智造动态专报

当地时间2025年9月23日据aibusiness网站消息，两家新英格兰银行从Salesforce转向Creatio，凸显供应商与客户个性化关系的重要性。科德角合作银行高管廷格尔曾深耕客户体验管理系统7年，熟悉Salesforce，起初无意更换，但受Creatio个性化方案吸引改变主意；阿维迪亚银行因成本及Creatio无代码技术，也做出同样选择。

Creatio2014年以Bpm'onlineLtd.成立，个性化是其文化与技术战略核心。其无代码技术可让用户无需专业技术就能构建、自动化应用并简化维护，解决企业痛点。当下AI发展迅猛，Creatio贴近客户助其做明智决策，专注有价值的AI自动化。阿维迪亚银行计划用智能代理AI处理80%月均数千通电话，节省成本且提升服务效率。

不过，Creatio虽获客户认可、发展势头良好，仍面临与甲骨文、HubSpot、Zendesk等大型知名供应商的竞争，且市场知名度有待提升。Salesforce对此未予置评。

原新闻链接：

https://aibusiness.com/agentic-ai/creatio-redefining-crm-financial-institutions 

当地时间2025年9月24日据aibusiness网站消息，英伟达宣布投资50亿美元与英特尔达成合作，共同开发定制化数据中心及PC产品，此举在为双方创造机遇的同时，或将对AMD等其他芯片厂商形成压力。

根据合作计划，英特尔将设计可集成至英伟达AIGPU与NVLink技术的定制x86CPU，双方还将联合开发融合英特尔CPU与英伟达GPU的系统级芯片。当前AI市场正发生变革，工作负载市场将转向推理系统及边缘计算系统，此次合作让英伟达得以接触PC市场等新客户群体，还能借助英特尔在CPU市场的主导地位强化AI预处理环节的连接；对财务困难的英特尔而言，除获资金支持外，也有望重拾市场份额，该公司2024年亏损188亿美元，计划年底前裁员2.5万人，此前美国政府已收购其9.9%股份成为最大投资者。

不过，该合作也引发关注。英伟达面临对中国AI芯片销售限制，其投资动向受企业观望，且合作或挤压客户选择，可能引起监管机构审查。AMD虽拥有优质CPU和GPU产品，但两大巨头联手将对其市场构成威胁。

原新闻链接：https://aibusiness.com/data-centers/examining-nvidia-and-intel-5b-partnership

当地时间2025年9月24日据aibusiness网站消息，英国AI企业Wayve与日产合作的自动驾驶技术正于东京开展测试，目标2027年面向消费者推出相关产品。日产正用Ariya电动汽车队测试Wayve下一代ProPILOT高级驾驶辅助技术，该技术依托WayveAI驾驶软件，搭配激光雷达、雷达及摄像头等硬件实现自动化功能。

双方合作于今年早些时候宣布，Wayve借此首次进入日本并在横滨设研发中心，此前软银曾参与其2024年10.5亿美元融资。同时，Wayve新一轮融资临近，英伟达拟在其下一轮融资中投资5亿美元，双方自2018年合作，Wayve下一代自动驾驶平台将基于英伟达DriveAGXThor芯片打造，英伟达也曾参与其去年5月10.5亿美元融资。

日产下一代ProPILOT技术计划两年后用于日本市场汽车，目标实现美国汽车工程师学会定义的L2级自动驾驶，适用于复杂城市道路，虽具备“脱手驾驶”能力，但驾驶员需随时准备接管。Wayve凭借端到端深度学习方法推动自动驾驶AI发展，与部分依赖代码指令的企业形成差异。

原新闻链接：https://aibusiness.com/intelligent-automation/wayve-self-driving-test-tokyo

当地时间2025年9月24日据aibusiness网站消息，谷歌正式推出模型上下文协议（MCP）服务器，该服务器可简化数据使用流程，无需复杂API，为AI代理提供标准化方式，从谷歌知识图谱“数据共享空间”获取公开数据。

“数据共享空间”提供来自可信来源的公共数据集，供AI开发者、数据科学家及机构使用，其与Kaggle、Data.gov、世界银行开放数据等开放数据集存在直接竞争；MCP服务器则类似“通用工具调用协议”，后者是企业AI代理及应用调用工具的开放计划。此MCP服务器基于生成式AI供应商Anthropic的MCP标准构建，该标准用于连接大型语言模型与外部数据、工具及服务，已获广泛认可，还能帮助开发者打造智能体应用，降低大型语言模型“幻觉”发生率。开发者可在开源AI代理“双子座命令行界面”试用，或借助谷歌Colab开发智能体开发工具包代理。

分析师布拉德利·希明指出，谷歌此举旨在让公共数据获取便捷且普及，是“出色”举措，能消除直接API访问障碍，推动数据访问大众化，但企业或不会将其与所有专有工具连接，因MCP标准仍在发展，安全与治理待完善，机构面临安全规模化部署应用的挑战。谷歌“数据共享空间”表示，MCP服务器可集成至任何智能体工作流或平台。

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当地时间2025年9月23日据technologyreview网站消息，近期研究显示，部分AI模型在回答问题时会使用已撤回科学论文中的材料，且未标注撤回状态，引发可靠性担忧。《麻省理工科技评论》证实该发现，或影响各国及行业对科研AI工具的投资计划。

测试显示，OpenAI的ChatGPT（GPT-4o模型）回答21篇医学影像领域已撤回论文相关问题时，5次引用撤回论文仅3次提示谨慎；ChatGPT-4omini评估217篇撤回及低质量论文未提问题。6月该网站测试Elicit、Ai2ScholarQA等科研AI工具，Elicit、Ai2ScholarQA、Perplexity、Consensus分别引用5篇、17篇、11篇、18篇撤回论文且未标注。目前部分企业已行动，Consensus整合多源撤回数据后，8月测试仅引用5篇撤回论文；Elicit删除OpenAlex标记的撤回论文，Ai2暂无法自动检测删除，Perplexity称不保证100%准确。

专家指出，撤回数据库不完善、出版商标记不统一、论文副本分散、AI训练数据滞后等加剧问题。美国国家科学基金会今年8月已投资7500万美元构建科研AI模型，专家建议提供更多背景信息辅助AI判断，用户与开发者需谨慎。

原新闻链接：https://www.technologyreview.com/2025/09/23/1123897/ai-models-are-using-material-from-retracted-scientific-papers/

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