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科技云报到原创。 如果你最近打过客服电话，大概率遇到过两种让人崩溃的AI。 一种是"胡说八道型"——语气极其自信、措辞特别专业，但给的产品规则、操作路径全是错的，这就是大模型"幻觉"。客户被忽悠几次，对AI客服彻底失去耐心。 另一种是"死胡同型"——AI听你说了半天，最后甩出一句"抱歉，请转人工"，然后是漫长的排队盲音。 这两种智能客服一个把客户骗走，一个把客户耗走。 两种体验背后，是客服行业两个迟迟未解决的真问题—— AI始终处于“被动响应”状态：坐席不点它就不动，知识库要人去搜，工单要人去填，系统要人去切；以及缺乏行业纵深（通用大模型搞不定金融、电商等细分领域的复杂业务闭环）。 这直接催生了一个刺眼的数据：过去两年，全球客服自动化率提升了30%，但客户满意度只涨了5%。 钱花了，系统上了，AI接进来了——但客户那头，却没感觉服务变好。到底是哪里出了问题？ 容联云智慧联络平台负责人 冉鸥 5月15日，在江西上饶举行的"增长进化论·数智全域驱动下的客户服务生产力革新论坛"上，容联云智慧联络平台负责人冉鸥给出了一个直击痛点的答案： “很多企业上的AI客服没效果，不是大模型不行，是工作范式没变。传统的联络中心停留在‘人操作系统’的阶段——人找知识、人走流程、人填工单，业务是串行的，效率高度取决于人的经验。这种‘被动唤醒’的模式，无法根本解决问题。” 这一次，容联云推出的AI Agent智慧联络平台，以全渠道CC+CRM为业务底座，引入了多个具备自主思考与执行能力的Agent（智能文本Agent、智能语音Agent、全能客服中枢Agent、智能质检Agent、智能洞察Agent）。 平台要彻底打破“人驱动系统”的传统锁链，让Agent主动参与到业务判断与流程执行中——Agent主动理解、主动执行流程、自主办理、跨系统协同，用并行的方式完成特定任务，大幅提升人机协同效率。 客服系统

科技云报到原创。 当AI从技术圈层的竞赛走向全民普惠的数字生活，Token早已跳出模型训练的技术参数范畴，成为智能时代核心生产要素、价值尺度与流通结算单位，更是支撑千万级 OPC（一人公司）、小微开发者与中小企业创新发展的核心命脉。 步入2026年，中国人工智能领域日均Token调用量已然突破140万亿，短短两年间实现千倍级增长，一个以Token为核心枢纽的全新数字经济生态，正以不可阻挡的态势加速成型。 在Token经济狂飙突进的时代浪潮中，以OPC为代表的创业者和各类创新企业作为数字经济最具活力的“新物种”，迎来了轻资产创业的黄金机遇，却也陷入了前所未有的发展困境——创业需要承担企业级算力成本，轻资产运营被重资产基础设施卡住脖子，技术创新因规模化部署能力弱难以商业化变现。 面对AI时代爆发式增长的Token服务刚需，联通云打造“联通星罗”Token服务平台，凭借九位一体全栈智算体系，搭建出覆盖Token生产、调度、供给、应用、安全的系统性解决方案，为行业破解发展难题，给出了兼具落地性与前瞻性的最优路径，成为Token普惠化、标准化、规模化落地的“路书”。 创业黄金时代与生存困境 移动互联网以流量为王，AI智能时代以Token为王。 高盛预测，到2030年全球Token消耗量将较2026年增长24倍，企业级与消费级智能体成为最大推动力，“持续在线”的Agent模式彻底重构Token消耗逻辑。 个体开发者、自由职业者、轻资产小微团队快速崛起，正是这场变革的核心受益者与主力军。 依托AI智能体与数字化工具，单人或者小团队即可完成获客、研发、运营、交易、服务全流程，轻资产、低门槛、灵活高效，彻底颠覆传统创业模式。 但光鲜背后，他们正在遭遇成长的烦恼，这也是在通往规模化Token经济的路上，无法绕开的痛点。 其一，算力资源“孤岛效应”与效率瓶颈。 当前算力供给偏重模型训练

科技云报到原创。 2026年，生成式AI与大模型的规模化落地，把智能算力推到了数字经济的C位。从千亿参数模型的跨域训练、亿级用户的高并发推理，到影视特效渲染、工业视觉质检，算力不再是科技企业的专属配置，而是贯穿千行百业的新型生产力。 但行业长期被三大痛点困住：异构芯片生态封闭、模型迁移成本高企；算力供给区域分散、推理需求爆发式增长带来供需错配；传统机柜租赁、裸金属租用的粗放模式，完全跟不上精细化、结果导向的用算需求。 在行业处于转型之际，中国信息通信研究院云计算与数字化研究所于近日发布《智能算力服务研究报告（2026年）》，立足全球算力竞争格局，紧扣工业和信息化部《算力互联互通行动计划》方向指引，不仅系统梳理了智算服务的内涵、架构、技术与场景，更首次构建三层服务体系、明确四大发展趋势，为政策制定、产业布局、企业落地划出清晰路径，堪称智算产业从“拼硬件、堆规模”转向“拼服务、建生态”的转型宣言，以权威研究引领行业迈向高质量发展。 全球算力军备赛白热化中国踩准核心破局点 AI技术的爆发式演进，让智能算力成为全球科技竞争的核心赛道，各国纷纷将智算发展上升至国家战略，一场围绕算力主导权的竞赛全面打响。 全球算力竞争的核心逻辑高度一致：打破资源孤岛，实现算力互联互通，抢占算力服务制高点。 与海外算力发展相比，中国走出了一条“先互联、再成网、同步建全国统一大市场”的特色路径。 国务院明确提出加快形成全国一体化算力体系，五部门联合深化“东数西算”工程，去年工信部印发《算力互联互通行动计划》，定下明确目标：2026年建成完备的算力互联互通标准、标识与规则体系；2028年基本实现全国公共算力标准化互联，打造具备智能感知、实时发现、随需获取的算力互联网。 这份战略布局，精准击中行业三大核心矛盾： 资源层，GPU、NPU等芯片架构封闭，跨厂商模型迁移成本极高，异构算力难以协同； 互联互通层，算力

科技云报到原创。 在科技史的长河中，15年或许只是弹指一挥间，但在中国软件行业，15年足以完成一场从“跟跑”到“领跑”的史诗级跨越。 当大模型的军备竞赛从参数规模逐渐转向应用落地的“深水区”，企业的组织形态正迎来一场“奇点式”变革。 从流程标准化到业务自动化，再到智能体自动化，AI技术不再是游离于企业核心架构之外的辅助手段，而是嵌入组织管理、生产运营、商业决策的每一个环节，重塑产业和企业的生产力格局。 2026年，恰逢艺赛旗成立十五周年，在主题为“智能进化 未来在即”的春季新品发布会上，艺赛旗回顾十五载技术积淀，推出两大智能体自动化重磅新品，用可量化的价值证明：智能体不再是概念噱头，而是企业真正可落地、可复用、可规模化的核心生产力。 艺赛旗通过将AI自动化能力深度融入企业业务全流程，助力中国企业完成智能自动化转型。 锚定自动化赛道从效率工具到智能生产力变革 “如今，以AI为核心的第四次工业革命正加速到来，生产力革新速度远超以往。”艺赛旗创始人兼CEO唐琦松在演讲中如是说。 艺赛旗创始人&CEO 唐琦松 IDC报告显示，价值6500亿美元的企业级应用软件市场即将被AI智能体颠覆。“每个行业都值得被智能体重构一遍”不再是口号，而是企业数字化生存的必要选项。 过去十多年，企业流程优化始终围绕“自动化”展开。从早期脚本到广泛应用的RPA，这类工具帮助企业完成大量重复性、规则明确的任务，成为流程优化的核心手段。 由于缺少动态推理能力，这些工具往往仅能胜任结构化、重复性场景，无法学习和适配新业务环境的变化。同时，难以处理复杂非结构化数据，在语言理解、语义解析等核心能力上存在短板。 随着AI智能体深度嵌入业务，其可基于实时数据自主决策、动态适应，大幅降低人工干预，并将业务目标拆解为可自动执行步骤，让一个复杂流程从“自动化”升级为“智能体自动化”。 这已经不再是简单的技术叠加，而是

科技云报到原创。 “刚开始干预时，我只盼着童童能简单表达需求、学会生活自理就够了。现在，他不仅能听懂指令、认清物品，还能说出‘妈妈我爱你’，甚至主动靠近小朋友。照这个进度，他以后也能上学、慢慢融入社会了。”看着曾经不敢奢望的心愿一点点成真，童童的家人开始想象那些从前“想都不敢想”的事了。 对于平顶山向日葵机构而言，引入AI系统让本地特需儿童在家门口就能享受到更精准、更贴合自身情况的专业干预，带给了更多家庭希望。 大米和小米机构赋能活动现场 长期以来，优质康复资源分布不均、专业人才缺口持续扩大、个性化干预难落地、家校康复协同缺乏高效工具支撑等行业困境，让无数家庭在康复路上举步维艰。 当AI技术闯入特殊教育领域，一场以科技赋能温暖、以精准打破壁垒的变革，正为这群孩子的成长铺就全新的道路。 特教行业“不可能三角” 对于特需儿童康复行业，始终面临个性化、规模化与高质量的“不可能三角”，三者难以兼得。 特殊教育的核心痛点，在于特需儿童群体个体差异极大、障碍类型多元，涵盖智力障碍、自闭症、听力障碍、视力障碍等多种类型，传统“一刀切”的教学模式难以满足每一位学生的个性化成长需求。 其次，特殊教育行业是一个高度依赖人力的模式，这就导致了两大困境：专业人才短缺和康复资源分布不均。 由于特需儿童的个体差异很大，难以用统一的服务标准或课程来满足所有需求，这就使得对康复师的人才要求极高，导致人才缺口巨大。 传统依赖人力的模式不仅效率低下，也使服务质量参差不齐，难以覆盖全国数千万有需要的儿童。 因此，如何在保证专业水准的同时，实现服务的规模化、标准化，又能兼顾每个孩子的独特需求，成为特需儿童康复领域亟待破解的难题。 更严峻的是全国特教资源分布的严重失衡，顶尖特教专家、专业康复设备、优质教研体系高度集中于北上广深等一线城市，而广大下沉市场的机构与家庭难以获得持续、高质量的专业指导。 偏远地区家庭常因康

科技云报到原创。 今年的北京亦庄人形机器人半程马拉松将于4月19日开赛。作为去年首届“机器人半马”的冠军，北京人形机器人创新中心将再度参与角逐。 据介绍，该公司的天工机器人今年大幅进化，将“全自主”参赛。 参与半程马拉松“秀肌肉”，只是这家具身智能明星公司的一部分工作。公司的“主线任务”，是让人形机器人的能力不断迭代，真正能干活儿，并在不同场景完成商业化落地。 例如，在我国西南偏远地区，电力巡检是一项苦差事，需要工作人员翻山越岭检查、调试设备。 如今，天工机器人在电力巡检智能体的加持下，实现了自动巡检，并精准执行倒闸等复杂操作，大幅提升了巡检效率和安全性。 短短几年间，机器人就从昂贵的高科技“玩具”，演进为能够完成各种复杂工作的人类帮手。这种能力跃升，离不开大模型和AI云技术的加持。 以AI改造现有技术、产品和运营，以AI驱动产品技术创新、提质增效，已成为越来越多行业和企业的选择。 另一方面，许多人跳出“打工人”“创业者”的旧身份，寻求成为“超级个体”，成立“一人公司”。而成败的关键，同样是一个人能否用好AI。 行业的变化，也把AI云厂商及模型公司带向了转折点。 当客户从公司变成个体，从某种具体业务变成某个宽泛场景需要解决的问题，新的需求诞生，随之带来新的赛道，而与之相伴的则是对产品和技术能力更高的要求。 在快速迭代的AI浪潮下，一场由需求反推技术与产品的趋势正在形成。随着企业和个人的AI需求大爆发，持续推高AI云服务的用量，市场规模不断扩大。 据行业机构统计，今年第一季度，国内主要云厂商中标项目数量累计85个，披露中标金额累计约16.5亿元。 AI时代刚刚揭开大幕，B端和C端的需求潜力仍然巨大。可以预见，国内AI云服务市场仍将保持较快增长；在整个盘子不断扩大的同时，行业领先地位的争夺也会愈发激烈。 Agent时代到来，企业token消耗量猛增 今年，AI行业的最大变化是，

科技云报到原创。 龙虾OpenClaw正在遭遇前所未有的“铁笼”考验。 短短数天内，工信部、国家互联网应急中心、中国互联网金融协会密集发声。多家银行收到监管提示，有的甚至已下发内部禁令。这场由开源智能体引发的产业变革，正在监管与创新的夹缝中经历一场“压力测试”。 但最值得玩味的不是监管出手本身，为什么在众多行业中，监管第一个“圈住”的偏偏是金融？答案其实很简单：因为金融太重要了。它关乎千家万户的存款，关乎国民经济的血脉，经不起任何“试错”。当AI从“动口”变为“动手”，拥有了直接操作账户、调动资金的能力，监管必然要在风险最高的地方率先筑起堤坝。这不是金融的保守，而是对“重要”二字的应有之义。 一、监管“多连击” 2月5日，工信部发布安全风险预警提示。3月10日，国家互联网应急中心发布风险提示，点名OpenClaw存在提示词注入、误操作删除、技能插件投毒、安全漏洞等四大风险。3月11日，工信部发布“六要六不要”建议，明确金融交易场景存在“引发错误交易甚至账户被接管的突出风险”。 3月15日，中国互联网金融协会跟进，措辞更为直接：严禁在涉及资金交易、客户信息等核心业务环节部署或使用未经安全认证的自主智能体工具。 三部门、数天、集中发声——这种密集程度实属罕见。但监管的逻辑并非“一禁了之”，而是在划一条清晰的线：个人场景可以用，但涉及资金、账户的金融业务，不行。 这不是保守，而是一种先行先试的“压力测试”。金融行业之所以成为监管的“第一站”，恰恰因为它代表了AI落地最苛刻的场景——这里有最严格的合规要求、最敏感的数据资产。如果在金融领域能跑通，其他行业就有了范本；如果在金融领域暴露出问题，那就是整个智能体产业都需要面对的共性问题。 二、智能体的“先天缺陷” 中国信息通信研究院副院长魏亮在3月10日接受采访时指出，OpenClaw“本身存在极强的高风险性和不确定性，呈现出高速发展与

科技云报到原创。 最近打开朋友圈、短视频平台，你大概率躲不开一只红色的“龙虾”。 从职场人晒的“一键搞定周报全流程”，到自媒体人用它自动剪辑短视频、写爆款脚本，再到学生党靠它整理文献、搭建汇报框架，仿佛一夜之间，所有人都在聊这只名叫OpenClaw的“龙虾”。 它成了当下最顶流的流量密码，相关话题在全平台拿下数十亿播放量，下载量一路飙升，成了名副其实的国民级AI产品。 有人说它是“打工人的终极救星”，有人说它将彻底重构职场工作模式，甚至有人喊出了“不用龙虾，就会被时代淘汰”的口号。 但很少有人注意到，这场席卷国内的“养虾热潮”，在AI技术发源地硅谷，却显得异常冷清。 一边是国内数十亿播放的话题热度、全民跟风的下载热潮，一边是海外科技社区的寥寥讨论，这种强烈的反差，恰恰藏着我们需要冷静看待的真相。   国内外热度差的背后，是市场需求的错位 在海外主流科技社区、开发者论坛里，关于OpenClaw的讨论寥寥无几，甚至不少一线AI从业者都表示，只是听过名字，并未深度使用。 这并非海外市场对智能体赛道不看好，恰恰相反，海外智能体领域早已进入红海竞争阶段，从功能迭代到生态搭建，都有成熟玩家深耕多年，OpenClaw的差异化优势在成熟市场里并不突出。 而在国内市场，它恰好踩中了大众对“能落地干活的AI”的强烈需求缺口。 在此之前，国内用户对AI的认知大多停留在能聊天、能写文案的对话机器人，而OpenClaw第一次用最直观的方式，让普通人看到了AI智能体无缝串联全流程工作的能力——从邮件收发、文件管理，到数据处理、多APP协同，仿佛拥有了一个24小时不休息的专属助理，自然而然成了第一个破圈的国民级智能体产品。 但在硅谷，情况却截然不同。海外智能体赛道早已进入成熟竞争阶段，各类能自主执行任务的AI工具早已遍地开花，OpenClaw的功能的差异化优势并不突出，自然难以引发从业者的关注

科技云报到原创。 当一家全球科技巨头决定“舍近求远”，启动一场历时3年、跨越千里的“数字史诗级迁徙”，背后必然蕴藏着战略远见与技术底气。 2025年底，xCloud联想智能云主导的联想北研数据中心由北京圆满迁移至内蒙古，这并非是一次单纯意义上的IT基础设施“物理迁移”，而是一场针对超复杂IT系统迁移的极限挑战，跨越千里的不仅是地理空间距离，更彰显了数据中心迁移能力的新高度。 内蒙古数据中心 通过超复杂场景的试炼，xCloud联想智能云淬炼出一套数据中心迁移方法论，并形成了“实践-沉淀-输出”的能力闭环，从而将一次内部战略工程打造成为数据中心迁移的全球标杆范本。 以极限场景 淬炼数据中心迁移硬核能力 在北研数据中心面临搬迁的关键节点，xCloud联想智能云没有选择就近的搬迁方案，而是毅然启动了这场横跨千里的迁移工程。 从城市区位条件角度，内蒙古的优势相对有限，但如果站在数据中心精细化运营的角度，就不难以理解这场“舍近求远”的迁移。由于内蒙古租金成本、工业电价的降低，使整体TCO实现大幅下降。同时，当地电力充裕、绿电资源丰富，自然冷却条件优越，契合双碳要求。此外，内蒙古拥有充裕土地足以支撑超大规模算力集群建设，并满足未来10-20年的数据中心扩容需求。更为重要的是，数据产业还被内蒙古列为战略产业，一系列政策扶持有助于数据中心项目的加速落地。 这场历时3年的迁移工程，涉及将近2500台设备，350个机柜，其中包括1000+台服务器、620+台网络设备、300+台存储设备及其它类型设备，共包含10000+实例、近1000个应用系统，总数据量高达近10PB，远超行业平均水平。 从复杂度上看，800个应用系统中包含全球订单系统等60+个核心应用，涉及多条上下游依赖链路，跨部门业务协同频繁，单点错误可能引发全局业务瘫痪。部分关键应用单次迁移数据量更是超过80TB，其数据设备规模之大、系统

科技云报到原创。 当AI将创新周期从年压缩至月，一场静默却剧烈的重构正席卷全球云计算市场：AI推理的算力支出在2025年底首次超越通用计算，这不仅宣告着“租用智能”的时代正式到来，更彻底改变了云的商业模式。 2026年初，多家头部云厂商接连宣布上调部分服务价格，打破了持续二十余年的“降价惯性”。 这背后，是AI浪潮对算力需求的结构性重塑——传统的、可预测的标准化需求，正在被AI驱动的、爆发式且极度昂贵的高性能计算需求所取代。 云计算的底层逻辑，正从“成本中心的资源优化”转向“价值引擎的智能调度”。 在这场由AI驱动的深刻变革中，一个比单纯的“算力通胀”更为核心的矛盾日益凸显：无论是全球布局的“中国智造”，还是寻求在华深度经营的跨国巨头，都共同面临全球运营效率统一性与本地市场合规适应性之间的“一致性悖论”。 近期，弗若斯特沙利文（Frost & Sullivan）联合头豹研究院发布了《2025年在华外商企业云计算服务采用研究报告》，研究清晰地揭示了这一点：超过80%的在华外商企业采用多云策略。 这并非出于技术偏好，而是对“一致性与本地化无法兼得”现状的无奈妥协。 企业像管理一个跨国交响乐团，渴望所有乐手（各地分支）遵循同一份乐谱（技术架构），但每个音乐厅（本地市场）的声学环境与观众偏好（合规生态）千差万别。 这“一致性悖论”在AI时代被急剧放大。如何调和这对矛盾，已成为定义下一代云服务商领导力的核心命题。 破局之道“全球一致”与“黄金三角” 在近日举行的亚马逊云科技中国区域助力企业数智化转型升级媒体沟通会，记者了解到，面对全球企业的共同焦虑，作为市场深度参与者的亚马逊云科技，正将其“深耕本地，链接全球”的愿景，转化为一套可执行的系统性解法。其核心在于构建一个 “全球同步、本地无感”的技术基座。 首先，是以技术同步保障战略一致性。 确保企业无论身处何地，都能使