AI每日资讯【2026年6月25日】

微软发布 2026 教育 AI 报告：校园 AI 使用已从尝鲜转向治理与培训

微软 6 月 24 日发布第三版《教育领域 AI 报告》，显示校园端 AI 已进入高渗透阶段：92% 的学生和教育管理者、88% 的教师已在学校环境中使用 AI；过去一年中，78% 的管理者、76% 的教师和 65% 的学生表示使用量继续提升。但快速普及并不等于准备充分，77% 的学生和 53% 的教师尚未接受正式 AI 培训，约四成受访者把学术诚信列为首要担忧。这份报告的重要性在于，它说明教育行业的竞争重点正从“是否接入 AI”切到“如何建立角色化培训、隐私治理和负责任使用机制”。

Nature 研究借助 AI 识别猝死高风险人群，瞄准心脏纤维化隐患

STAT 6 月 24 日报道，一项发表于《Nature》的研究利用 AI 识别突发性心脏死亡高风险患者，并把此前常被视为相对良性的心脏纤维化重新推到临床焦点。背景数据是，美国每年有超过 35 万人死于心脏骤停，难点一直不是急救本身，而是事前很难精准挑出哪些患者值得植入除颤器。AI 在这里扮演的不是泛化聊天助手，而是高风险筛查工具：通过发现影像和病理中的细微模式，帮助医生更早定位真正危险的人群。若后续验证充分，这类模型会成为 AI 进入高价值医疗决策的重要范例。

Hyperion：HPC 与科学 AI 市场 2025 年增长 17%，2030 年或逼近 1400 亿美元

Hyperion Research 在 ISC 2026 期间更新市场判断：2025 年面向科学计算的 HPC+AI 市场整体增长 17%，其中本地设备销售约 582 亿美元、云端约 124 亿美元，后者同比增幅接近 29.7%；到 2030 年，总支出可能逼近 1400 亿美元。更值得注意的是结构变化：低端系统占比收缩，超大规模系统抬升，云迁移也因供应链和资源获取问题而继续加速。它反映出一个清晰趋势——AI for Science 已不只是算法问题，而是算力架构、能源效率、采购模式与云本地协同的综合竞争。

普华永道中国报告：AI 领军企业的财务绩效已是其他企业的 7.2 倍

普华永道在链博会发布《中国人工智能效能研究报告》后，相关解读显示中国企业的 AI 适配度已进入全球第一梯队，并呈现“应用强于基础”的特征。最醒目的数字是，AI 领军企业的 AI 驱动财务绩效已达到其他企业的 7.2 倍，说明 AI 红利正在从概念估值向经营结果外溢。不过报告也指出，高阶自主化与自优化能力仍是短板。把这条放在研究板块的意义在于，它提供了一个更接近经营现实的观察维度：不是谁喊得更响，而是谁能把模型、流程和组织真正联到财务结果上。

Figma 更新代码层、动画与多项 AI 能力，设计工具继续向生产环境逼近

Figma 6 月 24 日推出一组面向设计师、产品经理和工程师的新能力，核心包括可在画布上直接结合代码仓库的 code layers、原生动画与 3D 变换支持，以及可通过提示词生成特效、插件和重复任务技能的 AI 助手。变化看似分散，实则都指向同一个方向：设计工具不再只负责“画原型”，而是开始承担更多贴近真实交付的工作流角色。尤其是代码层和 AI 技能结合后，团队可在非生产环境更快验证界面逻辑、交互动效和自动化流程，这会继续压缩设计、产品和研发之间的交接摩擦。

北森发布一站式 AI HR 平台 Mavens，并计划两年投入 10 亿元继续加码

北森 6 月 24 日宣布从传统 HR 软件厂商全面转向“AI 应用公司”，同步推出一站式 AI HR 专家平台 Mavens。平台依托自研垂直模型 SenGPT 和 SenClaw Agent 体系，定位为 HR 专家的“AI 分身”，既处理高频流程任务，也尝试提供招聘、培养、选拔等专业判断。公司披露，2025 年其 AI 产品合同额已突破 8700 万元、AI 客户数超 1400 家，并计划未来两年投入 10 亿元做 AI 产品、行业内容研发及并购补强。这个动作值得重视，因为它显示企业软件赛道开始从“加一个 AI 功能”升级为“按 AI 原生逻辑重构整个平台”。

荣耀预告 7 月发布 AgenticOS，把终端从 App 容器推向智能体舞台

在 6 月 24 日的 MWC 上海上，荣耀产品线总裁方飞披露，面向下一代 AI 终端的操作系统 AgenticOS 将于 7 月正式发布。官方给出的关键词是“意图驱动、自然交互、主动智能、天生跨端”，其含义不只是再做一层语音助手，而是希望把手机等终端从承载应用的入口，变成承载智能体协同的操作中枢。终端厂商近来频繁讨论 Agentic OS，说明行业判断正在变化：未来用户未必先打开 App，再寻找服务，而更可能先表达意图，由系统跨应用、跨设备主动编排执行。

Infosys 与 Sentara 联手推进医疗 AI 规模化，从试点走向运营体系改造

Infosys 6 月 24 日宣布与美国医疗体系 Sentara 合作，目标不是做单点演示，而是建立可扩展的 AI 转型基础设施。双方规划覆盖临床护理管理、员工生产力、数字前台体验、医院运营与 IT 流程现代化，并依托 Infosys Topaz Fabric 把 AI 从实验室推向生产环境。更关键的是，项目把 guardrails、架构治理、AI-first 软件开发流程和合规准备一起纳入范围。医疗行业一向对风险控制要求极高，这意味着如果 AI 想真正进入临床与运营核心，就必须证明自己不只是“会生成内容”，而是能被纳入正式制度和持续运营。

Kaiser 用 AI 把 MRI 等待时间压缩逾 60%，治理机制与技术同样关键

Kaiser Permanente 披露，其通过 FDA 认证的 AI 图像降噪工具，把单次 MRI 扫描时长从约 45 分钟缩短至约 30 分钟，进而使患者 MRI 等待时间下降超过 60%。这条消息最值得看的不只是效率数字，而是其上线方式：在正式部署前做临床配置、安全和有效性评估，取得放射科医生认可；上线后持续监测图像质量、预约可及性和工作流影响；组织内部还设有 AI 委员会进行分级审查。它给行业的启示很直接——高价值 AI 落地靠的不只是模型好坏，而是治理、临床信任与流程改造能否同步到位。

我国已有超 900 款大模型上线服务，应用覆盖工业、农业、教育和科研等领域

新华社 6 月 24 日报道，在 MWC 上海期间，国家互联网信息办公室相关负责人表示，我国目前已有超过 900 款人工智能大模型上线服务，并已累计完成 900 余款生成式人工智能服务备案。更重要的是，这些模型不再局限于互联网内容场景，而是进入工业、农业、教育、科研、文化和旅游等多个行业。对产业观察者来说，这一数字既说明中国模型供给端仍在快速扩张，也说明备案制度正成为“鼓励落地 + 建立秩序”的双重工具。下一阶段真正拉开差距的，将不是模型数量本身，而是哪些模型能在行业场景里形成稳定复用与真实 ROI。

欧盟 AI 法案透明度义务进入倒计时：8 月 2 日起多类系统需明确披露

围绕欧盟《人工智能法案》第 50 条的最新解读显示，自2026 年 8 月 2 日起，与用户直接交互的 AI 系统、生成合成内容的系统、情感识别和生物识别分类系统，以及特定公共利益信息和深伪内容场景，都将面临更明确的透明度义务。企业不仅要“披露自己在用 AI”，还要让披露清晰、易获得、可验证，并在必要时采用水印、元数据、密码溯源或审计日志等机制。监管重点已从原则倡议进入执行层面，这会直接影响产品界面设计、合同责任划分、内容发布流程和跨境合规成本。

海珠区发布 AI OPC 创新发展试行措施，针对“一人公司”给出订单与算力等支持

广州市海珠区人工智能发展局 6月 24 日印发《海珠区人工智能 OPC 创新发展措施（试行）》，把支持对象明确指向人员规模原则上不超过 10 人的 OPC（一人公司）及相关产业空间主体。政策覆盖特色孵化空间、订单量与算力补贴、生态活动、开放应用场景、智能体工具开发适配，以及金融和政务服务保障，并明确试行期为一年，对年内符合条件项目可参照执行。它释放出的信号很鲜明：地方政策开始更细颗粒度地支持小团队和智能体创业，把“轻团队、高密度创新”正式纳入产业政策工具箱。