捷利交易宝：收购计划告吹
立足香港，放眼世界。新浪财经全球资本峰会金曜奖投票启动！挖掘最具价值的资本力量，你的一票，至关重要 点击投票 捷利交易宝(0.97, 0.00, 0.00%)（08017）发布通告，披露关于收购 Eqrrwa Technology Holding Pte． Ltd． 股权交易的后续进展。经本公司（作为买方）及 Eqrrwa Technology Holding Pte． Ltd．（作为卖方）于 2026 年 6 月 8 日依据公平原则友好协商后，双方已签署终止协议，正式叫停并结束该笔收购事宜。 本公司研判
AI FDE 实践：将咖啡冲煮复盘转化为迭代工具
FDE：被称为“AI 工头”的实践之路关于 AI FDE 这个概念，我向来觉得很难直白定义，因此更乐意戏称其为“AI 工头”：这并非单纯的代码编写，也非仅做咨询，而是深入客户一线，洞察真实业务流，继而调用 AI 工具来化解难题。近期这一概念颇为火爆，我也打算将个人的实战案例一一梳理。首篇便从一个典型的线下门店场景切入：一家咖啡工作室，以及关于“冲煮参数记录”的具体诉求。此次的诉求源自一位经营咖啡店的朋友。他当时提出了一个朴素的需求：每次调试冲煮参数时，都希望能将参数、口感反馈及结果记录存档，以便日后复盘，
AI赋能，重塑Java开发者核心价值！
在 AI 泛滥的今天，究竟何种能力才算真正稀缺、无法取代且能斩获高薪的关键？❓️仅仅会编写代码的人，有价值吗？❓️精通主流框架、CRUD 操作极速的人，有价值吗？❓️能迅速实现业务、迭代功能的开发，有价值吗？答案全是否定的。以下两张图早已揭示了真相：身处 AI 时代的 Java 工程师，只需牢记一个公式：核心竞争力 = 业务洞察 + 架构设计 + 故障诊断 +AI 工具驾驭未来的 Java 从业者，仅面临两种命运：沦为被 AI 取代的普通编码工，或是掌控 AI 的顶尖技术精英。代码红利期已结束，系统构建力
AI 监考掘金百亿蓝海：海康与讯飞谁能胜出？
作者：8 号智源· 2026 年 6 月 8 日阅读时间：8 分钟·业务分析AI 监考并非仅服务于高考，其触角正延伸至教育体系的各个层面：📈市场规模•考试场景：100-150 亿元（涵盖高考、中考、自考及各类职业资格考试）•教学场景：200-300 亿元（涉及课堂监管、在线教学及培训考核）•企业场景：150-200 亿元（包括招聘笔试、内部训考及技能认证）合计市场体量：450-650 亿元🚀增长引擎1. 政策加持：教育部推行“智慧教育”行动方案 2. 技术精进：AI 识别精准度突破 95% 3. 成本优化
业务引入 AI 智能体，为何可信知识图谱是首要前提？
当企业将 AI 融入业务系统时，关键不在于追问“模型能否给出答案”，而在于审视“企业是否敢信任该答案”。一旦 AI 涉足订单、采购、库存、质检、财务及客服等核心环节，可信度便不再仅仅是体验层面的考量，而是关乎经营责任、流程管控与风险治理的重大议题。核心研判可信 AI 是 AI 入驻业务系统的唯一准入门槛。业务知识图谱的真正价值，并非仅仅绘制一张关系网络，而是将可信数据、业务规则、权限界限、证据链条及反馈机制，整合成 AI 能够理解、调用并接受审计的业务语义体系。图 1：企业业务 AI 知识图谱主视觉在演示
AI落地实战：银行如何将业务难题转化为可交付成果
AI原生银行落地平台的核心价值，不在于开发更多AI工具，而是助力中小银行实现AI转型的“系统化落地”。未来银行竞争的焦点，已从网点、规模及资源，转向客户经营、组织协同、知识资产及AI原型生成能力的角逐。该平台的关键作用在于，助银行跳出零起点探索，依托百行标杆经验，迅速将实际业务痛点转化为AI场景、原型、技能及数字员工团队。AI原生银行落地平台致力解决的并非“会不会用AI”，而是“AI能否融入经营闭环、产出业务实绩、并沉淀组织能力”。五点核心观点：01AI的应用正从单一工具迈向业务闭环。AI原生银行的关键，
炼石航空：燃气轮机市场持续向好，叶片业务迎来发展新机遇
证券日报网6月7日综合报道，炼石航空(11.130, -0.05, -0.45%)在回应投资者关切时指出，当前全球范围内大中型燃气轮机市场呈现快速增长态势，国内燃机自主研发进程加速，电力及工业应用领域需求不断扩大，国产替代与维修保养市场潜力巨大，为公司叶片业务创造了有利发展环境。目前成都航宇燃机配套业务规模虽然有限，但市场开发前景广阔。公司亮相2026上海GTF展会期间，与国内外多家燃机整机企业及维修服务商建立联系，就商业合作展开深入交流并达成多项合作意向；此前已成功获得华电HD103燃气轮机零部件配套项
AI 短视频已获实效，你还要继续旁观吗？6 月 11 日实战营开启
【一念·有术】物尽其用近期，我仔细审阅了学员们提交的 AI 短视频作业。审视越多，感悟越深：AI 短视频领域，早已超越了“是否有趣”的范畴。它正演变为普通人打造个人 IP、展现专业素养、推动业务增长的全新路径。往昔，提及短视频，众人的首要反应往往是：我不懂拍摄。我不愿出镜。我缺乏团队。我不知拍何内容。我担心制作后无人问津。然而，那些真正付诸行动者，已不再受困于这些疑虑。他们已开始产出作品，着手发布，获取平台流量，吸引粉丝追更，并以崭新方式诠释自身的专业、理念、课程及业务。因此，本文不欲赘述宏大理论。我直接
AI信任观|01 当AI化身数字员工，企业将面临何种挑战？
若是放在两三年前，我恐怕不会料到，自己会投入如此多的精力去钻研 AI。这并非因为 AI 与我的工作相距甚远。事实恰恰相反，作为一名深耕安全产品领域的产品经理，我一直密切关注技术的演进脉络。从云计算到零信任架构，从大数据到人工智能，几乎每一次技术革新都会重塑产品方向并改变行业格局。然而在过去，我更多是将 AI 视为一种能力、一种工具，或者一个值得留意的技术风向标。真正促使我开启系统性研究的，是今年以来愈发强烈的一种体悟：AI 正从单纯的工具蜕变为能够独立执行任务的参与者。而这背后的深层含义，或许意味着企业的
AI重塑低代码：平台能力深度解析(2026年中)
编者按：信通院数据显示75%的平台已实现AI化，但真正具备AI原生特性的仅占29%。其余46%虽标榜AI功能，实际使用体验与手动操作无异。本文将从渠道商角度出发，深入剖析主流低代码平台的AI能力。信通院白皮书指出，75%的AI化率是指具备AI原生架构的平台占比，并非所有平台都拥有AI功能。信通院设定的三项核心标准：架构层面：AI必须作为系统核心引擎，贯穿需求分析、模型构建、开发部署及运维迭代全过程，而非简单的插件形式。能力层面：需支持人机协同开发——业务人员可通过自然语言参与开发流程，专业开发者则专注于核
为何我选择成为企业AI转型顾问而非工具推荐者
许多老板一提到 AI，首先会问：「有什么好用的 AI 工具推荐？」但企业难以有效应用 AI，通常不是因为工具不够，而是业务流程、经验与判断标准没有被清晰定义。先看核心观点AI 实施应从流程开始，而非工具。企业无法有效使用 AI，表面上是工具问题，实质是流程问题，更深层次是经验未被结构化。顾问的真正任务不是提供工具清单，而是协助企业梳理标准操作程序（SOP）、资料、判断标准和工作流程。初期阶段不建议构建大系统，应先选择一个重复性高、资料完整且可验证的流程进行试点。老板关注工具，但问题往往不在工具事情是这样的
中小企 AI 突围：缺的并非技术，而是懂业务的行家
早前，某制造厂老板拍板：豪掷两千万，高薪聘请 CIO，将 IT 团队扩充至八十余人，本地化部署大模型，构建各类 AI 应用。仅仅两年，他便辞退 CIO，技术部门裁员九成，仅留守十余人负责运维。他感叹："技术虽成，转型却败。"此非孤例。2026 年数据显示，中小企业 AI 转型项目的败率高达七至八成。更令人痛心的是，失败案例的平均投入竟是成功者的十倍。症结何在？非技术不力，而是无人能将技术转化为业务可用的实效。目睹过太多此类老板：购入大量 AI 工具，开设十余账号，组织多轮培训，然而三月后复查，系统依旧闲置
英伟达直接合作伙伴出炉，这家300319公司股价创历史新高
近一周机构调研个股有320只，汉钟精机(28.510, -0.32, -1.11%)获调研机构数最多。据证券时报·数据宝统计，近一周，汉钟精机获182家机构调研，包括33家基金公司、33家证券公司、15家私募、12家保险公司等。该公司2025年营业收入29.27亿元，同比下降20.35%；归母净利润4.69亿元，同比下降45.66%。公司2026年一季度营业收入6.89亿元，同比上升13.56%；一季度归母净利润1.22亿元，同比上升3.3%。TCL科技(4.890, -0.03, -0.61%)、华润微
AI场景工程师：突破AI商业化瓶颈的关键角色
数字化转型已迈入深水区，企业面临的核心挑战已从“是否引入AI”转向“如何有效运用AI”。当前算法和软硬件产品已相当成熟，但真正能够推动AI产生商业价值的专业人才却严重不足。在官方数智化人才分类框架中，三类人才各有分工：AI场景工程师究竟是什么？他们是深入业务一线的复合型项目操盘手。AI场景工程师既不同于算法专家，也区别于传统实施人员，而是面向真实业务场景的新一代综合性岗位。岗位定位：融合业务理解、数据处理、AI方案实施、项目交付运营、风险合规等多维度能力，深入工厂车间、零售门店、商业贸易等基层一线，打通业
工业智能化真相：大模型并非万能，业务规则才是核心
当前AI产业正处于一场前所未有的舆论盛宴。资本纷纷入局、媒体大肆宣传、厂商极力推广，几乎所有人都在高呼：AI无所不能，大模型能够颠覆一切传统行业、重构工厂数字化体系。众多企业、从业者陷入焦虑，纷纷效仿：投入资金训练数据、构建AI智能体，企图凭借一套AI系统解决工厂多年积累的业务难题，实现一键式智能化转型。然而，深入工厂一线，实测ERP、MES核心业务系统的智能体落地效果后，我得出一个反直觉、最真实的结论：大多数工厂AI智能化项目折戟沉沙，并非技术不够尖端，而是对AI的能力边界存在认知偏差。大模型拯救不了混