用。 同时，还要让AI终端与个人云混合架构及混合大模型进行深度融合，通过构建基于个人AI主权的可信安全体系，找到个人隐私与应用效率的最佳平衡。 多模态感知与纯自然交互是个人AI的基础。它突破传统输入式交互局限，通过语音、肢体动作、神态、情绪等自然载体，结合图像输入、眼球追踪、环境捕捉等技术，实现从“看见输入”到“理解人类”的转变。 全时记忆与全域知识则解决了“跨场景失忆”的痛点。全时记忆能跨设备、跨时间沉淀用户习惯与偏好，通过“记录-强化-遗忘”的动态机制，形成可持续演化的个体化记忆体系；全域知识则整合分散在不同设备、应用中的笔记、日程、资料等信息，构建可检索、可复用的专属知识库。 全意图理解与自主规划执行，让AI真正“帮你做事”。它不仅能理解明确需求，还能基于长期画像预测潜在意图，将复杂任务拆解为可落地的行动步骤，跨终端协同执行。 持续学习与演进让AI与用户共同成长。通过日常交互反馈、记忆积累，结合轻量化模型适配技术，个人AI能不断贴近用户偏好。 用户可通过升级终端、订阅云服务提升其算力与能力，日常使用即等同于训练，使智能体成为持续增值的个人资产。 端云混合架构实现了隐私与效率的平衡。个人AI在终端部署“本地大脑”，处理隐私敏感任务与即时响应，保障数据安全与低时延，云端则承接复杂算力需求与全域知识库，通过可信个人云实现能力扩展。这种“端侧守护隐私、云端赋能高效”的模式，让用户既能享受智能服务，又无需担忧数据泄露。 与公共AI通用体验不同，个人AI突破…

AI 驱动招聘变革：从流程电子化到决策智能化的跨越
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date: 2026-01-19T22:03:40+08:00
description: AI 驱动招聘变革：从流程电子化到决策智能化的跨越在数字化浪潮席卷各行各业的今天，人力资源领域的数字化转型早已不是新鲜话题。ERP系统的普及、自动化流程的搭建，让企业招聘摆脱了纯粹的纸质化办公，迈入了“流程电子化”的新阶段。然而，这种看似便捷的数字化，实则暗藏诸多局限——简历筛选仍停留在关键词匹配的浅层阶段，面试评价难逃主观偏见的桎梏，企业往往在海量信息中耗费大量精力，却仍难避免错失核心人才的遗憾，“伪数字化”的标签始终难以摘除。生成式 AI 的崛起，为招聘行业带来了真正的颠覆性力量，它打破了传统工具的被动属性，以主动洞察、智能交互的姿态，重构了人才甄选的全流程。这一变革的核心，在于将招聘从“事务性操作”升级为“战略性决策”，精准破解了长期困扰行业的低效、主观、高成本三大痛点。在效率与精准度的双重突破上，AI 面试智能体成为无可替代的核心引擎。通过严格的心理学效度与信度检验，其评估结果与资深面试官形成高度契合，为招聘决策提供了可量化的科学依据。不同于传统简历筛选的片面化，AI 能够深度解析候选人履历，精准定位核心成就与信息疑点，构建层层递进的提问逻辑，既实现了信息核实的严谨性，又能深度挖掘候选人的潜在能力。更值得关注的是，单一智能问题即可同步测评多项核心胜任力，无缝衔接初筛与复试环节，使整体评估效率提升超五成，不仅解放了 HR 从海量简历中“淘金”的时间，更让业务面试官摆脱了初试阶段的重复劳动，将精力聚焦于核心人才的深度沟通。同时，针对编程、财务、工程等不同专业领域，AI 可实现精准化测评，确保人才筛选与岗位需求的高度匹配。而在候选人体验与雇主品牌传递上，AI 招聘系统也实现了质的飞跃。告别了传统 AI 面试的生硬机械，新一代系统具备了敏锐的情绪感知能力，能够捕捉候选人的语速、语调变化，以专业的引导方式帮助候选人放松心态，充分展现真实水平，避免因紧张导致的评价失真。音画同步技术的应用，让虚拟面试官的表情、口型与语音节奏完美契合，赋予交互满满的温度，彻底摆脱“纸片人”式的疏离感。全程无需手动操作启停，语音自动识别功能让问答流转如真人交谈般自然流畅，极大提升了面试的沉浸感。此外，候选人可随时就职位详情、团队文化、发展路径等问题发起咨询，AI 基于企业知识库提供即时、一致的专业解答，在完成人才评估的同时，实现了雇主价值的高效传递，让每一次面试都成为雇主品牌的加分项。AI 驱动的招聘变革，绝非对传统招聘逻辑的否定与取代，而是以技术赋能的方式，实现了流程优化与价值升级。它让招聘摆脱了“伪数字化”的束缚，从“流程电子化”真正迈向“决策智能化”，为企业在日趋激烈的人才竞争中搭建起核心优势。未来，随着 AI 技术的持续迭代，招聘行业将进一步突破时空限制，实现更精准的人才匹配、更高效的流程运转、更优质的双向体验，成为企业吸引并留住核心人才的战略支撑，为企业的长远发展注入源源不断的人才活力。

告别“伪数字化”：AI 正在重塑人才招聘格局
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date: 2026-01-18T22:04:18+08:00
description: 告别“伪数字化”：AI 正在重塑人才招聘格局过去十年，HR 领域掀起了信息化与数字化浪潮，ERP 系统引入、自动化流程设计，让招聘、入离职等事务实现了“系统化”。但如今，当绝大多数职场人已习惯与 AI 协同工作时，许多企业的招聘仍停留在“流程电子化”的初级阶段——筛简历依赖关键词，面试凭借主观感觉，低效与错失良才成为常态。真正的变革源于“生成式 AI”的深度融入。它不再是被动应答的工具，而是能主动洞察、生成问题、辅助决策的智能伙伴，在人才甄选的全新竞赛中，依靠直觉与经验的传统招聘模式正加速瓦解。传统招聘长期受“低效、主观、成本高”三大顽疾困扰，在激烈的市场竞争中愈发凸显弊端：业务部门急需人才，HR 却深陷海量简历无法高效筛选；面试安排耗时耗力，最终录用决策还可能依赖面试官的“眼缘”。这种不确定性，让企业付出了高昂的显性与隐性成本。AI 招聘系统的出现，为破解这一困境提供了有效路径。其核心优势集中在“精准可衡量”与“体验人性化”两大维度，重新定义了智能化招聘的标准。在精准度层面，先进的 AI 面试智能体成为核心引擎，让人才评估告别“凭感觉”的模糊地带。其评估结果通过了严格的效标效度与重测信度心理学检验，能与资深面试官达成高度一致，打分可直接作为关键招聘决策依据。具体来看，其一问多能，一道智能题目可同步评估多项核心胜任力，无缝衔接 HR 初筛与业务复试，使评估效率提升 50% 以上；能根据候选人的回答即时生成针对性追问，精准抓取关键信息，杜绝能力评估遗漏；可自动解析简历，定位关键成就与潜在模糊点，生成递进式提问链，既有效核实信息，也深度挖掘候选人真实潜力；同时覆盖沟通、协作等通用素质，还能针对编程、算法、财务、工程等专业领域精准测评，在解放 HR 的同时，减轻业务面试官初试阶段的重复劳动。在体验层面，优质的 AI 面试系统突破了传统 AI 面“生硬、机械”的短板，将每一次面试转化为雇主品牌的加分项。系统能精准感知候选人的语速、语调与情绪波动，像专业面试官一样引导候选人放松，充分展现真实能力，避免因紧张导致评价失真；全程无需手动操作“开始/结束”，系统自动识别语音起止，实现如真人交谈般自然的问答流转，沉浸感十足；通过领先的音画同步技术，让虚拟面试官的口型、表情与语音节奏完美匹配，彻底告别“纸片人”式的机械感，赋予交互温度；候选人可随时就职位、团队、文化等问题发起提问，AI 基于企业知识库给予准确、一致的解答，在评估的同时完成高效的雇主价值传递。当招聘进入智能化深水区，工具的选择直接影响人才竞争的胜负。AI 并非要取代传统招聘逻辑，而是通过技术赋能，构建出更精准、高效、人性化的人才甄选模式，推动招聘行业从“流程电子化”迈向“决策智能化”，为企业在人才战争中赢得先机。

科技云报到：个人AI时代，超级智能体如何真正为你而来？
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date: 2026-01-18T02:11:22+08:00
description: 科技云报道原创。 “早上好”！清晨，AI助手悦耳的声音传达到你耳边，还推荐了适合你体重管理的早餐；上班路上，智能汽车自动规划了最佳路线，还能接着帮你整理昨晚没完成的工作文档；工作时，AI能跨设备帮你总结会议重点，生成个性化的周报……这些不再是科幻电影的场景，而是未来我们每个人都会经历的日常。 过去三年，AI的发展主要是比谁的模型参数更大、技术更硬。 从2022年生成式AI的火爆，到2025年产业开始转向，AI不再是偶尔用一用的“公共工具”，而是变成了像朋友一样常驻在我们电脑、手机、平板、眼镜等设备里的“长期伙伴”。 一个关键问题也随之而来：AI该归平台管，还是属于我们每一个人？近日，联想与IDC发布了国内首份《个人AI产业定义、产业架构与发展趋势白皮书》，该白皮书立足未来视角，对“真正属于每一个人”的个人AI进行前瞻性展望，并深入阐述个人AI崛起将引发的产业结构性变革。 从“通用工具”到 “智能双胞胎” 报告预测，2026年将成为“个人AI元年”，全球生成式AI消费者将突破50亿。 这场变革不只是技术升级，更是“人工智能+”在我们普通人身边的深度落地，它基于“以人为中心”的核心想法，重新定义我们工作生活的方式。 过去三年，像ChatGPT这样的公共AI确实让更多人用上了AI，但也暴露了不少麻烦。 公共AI以商业平台为核心，我们想用好服务，就得交出自己的数据、隐私，还得放弃一部分控制权。 而且它的服务是“一刀切”，满足不了每个人的个性化需求，还存在跨平台用着不方便、响应慢等问题。 与此同时，我们对AI的需求也在悄悄改变。报告显示，2025年国内用户提到“安全隐私保护”的比例涨到了43%，超过65%的智能终端用户在使用AI Agent时，最关心“个人数据安全与隐私保护”，高于功能性、易用性等其他因素，同时对个性化服务的需求占比达35%。 报告预计，到2028年，服务型AI的市场规模会达到270亿美元，每年的增长率超过60%，扩张速度远高于工具型AI应用。 随着用户隐私数据越积越多、全场景智能需求爆发，AI产业正从“平台说了算”转向“围着个人需求转”。 如果说用户需求的改变是个人AI发展的前提，那终端设备算力的提升、混合大模型的成熟、隐私计算技术的突破，就给个人AI的实现提供了可能。 而终端厂商和平台的实践探索，让这种“专属”的智能体验从想法变成了现实。 个人AI的崛起，是一场大变革。从“平台掌控”到“个人做主”，从“你问它才答”到“主动懂你”，从“单纯工具”到“贴心伙伴”。 它不再是为商业目标服务的通用产品，而是真正属于你、帮你把利益最大化的“智能分身”，这种转变已经成了AI产业发展的重要趋势。 联想集团副总裁、中国区战略及业务拓展副总裁阿不力克木·阿不力米提（以下简称“阿木”）认为，最终会走向每一个人都能拥有一个双胞胎般的超级智能体，它就是个人的一个分身，是一个伴侣和伙伴，甚至是个人的代表。 联想集团副总裁、中国区战略及业务拓展副总裁 阿不力克木·阿不力米提 “以人为中心”的 个人超级智能体 报告认为，个人AI作为“以人为中心”的个人超级智能体，要实现从“工具”到“伙伴”的跨越，不仅需要具备跨平台开放连接的能力，能够以一个身份打通不同平台、不同设备、不同系统，从而实现无缝自由切换使用。 同时，还要让AI终端与个人云混合架构及混合大模型进行深度融合，通过构建基于个人AI主权的可信安全体系，找到个人隐私与应用效率的最佳平衡。 多模态感知与纯自然交互是个人AI的基础。它突破传统输入式交互局限，通过语音、肢体动作、神态、情绪等自然载体，结合图像输入、眼球追踪、环境捕捉等技术，实现从“看见输入”到“理解人类”的转变。 全时记忆与全域知识则解决了“跨场景失忆”的痛点。全时记忆能跨设备、跨时间沉淀用户习惯与偏好，通过“记录-强化-遗忘”的动态机制，形成可持续演化的个体化记忆体系；全域知识则整合分散在不同设备、应用中的笔记、日程、资料等信息，构建可检索、可复用的专属知识库。 全意图理解与自主规划执行，让AI真正“帮你做事”。它不仅能理解明确需求，还能基于长期画像预测潜在意图，将复杂任务拆解为可落地的行动步骤，跨终端协同执行。 持续学习与演进让AI与用户共同成长。通过日常交互反馈、记忆积累，结合轻量化模型适配技术，个人AI能不断贴近用户偏好。 用户可通过升级终端、订阅云服务提升其算力与能力，日常使用即等同于训练，使智能体成为持续增值的个人资产。 端云混合架构实现了隐私与效率的平衡。个人AI在终端部署“本地大脑”，处理隐私敏感任务与即时响应，保障数据安全与低时延，云端则承接复杂算力需求与全域知识库，通过可信个人云实现能力扩展。这种“端侧守护隐私、云端赋能高效”的模式，让用户既能享受智能服务，又无需担忧数据泄露。 与公共AI通用体验不同，个人AI突破…