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朱松纯的实验室空了。这位加州大学的终身教授告诉同事只是回国休个假，一个月后，北京大学却官宣他成为人工智能研究院院长。三度问鼎计算机视觉最高奖马尔奖的学者，就这样从美国学术圈消失了。很多人琢磨不透他的选择。海外有稳定的教职和充足的科研资源，国内一切需要重新开始。但朱松纯觉得，国家需要你的时候，回去是种光荣，转身拒绝会留下一辈子的遗憾。我看他走的路，不是一时冲动。2020年回国后，他牵头组建北京通用人工智能研究院，还在北大清华开设通用人工智能实验班。他提出“为机器立心”的理念，试图让人工智能拥有接近人类心智的认知能力。这种探索需要长期投入，见效慢，却关乎技术发展的根本方向。眼下人工智能领域追逐大模型的热度，朱松纯却保持冷静。他认为单纯依赖数据堆砌的路径存在隐患，强调自主推理与价值驱动的重要性。这种不随大流的态度，背后是三十多年对通用人工智能的坚持。真正打动我的，是他把科研与人文融合的尝试。他办公室挂着“三十功名逐一统，八万里路怀家国”的书法，研究间隙常引用中国古典哲学来解释智能的本质。这种带着文化自觉的科研，比单纯的技术突破更有生命力。科研人员回国发展已不新鲜，但朱松纯的选择与众不同。他放弃的是个人学术舒适区，追求的是在国家需要时贡献所长。这种行动，比任何口号都更能体现知识分子的担当。

AI算力产业链全景与市场前景分析AI算力作为人工智能发展的核心基础，已形成一条覆盖硬件、软件与服务的完整产业链。从上游的芯片制造，到中游的服务器与网络设备，再到下游的算力服务与应用，各环节协同发展，共同推动整个产业不断升级。在硬件层面，算力芯片、HBM与存储芯片构成了算力基础设施的核心。光芯片、光模块及CPO技术则支撑着高速数据传输需求，尤其是随着模型规模扩大，光通信技术愈发关键。PCB作为承载电路的基础组件，在信号传输与集成度提升方面持续演进。服务器方面，传统与液冷服务器并行发展，后者因应高功耗散热需求，正逐步成为数据中心标配。网络设备中的交换机与相关芯片，是保障算力集群高效协同的关键。在服务与应用侧，算力租赁模式降低了中小企业使用高性能计算资源的门槛，边缘计算则将算力下沉至终端，满足实时性要求高的场景。算法作为AI的灵魂，持续推动自然语言处理、计算机视觉等技术落地。当前，AI算力板块市场关注度持续攀升，尤其在政策支持与技术突破的双重驱动下，各细分领域均呈现较高热度。光模块、先进封装、液冷技术等方向因技术迭代快、需求明确，备受资金青睐。未来，随着大模型应用场景的不断拓展与算力需求的持续增长，相关产业链有望维持高景气度。技术自主、能效提升与成本控制将成为企业竞争的关键，而全产业链的协同创新将进一步助推AI算力生态的健康发展。

观点网讯：10月11日，美国苹果公司宣布即将收购专注于计算机视觉的初创公司PromptAI。PromptAI由加州大学伯克利分校计算机科学博士TeteXiao与伯克利人工智能研究实验室创始人TrevorDarrell共同创立。根据公开资料整理，...

计算机视觉的主要技术与任务 计算机视觉是让电脑拥有“眼睛”的技术。它不仅仅是简单的“看见”。计算机视觉包括一系列复杂的技术，如特征提取、目标检测、图像分割和3D重建，这些技术是我们今天所能享受的许多智能服务的基石...