东软参加第十届中国国际软件和信息服务交易会

AI基础设施正在经历一次重要转折。 过去几年，行业关注的是建成多少智算中心、部署多少GPU、形成多少算力规模。今天，随着AI从技术试验走向规模化应用，一个更加现实的问题开始浮出水面： 建设了多少算力，不等于拥有多少有效算力；调用了多少模型，也不等于创造了多少业务价值。 一边是数千张GPU持续消耗电力，另一边是大量算力资源处于空闲、割裂或碎片化状态；一边是各部门不断接入大模型和智能体，另一边是AI究...

只是接入大模型已经远远不够，下一代智能座舱的竞争，是让AI更理解用户、跨车型复用、在弱网环境持续运行，并始终守住行车安全边界。 今天，许多智能座舱已经能够听懂指令，却还没有真正理解用户。 每次车辆启动，系统都可能忘记驾驶者的习惯；没有主动唤醒，座舱便很少主动提供服务；进入隧道、地下车库等弱网环境，依赖云端的智能能力可能迅速失效；一旦更换芯片或车型平台，大量AI应用又需要重新适配；第三方服务接入门槛...

数据要素赛道，正经历一场深刻转向。 过去几年，行业忙于建交易所、建数据局、建确权体系。如今一个更尖锐的问题浮出水面：数据建起来了，然后呢？国家数据局2026年的部署给出了明确答案——从“建制度”转向“转价值”，从“试点探索”转向“全面推广”。这一年，被业内定义为“数据要素价值释放年”。 价值释放的前提，是有人能把数据真正“用起来”。当下大模型行业落地的核心瓶颈早已不是算力，而是合规、标准化、可持续...