AI原生部门：企业转型的试验田与突破口
传统企业要一步到位转型为AI原生企业并非易事，若能率先打造出AI原生单元已是重大突破，这种变革对行业格局的影响或许更为深刻，直接关乎当下职场人的职业前景。易被混淆的两种形态AI原生企业（AI-Native Enterprise）自成立起便将人工智能作为底层架构，其业务模式、组织体系及产品框架均基于AI技术搭建。典型代表如Cursor等。AI原生单元（AI-Native Unit）是指在既有企业内部，对特定部门或团队实施AI化改造，使其人员结构、业务流程与考核指标均以AI为核心重新设计，相当于在组织内部培育
AI原生公司：重塑组织而非仅是工具升级
近期，“AI原生公司”一词广为流传。许多人将其理解为：仅仅是采用更多的AI工具，让AI辅助日常工作。如果仅仅如此，这与当前流行的“龙虾团队”（即多个AI智能体各自独立运作）又有何本质区别？关键的差异并非在于使用的工具，而在于其背后的核心逻辑。传统的AI多智能体模式：您可能拥有一个负责文案创作的AI，一个负责图像生成的AI，还有一个负责数据分析的AI。您扮演着“经理”的角色，每日分配任务，催促进度，最终做出决策。其本质上仍然是“人类管理AI”。而AI原生模式则截然不同：它不是由人来指挥AI，而是由人来设计A
AI原生企业：认知升级
导读：到2026年，国内企业将日均调用140万亿AI tokens。当人工智能重塑各行各业，为何九成公司仍困于'全民Prompt'的表层操作？雨哥深度剖析：AI原生变革的核心并非技术采买，而是涉及认知、职能与思维模式的全面进化。#AI原生企业#数字化转型#本体建模#Pipeline工程#人机协同#知识资产化#雨哥深度解析#百度AICloud#2026AI趋势#确定性优先案例回溯：2018年，雨哥于阿里天猫新零售项目中有过实践：通过钉钉系统，把门店导购的客户关系、潜在用户、会员资料及互动记录，从员工私人微信
AI战场进入下半场：字节流量胜在C端，阿里开源赢开发者，DeepSeek靠口碑，百度文心呢
第一阶段算是落幕了，但战局并没有结束。QuestMobile给出的数据表明：截至2026年3月，中国AI原生App月活规模达到4.46亿。豆包3.45亿，千问1.66亿，DeepSeek 1.27亿。前三名合计的月活，已经超过微博。那百度文心现在在哪？它已不在这种统计榜单的前列。两年前，外界对国内AI的共识大致是：百度先行，阿里紧跟，字节凭流量，腾讯相对更慢热。如今的版图则变成了：字节靠流量拿下C端，阿里用开源赢住开发者，DeepSeek依靠技术收获口碑，而百度基本没有赢面。以豆包为例：从2023年上线到
AI原生组织的三大核心议题：概念、架构与人力
“当商业模式从初始阶段就被人工智能彻底改造，企业的组织形态、运作流程以及人才构成都将经历一场深刻的变革。”我目前日常工作依赖两个专属的AI智能体——ATLAS与SILK。ATLAS主要负责处理常规事务，如同我的行动指挥中心：任务规划、内外协调、会议管理、伙伴对接以及运营平台构建等事务都交由它处理。SILK则更聚焦于深度的专业研判、系统化的逻辑推理、沉淀基础框架，并进行深度推演与专业判断。两个智能体自然形成协作：日常事务中遇到需要深入剖析的问题，会自动流转至专业分析端；分析得出结果后，再返回事务中枢，分解为
AI原生的下一代
今天和一位12岁的小朋友聊了一个小时（文章封面图就是他做的个人网站页面截图），让我很受震动，觉得特别值得记下来。孩子在小学六年级。家里之前有台电脑，因为配置偏旧，经常出故障；可他偏偏爱鼓捣电脑，坏了就自己想办法修，过一段时间再出问题再继续解决。他妈妈说，看到他折腾的时候确实很投入，去年一狠心，花了2w给他换了新电脑，“从那以后就停不下来了”。后来他对AI越来越感兴趣。聊之前我以为只是日常用一用。可访谈一上来，我就被问住了。问他平时用哪个AI，他说用ChatGPT；我追问，那你一般用GPT来做什么呢？“做网
模驭AI完成徐汇资本种子轮融资：重塑AI与企业运营新范式
根据公开消息，模驭人工智能科技（上海）有限公司（简称“模驭AI”，Moximize.ai）近日成功获得数百万元种子轮资金，投资方为徐汇资本。本轮融资将重点用于其核心产品——AI原生商业引擎「模驭ABE」的研发升级、垂直场景的商业闭环验证，以及市场拓展与生态建设。模驭AI洞察到当前“AI大压缩”的趋势，即AI能力的快速提升正逐步接管大量认知劳动环节。基于此趋势及其在多个产业场景的实践经验，公司推出了AI原生商业引擎「模驭ABE」，旨在重构企业软件的两大基础逻辑：一是价值零售化——从传统的坐席订阅模式，转变为
AI原生开发实战：第4章 破除幻觉，让大模型言听计从
各位开发者，欢迎深入核心技术区。上一章30分钟搭建网关，是否让你觉得AI无所不能？别急着膨胀，我要泼盆冷水。当涉及真实业务（支付、库存、状态机）时，你会崩溃地发现AI开始“一本正经胡说八道”。这就是业界臭名昭著的“AI幻觉”。本章不讲花招，直击本质，搞懂大模型为何犯傻及如何工程师式掌控。许多工程师仍陷于“盲目依赖”阶段。在ClaudeCode中输入“写个登录接口”后空等奇迹。要杜绝幻觉，需知铁律：Prompt非“沟通”而是“编译”。对人说“看着弄”能及格，对AI说则乱套。必须将“聊天思维”升级为“上下文工
招募AI产品领军者与大模型算法专家
01AI-Native产品负责人岗位定位我们专注于工业视觉领域，正积极拓展工业视觉AI原生赛道，现诚聘一位在打造成熟AI-Native产品方面经验丰富、深刻理解工业视觉行业痛点的核心人才。要求能将AI视为产品的“心脏”与“大脑”，而非简单的“外延”，聚焦于工业视觉应用场景（如瑕疵检测、尺寸测量、视觉引导、分拣识别等），主导工业视觉AI-Native新产品的从零到一的创新孵化与落地。旨在为团队带来前沿的产品理念，推动工业视觉业务实现从“传统算法自动化”向“AI原生智能化”的跨越，成为公司工业视觉AI原生产品
AI原生：重塑软件工程的颠覆性范式
代码如繁花般倾泻，系统如生物般自愈，这一切不再是科幻。随着大模型（LLM）的全面爆发，我们正站在软件工程史上的一个巨大分水岭上。从“用 AI 辅助写代码”到真正的"AI-Native"（AI 原生），这不仅仅是工具的升级，更是一场研发范式的系统性革命。今天，我们就来深度剖析：到底什么是 AI-Native 的软件工程范式？它将如何重塑我们的研发流程？传统的软件工程范式是“人”为核心、代码为产物。工程师将大部分精力花在**“如何实现（How）”**，即：用某种编程语言去精细描述逻辑。而AI-
AI转型公司：今年恐难熬过
这篇文章，K哥基于过去几年里辅导几十家企业AI转型的亲历经验，做了一次系统梳理，想给正处在关键分岔口的老板们，也为关注企业AI转型的朋友们提供一些更落地的参考。01企业AI转型不是“客气话”真正的企业变革，从来就不是“你来我往、互相成就”。该调整的业务就要果断砍掉、该补齐的人才必须到位、该投入的预算一分都不能少。最关键的是，老板本人要亲自参与，不能把“革命”全交给下面的人。K哥见过不少公司把“AI转型”挂在嘴上两年，结果只有一套PPT和少量聊天机器人。症结到底在哪？往往是老板不懂、不投入、不学、不兜底，转
AI原生重构才是融资关键
今年以来，许多AI创业者的融资之路可谓处处受阻。我每天都会收到大量类似问题：项目里有AI能力，且也布局了企业服务赛道，为什么始终拿不到资金？作为做了十年融资操盘的从业者，我用一句话讲清核心原因：当前资本已经不再押注“AI+”这类改良式方案，而是把资金重点投向“AI原生”的重构型项目。单纯把AI能力叠加到既有形态上，早就难以打动资本的决策逻辑。4月28日，全球AI SaaS赛道传来一则关键消息：初创公司Noon成功获得4400万美元A轮融资，并成为本周企业服务领域融资的标杆案例。在AI项目集体遇冷、融资普遍
魏牌V9X：AI原生智能体如何定义旗舰新标准？
文案|德新制作|Yans展望2026年，若一款新车缺乏真正的AI驱动能力，其“旗舰”的定位或许将难以维系。想必各位观众已深切感受到，人工智能正以前所未有的速度渗透并重塑我们的生活。如今，无论是智能手机还是电脑，我们都能通过简单的语音指令将诸多任务交付给AI处理；而汽车行业，其智能化进程也必将沿着同一轨迹发展。长城汽车近期推出的魏牌V9X，其独特之处在于率先提出了“AI原生智能体”这一全新概念。反观过去几年，车企们所宣扬的“智能”，本质上不过是将大量功能堆砌于车内，这并非真正的智能，而更像是“电子豪华”的堆
AI赋能：重塑产业格局的“地基革命”
当“人工智能+”被纳入国家战略，成为政府工作报告中的重要议题时，许多人不禁疑惑：这究竟是“互联网+”的简单复刻，还是将深刻影响我们职业生涯的革命性变革？请稍安勿躁，本文将为您揭示为何“AI+”并非昙花一现，而是一场不可回避的“地基革命”。中国正经历一场前所未有的“AI+”浪潮。如果说过去十年“互联网+”为传统行业提供了网络连接和线上化基础，如同“通水通电”；那么如今的“人工智能+”则是在为这些行业“注入智慧”，使其具备思考和自主决策的能力。这不仅仅是词汇的更迭，更是从“工具”向“智能体”的根本性飞跃。许多
东软联手思必驰打造AI原生出行伙伴
4月27日，在2026北京国际车展期间，东软与思必驰正式签署合作备忘录。双方计划以东软新发布的OneCoreGo®全球车载智能出行解决方案7.0为基础，深度融合思必驰在人工智能语音方向的关键能力，共同打造面向全球的AI出行伙伴，突出自然对话与主动智能两大特征。当“AI原生”进入加速落地阶段，车载交互方式正被大模型重塑。过去主要依赖用户清晰指令、并以单轮回应为主的交互逻辑，已难以应对愈发多样与复杂的出行需求。为此，舱内交互需要更强的主动理解、情境预判以及跨场景的协同决策能力，而自然流畅、具备记忆特性的语音交