2月17日，宇树科技发布消息称，其春晚机器人在马年展示了“赛博真功夫”。通过AI算法与3D激光雷达的结合，机器人在剧烈运动后仍能实现精准定位。新产品Unitree G1集成了灵巧手、128线3D激光雷达、全身状态感知模型及能源管理系统2.0等多项先进技术，并搭载集群协同快速调度系统3.0，展现了机器人技术的新突破。

1月30日，瑞纳智能在投资者互动平台透露，其AI算法、全网平衡与智能调度技术已全面应用于实际项目。公司依托STORM AI多热源负荷预测、深度强化学习等技术，实现热源侧精准分配、热力站无人值守调控及全网水力热量自动平衡。同时，借助AI数据分析与数字孪生技术，为智慧供热提供决策支持，并通过RUNA AI智能体提升用户侧服务效率。这些技术推动供热行业从传统经验模式向高效智能化转型，标志着AI技术在行业内的深度落地与应用。

在2025年12月举办的量子位MEET2026智能未来大会上，太初元碁联合创始人兼首席运营官乔梁指出，AI算法已接近单芯片性能极限，行业正迈入更高强度的算力周期。他强调，高性能计算将成为贯穿生产制造、科学研究及AI落地的核心支撑，而‘超智融合’和‘异构融合’是未来发展关键。太初元碁通过自主设计的TC link技术实现128卡高速互联，并与龙芯中科合作推出国产CPU+GPU模式的AI工作站，推动垂直行业应用。此外，乔梁呼吁共建开源生态，促进AI产业协同发展。大会吸引了20余位产业代表、1000+线下观众及320万+线上观众参与，展示了HPC+AI在科研、能源、低空经济等领域的实践成果。

9月20日，小鹏汽车在华南理工大学启动史上最大规模AI人才校招，面向2026届学生。董事长何小鹏现场透露，AI算法工程师相关岗位年薪可达百万。他强调AI在汽车领域的重要性，预计未来汽车公司年研发投入将达500亿元，其中300亿元用于AI领域。小鹏计划四季度实现盈利，并指出汽车行业正迈向科技产业。何小鹏还预测，2026年后智能技术将从单体智能进入群体智能阶段，行业将迎来快速变革。

近日，在加拿大蒙特利尔举行的国际人工智能联合会议（IJCAI）期间，蚂蚁数科与新加坡科技研究局联合主办‘深度伪造检测、定位、可解释性’研讨会。会上，蚂蚁数科开源180万深度伪造定位数据集（DDL-Datasets），涵盖人脸伪造、视频篡改、声音克隆等高危场景，标注了AI造假的具体位置和时间，助力算法可解释性提升。同时，斯坦福大学联合谷歌等开源视频数据集DeepAction，包含2600段动作视频，相关论文获最佳论文奖。此外，澳大利亚莫纳什大学研究表明，文化背景影响深度伪造感知差异。蚂蚁数科长期投入AI安全，旗下ZOLOZ‘实人认证’产品准确率达99.9%，服务覆盖超25个国家和地区。

7月4日，西班牙国家市场竞争委员会（CNMC）宣布其AI算法BRAVA已实现全自动化分析，无需人工干预即可检测公共部门合同数据库中的潜在串通案件。BRAVA此前已参与多个案件调查，包括食品供应垄断和军事物资相关案件，并已有基于其研究成果的反垄断裁决。这一技术突破标志着从依赖人工线索到完全自主运行的质变。此外，CNMC已向欧盟其他市场竞争管理机构开放BRAVA源码，可能推动该算法在更大范围内应用。此举展现了AI在监管领域的创新与扩展潜力。

饿了么宣布将于2025年3月7日至2025年5月16日举办首届AI算法大赛，聚焦AI智能在本地生活领域的应用。大赛设有智慧养老、智慧骑士、智算商效三个赛道。智慧养老赛道将通过语音交互帮助老人点餐；智慧骑士赛道利用骑手拍照识别消防隐患；智算商效赛道则构建智能营销模型。每个赛道将选出5支优胜队伍，共享30万元奖金，最高奖金达5万元。参赛对象为全国高校在校生及2025年应届毕业生。

复旦大学科研团队利用AI和大数据，筛选出11种血浆蛋白质，能预测心脏病、糖尿病、阿尔茨海默病等上百种疾病的风险，甚至可提前十余年预警。该技术通过检测血液中蛋白质变化，成本低且操作简便，未来有望在常规体检中应用。此外，浙江杭州的良渚实验室研究员沈宁团队利用AI算法设计出治疗儿童早衰症的新药，并在实验中取得显著疗效。AI加持下，药物研发周期从15-20年缩短至3-5年。

伦敦国王学院研究人员利用AI技术开发出一种“衰老时钟”，通过分析22.5万名40至69岁参与者的血液样本，发现非线性机器学习算法，尤其是Cubist回归模型，能有效预测个体健康状况和寿命。该“衰老时钟”能检测健康状况下降的早期迹象，帮助采取预防措施。科学家引入了“MileAge”代谢组年龄，通过血液新陈代谢中的小分子评估生物年龄。研究显示，生物年龄大于实际年龄的个体更易患病，死亡风险更高。此项研究为健康管理和预防策略提供了新视角。

**摘要：** 近日，欧洲科学家开发出一种AI工具，能够解读猪叫声背后的情绪，帮助猪农了解猪的情绪和压力状态。该研究由丹麦、德国、瑞士、法国、挪威和捷克共和国的科学家联合进行，核心在于分析数千个不同情境下的猪叫声，以理解其表达的情感。研究显示，猪的不同叫声（如咕哝声、哼哼声和尖叫声）反映了它们的情绪状态：短促的咕哝声通常表示积极情绪，长时间的咕哝声可能表明不适，高频的尖叫声则与压力相关，特别是在猪感到疼痛或被分开时。研究团队希望未来这一算法能应用于农场管理，通过手机应用实时翻译猪的情感表达，从而改善猪的福利状况。此技术有望在未来帮助消费者做出更明智的选择。 （注：本文发布时间为2023年10月30日）