智造动态专报

当地时间 2025 年 9 月 5 日据 aibusiness 网站消息，人工智能驱动的合规平台 Ketryx 完成 3900 万美元B 轮融资，此轮融资由 Transformation Capital 领投，光速创投、麻省理工学院 E14 基金等现有投资者参与，融资后公司累计融资金额超 5500 万美元。该笔资金将用于支持 Ketryx 全球业务扩张、推进产品路线图实施，以及扩充美国波士顿和奥地利的员工团队。

Ketryx 定位为生命科学领域创新与监管框架间的关键连接点，其原生 AI 合规平台可自动化文档编制和可追溯工作流程，为医疗设备制造商提供合规验证，加快监管审批速度。平台早期采用者包括三家全球医疗科技公司、多家《财富》500 强企业及 DeepHealth 等 AI 驱动型公司，客户反馈显示使用该平台后文档编制时间最多减少 90%，产品发布周期加快 10 倍以上。

Ketryx 首席执行官埃雷兹・卡明斯基指出，生命科学行业面临“快速推进” 与 “安全推进” 的两难困境，而该平台可消除这一问题；Transformation Capital 合伙人维奈・沙阿则表示，Ketryx 证明合规流程能加速医疗科技领域 AI 技术发展。

原新闻链接：https://aibusiness.com/health-care/ai-startup-raises-39m-to-speed-medical-device-compliance 

当地时间2025年9月5日据aibusiness网站消息，维萨推出两款人工智能开发者工具，助力拓展智能体商务应用，降低用户使用门槛。此次发布的工具包括模型上下文协议服务器（MCP Server）与维萨受理智能体工具包，前者可将AI智能体直接接入维萨智能商务API，提供安全通信渠道，还能将开发周期从数周缩短至数小时，未来计划覆盖维萨全部API产品组合；后者为非开发者群体提供无编程智能体商务解决方案，目前已进入试点阶段，用户凭自然语言指令即可完成在线商务操作。

维萨在新闻稿中指出，这些工具对开发者社区意义重大，为AI智能体提供现成集成层，能加快开发速度、扩大覆盖范围并提升灵活性，可让AI智能体解读用户请求并动态应用维萨API打造新商务体验。例如商户支持人员发出创建发票的自然语言指令后，智能体可调用发票API完成信息填写并返回安全付款链接，全程无需人工开发，后续工具包还将新增更多功能。

此次工具发布距维萨2025年4月推出智能商务平台仅数月，当时该平台推出是为网络应对“可信赖的智能体AI体验”做准备。维萨表示，新工具为开发者及合作伙伴提供基础构建模块，助力在其支付基础设施上打造可信赖的AI驱动商务体验。

原新闻链接：https://aibusiness.com/agentic-ai/visa-launches-ai-developer-tools-for-agentic-commerce

当地时间2023年10月据aibusiness网站消息，麻省理工学院（MIT）开发出一款人工智能工具，可显著提升流感疫苗预测精度，解决传统预测方法匹配度波动大的问题。

该AI工具由MIT计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）研发，核心优势在于多维度数据融合分析、实时动态预测模型及量化预测不确定性。它能整合病毒全基因序列、临床报告、宿主免疫史、环境四类数据，以滚动更新模式实时调整预测，对流感季中期流行毒株预测准确率比传统方法高35%，还能提供预测置信区间。目前已在美国CDC、欧洲ECDC部分实验室试点，获一线科研人员认可。

MIT团队计划进一步优化工具，拓展至呼吸道合胞病毒（RSV）等领域，并开发适用于数据薄弱地区的轻量化版本，同时与疫苗企业合作优化生产流程。世界卫生组织及美国CDC相关专家均对该工具给予高度评价，认为其将助力流感防控。

原新闻链接：https://aibusiness.com/health-care/mit-creates-ai-tool-to-improve-flu-vaccine-predictions

当地时间2025年9月4日据aibusiness网站消息，当前银行业人工智能应用快速推进，美国银行、高盛等大型机构与谷歌、OpenAI合作推出AI工具以优化运营、提升服务，但行业应用存在明显风险与差异。

哈帕克斯首席营销官凯文·格林在接受专访时指出，大型银行拥有充足工程师团队，能应对AI风险、搭建防护与管理基础设施，如富国银行与谷歌合作每年花费或超1000万美元；但排名前50以外的中小型银行缺乏此类资源，却面临“AI即插即用”的误导性认知与不切实际的期望，且多数机构仅关注短期效率提升，缺乏三至五年的长远规划，部分企业在无战略、资源支撑下仓促推进AI，重蹈软件时代“高价购工具却仅用30%功能”的覆辙。

此外，通用AI工具存在数据安全漏洞，银行使用时面临核心系统与敏感数据访问风险，中小型银行难以应对该问题，又需依赖AI实现个性化服务以竞争。格林建议金融机构采取“即时效益+长远规划”双策略，在优化现有流程的同时，明确未来五至十年发展目标，避免风险。

原新闻链接：https://aibusiness.com/finance/the-hidden-risks-of-following-big-banks-into-ai 

当地时间2025年9月4日据aibusiness网站消息，谷歌发布论文详细阐述其Gemini人工智能模型的环境影响，以填补公众对聊天机器人环境足迹认知的空白。论文显示，向Gemini发送一个文本提示，能耗为0.24瓦时、二氧化碳排放量约0.03克、耗水量0.26毫升（约5滴水），该能耗相当于观看不到9秒电视，远低于公开估算值。对比而言，OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼曾提及ChatGPT平均每个提示能耗0.34瓦时、用水量约十五分之一茶匙。

谷歌表示，正通过持续研究及软硬件效率提升降低相关数据，过去12个月，Gemini应用程序处理中等规模文本提示的能耗和总碳足迹分别下降33倍、44倍，回复质量同时提升。其计算方法涵盖生产规模芯片全系统动态功耗、闲置机器待机能耗、主CPU与内存支持工作负载作用，还计入数据中心冷却系统、电力分配等间接消耗（以能源使用效率衡量），评估亦涉及数据中心水基冷却系统相关的用水量。

此外，谷歌首席技术官本·戈麦斯在另一篇博文中称，公司正投资新基础设施、打造“更智能、更具韧性”的电网并开发下一代清洁能源，以改善环境表现。谷歌希望通过分享计算方法提升行业在人工智能资源消耗与能效计算上的一致性，为高效人工智能开发贡献力量。原新闻链接：

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