近期，OpenAI推出o4-mini和满血版o3模型，工具使用能力提升有望实现模 型在复杂场景下的任务处理，而谷歌发布一系列多模态模型更新，跨模态能力 提升有望大幅延伸AI应用场景；在生态侧，近期国内外多家厂商宣布接入 MCP协议，谷歌也推出A2A协议旨在构建多智能体协同应用生态，通用大模 型以及产品型AI应用厂商有望深度受益。

暴露在外的攻击面越来越大，工业互联网安全将迎来更高的挑战。中国暴露在互联网上的工控系统联网设备达到6223 个，排名全球第五。

人工智能提供了巨大的机会，导致改善医疗保健，更安全和更有效的运输，个性化教育，重大科学发现，改进制造，提高农业作物产量，更好的天气预报等方面的突破。这些好处主要归功于几十年来联邦对基础人工智能研发的长期投资，这些投资为人工智能系统带来了新的理论和方法，以及允许将人工智能转化为实际应用的应用研究。

生物芯片（biochips）系统是利用制作在基底上的微沟道实现特定功能的装置，微沟道的尺度一般在微米量级。生物芯片根据生物分子间特异相互作用的原理，将生化分析过程集成于芯片表面，从而实现对DNA、RNA、多肽、蛋白质以及其他生物成分的高通量快速检测。狭义的生物芯片概念是指通过不同方法将生物分子（寡核苷酸、CDNA、genomic DNA、多肽、抗体、抗原等）固着于硅片、玻璃片（珠）塑料片（珠）凝胶、尼龙膜等固相递质上形成的生物分子点阵。因此生物芯片技术又称微陈列（microarray）技术，含有大量生物信息的固相基质称为微阵列。生物芯片在此类芯片的基础上又发展出微流体芯片（microfluidics chip），亦称微电子芯片（microelectronic chip）即缩微实验室芯片，或者称为“微全分析系统"（uTAS，micro-total-analysis-system。

人工智能的浪潮早已出现在我们身边，从语音识别到智能家居，从人机大战到无人驾驶，人工智能的的运用渗透到了生活细节，带来了一次又一次的惊喜。 在互联网、物联网蓬勃发展的中国，Al在商业化领域的运用，大家并不陌生。但人工智能对企业人才的管理的发展前景如何？这是一个复杂且相对陌生的话题，也没有一个标准的答案，因为Al还在快速成长的过程中。

继前三次工业革命之后，全球经济与社会正在进行一次大规模的、系统性的数字化转型，这是20世纪50年代以来信息革命的延续。当前的中国，云计算、数据分析和挖掘、人工智能、物联网等相关技术正在与实体经济加速融合。中国经济的数字化转型对于中国发展为一个成熟、高效、稳健运行的经济体，实现跨越式发展，具有重大意义。

人工智能正在进入供需融合的创新发展期，从需求侧看，在长期的经济转型压力和近期的抗疫恢复形成双重牵引；从供给侧来看，人工智能产业各生态层不断丰富成熟，已经在工业、医疗、城市等多领域落地。 疫情是Al的试金石，是一次国家级别的数字化全面检验，从基础设施的完备性、数据的流通性到快速反应能力的一次全面测试。在疫情之下，Al公司不再是以往的旁观者，而是出演关键角色，提高抗疫战争的整体效率。经过疫情，中国已经不再有纯粹的“传统产业”，每个产业或多或少都开启了数字化进程。 受疫情用工难、成本加剧、劳动力感染等风险因素的影响，制造业和服务业正在加快人机结合的进程，向制造、服务智能化进一步转型。

随着技术的迅猛发展，人工智能逐渐受到人们的关注。在人工智能时代，很多领域与人工智能碰撞出了别样火花，教育领域也不例外。近年来，研究者们和一线教育工作者在人工智能与教育领域进行了积极的研究与探索，取得了丰硕的成果。

本文聚焦大小模型端云协同赋能人机交互。端云协同指边缘设备与云侧服务器模型协同推断，端侧小模型实时响应，云侧大模型具通用认知能力。介绍 DeepSeek、ModelGPT、MergeNet 等成果，还涉及推荐系统、语音助手等应用，展现其在提升效率、适应动态场景等方面的优势。

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