学了众多AI工具，为何收入仍无起色
💡许多人学习AI时，第一步就误入歧途。 不是先思考“我要处理什么难题”，而是先打听“最近有哪些新工具涌现”。 结果工具积攒了一大堆，提示词存储了一箩筐，真要付诸实践时，依然迷茫不知从何下手。 📌我现在愈发坚信一个道理： 「AI并非致富引擎，它仅是增强器。」 你有业务，它强化业务。 你有流程，它强化流程。 你有决策，它强化决策。 但如果你思路混沌，仅让AI替你撰文、绘图、生成脚本，它强化的可能只是杂乱。 ✅更明智的学习方法是逆向而行： 先记录一个实际业务困境。 再将该困境分解为步骤。 最后才寻觅AI能介入哪
盛威时代三闯港交所：阿里系深度捆绑独立性堪忧 合规罚金攀升经营风险几何
出品：新浪财经上市公司研究院 作者：渚 2026年6月29日，盛威时代科技股份有限公司（以下简称"盛威时代"）再度更新招股文件，第三次向联交所主板发起冲击，独家保荐人由中信建投(27.760, -0.17, -0.61%)国际变更为工银国际。此前两次上市申请均因未能在六个月内通过聆讯而自动失效。这本身就给市场传递了一个明确信号：企业的核心问题并未随时间推移而解决。 国内网约车赛道早已告别规模扩张的红利期，存量竞争加剧、盈利压力凸显、流量高度依赖聚合平台，已成为行业面临的共性难题。近两年，多家车企系出行平台
迈向AI原生：打造运营商核心网新优势
如今，AI创新速度极快，多个领域都迎来了“iPhone时刻”。从生成式AI的惊艳登场到智能体的普及，再到终端侧AI的落地，人工智能已从实验室走向产业一线，全面点燃了数字化与智能化的新浪潮。在此背景下，传统电信网络正面临深刻变革，网络需要从“AI Ready”转向“AI原生”，从“连接服务”变为“Token中枢服务”，成为高效分发、智能路由和AI服务的智能中枢。走向AI原生不是选择题，而是生存与发展的必然——AI从工具升级为网络底座，将重塑运营商的网络架构与商业模式，催生以网络智能化为核心的新价值高地。作为
智能虚拟助手：招聘理念革新
当组织部署智能虚拟助手时，必须转变根本观念，不能只当成普通的系统功能增强，而要视作实质的人力引进与成长。我们构建了一套从角色定义到基础组件的六维架构模型，目标是为虚拟助手注入领悟业务、独立判断及操作流程的本领。当组织部署智能虚拟助手时，必须转变根本观念，不能只当成普通的系统功能增强，而要视作实质的人力引进与成长。我们构建了一套从角色定义到基础组件的六维架构模型，目标是为虚拟助手注入领悟业务、独立判断及操作流程的本领。
【课程招募】砸重金学AI却无起色？广西企业AI智能体落地特训营，2天1夜打通业务闭环
点击蓝字，关注我们企业AI智能体实战训练营——从0到1搭建企业AI业务系统现在很多企业都在学AI。老板学了很多课，员工收藏了一堆工具，朋友圈也发过"AI时代来了"。然后呢？销售还是靠嘴硬。客服还是靠人盯。运营还是靠感觉。管理还是靠开会。员工一离职，经验直接蒸发。工具买回来不算落地，员工每天用起来才算。AI不是不会用。是没有进入你的业务流程。挺扎心，但也挺真实。一、你的企业，是不是也卡在了"假AI化"阶段？一个做建材的老板。他特骄傲地跟他朋友说："我们公司AI用得可好
真AI还是假AI?5道题测出企业AI化真实水平
01写在最前最近经常听到这样的困惑——"我们部署了RAG，也上线了Agent，为什么客户一问后续处理方案系统就答不上来了？"在回答这个问题之前，先做一个简单的自我检测："AI外挂"和"AI原生"的核心区别究竟在哪里？02不是"接得够不够多"——是"该接的没接"过去两年，目睹了大量企业AI项目的折戟。失败的原因并非接入数量不足——他们部署了向量数据库、接入了RAG、上线了Agent、配置了MCP工具调用、适配了所有最新协议。真正
AI时代：盲目学工具与一人公司是伪命题
01周末，一位从事制造业的学员发来一份课表，询问是否要报名学习AI。他提到，外界都在宣扬“一人公司”的概念，认为必须掌握各类AI工具，否则就会被时代抛弃。我好奇地查看了一下，发现课程排得密密麻麻。表面看干货不少，细看之下，一个上午就要教你用Code、Cursor、Codex写代码、做Agent，下午又教你用龙虾和Dify搭建企业级SOP。坦白讲，这些工具都是当今顶尖AI企业的王牌，技术细节极其复杂，每个工具仅分配1小时。要在短时间内掌握提示词工程、RAG、节点编排、AI编程、Agent等全流程，在生理上几
ISG调研揭示：美企网络安全战略向企业风险管控转型
伴随人工智能技术的广泛应用、数字化版图持续扩张以及监管框架日益复杂化，美国企业正将网络安全深度嵌入企业风险管理与高层决策体系。据信息技术研究机构ISG发布的调研成果显示，网络安全已被重新定义为涉及企业韧性、财务敞口及管理层问责的核心业务能力，而非传统意义上孤立的信息技术职能。 报告揭示，在混合云架构、运营技术融合以及生成式AI与智能体AI大规模部署的背景下，企业正以一体化安全架构替代碎片化的防护手段，从而实现更全局的可视性、动态化防御以及统筹化的风险管控能力。ISG网络安全业务主管Doug Saylors
制造业AI的下一站：从炫技走向闭环
AI未来不是大模型，是"闭环"制造业AI未来趋势：三个真方向，五个假风口图1：制造业AI的价值，不在"看起来智能"，而在能否进入业务闭环。先说一个让我五味杂陈的事。2025年，华南某新能源制造企业，年产值200亿。老板参加完一场「AI未来峰会」回来，第一句话就对IT总监老黄说：「未来是AGI，是具身智能，是AI Agent。我们也要做制造业AGI，要研发机器人，要建Agent平台。」老黄听完，沉默了三秒。然后他说：「老板，我们的MES数据还有15%缺失，API平台上周才上线，AI团队还在用机器学习做能耗预
AI 并非企业短板，管理才是关键
过去一年来，几乎每家中国企业都在热议AI。DeepSeek、ChatGPT、智能代理、数字员工……众多企业都在反复追问同一个问题：我们何时开始应用AI？然而我愈发感到，大多数企业错失了最核心的问题。真正应当思考的是：我们的企业是否已准备好让AI创造实际价值？当前，绝大多数企业已不再缺乏AI工具，真正稀缺的，是让AI释放价值的管理能力。不少企业将AI视为普通软件，购买后部署完毕，便期待其提升效率。但现实往往并非如此：AI不会因安装完成便自动产生价值；企业流程混乱，AI无法协助梳理；数据质量低劣，AI难以提供
LG电子二季度营业利润大增近150%，刷新历史纪录
LG电子于周二发布数据，受家电业务强劲销售带动，其第二季度营业利润同比猛增146.9%，达到1.57万亿韩元（约合10.2亿美元），创下历史最高水平。 营收同比增长14.9%，攀升至23.82万亿韩元，同样刷新历史峰值。净利润相关数据暂未披露。 今年上半年，LG电子累计营收达到47.56万亿韩元的历史新高，营业利润也以3.25万亿韩元的成绩刷新纪录。 上半年的营业利润已超越去年全年2.48万亿韩元的水平，这一突出表现得益于高端家电与电视产品的稳定销售。 在销售旺季来临之际，海外市场空调销量有所提升，同时汽
壳牌削减二季度天然气产量预测 中东紧张局势扰乱供应
能源巨头壳牌（Shell）于7日公布了第二季度业绩展望的更新数据。资料指出，由于中东地区冲突导致的攻击事件，该公司第二季度的整体天然气产出预计将比第一季度锐减近30%。 依据最新的前瞻性指引，壳牌将4月至6月的日均综合天然气产量范围小幅提升至61万至65万桶油当量，早前的预测区间为58万至64万桶油当量。虽然预测的低端有所优化，但这一数字仍然显著低于第一季度实际录得的日均90.9万桶油当量。 产出大幅萎缩的主因被归咎于中东地缘政治紧张局势。报告确认，今年3月中旬，位于卡塔尔拉斯拉凡工业区的“珍珠”（Pea
网易云音乐人运营团队遭全员裁撤？客服否认：消息不实，仅部分外包人员正常优化
新浪科技讯 7月6日晚间消息，有市场消息称，网易云音乐原创音乐部音乐人平台运营组整组40多人被裁，上周二last day。消息称，这个团队早前不少岗位已经替换成外包人员，但在这次业务调整中，外包岗位也不再续约，整体全部清退。 对此消息，网易云音乐客服回应称，相关内容失实。相关团队人员正常在岗，部分外包岗位系正常调整。 责任编辑：宋雅芳 新浪财经声明：此消息系转载自合作媒体，新浪财经登载此文出于传递更多信息之目的，文章内容仅供参考，不构成投资建议。 郑重声明：1.根据《证券法》规定，禁止编造、传播虚假信息或
微软Xbox大幅收缩：削减3200岗位 转手四家工作室
微软(386.74, -3.75, -0.96%)公司旗下Xbox计划未来一年裁减3，200个岗位，约占员工总数的20%，此外，Xbox还将剥离四家游戏开发工作室，并启动出售第五家工作室的程序。 Xbox首席执行官Asha Sharma在周一致员工信中写道："我们今天的业务并不健康。Xbox的利润率仅为可比业务的十分之一至三分之一。我们必须重塑Xbox。" 根据信件内容，Xbox将于周一裁减1，600人，其余裁员将在未来12个月内完成。与此同时，微软还将在Xbox之外裁减3，200名员工，主要集中在销售部
从AI试用到正式上岗：企业落地AI的关键缺失
过去一年，众多企业已着手大规模尝试AI技术。有人购置了大模型账号，有人接入了办公辅助工具，有人开展了AI培训，有人举办了内部创新竞赛，也有人让IT部门利用低代码平台搭建了几个智能体。表面的确是热闹非凡。然而过了一段时间，许多老板和业务主管会察觉到一个尴尬的困境：AI似乎确实能回答问题、撰写材料、做总结、查询资料、生成海报，但真正融入业务流程、承担具体职责、产出可量化成果的却寥寥无几。它能演示，却未必能上岗。它能对话，却未必能交付。它能生产内容，却未必能对业务结果负责。这正是当前企业AI落地面临的最大挑战。