余承东宣告鸿蒙进化：跃升国内第二大系统，全面开启 Agent 智能新纪元
快科技 6 月 12 日讯，在备受瞩目的华为开发者大会 2026（HDC 2026）现场，华为常务董事、终端 BG 董事长余承东发表了主旨演讲，正式发布 HarmonyOS 7，并宣布鸿蒙生态正式跨越至全新的 Agent 智能体阶段。 演讲中，余承东详细回顾了鸿蒙系统的演进历程。他指出，2019 年鸿蒙的问世开启了万物互联的全场景时代；而 2023 年原生应用开发的全面启动，则推动生态扩容进入了快车道。 步入 2026 年，借助端侧大模型与 AI 技术的迅猛迭代，鸿蒙的全场景智能实现了质的飞跃。此次版本更
告别外挂模式：2026 SAP 峰会定义“自主运营企业”新范式
众所周知，从Anthropic到OpenClaw龙虾，AI技术今年飞速迭代，大模型正快速迈向自动化与自主化的Agentic AI阶段。然而，随着以养龙虾为代表的消费级AI热度攀升，企业反而愈发困惑：通用大模型虽能写代码，却难以理解企业的业务流程、数据合规要求及组织逻辑；同时，如何平衡企业数据的安全权限与Agentic AI智能体的性能，也成为一大难题。AI时代已然降临，企业究竟该如何应对？SAP大中华地区总裁原欣2026 SAP中国峰会给出了一个极具说服力的答案：企业AI的演进方向是构建“自主运营企业”（
让 AI 认识你：企业如何抢占智能推荐时代
遇事就问 AI？想让自家公司成为 AI 的首选答案吗？别再死守传统推广了，首要任务是让 AI 认识你。现在的用户行为变了：找本地服务、考察企业实力、挑选行业龙头，第一反应就是问 AI；甚至做背景调查和采购，都要先让 AI 过一遍。你是否遇到过这种尴尬：客户搜行业词，AI 却推了别人？潜在客户搜你公司，信息却支离破碎？这并非 AI 有偏见，而是你还没进它的“信任名单”。 AI 筛选企业的三个核心维度：一是信息权威度，看是否在官网、认证平台或行业数据库中有规范、完整的展示；二是关键词匹配度，业务描述是否精准契
AI洞察力仅需9.9元？看看你的品牌在人工智能眼里的真正价值
流量获取的底层逻辑正在发生深刻转变，从过去的"网页跳转"模式向"AI直接应答"模式演进。当用户向ChatGPT、DeepSeek、豆包等人工智能平台提出问题时，他们获得的已不再是传统的链接列表，而是经过AI深度理解和整合后的精准答案。01流量变革，人工智能正在重塑搜索格局短短两年时间内，用户获取信息的方式经历了质的飞跃。当消费者想了解"2026年性价比最高的手机"或"杭州最好的本地餐馆"时，越来越多的人选择直接向AI助手寻求解答。人工智能不再仅仅是提供链接的中间平台，而是进化为能够理解用户问题、整合多方信
AI 浪潮下钢铁品牌的突围之道
某负责人向DeepSeek咨询“国内优质高强汽车钢”，翻阅三页未果，未见自家身影，竞品却赫然出现七次。他不禁发问：“为何AI不识我们？”现今采购逻辑已变：启动AI → 查阅推荐名单 → 联系对应厂商。若贵司未录入AI知识库，连报价的入场券都握不住。唐宋GEO，助AI认知您的专业。依托二十年钢铁领域沉淀、独家行业词库及全模型适配，将产品实力转化为AI乐于引用并推介给客户的数字资产。我们曾助建筑钢企从零曝光跻身行业前五，助钢贸商跃升为AI区域首选，更助冷弯型钢企业让客户径直拿着AI推荐前来询价。在每一细分领域
明略科技-W午后涨幅超22% 完成Agentic AI全链路产品布局
明略科技-W(243.2, 41.00, 20.28%)（02718）盘中涨幅突破36%，午盘收盘阶段，股价上扬22.06%，最新报价246.80港元，交易金额达4.22亿港元。黄仁勋于6月1日在台北GTC大会上宣布，AI技术已从大语言模型时代迈入Agentic AI时代，这一代际的特征是具备自主观察、推理、规划及工具调用能力。业界注意到，明略科技早前提出的"Agent从云端延伸至端侧，从工具演变为数字同事"的理念，与黄仁勋所提出的"PC正在被重新定义"的观点高度契合。明略科技作为Agentic AI领域
头部AI企业争相布局的FDE，究竟如何成为技术落地的核心抓手？| CEO · 分析师分享会实录
近两年来，AI领域的叙事逻辑正在经历一次低调但深刻的演变。2024年，业界热议的焦点是"谁的模型更胜一筹"。参数量级、评测分数、行业排名成为评判AI企业价值的核心标准。进入2025年，随着基础模型能力逐渐趋于平衡，行业关注点开始转向"谁能真正用好模型"——Agent成为新的热门词汇，各类编程智能体、浏览器智能体不断涌现。而到了2026年，问题的着眼点再次前移：不再是"能否投入使用"，而是"能否在真实业务场景中产生实效"。这一转变催生了一个概念
腾讯AI战略路径已然明朗
在中国互联网企业的AI角逐中，腾讯曾一度被外界认为“起步较晚”。百度率先推出大模型产品，阿里高调发布大模型产品，甚至众多创业公司也在参数规模上展开激烈竞争，而腾讯却显得格外淡定，甚至有些滞后。不过，从年前大规模推广产品，到引发广泛热议的智能化应用，腾讯的风格骤然转变。这种从“佛系”到“激进”的变化，并非一时冲动，而是深思熟虑后的战略部署。外界眼中的“慢”，实际上是腾讯在探索一条契合自身的AI发展道路。当竞争从单纯的参数规模比拼，转向场景落地的“下半场”，作为拥有深厚产品底蕴的老牌互联网企业，腾讯的真正优势
每经AI智库发布《GEO红皮书》：划定AI优化红线与风险
“推荐几款便携咖啡机”“分析某品牌产品优劣”……如今，许多用户在面临选择困难时，已不再依赖传统搜索引擎去翻阅海量链接，而是直接向生成式人工智能平台提问。在此趋势下，GEO（生成式引擎优化）作为一种新兴业态迅速兴起。然而，在行业快速扩张的同时也伴生了诸多乱象：一方面，不规范的操作手段导致AI投毒频发，试图通过注入虚假信息干扰模型输出以谋取不当利益；另一方面，GEO服务商良莠不齐，缺乏统一的方法论与标准，令企业无所适从。2026年4月，每经AI智库携手中国新闻技术工作者联合会、中国经济传媒协会、国家广告研究院
苹果Siri AI国行受限，AI平台化时代悄然开启
WWDC 2026最重要的AI革新——Siri AI，暂时与中国大陆用户擦肩而过。库克最后一届WWDC留下的不是苹果的AI梦想，而是一个地缘政治的思考：当AI深度融入操作系统，区域限制意味着什么？📅 发布时期：2026-06-10⏱️ 阅读时长：约5分钟🏷️ 文章分类：#硅基觉醒 #苹果 #Siri #AI助手🔥 资讯速递WWDC 2026上，苹果正式推出Siri AI——一个全面升级的Siri，具备上下文理解、屏幕感知、跨应用操作能力。复杂的AI请求将通过Gemini大模型处理，Siri首次允许第三方A
AI日报 | 2026-06-12 OpenAI战略布局持续深化，Codex能力获Ona加持，价格战与IPO同步推进
OpenAI宣布收购初创企业Ona，旨在强化编程助手Codex在生产环境中的部署能力。当前开发者对AI编程辅助工具的需求已从单纯的代码生成扩展至全生命周期任务管理，确保代码在云端安全稳定运行成为关键诉求。Ona专注于为AI智能体提供预配置云端基础设施，其核心技术可支撑更长时间跨度的连续任务运行。整合完成后，OpenAI将完善开发工具链，简化AI智能体部署流程，使开发者能够在复杂业务处理中通过更精细的权限管理与基础设施把控，实现安全合规前提下的高效作业。Ona团队将整体加入OpenAI，深度参与Codex技
多Agent协作系统的可信度建设——从任务分配到答案核验的全链路方案
当前AI Agent面临的核心挑战--并非无法回答问题，而是在不具备能力时仍持续作答当多个AI协同工作时，最危险的并非能力不足的Agent，而是那些对自身局限缺乏认知、却表现得信心满满的Agent。本文详细剖析两项研究——MetaCogAgent与MARGIN——如何从"职责划分"与"结果校验"两个层面，构建多Agent系统的稳定性保障体系，并结合企业实际应用场景阐释其落地价值。参考论文：MetaCogAgent · MARGIN ·多Agent系统稳定性研究问题本质：AI的过度笃定，是一种系统性隐患大语
AI工具如何高效完成PPT制作：银行联络中心的实战经验分享
AI赋能分享AI赋能客户联络中心的创新应用实践第6期从素材杂乱到高效输出：AI工具在PPT制作中的场景化应用引言上期内容分享了AI工具"Get笔记"如何通过智能化记录与整合，解决银行客户联络中心基层管理人员在周期性汇报、会议记录、经验传承中的信息管理痛点，其沉淀的结构化内容为后续工作打下了高质量基础。在日常运营中，基层管理者还常被另一项工作牵制精力——PPT制作。无论是年度总结汇报、季度策划方案，还是新人培训课件准备，都离不开PPT这一载体。传统模式下，我们通常需要从日常信息中手动提取内容、调整排版、优化
AI为何不推你？未来只有三类信源能被信赖
最近跟几位老板交谈，听到的情况几乎雷同。"我发了上百篇文章，但在AI里却毫无动静。""我投入重金运营自媒体账号，去豆包、查千问都查不到名字。""我们公司在行业内也算头部，为何AI偏偏不推荐我们？"我通常不直接回答，而是反问他们一个问题：你凭什么认为AI应该推荐你？老板们通常一脸茫然。随后我把话挑明：AI推荐你，前提是它信任你。只有信任才会推，若不信任，发再多内容也无济于事。GEO实施一年多，我越来越确信一点。GEO的核心并非排名，而是信任。谁能破解"
AI真能帮企业省钱？别天真了，成本高得吓人！
过去两年，企业谈 AI，就像在谈论一位完美的员工。它从不请假、不要求加薪、不抱怨，甚至能替掉好几个人。在许多老板的设想中，AI 是一台只进不出的效率机器：投入一笔预算，剩下的全是节省。但到了2026年，硅谷先碰到了一个尴尬的事实：AI 用得越多，账单就越惊人。这并非个别公司的偶然现象，而是几条几乎同时出现的信号。Uber 在推进 AI 辅助编程时，发现预算消耗速度远超预期，管理层开始追问这笔投入到底带来了什么回报。微软收缩了部分 AI 编码工具的授权，将“随意使用”改回“按需使用”。亚马逊也关闭了内部的