聚焦价值兑现：为何“场景Token”比“算力Token”更值得期待？
据智通财经APP报道，自2025年起，资本市场的焦点持续聚焦于Token经济领域。无论是算力Token、模型Token还是调用Token，其核心都在指向同一个趋势：AI正逐步从抽象的技术概念，转变为可量化、可结算及可商业化的实际应用。 然而，依据产业发展规律，一个新的重要界限正在显现：算力Token与模型Token更侧重于底层能力的提供，而场景Token则更贴近最终的价值实现。 所谓“场景Token”，可以解读为：AI原生应用在特定业务场景下，将底层算力及模型调用转化为可量化的经营成果。企业愿意买单的，并
ALL IN AI重塑医疗生态：联众智慧全面转型AI原生智慧医疗解决方案提供商
ALL IN AI 重构医疗新生态引言4月12日，联众智慧科技股份有限公司盛大举办“2026年第一季度经营分析会暨AI智领增效共创会”。本次大会以“聚能突围，共铸新程”为核心，在总结一季度工作、剖析经营数据、部署二季度任务之余，重点聚焦“AI赋能内部提效、驱动外拓创新”两大方向，凝聚全员共识，坚定“ALL IN AI”决心，全力拥抱智能时代，抢占医疗科技制高点。《联众智慧AI发展白皮书》会上，联众智慧技术副总裁张楚俊发布了《联众智慧AI发展白皮书》，系统梳理了公司AI领域的阶段性成就，展示了成熟的内部AI
AI原生数据库演进洞察
Deep ResearchAI原生数据库日期:2026/4/142026年，伴随生成式AI技术全面爆发和数据要素市场化提速，中国数据库产业正迎来从'云原生'向'AI原生'的关键转型阶段。国产数据库已从昔日的'能用'，蜕变为关键系统的'首选或必选项'，实现了从'被动追赶'到'主动并行'、部分领域'超越领先'的跨越。本报告围绕技术演进脉络、核心能力革新、产业应用实例及市场竞争态势四大维度，深度剖析数据库领域的最新进展与AI原生数据库的创新探索。国产数据库已从昔日的'能用'，蜕变为关键系统的'首选或必选项'，实
AI原生组织构建：从工具应用到底层逻辑重塑的路径
点击上方蓝字关注我们伴随算力与算法的双重驱动，人工智能已不再仅仅是提升效率的工具箱，而是正在重塑企业底层逻辑的组织操作系统Org-OS。我们正处在一个关键转折点，企业竞争的本质，正从资源与规模的较量，转向对数据流动性和智能决策速度的比拼。本文旨在跳出单纯的技术视角，从战略基因、组织文化、价值链重构及成熟度模型四个维度，深度剖析企业如何完成从使用AI到成为AI的质变跃迁。我们希望通过这份报告，为正在经历数字化转型深水区的决策者提供一套认知框架与行动指南。核心观点与驱动力当前，AI驱动的组织变革由三大引擎共同
睿尔曼全球首发AI原生机械臂，贯通开发与服务的智能全链路
01MCP Server自然语言操控机械臂，一句话指令即刻响应这项创新为开发者提供了全新交互方式：通过日常对话即可指挥机械臂执行任务。例如输入"为RM75B机械臂编写力控抓取程序，IP地址为xxx"，系统便能瞬间识别需求并自动调用相应功能模块执行硬件操作。整个开发流程被简化为自然语言对话，使技术人员得以专注于算法创新和场景开发。此外，睿尔曼在MCP Server中植入了三重安全防护机制：碰撞检测后自动阻断危险命令、关节异常时立即停止运行、高风险动作永久禁用。这保障了AI既能理解人类指令，又能自主评估任务执
AI原生工程：基于四阶段演进框架的应用构建方法论
随着人工智能技术的广泛应用，软件工程的生产范式正发生根本性变革，从依赖“人工编码驱动”转向“AI逻辑合成驱动”。AI原生工程（AI-Native Engineering）的核心内涵在于：以生成式AI、逻辑推理和向量分析能力作为核心生产力，构建、维护并迭代应用系统的全生命周期。该模型旨在规范“运用AI构建应用系统”的标准流程，通过解构意图、映射、交付与价值四个关键阶段，并结合纵向的数据资产与安全治理基础，消除AI生成的不确定性，保障复杂应用系统（如ERP、CRM、管理平台等）的高效稳定交付以及组织级知识的有
透视OpenAI Codex团队：打造极致AI原生组织
产品独特的气质并非偶然，它源于团队的工作模式、决策逻辑、分工协作及推进方式。在当前的 AI 编程角逐中，Codex 是少数让我感知到代际差异的存在，展现出成熟形态：能力边界完整，表达克制，工程与模型整合更深。这非单点堆砌，而是高密度团队在统一认知下打磨的结果。与其聚焦 Codex 产品本身，不如深究：怎样的 AI-native 组织能让 40 人团队产出高完成度、节奏鲜明的 AI 编程产品？他们做对了什么？Codex 的组织逻辑显示：AI-native 的核心不在于团队是否会用 AI 工具，而在于是否愿意
企业数字化变革：AI驱动下的战略重塑与价值再造
评估阶段：优先锁定高价值应用场景，精确核算投资回报，防止陷入“盲目追求AI”的误区。治理环节：将七成资源集中于数据标准化建设，将行业实践经验沉淀为数据规范。转型实施：着力培养跨界融合型人才，构建高效协同的敏捷团队。代理式AI技术将占据主导；决策智能从试点探索迈向规模化应用；多模态AI成为基础能力；AI应用成本实现精细化管控；构建AI原生型组织成为赢得竞争的关键。规避歧途即为捷径；方法得当方能成果显著。
AI原生创业营启动招募，锁定30位AI创业先锋
当人工智能全面重构各行各业，一种革命性的创业形态正悄然兴起——OPC（单人公司）模式：单一个体即构成完整企业。依托大语言模型、智能体及自动化技术，个人首次具备了媲美"组织级"的产出效能，能够独立承担产品打造、市场推广、客户运维，乃至搭建起完备的商业循环体系。这标志着—— 创业准入规则被重新书写、运作效率被彻底改造个人能力天花板被完全突破"AI赋能的超级创业者"正逐步成为新一代创业主力军然而与此同时 一个更实际的问题亟待解决 怎样将创意转化为实际产品？ 如何在有限时间内实现验证并打通闭环？ 如何精准对接优质
宝马南京信息技术公司加速推进AI原生工作模式落地
作为宝马集团在中国数字化布局中的关键枢纽，宝马（南京）信息技术有限公司正全面推动 AI Native Working Model（AI原生工作模式）实施，以崭新的工作方式重塑研发、协同和工程体系，夯实面向未来的数智化竞争优势。当前，公司首批AI先锋团队已正式进入AI Native Working Model 实战研发阶段，从局部探索逐步走向与业务深度结合。为更准确了解一线实际进展、把握AI原生工作模式推进节奏，公司深入业务现场开展演示与交流，系统梳理近期在工作方法、框架体系和工程实践方面的探索成果。宝马（
.NET 10重磅发布：从企业级霸主迈向AI原生新纪元
2025年，微软正式推出**.NET 10 LTS**，标志着AI能力已从“插件集成”转变为“基因融合”。全球开发者由此看清：在AI重塑软件开发的浪潮中，.NET并非跟随者，而是掌握入场券的领跑者。从Windows Forms到ASP.NET Core，再到System.AI与Microsoft.Extensions.AI，凭借全栈AI、稳定性、国产化适配及性能优势，.NET在Java、Python、Go等竞争中占据先机。 一、历史转折：从“兼容AI”到“AI原生”的基因重塑。过去五年，AI对开发栈的冲击
Guggenheim看好Datadog，买入评级预示五成上涨潜力，AI业务增速或超预期
Guggenheim于周四将Datadog的评级由“中性”提升至“买入”，并给出175美元的目标价位，相较周三116.50美元的收盘价具备约50%的上升潜力。分析师Howard Ma指出，市场普遍预期显著低估了该公司在后端架构及持续扩张的AI原生收入方面的价值。该股在盘前交易中攀升2.45%。 Ma的分析立足于市场明显过度反应的两大要素。Guggenheim指出，Datadog的后端架构形成了对抗大型语言模型或OpenTelemetry技术商品化的坚固壁垒，支撑起对手难以简单模仿的多元化产品收入。更关键的
招聘｜诚聘AI原生产品负责人及大模型算法工程师
01AI-Native产品负责人岗位定位我们长期专注于工业视觉方向，当前正加速切入工业视觉AI原生赛道，现寻求一位拥有成熟AI-Native产品建设经验、理解工业视觉行业痛点的关键人才。希望以AI作为产品的“核心中枢”与“智能引擎”，而不是简单叠加的“外围能力”，围绕工业视觉场景（如缺陷检测、尺寸测量、视觉引导、分拣识别等），牵头完成工业视觉AI-Native新产品从0到1的创新孵化与落地实施，为团队带来前沿的产品方法论，推动工业视觉业务从“传统算法自动化”迈向“AI原生智能化”的代际升级，成为公司工业视
2026年“人工智能+审计”：推动AI审计落地的五个关键方向
自从大模型技术快速兴起，审计行业的数字化升级也真正进入了攻坚阶段。回看过去两年多的行业探索，我们经历了从最初的技术焦虑与追逐（FOMO）、工具堆叠，到如今逐步暴露出的生产效率瓶颈。我们搭建了不少AI工具，但很多一线审计人员和数字化系统研发团队都在遭遇一种共性难题：业务端认为大模型面对复杂审计情境时常常抓不住重点，甚至出现幻觉；而研发端则无奈于投入大量资源接入的AI接口，最后却变成系统里少有人使用的边缘能力。在我看来，这其实是AI大模型应用发展中的必经过程，关键问题在于我们仍然被旧有的工具化思维和外挂式思维
哪些CRM系统真正实现了AI原生驱动？
在人工智能浪潮重塑企业软件的今天，CRM 领域正经历一场深刻的范式转移。仅仅为传统 CRM 加上几个“AI 功能”的时代已经过去，真正的变革者是那些从底层架构开始就为 AI 设计的‘原生’系统。对于期望在 2026 年及未来保持竞争力的企业而言，选择一个真正的 AI 原生 CRM，不再是选项，而是必然。传统的‘AI 赋能’CRM，更像是在现有建筑上加装智能家居设备，功能或许新颖，但系统协同性与数据流转效率存在天然瓶颈。而‘AI 原生’CRM，则是从地基开始就将 AI 作为核心承重墙与神经网络来构建。这意味