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新闻列表

2026-07-19

1.9万份文件曝光，印度最大核电站发生大规模数据泄露

《印度快报》7月17日报道，一家名为World Leaks的勒索组织发布了与印度最大核电站库丹库拉姆核电站相关的大量文件缓存，包括据称是该电站部分设施的蓝图和供应商详情。该勒索组织将这些信息标注为来自信实集团。信实集团是该电站的承包商之一，该集团在一份声明中告诉路透社，其托管在第三方印度数据中心服务提供商的数据发生了“部分泄露”，印度政府已被告知此事。信实集团未披露哪些数据遭到泄露。美国非政府组织...

2026-07-19

AI大模型、具身智能机器人，三大信号！

2026世界人工智能大会进入第三天，世博、张江、西岸“三地四馆”继续向公众开放。多款全球首发人形机器人、算力设备、智能体产品提供沉浸式体验。与此同时，金融、教育、智能体、智慧港口等多个方向的专业分论坛密集举办。AI大模型和具身智能机器人已广泛渗透生产生活下一步将如何“进化”？大会现场来自多个赛道的从业者给出了方向其中三个信号值得关注↓↓↓机器人训练加速仿真技术大幅提升数据采集效率展览现场，一位工作...

2026-07-19

协创数据：上半年净利同比预增247%-340% 智能算力产品及服务业务规模扩大

协创数据(300857.SZ)公告称，预计2026年半年度归属于上市公司股东的净利润为15.00亿元-19.00亿元，同比增长247.18%-339.76%。业绩变动主要系公司把握人工智能产业机遇，智能算力产品及服务业务规模扩大，服务器再制造业务增长，数据存储业务稳健发展。注：公司Q2净利润预计7.496亿-11.496亿，Q1净利润7.504亿，据此计算，Q2净利润预计环比变动0%-53%。（文...

2026-07-19

希捷亮相WAIC 2026世界人工智能大会，构筑AI时代数据流动新底座

中国，上海，2026年7月19日——全球领先的海量数据存储解决方案提供商希捷科技（NASDAQ：STX）亮相以“智能伙伴共创未来”为主题的WAIC 2026世界人工智能大会，集中展示了支撑AI数据流转的存储产品与实践成果。WAIC希捷科技展位数据在流动中增值，希捷释放AI时代存储新价值“数据流转价值释放”作为本次希捷参展世界人工智能大会的主题，凝练了希捷立足存储领域，对于AI时代数据应用和存储...

2026-07-19

数据港亮相2026世界人工智能大会，重磅发布量超智融合创新平台

近日，2026世界人工智能大会（WAIC2026）在上海盛大开幕。作为国内领先的算力基础设施上市企业，数据港携手市北国际科创区多家创新企业亮相静安市北高新展台，紧扣大会全球治理与智能向善核心导向，以“算力融合一体化”为主线，通过成果展陈、技术解读、实景演示等多元形式，全方位呈现企业在AI算力领域的技术布局与创新成果。以国企担当筑牢算力底座人工智能是新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力量，算力则是人...

2026-07-19

大数据与AI的赛场级实践：从数据洪流到智能决策的底层逻辑

当数据规模突破PB级，AI的决策效能为何反而下降？很多人以为，数据量越大，AI模型的预测精度必然越高。其实不然，在2023年F1中国大奖赛的技术支持案例中，某车队部署的实时策略系统曾因数据过载导致决策延迟0.3秒——在时速350公里的赛道上，这足以让排位下滑3个名次。底层逻辑是：当传感器数据流超过模型处理阈值时，噪声信号会淹没有效特征，形成所谓的「数据熵增陷阱」。上海国际赛车场的实时决策实验202...

2026-07-19

人工智能算力和数据布局进入太空，为AI智能体提供“地球真值”数据

人工智能的算力和数据布局已进入太空。昨天举行的2026世界人工智能大会“未来计算·未来算力”专题论坛上，由工信部中小企业发展促进中心发起的中国中小企业国际合作协会太空计算服务专业委员会正式成立。洞察时空在论坛上首次公开了“数算一体AI星座”，该星座以“一天一次全球扫描”的高频对地观测为目标，为AI智能体提供“地球真值”数据。当前，低轨卫星星座加速组网，天基数据规模爆发式增长，传统地面计算受时延、覆...

2026-07-19

数据智能的底层逻辑：从算法堆砌到价值重构

数据智能的底层逻辑：从算法堆砌到价值重构很多人以为，人工智能与大数据的结合是算法与数据的简单叠加，其实不然。真正的数据智能体系，其底层逻辑是数据-算法-场景的三元闭环。算法需要数据喂养，但数据必须经过场景校验——这解释了为何许多企业投入巨资采购算力，最终却陷入‘数据沼泽’的困境。以2023年柏林马拉松赛事为例，赛事组委会引入了一套基于时空大数据的智能调度系统。该系统整合了参赛者GPS轨迹、气象数据...

2026-07-19

大数据智能化：从算法堆砌到决策引擎的底层跃迁

算法黑箱的终结：当数据治理成为第一性原理很多人以为大数据智能化就是堆砌算力与模型，其实不然——真正的价值创造发生在数据治理与业务逻辑的耦合层。以某跨国零售集团的供应链优化项目为例，其北美区仓库的SKU周转率长期低于行业基准15%，传统需求预测模型在长尾商品上的误差率高达42%。问题根源并非算法本身，而是数据血缘的断裂：POS数据、天气数据、社交媒体舆情被分散在17个异构系统中，时间戳偏差超过24小...

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