创下2025年营收超百亿的同时，拓竹也为3D打印行业2025年的两个“百亿”留下了不可磨灭的印记：2025年，中国3D打印行业出口规模首次突破100亿元，全年投融资规模逼近100亿元。

1、OB平台 那时候，行业已经有了退潮的迹象，很多BI明星公司都无法兑现“高光时刻”宣称的愿景。

” 业务线上鼓励AI创新，做工作流程变革，产品线从GUI转向Agent智能体与Skill化，是有赞创新一张皮的两面。OB平台第四，尊重利益相关者的权利。

2、Roca乐家×Keep正念冥想挑战赛，解锁治愈好礼

作者：宋志平，著名经营管理专家、中国上市公司协会会长 战略是指导企业走向未来的行动纲领；战略思维是指领导者对全局性、根本性、长远性问题进行谋划的思维过程。

3、法国VS西班牙！现代足球PK传统足球，姆巴佩拒绝3连败，国足找到学习目标

两个方向如何在系统中间层汇合，意味着超节点的跨层级协同能力正成为厂商的竞争焦点。

4、雷霆再遭挖角！投篮大师恩格尔兰转投火箭

2025年10月，游戏角色秦彻和夏以昼的玩家群体爆发大战。

5、2-1逆转！葡萄牙绝杀克罗地亚，格瓦迪奥尔读秒进球被吹引起热议

坚持把发展经济的着力点放在实体经济上，推进新型工业化，加快建设制造强国、质量强国、航天强国、交通强国、网络强国、数字中国。

《中国企业家》：你将创业比作“喜马拉雅式攀登”，要稳扎稳打，建大本营，而非“阿尔卑斯式攀登”，追求快速登顶。

“自研的意义不在于炫技，而在于从一开始就建立清晰、可控的技术边界。

6、盘点｜那些折返镜头之最

全链条打通是规模化关键 丁浩：在中国，无人驾驶很大的应用场景是物流。

有自己独特核心业务、核心技术的企业，选择内生成长完全没有问题，但和有资金支持、有相同价值观的企业合作，能发展得更快一些。

7、杜润旺正式告别广东队！

大语言模型发布之后，能不能尽快把下一个模型扩展到多模态？仅仅多模态还不够，未来还要训练各种各样和人类工业生产、生活相关的模型，包括跟物理、科学研究、数学相关的模型，以及与我们日常世界打交道的世界模型。

在此背景下，我们将重新审视“未来之星”的价值。

8、媒体人：杜润旺将加盟南京同曦男篮，签下3年顶薪合同

MuleRun 的调整本身，也是当前 AI 应用瞬息万变的一个缩影。

比如 U2 用 2600 亿参数达到了 1.2 万亿参数模型的性能，它的参数效率就接近是后者的 5 倍。

zdeer左点创始人、CEO朱江涛 早期推广骨传导助听器时，我们发现效率并不高。

9、白喉全球多地反弹，京东互联网医院提醒：接种疫苗是核心、疑似症状早就医

Claude 和 Claude Code 的崛起，又让 xAI 在编程工具市场显得被动。

外面两层是马斯克过去二十年最真实的工程成就，火箭真的飞，卫星真的转，用户真的付费，政府合同真的签署；但越往里走，越接近一个尚未被证明的赌注。

10、当“国宝珊”遇到“老朋友”，本土品牌如何深耕高尔夫全产业链

不少DeepSeek HR在即刻、X.com（推特）等社交媒体上高调出没。

以下为演讲内容整理（有删减）： 把场景做透 旧金山湾区有很多知名企业，其中运动相机品牌GoPro一度被誉为“硅谷的小苹果”。

1、正式官宣！46分先生重返旧主，杜锋用不明白他，回老东家或成核心

那时候我要调整整个团队的文化。

2、鼻塞、流涕……近期感冒增多，谨防鼻病毒感染

这算是我的一个信条，所以做事比较果敢。

3、中国女排3-2美国，球员评分刁琳宇最佳，龚翔宇关键，李晨瑄加油

游戏可以提供一些现实世界给不了你的东西——自由，更平等，更有爱。百度副总裁石清华：成都拥有多元AI应用场景，看好AI漫剧发展赛道晚点：也是智能密度的一种体现。

4、外交部：愿在人工智能领域落实好中美元首重要共识

”文｜《中国企业家》记者 邓双琳 编辑｜马吉英 图片来源｜中企图库 7月10日~11日，由《中国企业家》杂志社主办的2026《中国企业家》未来之星年会在广州举办。

5、字母哥：加盟热火让我感到压力，我已经百分之一百万准备好了

潘飞：那种风格我不太喜欢。

6、又一百亿估值AI独角兽诞生！被贝索斯、黄仁勋、小扎同时看中

” 很快，应聘者的热情冷却下来。

反倒是那些搞“老头乐”骗补的公司都没了。

比如有人提出比蓝牙效率更高的新协议，来解决接口到外部设备的传输问题。

7、肝病、肾病患者注意！吃糯米制品要谨慎

彼时，该估值已接近其母公司市值的七成。

后来我们了解到这条视频有1.6亿次播放、600多万点赞。

8、OPPO Reno12系列发布：支持实况照片美颜 售价2699元起

苏春园是信息系统专业的科班生，2004年他在卡内基梅隆大学就读时，还尚未有“大数据”的概念，但系统学习已然让他对数据挖掘、机器学习、优化算法等概念产生兴趣。

五是产融整合。

我们一直提到一个理念，云端同权，我们不是一个终端公司，不会说所有东西都要锁在端侧；同时我们也不是应用公司，逻辑上来讲，那些更合适、更高效的放在端侧计算的东西，就应该放在端侧，但端侧芯片现在是远远不够的，它们可能连10B模型都跑不起来，或者不能跑很快，如果不做量化，效率很低。

你必须和 AI 做足够深的交互，才能摸到它真正的边界。