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人工智能如何变革制造业
人工智能（AI）正日益改变制造业，通过显著提高效率和生产力。其应用使企业能够降低成本、减少停机时间、提升运营绩效。一个主要的应用领域是预测性维护，利用机器学习算法分析设备传感器的实时数据，监测设备状态、早期发现故障迹象，并预测维护需求。这种主动维护方法有助于避免昂贵的故障停产，减少停工时间和维修费用，并延长设备使用寿命。 除了维护，AI还通过分析大量生产数据，革新流程优化，识别瓶颈、低效环节和资源配置不合理的问题。它提供可操作的洞察，帮助简化工作流程、提高产量、减少浪费、改善产出，而无需大规模资本投资。此外，AI驱动的自动化通过智能机器人提升制造的灵活性和精度，这些机器人可以完成重复、危险或高度精准的任务。它们通过学习数据，保持产品质量一致并适应变化，支持定制化生产和快速产品线调整。 采用AI的制造商报告称生产力和全球竞争力有了显著提升。AI使企业能够更快响应市场需求，提升产品质量，降低成本，缩短生产周期——在不断变化的消费者期待和激烈的国际竞争中，这些都是关键优势。AI也推动供应链管理创新，通过优化库存、改进需求预测和管理供应商关系，增强抗风险能力，应对全球中断和需求波动。 然而，向基于AI的制造转型也面临挑战，包括投入基础设施，如物联网传感器和强大的数据系统，以捕捉和处理大量数据。同时，员工技能提升也至关重要，以便有效协作和理解AI系统的输出。尽管存在这些难题，AI的长期利益是显而易见的。随着技术进步，AI将不断推动创新、提升效率和可持续发展，成为制造运营的核心，重新定义最佳实践，提升性能标准。 总之，人工智能通过预测性维护、流程优化、智能自动化和供应链管理，大大提升制造业水平。通过整合AI，制造商实现了前所未有的生产力、竞争力和创新能力，为在不断变化的全球市场中取得成功奠定基础。持续采纳AI，将塑造制造业的未来，使生产系统更加智能、更具弹性和可持续发展。
Brief news summary
人工智能（AI）正在变革制造业，提升效率、生产力和竞争力。它通过使用实时传感器数据实现预测性维护，预防设备故障，减少停机时间，降低成本，并延长机械寿命。人工智能优化生产流程，检测低效环节并提出改进建议，使操作更加顺畅，废料减少，产出增加，而且无需重大投资。由人工智能驱动的机器人能够执行精准、重复且危险的任务，具备灵活性，支持定制化生产过程。此外，人工智能还通过改善库存管理、需求预测和供应商协调，提高供应链管理效率，增强运营韧性。尽管面临基础设施投入和人员培训等挑战，人工智能帮助制造商快速适应市场变化，提升产品质量，缩短生产周期。随着人工智能的不断发展，将推动更大的创新、可持续性和整体性能，使制造业变得更智能、更敏捷，迎接未来的挑战。
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工信部联合币安学院启动全国区块链教育普及行动
为了增强数字素养并培养未来所需的技能，Binance学院与巴基斯坦信息技术与通信部（MoITT）合作，启动了一项全国性的区块链教育计划。这一项目目标是在2026年前培训300名大学教师，并影响20所院校的80,000多名学生。 此次合作是Binance全球大学推广计划（GUOP）的一部分，作为全球最大规模的区块链教育倡议，旨在培养新一代Web3专业人才。该项目支持巴基斯坦的国家数字化转型愿景，帮助该国成为区块链专业的崛起中心。 根据协议，大学教师将接受全面的区块链基础培训，内容涵盖BNB链、Solidity编程和关键的Web3概念。经过认证后，这些教师将独立开展新开发的课程。完成课程的学生也将获得官方认证。 Binance中东、非洲和南亚增长与运营负责人巴德尔·卡卢提（Bader Al Kalooti）表示：“随着区块链正在改变全球金融格局，装备人们以相应技能至关重要。这次合作是培养具备数字创新领导能力的熟练人才的重要里程碑。” IT与通信部长夏扎·法蒂玛·哈瓦贾（Ms
金融中的人工智能：算法交易与市场分析
人工智能（AI）正在显著改变金融行业，引入诸如算法交易和预测分析等创新方法，彻底革新市场运作方式并重新定义传统投资策略。AI算法能够实时分析海量市场数据——远远超过人类的处理能力——从而识别出细微的趋势和模式，潜藏在人工分析师无法察觉之处。这使得金融机构能够以极快的速度和极高的准确性做出数据驱动的交易决策，提升交易表现、降低成本，并在快节奏的市场中取得竞争优势。 算法交易，也称自动化交易或黑箱交易，高度依赖AI系统，根据预设的标准，这些标准源自复杂的数学模型和历史数据，自动执行交易。这些AI驱动的系统能够迅速反应市场变化，捕捉瞬间的交易机会，采取立即行动。这种灵活性改善了市场的效率，缩小了买卖差价，增加了流动性，从而通过更紧凑的定价和更快的交易执行惠及投资者。 除了交易，AI的预测分析利用机器学习技术，越来越精准地预测市场动向、资产价格和经济指标。这些洞察帮助投资组合经理和交易员进行风险管理、资产配置和策略规划。预测分析还增强了个性化金融服务，通过提供更深入的客户洞察和定制化的投资建议，改善客户体验。 然而，AI在金融中的广泛应用也带来了挑战与风险。其中一个主要担忧是市场波动性增加，因为AI驱动交易的高速和大规模处理可能在市场压力时加剧价格波动，导致迅速的抛售或泡沫产生。系统的高度互联和自动化也增加了连锁失效或系统性冲击的风险，可能破坏更广泛的金融生态系统稳定。 此外，许多AI模型（尤其是深度学习技术）的“黑箱”性质带来了监管和伦理方面的问题。确保AI金融决策的透明性、公平性和责任追究对于维护投资者信任和市场的完整性至关重要。同时，人们担心AI可能强化历史数据中隐含的偏见，或被用于操纵交易的行为。 为了应对这些复杂局面，全球金融监管机构正不断加强对AI市场角色的监管。他们正在制定相关框架和指导方针，以推动创新，同时保障金融稳定和投资者利益。主要的监管重点包括建立严格的AI风险管理标准、提升透明度和信息披露，以及建立监测和减缓算法交易系统性风险的机制。 国际合作也在不断加强，以应对AI技术和金融市场的全球性特征。合作内容包括分享最佳实践、协调规则制定，以及应对潜在的AI引发的金融危机。 金融行业已认识到负责任使用AI的重要性。许多机构投入伦理AI实践，结合人工监管，实施严格的测试和验证流程，以确保AI的可靠、公正运行。同时，他们也注重培训专业人员，使其能有效协作与AI技术，最大化这些创新的益处。 总之，人工智能无疑正在重塑金融行业，通过提升市场效率和分析能力带来巨大变革，但同时也带来了新的风险和监管挑战。在技术发展与市场稳定之间找到平衡，需行业、监管者和政策制定者共同努力。随着AI的不断发展，其对金融的影响预计将持续深化，保持持续警惕和灵活的治理措施将成为维护全球金融市场健康与公平的关键。
新的Cardano区块链产品支持难民事务高级专员公署（UNHCR）
加密货币开发商及其合作伙伴相信，这种产品结构可被应用于其他影响力相关的金融领域。 Cardano基金会与瑞士联合国难民事务高级专员公署（UNHCR）合作推出了一款新的交易所交易产品（ETP），旨在将区块链池投资所得的奖励转化为持续的UNHCR基金，从而每年为联合国难民署提供最多200万美元（约176万欧元）的资金支持。 此产品名为“Cardano Impact for UNHCR ETP”，允许投资者将其通过投资Cardano数字货币获得的所有质押奖励捐赠给UNHCR，以支持其在超过135个国家的紧急响应和难民项目。该ETP于5月28日在瑞士主要证券交易所——瑞士证券交易所（SIX Swiss Exchange）推出。 质押奖励是为了激励投资者将数字资产锁定在特定区块链网络中而产生的额外加密货币代币。这些奖励的分配给像UNHCR这样的组织，并不会减少原有的数字资产。 年度捐款 瑞士非营利机构Cardano基金会旨在推广Cardano作为公共基础设施，其强调，Cardano的加密货币市值位列全球前十，目前约为220亿美元。其货币ADA以计算机先驱阿达·洛夫莱斯（Ada Lovelace）命名。截至5月27日，1 ADA的价值为0
OpenAI面临被更便宜的竞争对手削弱的风险，著名投资者玛丽·米克尔表示
梅克尔（Mary Meeker），知名科技投资者和分析师，发出了关于美国人工智能（AI）领域竞争格局的关键警告。她的最新分析强调了顶尖美国AI企业——如OpenAI——在面对来自成本更低的替代方案（尤其是中国的DeepSeek）日益激烈的竞争时所面临的挑战。梅克尔指出，AI市场形势正在发生变化，大型语言模型（LLMs）训练成本高昂以及更经济实惠、定制化的模型的出现，威胁着美国主要开发商的市场主导地位。 在她的全面报告中，梅克尔提到，像OpenAI、xAI和Anthropic这样的公司市值总和接近4000亿美元，年收入约120亿美元。然而，这些成功都伴随着巨额资本投入——它们合计筹集了大约950亿美元的资金。这引发了对如此资本密集型模型可持续性的担忧，以及对盈利能力和长期生存能力的质疑。 推动这一转变的关键因素之一是硬件和算法效率的提升，这些进步大幅度降低了复杂AI模型的运营成本。这些改进使得新进入者能够开发出成本更低的模型，从而加剧竞争，削弱了传统上保护行业龙头的高成本壁垒。 自2022年ChatGPT推出以来，AI行业实现了爆炸式增长，同时基础设施投入也在不断增加。尽管如此，梅克尔将通用大型语言模型业务比作一种商品市场——其特点是高额的资金消耗，短期甚至中期内，成本可能会超过收入。 她还与Uber和Tesla等公司做了类比——这些公司在快速创新和扩张过程中曾经历漫长的亏损期。梅克尔提醒投资者和利益相关者要保持谨慎，审慎管理风险。她建议在投资组合中进行多元化，合理控制风险，以应对AI产业的不确定性和激烈竞争。 硬件和算法的进步带来更多价格实惠的AI模型，这对消费者意味着更便捷、多样的AI应用，成本也更低。与此同时，AI创业公司和新兴企业在货币化技术方面面临巨大挑战——价格压力和资本需求可能抑制创新与成长，从而影响行业的未来。 总体而言，梅克尔的分析突出了AI演变中的关键转折点。虽然投资和研发仍充满活力，但在成本效率竞争对手不断崛起的背景下，维持大规模AI运营变得日益困难。这一未来取决于技术突破，也依赖于战略性的财务管理和市场的适应能力，在行业逐渐商品化的过程中寻求持续的竞争优势。 总结而言，所有AI相关利益方——包括投资者、创业者、政策制定者和消费者——都必须理解行业日益复杂且变化莫测的竞争动态。对成本结构、市场压力和战略重点的深刻理解，将是实现可持续增长和行业长期成功的关键。
区块链生态系统为40亿足球迷拥抱Web3铺平了道路
0xFútbol旨在通过集成区块链技术，团结全球足球社区，让球迷能够积极参与、影响并拥有足球运动的权益。 足球不仅仅是一项比赛，它还是一种全球性的现象，全球约有四十亿狂热的粉丝。随着粉丝们开始探索区块链和Web3技术，行业领袖也在积极响应这一转变。国际足球管理机构FIFA最近与区块链平台Avalanche合作，推出了自己的区块链网络，标志着足球迈入去中心化的时代。这一定制区块链将提供数字藏品和先进的粉丝体验，为2026年世界杯等重大赛事积累势头。 然而，FIFA并不是唯一的。全球范围内的项目正致力于将粉丝从被动观众转变为积极的拥有者和参与者。其中之一是0xFútbol，这是一个基于区块链的生态系统，旨在将足球的全球粉丝群带入Web3。 0xFútbol的使命是通过提供具有吸引力、文化相关且有价值的产品，将未来的四十亿足球迷引入Web3。这些产品不仅多样化，包括游戏、预测市场和粉丝互动平台，还由其原生代币FUTBOL支持，该代币于6月3日上线。 这个生态系统满足不同粉丝的兴趣：MetaSoccer拥有超过50,000名测试用户，允许玩家在Web3管理游戏中建造和管理虚拟足球队；Telegram上的休闲足球迷小游戏Wonderkid，已吸引超过168,000用户；Ultras目前处于最小可行产品阶段，是一个“实体与数字结合”的平台，旨在帮助俱乐部直接与支持者互动并给予奖励，并已在与顶级俱乐部洽谈合作。今年晚些时候，0xFútbol还将推出FútbolPM预测市场，让粉丝通过足球洞察获得奖励。FUTBOL代币是这些服务之间无缝互动的基础。 0xFútbol希望打造一个足球社区，让粉丝不仅仅是被动的观察者。尽管他们充满热情，但粉丝目前的所有权或决策权非常有限，足球社区也缺乏统一的全球凝聚力。0xFútbol旨在改变这种局面，创建一个粉丝作为参与者、组织者和利益相关者的世界，影响足球的文化、治理和经济。 每个产品都吸引新用户加入这个去中心化的生态系统，将个体的声音转变为塑造足球未来的集体力量。 支持0xFútbol的雄心壮志的投资者和合作伙伴包括Protocol Labs、Consensys Mesh、Techstars、AWS for Startups、Microsoft for Startups、Brinc、XDC Network、Atleta Network、Boba Network、Matchain，以及由足球明星阿圭罗领导的Fitchin等全球项目。 随着足球步入新时代，球迷们正逐渐成为帮助塑造比赛未来的所有者。在Web3在体育领域逐渐普及的背景下，像0xFútbol这样的项目有望彻底改变粉丝的参与方式——让足球变得更公平、更透明，并从根本上实现粉丝所有。 了解更多关于0xFútbol的信息。 免责声明：Cointelegraph不对本文所展示内容或产品予以背书。本刊发布的内容为作者提供的资料，读者应自行进行研究，并对任何决策承担全部责任。本文不构成投资建议。
帷幕后面：伟大的融合
美国政府与领先科技公司之间持续的融合预示着人工智能（AI）和空间科技的变革性转型。这一战略整合被称为“Alling the Great Fusing（大融合）”，主要由与中国的地缘政治竞争驱动，旨在确保美国在全球科技创新中的主导地位。在特朗普总统执政期间，微软、谷歌、OpenAI和英伟达等硅谷巨头与华盛顿关系日益紧密，形成了以“星门”项目为核心的复杂公私合作伙伴关系。星门项目专注于开发面向未来的计算和空间技术，对于国家安全、经济竞争力和科学研究具有深远影响。 国际利益相关者也在星门计划中发挥重要作用，包括一些全球合作伙伴。该项目通过整合各国的资源、专业知识和技术资产，展现出前所未有的多国协调水平。这种多国合作不仅旨在加快技术突破，也在与中国不断增强的AI与空间探索竞争中巩固联盟。 尽管创新步伐加快，这种政府与科技企业的合作也带来了许多被忽视的重要问题。AI推动的广泛自动化有可能扰乱就业市场，造成大规模的劳动力失业。此外，AI融入日常生活和政府职能中，也带来了严重的隐私保护挑战，相关问题尚未得到充分解决。 复杂化的因素还包括一类新兴的中介机构——风险投资家、具有影响力的科技创新者和政策顾问——他们在技术政策和创新方向上拥有重要影响力，同时也在维护自身商业利益。他们在塑造公共政策和推动私营企业成功中的双重角色，引发了关于透明度和问责制的质疑。 与此同时，国防科技公司在五角大楼中也获得前所未有的影响力，标志着向军事化新兴技术的转变。在水下无人机和空间武器的开发逐步从概念走向部署，开启了国防能力的新时代。这一扩展旨在实现海、空、宇宙多域作战，反映了现代战争的多样化发展趋势。 美国政策内部也存在矛盾：特朗普政府一方面鼓励引入外国AI人才以促进创新，但另一方面又实施限制性签证政策，限制许多外籍专家的入境。这一矛盾突显出在激烈竞争的科技环境中，平衡开放创新与国家安全的巨大挑战。 总的来看，政府与科技行业的融合既蕴藏巨大潜力，也伴随着不少不确定性。它代表着维护领导地位的紧迫感，推动着惊人的创新，但同时也带来了尚未充分审视或缓解的风险。未来，保持警惕的监管和制定全面的政策，将在充分利用这些技术进步成果的同时，应对其带来的社会和伦理问题，发挥关键作用。
为什么区块链中的隐私必须以开源为起点
传统上，信任寄托在中央机构，如银行、支付网络和清算所——这些封闭系统依赖于外部审计、政府监管以及悠久的合规历史来确保用户的安全。虽然这种模式有效，但也存在透明度不足、权力集中的问题以及创新受限的权衡。 随着区块链和去中心化应用（dApps）的出现，新的信任模式逐渐形成，这种模式不是依赖机构，而是信任基本是建立在底层代码本身之上。这一转变以开源原则为基础，这是区块链的必备条件。开源使任何人都能检查协议、审计智能合约以及验证系统行为；没有开源，用户就无法真正了解自己所参与的内容。 乍一看，开源与隐私似乎是矛盾的：如果代码是公开的，如何保障保密性？随着区块链应用的普及，平衡透明度与隐私已成为一项关键且常被误解的挑战。开源建立了无中介的信任，并支撑着去中心化。公共代码库由开发者和安全研究人员不断审查，从而催生出如OpenSSL、Linux和比特币等安全性不断增强的系统，其安全性随着时间不断提升。 这种方法可以追溯到19世纪的密码学家奥古斯特·克尔霍夫斯（Auguste Kerckhoffs），他曾提出：只要系统的设计是公开的，而秘密钥匙保持私密，系统就能保持安全——这就是凯尔霍夫斯原则（Kerckhoffs’ Principle），也是现代密码学的基础。开源通过公开代码供独立验证，体现了这一原则，与数据透明不同。虽然协议可以开源，但仍能保护用户隐私，这是区块链技术当前努力的方向。 最初，区块链以公开可见的交易优先，强调透明度——这是在隐私保护技术出现之前的必要权衡，就像早期的Web HTTP流量未加密，直到2006年TLS技术出现。如今，公开记录敏感信息如工资或个人财务已被认为是不适当的，因此当务之急是如何在不牺牲可审计性的前提下实现隐私。 隐私保护技术（PETs）应运而生以应对这一挑战。虽然一些PETs如可信执行环境（TEEs）不是开源的，但所有基于密码学的区块链PETs都是开源的。例如，零知识证明（ZKPs）允许在不披露详细信息的情况下证明某事的真实性，从而实现私有的链上交易和身份验证。现代的ZK系统如PlonK、Groth16和STARKs都是开源并经过全球审查的。全同态加密（FHE）允许对加密数据进行计算，使智能合约在无需解密的条件下运行，其密码学库如TFHE-rs也都是开源的。安全多方计算（MPC）使多个参与方能够联合计算结果而不泄露各自输入，包括阈值签名和分布式密钥生成（DKG）等多种协议，也都是开源的——这是因为信任机制需要透明。 归根结底，实现链上隐私的前提是代码的透明。开源本身并不威胁隐私，反而是确保保密系统正常运行的关键，确保没有隐藏的缺陷或后门，并方便社区共同改进。未来的区块链和去中心化金融（DeFi）依赖在于平衡隐私与可审计性，通过公开揭示系统工作原理并进行严格审查。这也是开源的宗旨，也是我们认为唯一可行的前进道路。
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