首先，要改变当前主流的AI叙事，将AI从效率工具转变为客户价值的驱动者，公开且明确地宣告AI将如何帮助您的客户。团结领导团队围绕以客户为导向的AI战略，并建立专注于利用AI释放客户价值和差异化优势的工作流。

近日，千问AI眼镜接入蚂蚁GPASS，上线共享单车骑行与停车缴费等一系列“AI办事”功能。基于GPASS底层能力，用户佩戴千问AI眼镜后，只需语音唤醒，即可完成多项高频生活服务。在出行场景中，“你好千问，我要骑车”，按提示注视车辆二维码即可完成核验开锁；抵达目的地后，说一句“你好千问，我要还车”即可自动还车并结算费用。全流程无需手动操作，真正实现无感化骑行。

无论是专家分析还是AI分析，第一步都是筛选需要看的数据。实际上在一个故障发生的时候，数据库可观测性的数据对于所需要分析的 任务而言是太多了而不是太少了。对于一些国产数据库而言，很可能会缺少一些关键的数据(指标、日志等)，但是其指标数据的总量依然不少。

4月2日，蚂蚁集团AI安全实验室与清华大学联合开源ClawAegis——这是首个覆盖OpenClaw全生命周期的安全防御插件，旨在系统性解决其面临的安全与可靠性风险，为自主智能体提供多维度、轻量化、即时干预的原生防护能力。

OpenAI周二宣布，已完成一轮创纪录的融资，投后估值达8520亿美元。与此同时，我们看到该AI巨头一面巨额融资，一面关停产品进行战略聚焦调整， OpenAI的发展也为我们揭开AI市场的一角真相。

3月，世界数据组织在北京完成组建，选举产生首届理事、监事和组织负责人。这标志着世界数据组织正式投入运行；一批MySQL社区成员和开发者向甲骨文发出联名公开信，意欲扭转MySQL不利局面；OceanBase 正式发布面向 AI 时代混合负载场景的融合版本OceanBase 4.4.2 LTS；崖山发布极简应用开发Skill套件……

3月31日，支付宝正式发布国内首个“支付集成Skill”，并同步上线魔搭社区Skills中心。该产品将基础支付能力深度封装为标准化组件，让Vibe Coding开发者可通过自然语言在应用开发中快速接入支付宝支付功能。

3 月 31 日，蚂蚁灵波科技正式开源大规模 RGB-D 深度数据集 LingBot-Depth-Dataset。该数据集包含 300 万对高质量样本，其中 200 万对来自真实场景采集、100 万对由渲染生成，总规模达 2.71TB，覆盖 6 款主流深度相机，是目前开源社区中规模最大的真实场景 RGB-D 数据集。此次开源将为具身智能、空间感知和三维视觉等方向提供更丰富、更贴近真实应用的数据支撑。

业务部门总是抱怨系统不好用的深层次原因是什么？如何让系统发挥出更大的作用？

我们需要一种方法，将原始的LLM请求转化为有意义的成本报告，并构建一个能够持续监控支出的平台。

之所以称其为转折点，是因为相关问题已不再是悄无声息或孤立存在——它们正以协调一致且公开透明的方式浮出水面。企业对锁定效应、不透明的路线图、定价权以及可维护性问题日益警惕。与此同时，云服务提供商已表示，若治理结构更加清晰，他们愿意加大投入力度。

OpenAI为何要关闭Sora？这对AI视频生成应用产生怎样的影响？对AI行业有哪些启示？

3月26日，在中关村论坛未来产业创新发展论坛中，蚂蚁数科大模型技术创新部总经理章鹏在演讲中表示，OpenClaw的爆发将带来企业级AI范式革命，推动大模型在产业场景的落地从‘参数竞赛’走向“Token效能竞争’。”

如果脚手架是造车的流水线，Harness是交通指挥系统，那么 OpenClaw 就是一辆已经造好、加满油、可以直接开上路的车。

3月25日，火山引擎发布一站式营销视频生成平台创作Agent 2.0。新版本接入了Seedance 2.0模型，在视频时长、内容一致性和画面质感方面进行了升级，同时将营销视频的覆盖范围扩展至产品评测、卖点演绎、Vlog、品牌广告等六种类型。此外，该能力已接入火山引擎ArkClaw官方Skill库，用户可通过“养虾”直接调用。标志着AI视频生成从工具化向Agent化、场景化进一步落地。

在IT运维领域，虽然AI冲击波给大家的冲击不小，不过AI战略大多数也只是在某些人的脑子里，并未形成实质性的化学反应。这波龙虾潮的到来，一下子让很多企业的IT管理者不安起来，好像能够颠覆很多传统领域的势力已然出现,自己再不搞点AI要被时代抛弃了似的。

自动化软件供应商Zapier最近的一项调查发现，98%的高管现在期望员工具备一定程度的人工智能能力。这一发现表明，AI专业知识不再局限于专门的技术岗位，而是正在成为日常工作的默认组成部分

当地时间3月23日，Anthropic在官方博客宣布为Claude发布了计算机操作(computer use)功能，Claude可以利用电脑进行点击操作并完成任务。搭配上周发布的Dispatch功能，用户可以在手机上为其分配任务，自主干活。

LingBot-VLA基于覆盖9种主流双臂机器人构型、总计超20,000小时的真实世界操作数据进行预训练，与自研高精度空间感知模型LingBot-Depth协同工作，进一步提升操作精度。

与OpenAI的合作、收购Observe的意向以及Project SnowWork项目，都指向同一个核心理念：数据平台应当是AI实际运行的场所，而不仅仅是数据导出的源头，