吉利银河星耀8的驾驶辅助系统以 千里浩瀚H5智驾方案 为核心，真正实现了高阶辅助驾驶功能的全面下放，这套系统不仅硬件堆料扎实，更在真实场景中展现出强的实用与安全。 在感知层面，星耀8全系标配 1颗激光雷达、3颗毫米波雷达、11颗高清摄像头和12颗超声波雷达 ，共计27个感知单元，构建出无死角的360°环境感知。激光雷达的加入，提升了系统在 雨雾、夜间、逆光窄巷 等端环境下的识别稳定，确保摄像头可能失效时，系统仍能精准判断障碍物位置，为紧急制动和避让提供可靠数据支撑。 其核心功能
中国的酒店PMS市场正在经历一轮SaaS化迁移。行业数据显示，2024年国内酒店SaaS化PMS的渗透率已经超过65%，在经济型和中端酒店中比例更高，预计到2030年可能达到85%。 但普及不等于便宜。一套功能齐全的云PMS，市场年费普遍在数千元，对于只有十几间房的小酒店或民宿来说，仍然是一笔需要斟酌的支出。市面上一些号称"免费"的产品，往往在超过一定间夜量后自动收费，或者对核心功能做了限制。 云南禧住科技近期上线了旗下禧住云PMS的全面SaaS版本，同时推出了一个"
在企业数字化转型的初级阶段，Excel几乎是所有企业处理数据、管理业务的“标配工具”。从日常数据统计、报表生成，到简单的业务流程跟踪，Excel以其操作便捷、上手快速的优势，成为业务人员的。但随着企业规模扩大、业务复杂度提升，单机版Excel的限日益凸显，“Excel系统化”——即把分散的Excel数据、业务流程整合为规范、协同的数字化系统，成为企业的迫切需求。面对这一需求，很多企业下意识选择低代码平台，却忽略了低代码的适配短板；而以魔方网表为代表的无代码平台，凭借更贴合需求的核心优势
刚刚，Google带来了它今年的The Android Show，但这次更新的Android 17，并非只是一场常规的操作系统更新。 为什么这么说？ 操作系统的形态在过去很多年其实没有真正变过——人下指令，机器执行。设备越来越聪明，但繁重的输入、切换、、粘贴、填表、寻找，仍然由人工完成。 但到了 Agentic AI 时代，用户的痛点变了。App 太多，工具之间要自己来回切换，信息散落在邮件、网页、日历、消息、照片、文件和各种平台里。 Google 给出的答案，是“让 Android 从一个
在汽车行业中，底盘被为“三大件”（底盘、发动机、变速箱）之首，承担着传动、制动、转向等功能，是汽车重要的执行系统。不过，随着智能汽车的快速发展，传统底盘液压技术响应速度慢、集成难度高，而且有较高的能量消耗，已经无法满足智能化汽车的需求。 以制动系统为例，当前主流方案为电子液压制动（EHB），虽然前端电子化，末端仍保留液压，彻底摒弃液压、以电信号传输的线控底盘技术被业界视为终方向——既是智能化的“神经中枢”，也是未来出行的关键技术变量。 聚焦理想汽车，其自研的全线控底盘
2026年5月14日的新闻中的一件大事儿就是我们的问天实验舱任务组织完成了发射前的系统间全区合练，这也意味着各项准备工作已经妥当，就待择机发射。而从地面到太空，从5月14号神舟十四号发射成功算起，我们的三名航天员也已经在轨工作生活了47天。2026年5月14日节目开始，我们先来看看他们2026年5月14日的生活片段，看看他们都在忙些什么。 这是三名航天员2026年5月14日吃早饭的画面，正对着我们的是女航天员刘洋，最中间的是航天员陈冬，背对着镜头的是航天员蔡旭哲。 这是饭后的画面
很多快消企业选TPM系统时一味追求低价，结果用了一两年就变得鸡肋。当初省下的那点钱，早已被成倍的管理成本吞噬。 “低价优先”的决策逻辑，往往带来以下后果——这不是某个交付模式的固有缺陷，而是任何忽视长期价值的选型都可能踩中的坑。 部分低价系统在数据集成能力上投入不足，与ERP、A、MDM等系统割裂，导致财务核销仍需大量手工Excel操作，隐成本不断累积。 系统架构僵化，后期升级乏力。当企业从“管好钱”迈向“花对钱”、需要引入AI分析或全渠道管理时，供应商无法响应，最终只能重来。赛威
车载系统故障导致空调自动模式无法解除时，可先从基础操作与部件检查入手，逐步排查问题根源。首先应确认是否存在误操作，比如是否误触了控制面板上的锁定功能或模式切换按键，部分车型的自动模式可能需长按特定按键才能退出；若操作无误，可检查空调滤芯是否因长期未更换而堵塞，脏污的滤芯会影响系统对车内环境的感知，干扰自动模式的逻辑判断。若基础检查未解决问题，部分车型的物理按键可能因长期使用出现磨损；同时，温度传感器、压力传感器等核心部件若出现数据偏差，也会导致自动模式持续运行
AI 时代所需的五种核心能力：数据穿透力、赋能力、进化适应力、风险共担力、反脆弱力。它们各自，又相互支撑。今天，我们将这五种能力放在一起，看看它们如何协同运转，共同构建一个能够主动驾驭不确定、实现持续生长的组织系统。 在前五篇文章中，我们已经讨论了数据穿透力、赋能力、进化适应力和风险共担力。它们帮助企业在不确定环境中感知变化、拓展边界、持续迭代并激活协作。但真正决定企业长期竞争力的，往往不是应对能力本身，而是企业如何对待不确定。 这就引出了我们需要重构的第五种能力：反脆弱力。
AI 时代所需的五种核心能力：数据穿透力、赋能力、进化适应力、风险共担力、反脆弱力。它们各自，又相互支撑。今天，我们将这五种能力放在一起，看看它们如何协同运转，共同构建一个能够主动驾驭不确定、实现持续生长的组织系统。 在前五篇文章中，我们已经讨论了数据穿透力、赋能力、进化适应力和风险共担力。它们帮助企业在不确定环境中感知变化、拓展边界、持续迭代并激活协作。但真正决定企业长期竞争力的，往往不是应对能力本身，而是企业如何对待不确定。 这就引出了我们需要重构的第五种能力：反脆弱力。