赛项巡礼| 自研边缘AI芯，毫秒级诊断破局
“人工智能+制造”战略加持下，智能制造，迅速跃升为产业升级核心引擎，工业智能运维市场需求持续爆发。我国工业检测装备市场，规模巨大、增长迅猛，但高端设备长期受制于国外垄断，面临成本高昂、自主可控性弱的卡脖子困境。同期，传统人工巡检效率低、精度差、高度依赖专家经验。现行智能方案普遍遭遇操作繁琐、兼容性弱、数据落地难等瓶颈，行业迫切呼唤国产化、轻量化、易上手的一体化智能运维解决方案。“灵鹰”项目斩获高校种子组一等奖1月23日至25日，第三届全国人工智能应用场景创新挑战赛总决赛暨全国“人工智能+”应用场景创新大会
奇富科技 AI 编程实践：研发效率飞跃，顶尖工程师产能倍增
针对金融行业严苛的合规要求与高度复杂的业务场景，奇富科技坚定推进 AI 原生组织变革，将 AI 编程确立为研发体系升级的关键引擎。历经三年深耕，企业已完成从单纯工具引进到方法论构建、上下文资产积累及自研基建完善的跨越，并在技术需求交付、测试用例生成及运维辅助等领域实现了可量化的显著成果。部署 AI 编程后，在人机协同新模式下，开发人员的人均需求交付效率显著跃升，其中技术领域需求交付能力提升 65%，迭代周期压缩 55%；测试用例生成效率激增 80%，回归测试周期缩短 60%；运维故障定位时间减少一半，巡检
人工智能浪潮下，传承科研工作者精神至关重要
欢迎关注我们十年之前，国家批准设立了全国科技工作者日。这十载光阴里，社会在进步，局势在演变，“人工智能背景下的科研精神”已然成为当前急需探讨的新议题。我认为，起码可以从三个维度展开探讨。首先，在人工智能时代，人类应当怎样维系并重构自身的主体地位？从认知框架来看，科研模式正逐步向AI辅助科研转型。在第五范式中，知识创造从人类单打独斗转向了人机合作，协作模式已从单纯的工具辅助进化为思维层面的共振，知识的“易懂性”界限正逐渐模糊。假若人类不能彻底弄懂人工智能给出的推断与结论，那么整个科学的认知根基恐将面临颠覆。
AI赋能教学 椒江教师研修探索数字教育新路径
智能研究数学课堂开启AI教学新篇章椒江区中小学教师AI-TPACK能力提升研修活动6月2日下午，椒江区中小学教师AI-TPACK实践能力提升研修活动在洪家街道中心小学举行。区人工智能教育应用研修班骨干教师、小学数学教师代表等60余人共同参与。本次活动深入践行“AI赋能课堂、数智深耕教研”的核心理念，分为课例展示、技术分享、骨干点评三个环节。活动以小学数学课堂实践为基础，探索AI-TPACK框架下人机协同教学的新模式，通过课例打通“教材·学情·课堂·评价”教学全流程，构建人工智能与学科深度融合的教学新范式，
AI 商业价值的真实来源解析
AI 落地的商业价值究竟来自哪里？ 你有没有算过这样一笔账？ 当你的员工还在加班核对表格时，隔壁公司已经用 AI 把报表生成时间从 2 小时压缩到了 2 分钟；当你的团队为一份策划案头脑风暴时，竞争对手的 AI 已经跑完了 100 种创意组合并选出了最优解。 这就是残酷的差距。AI 落地的商业价值，绝不是买几套软件、搭个大模型那么简单，它本质上是一场关于人、流程和资源的生产力重构。 很多企业觉得 AI 很虚，是因为没搞懂这六大核心价值到底怎么变现： 👉 先看“省钱”与“赚钱”的基本盘。AI 能自动化替代重
AI赋能网络安全的真实效能：流量解析、代码逆向与漏洞检测的深度评估
摘要在人工智能尤其是大语言模型与深度学习技术飞速进步的当下，AI在网络安全领域的应用被寄予厚望，甚至在部分舆论中演变为无所不能的"神话"。本文致力于理性审视AI在网络安全核心场景中的实际表现。我们围绕三个关键领域展开分析：基于Wireshark的网络流量解析、二进制程序的逆向工程以及开源代码的安全审计。通过梳理这些领域的技术原理、应用现状及现实挑战，本文认为：AI在模式识别、自动化辅助和效率增强方面确实表现出色，但在处理复杂语义逻辑、应对高对抗环境以及提供确定性验证时仍存在显著局限。AI并非取代安全专业人
明略科技姜平的AI Native转型之路：1500人规模的人机协同实践
当前，所有企业或组织都面临一个普遍的现实问题：人工智能时代来临，组织模式与架构应如何重新构建，才能既充分获取新技术带来的效率红利，又保留人的价值、情感的温度，以及组织的独特气质，防止沦为算法的附庸？当人工智能真正融入组织，会发生什么变化？作为全球Agentic AI第一股，明略科技坚信代理式AI将成为未来商业服务与组织运营的核心模式，并开展了一场大规模的组织变革实验。这项实验于2024年启动，2026年上半年随着AI智能体的广泛普及而加速推进，其路径并非彻底推翻重来，而是在现有组织架构内并行嵌入一套AI
家办AI系统建设指南
构建家办人工智能体系的关键在于聚焦信息安全、实际需求及人机配合，按步骤打造一个兼顾效能与隐私规范的智慧框架。一、界定主要目的与应用情境梳理痛点：是用于辅助投资决策、实现文件自动处理，还是用于客户关系维护？目标的不同将指引技术的方向。如果专注于投资研判，应优先对接市场行情接口（例如彭博、万得）结合AI模型开展走势预测。如果倾向于提升运营效能，可借助无代码工具（例如Glide、Retool）迅速构建内部应用，完成表格、通讯与云盘的智能化改造。如果需要专属客户服务，可上线基于大语言模型的智能助手，给予定制化的教
AI重塑文化产业：从效率幻觉到人文坚守
1. 热潮背后的理性审视：人工智能不是万能钥匙，降本增效只是表象。报告开篇便泼了一盆“冷水”。虽然AI可将短剧制作成本压缩至十分之一，但企业往往陷入“效率误区”——算力、合规、运维等隐形成本反而推高整体支出。更关键的是，AI批量产出的同质化内容，如霸总、修仙题材泛滥，并未带来真正的优质作品爆发，反而使用户陷入“选择困境”与审美疲倦。2. 人类角色的转变：由“被取代”走向“被放大”。本报告核心观点指出，“AI并非用于取代人类，而是对人类能力的放大”。传统画师、编剧不会消失，但他们必须转型为“AI导演”或“创
AI赋能时代：职业发展与日常生活的智能化转型
今年八月，国务院正式发布《关于深入推进实施"人工智能+"行动的意见》，国家发展改革委明确表示，这标志着我国人工智能正从技术突破阶段迈向全要素赋能阶段，成为发展新质生产力的核心驱动力量。继2015年"互联网+"战略之后，这一国家级顶层设计实现了内核的根本性转变：从万物互联升级为认知世界，从信息传递演进为智能赋能，AI已跃升为与资本、劳动力、土地并列的关键新型生产要素。政策导向与技术创新在此交汇，每个职场人都面临抉择：是被动适应这场变革，还是主动把握未来？这不仅是个人职业发展的
生成式AI如何重塑知识创新
生成式AI如何重塑知识创新孙茂松清华大学人工智能研究院常务副院长、计算机科学与技术系长聘教授知识的生产与两大核心环节紧密相连：知识的创造与知识的扩散。二者互为因果：优质的知识是高效传播的源泉，而高效的传播又能借助知识的“教化”功能，在人们运用所学解决各类问题的生产与生活实践中孕育出更多高质量知识。纵观古今，这一过程“环复转运，终始无端”，不断充实着人类的知识宝库。在漫长的历史长河中，知识的生产与拓展，长期带有少数“智者”留下的深刻烙印。随着时代前行，“智者群”的规模虽逐渐扩大，但在整个人群中仍属少数。进入
AI浪潮下的职场生存法则：如何提升你的"人类独特价值"
在AI与Token经济蓬勃发展的2026年，职场早已不是"掌握某个工具"那么简单。正如科技领袖黄仁勋所说："AI不会取代你，但驾驭AI的人会。"如今企业不仅关注产出，更重视你的"人类独特价值比"——即当AI能完成90%任务时，你所提供的10%核心价值究竟是什么。结合当前行业趋势，职场人急需在以下四个方面做好准备：1. 树立"Token思维"，从执行者转型为AI指挥官 在Token成为企业核心支出的时代，企业不再需要机械执行任务的员工，而是需要能高效管理"数字员工"的管理者。2. 强化AI无法复制的"人类独
人工智能浪潮下，普通人如何抓住职场新机遇
人工智能并非为了夺走我们的工作，而是在重新洗牌职场资源。真正的危机并不来源于机器，而是那些抗拒掌握新技术的人。· · ·🤖 在人工智能浪潮中，许多传统岗位会消亡吗？近两年来，从对话大模型到各类智能化办公软件，科技的演进速度早已突破了大众的预期。不少人感到焦虑：·文字工作者是否会丢掉饭碗？·视觉创作者会不会被机器淘汰？·研发人员是否还有发展前景？·平凡大众又该如何应对？实际上，任何一轮技术革新在颠覆旧有职业的同时，往往会孕育出海量的新兴机遇。曾经互联网的普及让许多实体产业岗位锐减，但也催生了网店运营、内容创
十万亿 AI 浪潮：淘汰你的非技术，而是拒用者
如今的人工智能，早已超越了单纯聊天工具的狭隘定义。它不再仅仅是日常消遣或偶尔答疑的对话程序，而是深入渗透各行各业、重塑生产与生活模式的核心引擎。我们正伫立于智能时代的关键拐点，一场覆盖全产业的变革与职场洗牌已然降临。在 2026 年中国发展高层论坛年会上，国家数据局局长刘烈宏对行业趋势做出了精准研判：预计到“十五五”末期，我国人工智能产业规模将冲破 10 万亿元大关。这 10 万亿的广阔蓝海，并非遥不可及的数据幻想，而是每一位职场人面临的全新机遇与生存挑战。随着 AI 迭代加速、赛道不断革新，未来职场的竞
英伟达掌门人黄仁勋驳斥AI裁员论:技术不该成为管理失职的挡箭牌
近日，英伟达首席执行官黄仁勋在接受媒体访谈时，公开批评当前科技行业的一种不良风气。他严厉谴责部分企业高层将裁员决策归因于人工智能发展的敷衍行为，并明确表示“极度反感这种做法”。近来，全球范围内众多企业掀起裁员风暴，不少企业管理者对外宣称人员优化是AI技术更迭、行业数字化升级的必然产物，强行将人员调整与人工智能发展挂钩，企图借助科技趋势为企业裁员行为寻求合理化解释。这一行业内普遍流行的说法，遭到了AI产业链关键人物黄仁勋的坚决反驳。黄仁勋在访谈中明确表示，当前流行的“AI导致失业”论调毫无根据且极其不负责任