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
AI 纪元已至：顺势者胜，启幕新篇
时代的变迁往往悄无声息，却自有其运行规律。从蒸汽机释放双手，到互联网连通全球，历次技术浪潮均深刻重构了人类的生产模式与生活形态。而今，人工智能正不断突破技术壁垒，深入千行百业，毫无疑问，未来必将属于 AI。AI 并非横空出世的颠覆，而是历史演进的必然产物。依托海量数据沉淀、算法持续优化及算力飞速提升，人工智能早已走出科研象牙塔，褪去科幻色彩，化作触手可及的现实。在工厂，智能机器人精准执行流水线任务，取代重复性人力；在生活中，智能推荐、语音互动、自动驾驶渗透日常，便捷衣食住行；在职场，AI 辅助文案撰写、数
生成式AI推动知识创新
生成式人工智能与知识生产创新知识生产与两个关键环节密不可分：知识的产生和知识的传播。两者相辅相成：好的知识是好的传播的动力源，而好的传播又能通过知识的"教化"作用，在人们利用所学解决各类问题的生产和生活实践中催生更多好的知识。古往今来，上述过程"环复转运，终始无端"，不断丰富着人类的知识宝库。在漫长的历史演进中，知识的生产与拓展，长期带有少数"智者"留下的鲜明印记。随着时代的发展，"智者群"的数量会渐次扩大，但在整个人群里相对来说仍是少数。进入现代社会特别是互联网时代，这种状况发生了急剧变化，普罗大众可以
当AI女警官走进高墙之内
了无按：了无小说“曌亮AI001”刊载于2026年《海燕》第六期。在编后记中，李主编以“拯救第四代囚徒”为题，评述道：他们是被时代发展抛离的一群人。本期“开卷”栏目推荐科幻小说《曌亮AI001》，作品刻画了“第四代囚犯”形象，并展开了一场关于救赎的AI人文实验。作者了无，研究员，二级作家，中国监狱工作协会常务理事、学术委员，江苏省法学会理事，出版长篇小说《总矫正师》被评为新中国成立60年中国法制文学献礼书系作品。小说映照了每个现代人的困境——在高速运转的时代巨轮中，谁不曾与社会的离心力抗衡？不当监狱里的囚
WCET论坛探讨AI赋能学科教学：从“会用”迈向“用好”的人机协同育人新路径
2026 WCET年度研讨会定于7月30日至8月2日在西安举办，由曹利国、诸一行共同主持专题论坛【AI在学科教学中的应用】。目前报名通道开启，6月16日之前报名可享受优惠。随着人工智能浪潮在教育界涌动，传统中小学教学正面临前所未有的机遇与挑战。为深入探究人工智能与中小学教学的融合之道，助力教师专业发展，由中国计算机学会（CCF）主办、西安市铁一中学承办的2026 WCET年度研讨会将于7月30日至8月2日在西安举办。本次大会的主题聚焦于“人工智能时代的中小学教学变革”。本届大会设立了十大专题分论坛，紧扣人
AI+ 超学科创造营2.0|携手AI 开启编程新纪元
AI+ 超学科创造营2.0借 AI 之翼共绘编程新蓝图2026年4月24日下午，华东师范大学大夏书院AI+超学科创造营2.0系列专题讲座《携手AI编写代码：大模型时代的编程新范式》在普陀校区大学生活动中心隆重举行。本次活动由党委学生工作部、学生工作处、图书馆及本科生院联合主办，大夏书院具体承办，信息化治理办公室、统计学院、上海智能教育研究院协同支持，活动由大夏书院课程主管邵宇晨主持。讲座特邀华东师范大学信息化治理办公室数智研发部负责人、高级工程师冯骐担任主讲嘉宾。冯骐老师长期扎根教育信息化一线，是学校数据
AI与智能机器人重塑电力行业就业格局
当下，电力行业正处在数字化转型的关键“深水区”。在“双碳”目标、新型电力系统建设以及电力市场化改革的多重驱动下，人工智能（AI）与智能机器人技术已不再是辅助手段，而是正在成为重塑行业生产关系的核心力量。从宏观投资视角来看，国家电网在“十五五”期间规划了高达4万亿的投资规模，其中约10%（4000亿）将专门用于电网数字化与智能化建设，另有50%（2万亿）投向智能配电网，这为智能技术的深入应用奠定了坚实的物质基础。与此同时，国家能源局发布了首批51个“人工智能+”能源高价值场景，明确了从发电、输电到用电侧的全
孙茂松:大语言模型如何重塑知识创造方式
大语言模型与知识创造革新孙茂松知识创造离不开两个核心要素：知识的生成与知识的扩散。这两者相互依存：高质量的知识为广泛传播提供基础，而有效的传播又能通过教育熏陶，在人们运用所学解决实际问题的过程中催生出更多优质知识。纵观历史长河，这一过程循环往复、生生不息，持续充实着人类的认知体系。在漫长的发展历程中，知识的创造与拓展长期带有少数"智者"的深刻烙印。随着时代进步，"智者群体"虽会逐步壮大，但在整个人口中仍属少数。进入现代特别是互联网时代，这一格局发生了剧烈转变，普通民众可以借助信息技术为知识创造贡献力量。知
2026 年 AI 智能体架构深读与商业落地前景展望
当前，人工智能浪潮席卷各行各业，AI 智能体成为探索热点。然而，传统 AI 产品往往功能单一，仅能胜任基础客服，且存在脱离实际经营、成本高昂及部署周期漫长等弊端，令中小商户望而却步。中小商家在外饱受获客与运营双重困扰。一方面缺乏有效获客渠道，公域流量转化难、潜客筛选跟进弱，付费推广效果差，人工获客成本高企且效率低下；另一方面，内容生产能力匮乏，因缺乏专业运营与剪辑团队，难以持续输出引流素材，致使账号曝光不足，新客来源枯竭。内部运营同样痛点明显。其一，人力成本沉重，传统门店需雇佣专职获客、客服及售后人员，薪
AI 智能体降临：门锁学会思考，安保无需守门
在人工智能席卷全球的当下，一场围绕“家门”的智能化变革正无声上演。伴随 AI 从“被动应答”向“主动感知、独立决策、自主执行”的深度演进，AI 智能体的出现，正促使智能锁从单纯的开锁工具，蜕变为安装在门上的“智慧中枢”。当守护家庭安全的首道关卡具备了“主动思维”，传统意义上的保安与守卫者，是否真的面临“失业”危机？本文将深入剖析这场由 AI 智能体引领的入户安全新革命。往昔的智能锁，多需用户主动按压指纹或刷脸方可开启，即便技术再尖端，也难逃“验证身份、执行指令”的机械轮回。然而，引入 AI 智能体后，局面
企业AI智能体实战指南：七步跨越从演示到盈利
区别于仅能被动应答的聊天机器人，智能体拥有自主设定目标、拆解任务、调用工具及执行操作的能力，真正化身为企业内部的“数字员工”。据IDC报告，2025年中国AI Agent在企业端的市场规模已触及190亿元，未来三年复合增长率预计将突破110%。然而繁荣表象下，落地难题依然严峻：仅34%的企业真正开展了AI Agent应用，高达90%的项目长期滞留于试点阶段，难以转化为实际商业效益。为何有些企业借助智能体一年节省数十万人力成本，而另一些企业投入数百万却仅产出个演示Demo？今日，我们将基于上百个企业的实战经
AI发展三大趋势已现，掌握技术刻不容缓
人工智能的概念提出至今已有近70年历史，在经历多次起伏后，已走过逻辑推理、专家系统及深度学习等多个关键阶段。得益于算法、数据和算力的全面突破，近年来人工智能的能力迅速增强，在某些领域已经达到甚至超越人类水平。可以说，本轮人工智能的发展在速度、社会渗透力以及跨行业带动方面都展现出前所未有的态势，主要体现在以下三个方面。一是人工智能技术正由“被动训练”迈向“自主进化”，更新效率显著加快。早期的人工智能模型参数规模小、算力提升缓慢，迭代周期以年计，如经典目标检测模型的升级周期通常为两年。随着算法框架持续优化与算