中国经济观察｜具身智能加速进入"打工状态"
日前，工业和信息化部、国务院国资委联合发布通知，启动2026年度人形机器人与具身智能实景实训行动，提出至2026年末，人形机器人等重点产品将在多个典型场景中率先实现应用验证与常态化部署，正式转入"作业模式"；提炼形成超百个高价值应用场景，持续拓展具身智能应用版图，推动实现万台级别的规模化落地。 6月23日至28日期间，8台智元"精灵G2"人形机器人在龙旗科技南昌工厂的MMIT测试产线连续作业6天，每日10小时全程公开直播，呈现人形机器人在实际生产线中的运转实况。 这场直播究竟证明了什么？人形机器人进入"作
AI重塑能力层级，你处于哪一阶段？
你是否注意到一个趋势：三年前，能说“我了解AI”还算一个亮点；如今，几乎无人不知ChatGPT能作诗。AI已不再仅是“技术用语”，它正演变为像电力一样的普遍基础，渗透至各行各业、所有职位。这一转变在悄然“重塑”我们对“才能”的认知。以往，职场存在一套默认的“能力层次结构”：底部是执行技能，谁做得好、效率高，谁就是优秀员工；中部是管理技能，谁能调配资源、带领团队，谁就能升迁；顶部是决策技能，谁能把握方向、做出明智选择，谁就是领袖。这套模式在许多行业运行了数十年。但AI来临后，这一模式正被改写。过去，执行层最
AI巨头高薪争夺文科人才：真正稀缺的并非文凭，而是让智能更懂人言
“AI大厂月薪3万疯抢文科生”之所以能引爆舆论，核心并不在于数字本身。而是它打破了无数人的惯性思维。长久以来，大众普遍认为AI浪潮应是理工科的主场。然而近期大量招聘启事与行业报道明确指出，中文、新闻、社会学、哲学、戏剧文学等专业背景，正频繁现身AI岗位的任职条件中。热搜标题截图此类话题引发热议，本身就证明这已超出普通招聘信息的范畴，正在颠覆公众对于“谁将分享AI红利”的固有认知。综合2026年3月以来多家媒体的报道来看，人工智能领域的新兴需求，正逐步向以下方向拓展：表面上，这些职位看似远离“技术内核”。但
AI Scientist：从辅助工具到独立研究者的演进之路
截至2026年，人工智能科学家已成功跨越概念验证阶段，初步实现科研全流程的自动化运作，这代表着科学发现正式迎来了“第五范式”。现阶段的核心特点表现为人机协作模式，其中AI系统承担执行与优化任务，而人类科学家则专注于问题界定与价值评估；未来将逐步向分层自主方向推进，最终达成特定研究领域的独立科学探索。目前AI Scientist已拥有构建假设、编写程序、运行模拟实验以及完成论文撰写等多项能力，但在深层逻辑推理与实体实验操作方面仍存在明显不足。该领域将按照“辅助研究”到“主导研究”再到“独立发现”的阶段性路径
AI智能时代来临：与其担忧被替代，不如学会与AI共舞
当AI能够撰写文章、绘制图像、编写代码，许多人最先感到的是对失业的恐惧。然而，我们真正应该思考的，并非"AI是否会夺走我们的岗位"，而是"我们如何善用AI"。一、AI智能化，正悄然重塑世界过去的一年里，你或许已经注意到这些变化：撰写周报时无需从空白开始，AI能协助梳理框架、优化表达；制作PPT不必再四处搜寻模板，一句指令即可生成完整结构与配图思路；客服领域也不再是机械式的应答，智能客服已能感知情绪、应对复杂诉求。这些并非科幻场景，而是正在发生的真实变革。AI智能化，已从"前沿概念"蜕变为"实用工具"，从"
人工智能与人类创造力的本质差异及协作前景
人类智慧与机器智能的创造能力，宛如两座隔海相望的岛屿，外表看似相近，但维系它们的深层根基却有着天壤之别。 ⚖️ 本质区别：无中生有 vs 排列组合 这是最核心的分歧点。 · 人类的创造天赋：无中生有，颠覆范式 人类的创造源自内心体验、情感驱动和主观意愿。我们创作不是为了制造而制造，而是因为胸中有话要倾诉、有困扰要解决。 · 内在驱动力：源自对美好的渴望、对人生苦难的回应、对未知世界的好奇。比如贝多芬在失聪后的作品，是生命力量的迸发。 · 范式突破：能够提出前所未有的世界观和方法论。毕加索开创立体主义，梵高
AI 浪潮下，16 个高校专业被裁撤
据央视新闻报道，全国政协委员、中国传媒大学党委书记廖祥忠透露，去年该校果断撤销了包括翻译、摄影在内的16个本科专业及方向。他指出，未来属于“人机协作”时代，教育变革刻不容缓，课堂教学亟需全面重构。中国传媒大学始建于1954年，是新中国成立后创办的首所传媒类高等学府，前身为北京广播学院。目前，该校隶属教育部，位列首批“双一流”建设高校名单，众多中国知名媒体从业者均毕业于此。据央视8日晚间的报道，廖祥忠在全国两会期间表示：“形式要变，内容要变，思路更要变。我们需要厘清课程的知识核心、难点所在以及与未来的衔接点
人工智能浪潮下哲学学习的价值思考
看到AI巨头争相招募哲学专业毕业生的报道，不禁萌生了认真学习哲学的念头。这类消息已经不是第一次出现了，不过相关职位数量有限，通常只有名校高学历人才才能获得这样的机会。工作中使用AI工具后发现，AI确实缺乏真正的创造力，基本上就是一个便捷的搜索整合工具，无法独立产出新内容。不知道是否因为我用的是免费的低质量AI，感觉还不如去年的版本。AI时代最珍贵的或许就是创新能力，办公室里重复性的事务和低价值的劳动很快就会被机器替代，这甚至不需要任何人来预测。AI的影响力正全面融入人们的日常生活乃至行为习惯，人机协作能力
AI浪潮中的终极赢家：具备这三种特质的人才
AI的广泛渗透正在深刻重塑职场生态，文字创作、代码编写、信息处理等流程化、重复性任务正被智能系统以更高效率承接。在算力资源日趋均衡、技术工具开放共享的当下，单纯比拼操作技能、累积知识存量的模式已走向终结。真正握有关键竞争力的精英，已不再是通才型执行者，而是懂得借助AI赋能、捍卫人类专属优势、不断突破自我的成长型个体。精英人才的首要标识，在于掌握人机协作的底层逻辑。他们从不将AI视为对立面，而是当作高效的智能搭档。区别于普通用户对AI的被动依赖和盲目接受，精英深谙工具的能力边界，能够精准匹配AI功能，将繁杂
AI盘点旧论文，科研却走入死胡同？
点击上方↑“泰思学术 ”看看有多少位朋友关注科研属于人类，还是属于人工智能？除了筛选蛋白质结构，AI 究竟能为科研做什么真正有价值的事？不是修改论文辞藻，不是查找资料数据，更不是无中生有地编造，2026 年 6 月 21 日，沃顿商学院副教授 Ethan Mollick 将自己二十年前攻读研究生时的首篇学术论文，提交给了 GPT-5.5 Pro。数分钟后，Mollick 凝视着屏幕，哑口无言。01GPT-5.5"复盘"陈年论文Ethan Mollick 向 GPT-5.5 Pro 下达的指令极其简单："找
人工智能将取代半数劳动者？2800亿市值暴跌揭示真相
·执笔刻文作品声明：内容取材于网络近期围绕人工智能是否会导致半数劳动者失业的争论愈演愈烈，起因是一年前Dario（Anthropic联合创始人兼首席执行官）的一番激进预测，未曾料想不久之后市场便以残酷方式予以印证。Dario一年前曾大胆预言，人工智能将在五年之内淘汰半数初级白领岗位，此言论一出立刻引发全网热议。英伟达首席执行官黄仁勋当即公开质疑，指责其偷换概念、危言耸听，然而黄仁勋话音未落，Cloud新推出的产品便导致软件板块一夜之间市值蒸发2800亿，业界惊呼"SaaS寒冬"降临。面对媒体镜头，当初发表
人工智能时代新兴个体特质变量研究
从组织行为学的经典解析模型来看，个体行为可从个人、群体、组织这三个逐步递进的层面来剖析。例如，年龄与性别属于个体的常规参数，笔者此前已对个体的通用技能、驱动力和成长潜力进行了全面整理，这些均为个体的核心要素，能够左右其基本行为倾向。通用能力词典--SITE框架工作动力词典，用28个驱动力因子敏捷建模工作潜力词典，用60个潜力因子敏捷建模技术革新能系统性地改变个体的稳定属性。一方面，新技术替代了重复性和流程化的工作，促使个体发展判断力、创新力等高级能力；另一方面，工具拓宽了信息与资源的获取途径，打破了认知界
AI深度玩家看过来
人工智能演进至今，已从最初的人机闲聊，跨越至人类指派任务，如今更是迈入了下达指令后，AI能精准遵循要求并直接输出成熟成果的阶段。抵达这一境界，其实并不复杂，仅需认真读完并领悟下面这两篇文献，即可轻松达成！https://openai.com/zh-Hans-CN/index/harness-engineering/https://www.anthropic.com/engineering/effective-harnesses-for-long-running-agents行，阅览完毕，动手实操吧。接着，
AI应用冰山解析：从挑战到策略
2024至2026年间，中国商业领域开展了一场规模空前的AI探索。从大型科技企业到中小型公司，从个人开发者到百人团队，所有人都在探索同一个课题：利用人工智能取代人力，实现成本降低和效率提升。然而，实验结果令人意外。一位消耗了海量计算资源的技术高管感叹道："我本以为AI会让我轻松，结果现在每天要耗费更多精力编写指令、调整AI输出、纠正AI失误、审查AI生成的计划。以前我只需管理业务，如今还得管理AI。"这并非个别案例，而是行业普遍现象。引入AI后，管理者的工作天数并未缩短，反而新增了三类任务
智能时代的机遇与应对策略
智能时代以数字化、自动化、智慧化为基本特征。机器智能在识别、理解、规划等领域展现出超越人类特定方面的能力，显著推动了社会生产效率的提升。同时，智能技术的大规模应用也引发了就业格局调整、信息安全、算法道德等新问题，人机互动将成为未来工作的普遍模式。人类应对与智能系统共生的策略:1、积极适应，充分利用智能技术。2、发挥人类核心优势:重点培育智能技术难以复制的能力，如创新意识、情感理解、深度交流、跨界整合等。3、践行持续学习:跟踪技术演进方向，持续优化知识结构，习得与智能系统协作的新方法，实现个人能力的不断进化