Deeploi 是一家总部位于德国的创新型 IT 服务提供商，专注于为中小企业提供简化、安全的 IT 管理解决方案。
Deeploi 的核心功能是为企业提供“一站式 IT 管理平台”，通过自动化和集中化的方式简化设备、人员和安全的管理。
设备管理
集中控制公司电脑、手机等硬件。
支持远程配置与更新，减少人工操作。
员工入职与离职流程
自动化账号开通与权限分配。
离职时快速注销账号，避免安全隐患。
安全与合规
提供统一的安全策略与合规支持。
帮助企业满足欧洲严格的数据保护法规。
IT 运维支持
专业团队提供 <30 分钟响应时间的支持。
通过最佳实践配置，确保系统稳定运行。
成本优化
透明定价，无按工单收费。
可降低高达 75% 的 IT 成本。
自动化工作流
提供结构化的 IT 流程，例如设备分配、软件安装、权限管理。
案例显示，客户每天可节省约 2 小时的 IT 操作时间。
采用订阅制（SaaS），按用户付费，搭配按需专家支持，帮助企业将IT职能外包，专注核心业务而非IT运维。
? 总结
Deeploi 的功能核心在于：自动化 + 集中化 + 安全合规。
它特别适合 没有专门 IT 部门的中小企业，帮助他们降低成本、提升效率，并确保信息系统安全。
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4 天前
Chief AI Officer（Chief Artificial Intelligence Officer），首席人工智能官。
8 天前
“如果技术不存在，就无从监管。” 黄仁勋进一步强调，如果AI产业无法蓬勃发展，“那就没什么可监管的了”。
9 天前
很多人以为 AI 时代的终局是“无人工厂”。黄仁勋在柏林给的版本，温柔得多，也更德国：电子不取代原子；它让原子被理解得更深。
13 天前
未来打通3D视觉表现和结构设计，可实现真正的高精可视化工业数字孪生。
2 个月前
Berlin BIG BANG KI Festival 是欧洲领先的人工智能商业创新盛会，汇聚全球 AI 企业、创业者、投资机构和行业领袖，共同探索人工智能的未来应用与商业价值。
3 个月前
西门子Xcelerator开放式数字商业平台作为正式发布生态合作伙伴"繁星计划"，旨在发挥平台网络效应，与生态伙伴共享知识与技术资源，共创面向客户的解决方案，共赢数字化与低碳化新机遇。
9 个月前
命令优先，而非图形界面。
9 个月前
简要结论：物理AI（Physical AI）正在成为人工智能发展的新方向，它的现实性在于能否真正理解并遵循物理规律。目前已有测试框架和硬件架构推动落地，但仍存在显著差距，现实应用需要长期迭代。 什么是“物理AI” 定义：物理AI强调让人工智能不仅能生成文本或图像，还要能在现实世界中遵循物理定律，具备“具身智能”（Embodied AI）的能力。 目标：解决 AI 在仿真到现实（Sim-to-Real）转化中的落地难题，让机器人、自动驾驶、数字孪生等应用更可靠。 当前研究进展 PAI-Bench 测试框架：佐治亚理工学院与卡内基梅隆大学团队提出的标准，用于评估 AI 是否理解物理规律。测试包含 2808 个真实案例，涵盖自动驾驶预测、机器人操作等场景。结果显示：人类准确率约 93.2%，而最佳 AI 模型仅 64.7%。 英伟达“物理AI”战略：在 CES 2026 提出，基于 Vera Rubin 超算平台 + Omniverse 仿真环境 + Jetson T4000 边缘硬件，构建闭环架构，强调“不要只生成像素，要生成行动”。 ✅ 现实性分析 优势： 技术驱动：硬件（GPU、边缘计算）和仿真平台（Omniverse）已具备支撑条件。 应用需求强烈：自动驾驶、机器人、工业制造等都需要 AI 遵循物理规律。 研究路径明确：已有标准化测试框架（PAI-Bench），为模型改进提供方向。 局限： 理解不足：现有模型在物理推理上的表现远低于人类水平。 数据难题：物理规律涉及连续性和复杂交互，难以通过大规模数据直接学习。 落地成本高：需要强算力、精细仿真和高性能硬件，短期内难以普及。 ⚠️ 风险与挑战 幻觉问题：AI可能生成视觉效果逼真但违反物理规律的结果。 安全性：在自动驾驶或机器人场景中，错误的物理推理可能导致事故。 标准缺失：虽然有 PAI-Bench，但行业尚未形成统一的评估体系。 综合评价 物理AI的现实性在于“方向明确、路径清晰，但短期难以完全落地”。 它更像是未来十年 AI 的关键突破口：从“生成像素”走向“生成行动”。目前仍处于探索阶段，但随着硬件、仿真和测试框架的成熟，物理AI有望逐步应用于自动驾驶、机器人和工业场景。
