工業(yè)和信息化部：以場景為切入點，推進(jìn)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型
工業(yè)和信息化部近日印發(fā)《場景化、圖譜化推進(jìn)重點行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的參考指引（2025版）》，要求以場景為主要切入點、以行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型場景圖譜為路線圖、以數(shù)字化要素清單為數(shù)字化攻關(guān)重點，推進(jìn)各類制造業(yè)企業(yè)、數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務(wù)商轉(zhuǎn)型；訓(xùn)練面向場景的垂類模型，開發(fā)場景智能體，培育一批“人工智能+場景”。
廣東：依場景實行公共數(shù)據(jù)授權(quán)運營
廣東省政務(wù)服務(wù)和數(shù)據(jù)管理局日前就《廣東省公共數(shù)據(jù)資源授權(quán)運營管理辦法（征求意見稿）》公開征求意見?！掇k法》擬明確“統(tǒng)一實施、依場景授權(quán)”的公共數(shù)據(jù)資源授權(quán)運營模式，專家指出，這一模式既有利于挖掘行業(yè)系統(tǒng)場景，也能夠與區(qū)域集中統(tǒng)一授權(quán)等模式相銜接，兼具開放性和靈活性。
谷歌提出新Deep Research框架，提升Agent能力
9月19日，谷歌突破傳統(tǒng)Agent“規(guī)劃-檢索-生成”模式，提出新的研究框架，讓AI像人類專家一樣做研究。它采用“擴(kuò)散式降噪”過程，讓Agent先打草稿，再通過反復(fù)檢索、學(xué)習(xí)實現(xiàn)迭代修正，最終生成一篇高質(zhì)量報告。該算法在需要多步推理和深度檢索的GAIA任務(wù)上表現(xiàn)優(yōu)秀。
華為發(fā)布全球最強(qiáng)算力超節(jié)點與集群
9月18日，華為發(fā)布Atlas 950 SuperPoD和Atlas 960 SuperPoD超節(jié)點，在卡規(guī)模、總算力、內(nèi)存容量、互聯(lián)帶寬等關(guān)鍵指標(biāo)上全面領(lǐng)先?；诖?，華為還發(fā)布了算力規(guī)模超50萬卡的Atlas 950 SuperCluster和達(dá)百萬卡級的Atlas 960 SuperCluster，被稱為“全球最強(qiáng)算力集群”，有望推動AI訓(xùn)練和推理效率進(jìn)入新量級。
阿里開源首個深度研究Agent模型
阿里近日開源了其首個深度研究Agent模型“通義DeepResearch”，登頂開源Agent模型榜首。該模型采用合成數(shù)據(jù)驅(qū)動的完整訓(xùn)練鏈路，設(shè)計了ReAct和基于自研IterResearch的Heavy兩種推理模式，解決了認(rèn)知空間窒息與不可逆噪聲污染問題，為深度研究Agent賽道提供了輕量化高性能的新選擇。
百度推出產(chǎn)業(yè)級模型Qianfan-VL，在OCR應(yīng)用中表現(xiàn)卓越
9月22日，百度智能云千帆發(fā)布視覺理解模型Qianfan-VL并全面開源。該系列基于開源模型進(jìn)行開發(fā)，在自研昆侖芯P800上完成全流程計算，面向企業(yè)級多模態(tài)應(yīng)用場景，具備思維鏈能力、OCR全場景識別和復(fù)雜版面文檔理解能力，在多項基準(zhǔn)測試中表現(xiàn)優(yōu)異。
OpenAI、Anthropic等公司訓(xùn)練AI成為“虛擬同事”
OpenAI、Anthropic等人工智能開發(fā)公司正在讓大型語言模型“上班辦公”。通過模擬企業(yè)應(yīng)用的強(qiáng)化學(xué)習(xí)環(huán)境，加之人類專家教導(dǎo)，這些AI 模型正在學(xué)習(xí)使用Salesforce、Zendesk、Gmail 等專業(yè)軟件，未來有望成為接管用戶電腦并代其操作的智能體。
IDC：未來的大模型本身即是應(yīng)用
9月19日，IDC發(fā)布《中國大模型公有云服務(wù)市場分析》指出，相較于過去模型服務(wù)的用戶群體以泛互行業(yè)、協(xié)同辦公等賽道為主，2025年，大模型服務(wù)采用者的應(yīng)用場景在不斷擴(kuò)展，傳統(tǒng)行業(yè)的中腰部企業(yè)對模型服務(wù)的接受度越來越高。Agent將主導(dǎo)大模型市場發(fā)展，且模型與應(yīng)用的邊界逐漸模糊，未來的大模型本身即是應(yīng)用。
中國信通院：利用先進(jìn)存力中心建設(shè)行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集
中國信息通信研究院云計算與大數(shù)據(jù)研究所近日發(fā)布《先進(jìn)存力中心研究報告（2025年）》，指出先進(jìn)存力中心可利用高效數(shù)據(jù)歸集和存儲能力，依托數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)注、特征融合等平臺工具，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為具有行業(yè)特征的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集；治理過程同步生成數(shù)據(jù)資產(chǎn)信息，將為數(shù)據(jù)授權(quán)、開放、共享提供可信依據(jù)。
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