9月22日，Intel-DataCanvas人工智能在线技术峰会落下帷幕。此次峰会由英特尔联合国内知名自动化数据科学平台提供商DataCanvas九章云极特别举办，邀请人工智能及数据处理等领域的重要企业、学术专家与行业精英一起，探讨行业前沿，交流技术与经验，分享观点，碰撞思想。
此次峰会旨在更好地推进人工智能技术在数据处理与各行各业中的实际应用，DataCanvas九章云极联合创始人&CTO尚明栋、英特尔中国区行业解决方案集团人工智能行业客户总监刘洋分别致辞，来自英特尔、DataCanvas九章云极和五矿证券的资深技术专家在峰会上分享最新技术应用经验。
01 Intel：英特尔工业人工智能实战
英特尔AI解决方案架构师臧战围绕智能制造行业中的典型应用，总结了英特尔在真实场景中的AI技术和产品优化方案的《AI实战手册》是他在本次峰会上的主要分享内容。
臧战详细介绍了《AI实战手册》趋势篇、实战篇和技术篇的具体内容和手册使用方法，并通过机器视觉案例和时间序列案例展示了深度学习和机器学习技术在制造业和能源行业中的成功实践。“Intel作为全栈的解决方案提供商，支持各种各样的人工智能场景。客户也可以选择各种智能化方法，如机器学习、深度学习或者机器学习和深度学习的耦合。此外，Intel在开源软件方面的投入非常大，能够提供多个开源架构的优化方法。” 臧战认为，经验分享是快速实现应用落地的最佳手段，期望与行业合作伙伴一同加速制造行业的人工智能之旅。
02 DataCanvas：下一代数据科学平台
DataCanvas九章云极资深数据科学顾问雷生，对数据科学平台在各行业落地趋势进行解析，并详细介绍DataCanvas数据科学平台产品的特色功能。他提到，DataCanvas APS 数据科学平台和 DataCanvas RT 实时决策中心作为DataCanvas的核心组件，能够实现数据模型生产化并扩展到实时的全生命周期管理。
“DataCanvas APS 正在最大限度地为使用者在建模工作上节能提效和协同作业提供自动化服务。”通过数据导入即分析、自动机器学习建模、模型一键上线服务、知识和资源共享服务、模型仓库等功能，DataCanvas APS为客户轻松实现模型构建流程化、构建过程标准化、内外模型统一化、IT服务智能化、审计环节严格化、算法模型全面化、开发过程协作化、日志状态监控化、业务知识共享化、AI资源可迁移等智能化需求。
DataCanvas RT则将模型形态扩展到了实时，通过实时计算、实时指标加工、实时规则决策、实时模型预测等等为企业用户提供完整的实时场景解决方案能力。DataCanvas APS 与 DataCanvas RT 的无缝对接，能够让企业实现跨越式的数字化转型。
03 DataCanvas：深度学习突破结构化数据瓶颈
DataCanvas九章云极资深架构师杨健分享了九章云极在AutoML和AutoDL领域的重大创新突破。今年3月，由DataCanvas自主研发的DeepTables深度学习工具包在全球知名国际竞赛Kaggle Categorical Feature Encoding Challenge II 中超越来自全球各地的知名厂商，包含全球第一的电商公司和搜索引擎公司等，在所有参赛的1100多支团队中，荣获全球第一名。这是深度学习在结构化数据分析领域中世界性的重大创新突破，是中国自主研发实力能够引领全球的再次证明。
杨健介绍说：“DeepTables具有极强的灵活性和易用性。通过DeepTables，仅用五行代码就可以完成整个建模过程，甚至无需提前做数据预处理和特征加工过程;并且提供开箱即用的高性能模型，业务人员也可训练出专家水平的模型。”
近期开源发布的另一自动化科技硕果——自搜索神经网络框架Hypernets，则基于超架构的搜索空间完成神经网络超参数和微架构的自动搜索和模型训练，再一次提升自动机器学习工具的开发和应用效能。“DataCanvas在AutoML和AutoDL上的探索成果为企业的数据建模分析按下加速键，企业数据将迅速呈现前所未见的价值，甚至推动企业进一步改变业务格局和业务形态。”
04 五矿证券：大数据及人工智能在资管行业的应用
五矿证券大数据团队负责人朱春霖分享了大数据在公募基金领域的发展历程、大数据应用和产品，以及机器学习技术在各类项目中的应用。他提及，在公募基金行业，大数据前期以营销侧客户多维分析需求为切入点，搭建整体大数据处理框架。到大数据深入应用阶段，则全面接入公司主要业务数据，构建数据湖体系，并明确大数据在数据中心底盘的定位，应用侧以满足投研投资需求和营销侧报表为主。
关于机器学习的落地应用，朱春霖以基金涨跌概率模型、小规模基金输出及解释、精准营销数据挖掘、大类资产配置模型等案例做出细致讲解和分析。机器学习技术在资管行业的落地应用潜力依然巨大。
随着企业智能化、数字化进程的加快，尤其在5G加持下，海量终端将带来前所未有的海量数据，如何利用数据产生精准洞察是新时代企业的重要课题。在算力和存储技术发展的带动下，以深度学习、机器学习为重要内容的人工智能技术在数据处理和挖掘上，正在显现出巨大的作用和潜力。DataCanvas九章云极将自动化数据科学技术封装到企业级平台，将缩短各行业企业智能化进程，收获更多业务智能化成果。
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2025年10月17日，上海在人工智能技术加速演进、产业生态持续升级的关键时期，由上海市漕河泾新兴技术开发区发展总公司联合天罡智算交易平台共同发起成立的“漕河泾天罡人工智能研究院”（以下简称“研究院”）正式揭牌。研究院将依托漕河泾的产业资源与平台优势，联合上海交通大学、上海社会科学院等权威机构，聚焦
“AI大模型六小虎”百川智能危机重重。这是前搜狗CEO王小川创办的AI公司。昨天就爆出新闻，百川智能的联合创始人离职，这是王小川入局AI的第一道大坎。接下的成败非常关键：(1)拿下河北(2)学习科大讯飞百川智能离职高端概览：(1)2025年7月10日，百川智能技术联合创始人谢剑将离职。他是百川只能的
凌晨两点，小王合上笔记本，揉了揉酸胀的眼睛。花了一个月写出来的10万字短剧剧本躺在硬盘里，要真正把它拍成剧，得找演员、租场地、请摄像、做后期……粗算下来少说要几十万，他只能把剧本继续锁在抽屉里。不过，现在小王的剧本可以“见光”了。2026年3月19日，字节跳动旗下的小云雀AI正式上线了短剧Agent
你一定遇到过这样的场景：明明刚和AI助手聊了半个小时的项目细节，退出会话后重新打开，它却像个失忆患者一样，连你上一轮说过什么背景信息都忘得一干二净，你又得从头把需求讲一遍。这种“聊完就忘”的体验，让无数使用AI智能体的用户深感头疼。为了解决这一普遍困扰，腾讯云在4月3日正式推出了名为“龙虾”的记忆服
4月3日凌晨，谷歌DeepMind悄然甩出一枚重磅炸弹——全新一代开源大模型Gemma4正式发布，以极其宽松的Apache2.0协议向全球开发者免费开放。这是自2025年3月发布Gemma3以来，谷歌时隔整整一年的重大迭代。本次发布的Gemma4包含四个不同规格的版本：E2B（有效20亿参数）、E4
AI龙虾也会生病。别怕，大部分病不是什么绝症，自己在家就能治。我养OpenClaw一年多，总结出五种最常见的毛病，附上我的“土方子”，希望对你有用。病一：不吃食（完全不执行任何任务）症状：你给了指令，它没反应，日志里一片空白。就像龙虾趴在塘底不动弹，碰它也不理。病因：通常是进程卡死了，或者依赖服务没
养过真龙虾的人都知道，投喂是个技术活。喂少了，龙虾饿得互相残杀；喂多了，剩饵坏水，整塘发病。OpenClaw这个AI龙虾也一样——你给它安排的任务太少，它会“闲得发慌”，反应迟钝；你一次塞给它太多复杂任务，它会“消化不良”，要么报错要么干一半就卡住。每天该喂几次？我的经验是：每天喂两次，早上一次简单
养过真龙虾的人都知道，苗种的好坏直接决定收成。养AI龙虾也一样——OpenClaw有不同版本，有的稳定但功能少，有的功能多但爱“闹脾气”。新手该怎么选？我用自己的踩坑经历告诉你。版本怎么选？OpenClaw目前主要有三个分支：稳定版（Stable）、测试版（Beta）和社区魔改版（Community
我第一次听说OpenClaw，是在一个技术群里。有人发了一串代码，说“这个AI龙虾特别好养，会自己找食吃”。我好奇点进去，结果对着终端发了一小时呆——连环境都没搭起来。后来我才明白，养AI龙虾跟养真龙虾一样，新手入门得先做足功课。第一问：我的电脑跑得动吗？很多人以为AI龙虾就是个聊天机器人，打开网页
4月2日，字节跳动旗下火山引擎在武汉举行的AI创新巡展上宣布，Seedance2.0API正式面向企业用户开启公测。同时，火山引擎总裁谭待在会上披露，截至今年3月，豆包大模型日均Token使用量已突破120万亿，在过去三个月内增长一倍，比2024年5月发布时增长1000倍。Seedance2.0：从
养AI小龙虾的路上，坑不少。有人被代装服务骗了钱，有人电脑中了毒，有人收到天价账单，还有人发现AI“失控”了，开始乱删文件。如果你也遇到这些糟心事，别慌。下面这份“养虾应急包”，告诉你第一时间该做什么。场景一：代装被骗，钱打水漂了花了300块找人远程装OpenClaw，结果对方收了钱就拉黑，或者装了
把AI智能体请进电脑，就像把家里所有的钥匙交给了一个陌生人。它能帮你打扫房间、整理文件，但万一它“起了坏心”，或者被坏人利用了，你的家就不再安全了。这不是危言耸听。国家互联网应急中心已经发布风险提示，指出OpenClaw的默认配置“极为脆弱”，攻击者一旦得手，能轻易获取系统控制权。微软安全团队也警告
