郑南宁：人工智能将开启智能文明新篇章
近期，习近平总书记在上海参加加强基础研究座谈会并作了重要发言。他指出，基础研究作为科学体系的源头，是解决一切技术问题的关键所在。必须采取更有力、更扎实的措施强化基础研究，增强我国原始创新水平，从而夯实科技强国的建设基础。郑南宁院士指出，国内AI在基础理论和关键核心技术上仍存在不足，特别是在高端芯片和基础软件方面急需取得进展。未来AI竞争的核心，在于能否率先融合感知、记忆、因果及协同能力，打造出可信、可部署且自主可控的智能系统。这也是我们团队一直致力探索的领域。郑南宁院士：人工智能，正迈向“智能文明”郑南宁
AI赋能教育：创新实践与案例申报解析
一、 背景与时代趋势当前，教育领域已步入“人脑+外脑”协同的新阶段。过往教育主要依赖人脑，但随着大模型等技术的飞速发展，“外脑”（即人工智能）的崛起，既对传统人脑的教学模式提出了挑战，也带来了前所未有的机遇。教育的核心任务正逐渐转向人机协作，而其中关键始终围绕着“人”的培养与发展。这一转变与国家战略高度契合：“十四五”规划着力于构建高质量的教育体系，强调学生的全面发展和教师的整体素质提升。“十五五”期间，高质量教育体系依然是核心议题，旨在培养全面发展的人才，并在教育建设的质量上取得显著成就。在此宏观背景下
AI助教机：革新校园学习体验
校园内，一群学生正饶有兴致地围着AI助教机进行体验。他们只需将试卷靠近设备轻轻一扫，系统便能自动进行智能分析，迅速生成并打印出相关的知识点和完整的解题过程……成都某学校的学生正在体验清大智学AI助教机。如今，这样的场景已在上千所校园中屡见不鲜。清大智学AI助教机的引入，为校园的学习环境注入了新的活力和色彩。在国家人工智能教育政策的强力支持下，AI助教机作为智慧教育领域的创新成果，已陆续在全国多个地区的学校投入使用，一场人工智能与教育深度融合的全新变革正悄然展开。从“被动接受”转向“主动探索”第一部分在传统
AI赋能影视：把握创新与治理的平衡之道
在第十六届北京国际电影节期间，位于北京市朝阳区的首创·郎园Station特别设立了与AI技术相关的展览区域。本报记者 覃皓珺 摄 从AI制作的漫剧市场份额日益增长，到完全由AI生成的电影有望登上大银幕，近年来，人工智能技术已深度渗透到影视制作领域，导致AI生成内容呈现爆发式增长。然而，与此同时，AI在影视领域的版权侵权事件频发、作品所有权界定不清、内容质量参差不齐，以及“AI魔改”对原作的肆意篡改等问题也日益严峻。如何在技术革新与行业监管之间找到一个恰当的平衡点，既抓住发展机遇，又能有效化解潜在风险，已成
AI对银行员工的影响：替代还是赋能？AI助手配齐或成新常态
自2022年末ChatGPT走红以来，市场对AI大模型的关注度显著升温。与以往更偏单一能力的AI相比，大模型能够覆盖更广的任务；而Agent能力的演进又像是给其“加装四肢”，于是关于“AI将取代人力”的声音不断高涨。在银行领域，这类讨论同样备受瞩目。不过，任何新技术往往都具备“双刃剑”特性。将来一方面，AI确实可能压缩部分岗位需求；另一方面，AI也可能帮助人们把工作做得更高效、更高质。围绕这两层影响，银行业已经开始做出相应布局与行动。AI“双刃剑”的第一面：可能替换部分岗位，银行也在评估裁员与裁岗据《银行
AI浪潮重塑外交学：五大新兴职业路径揭秘
谈及“外交学”，你是否立刻想到身着正装的外交官在联合国慷慨发言，或是活跃于国际会场的稳健形象？这种传统印象，正被一股强劲浪潮彻底改写——人工智能时代已至。对于正站在专业选择十字路口的高中生及家长来说，认识一个学科，绝不能仅停留在“曾经如何”，更要洞察其“未来将走向何方”。外交学，这个看似与前沿科技绝缘的人文专业，在AI赋能之下，正迸发出令人瞩目的全新可能。今日，我们便来描绘这幅未来蓝图。路径一：从“政策制定者”到“AI辅助决策官”外交学专业所锤炼的核心素养——国际关系研判、政策设计、跨文化交流——始终是时
人工智能下的“语言+AI”复合人才培养
5月8日，《学习时报》第六版刊发北京外国语大学党委书记李海撰写的文章：《人工智能时代需要培养“语言+AI”复合型人才》。以下为文章全文：五年前金秋时节，习近平总书记给北京外国语大学的老教授致信回访，语气亲切而诚恳。总书记殷切希望外语院校“深化中外交流，增进各国人民友谊，推动构建人类命运共同体”，并明确提出要培养“有家国情怀、有全球视野、有专业本领”的复合型人才。这封回信，成为新时代中国外语教育改革发展的思想根脉，也指明了未来努力的方向。过去五年，外语类高校始终沿着回信指引的路径稳步前行。如今，人工智能正以
领导力决定AI角色：做员工帮手而非敌人
以往的领导模式往往聚焦于股东利益与经济产出，仅把技术当作削减成本、提升效率的手段，从而忽略了技术所蕴含的人文内涵及社会价值。步入AI时代，这种传统模式的短板日益凸显：既然AI能接手大量重复性工作，员工的职责便不再止步于单纯的任务执行，企业的竞争力也无法仅靠效率来维持。此时，“企业存在的理由”这一使命命题，便成了企业能否长久生存的决定性因素。美国管理学大师吉姆·柯林斯在《基业长青》一书中提到，相较于普通公司，那些高瞻远瞩的企业最关键的第一步，便是确立一套超越利润、由使命与价值观构建的企业理念。在AI技术重塑
AI+与+AI的核心差异
近期许多从业者都在探讨人机环境系统智能落地的实际路径，这恰恰也是中美在人工智能领域博弈的关键所在。美国侧重于软硬件与军事化应用的加速，中国则聚焦于人-AI-环境系统智能及其产业化实践，下面我们就从“AI+”与“+AI”这两个维度来剖析。人-AI-环境系统智能落地包含两大核心路径：“AI+”与“+AI”。简而言之，“AI+”代表从技术维度的“降维打击”，而“+AI”则代表从业务维度的“精准赋能”。AI+的核心在于人机协作、跨界结合、共创共享，+AI的核心在于需求牵引、精准施策、对症下药……AI+：技术引领，
AI时代的工作重构：组织亟待重绘任务版图
近年来，企业界关于生成式AI的探讨发生了显著转变。起初，企业管理者聚焦于技术本身：AI能否撰写文案、编写代码、提炼会议纪要、回应客户咨询、解析各类文档。接着，讨论重心移至效率层面：AI究竟能为员工节约多少工时，为团队减少多少重复性工作。如今，更本质的挑战浮出水面：当AI深入知识型工作的核心领域，组织应如何系统性重构职位、流程、能力框架与责任机制？这一议题远比"AI是否引发失业"更为关键。原因在于，在大多数企业中，AI并非以整体岗位的形式取代人类。它更普遍的模式是渗透至现有岗位内部，接管部分职责，强化另一些
AI时代管理学的自动化与增强悖论
编者按最近在研究人机协作，追溯源头时发现这篇管理学领域的经典文献，特此分享。这篇文章证实了管理学中充满了各种经典的对立关系，如探索与利用、集权与分权等。其核心贡献在于深刻剖析了AI时代管理中的自动化与增强悖论。不过读完后的感觉是，文章多停留在理论层面，虽强调接受张力、分工整合，但缺乏可操作的工具和标准，未来的研究可结合具体业务场景深入探讨如何平衡这两种模式，案例研究有望登上顶刊。标题:Artificial Intelligence and Management: The Automation–Augmen
AI政策分析：可信性挑战与治理路径
本文以兰德公司2026年4月发布的大型语言模型政策解析能力测评报告为切入点，同时参考了近期其他国际智库的相关研讨。多项研究共同表明，现有大模型在应对复杂政策文本时，面临可靠性欠缺、论证链条不清晰及深层逻辑推断困难等关键障碍，尚无法完全取代专业研判。这反映出全球对生成式AI的探讨重心，正由技术突破的赞叹转向对其应用风险的理性审视与规制体系的搭建。中国在加速AI技术演进的历程中，始终注重平衡创新与风控，突出技术可控与结果可信。本文认为，打造契合AI技术特性、满足关键场景需求的科学评测机制与操作准则，是促进AI
智能时代中小学教师AI素养进阶策略
在智能时代的大背景下，中小学教师亟需具备一定的人工智能素养以适应变革。然而，现实情况是，许多教师在技术应用能力上尚显不足，缺乏人机协同教学设计的经验，且伦理规范意识有待加强。本文将聚焦于培训体系和教研共同体这两个核心维度，深入剖析教师人工智能素养的提升路径。在培训体系方面，提出构建涵盖人工智能基础培训、课程教学法培训、典型课例开发、线上线下融合交流等模块的分层分类培训框架，并形成“设计—实践—反思—改进”的可持续优化机制。在教研共同体方面，主张打通教学、研究与培训的壁垒，构建教师教研共同体，通过集体备课、
S市推行AI：三观点现场回应
S市展开AI活动，三人有三个观点：第一个人说AI会取代人类；第二个人说过分AI会导致形式主义；第三个人说AI办理业务有风险、不够成熟。请你现场一一回应。答案解析围绕AI应用的三种看法，表面是在讨论技术本身，实质是在提醒我们推进过程中要用辩证思维、务实举措。下面，我将按观点逐一作答：对于“AI会取代人类”的担心，我建议理性看待。一方面，AI在信息检索、数据汇总、重复性咨询等环节确实更高效，例如政务大厅设置AI咨询岗，能够全天候回应常规问题，其价值更接近“减负提效”，而不是简单的“替代”。另一方面，人的情感交
AI替岗后拿到26万：员工真算赢了吗？
0102组织与员工之间的信任裂缝，往往从员工看到的“反直觉”开始：公司口口声声谈人机协作，可员工体会到的却更像是人机对抗。如果公司反复强调“要你们学会用AI”，但AI上线后却把编制砍掉20%，剩下的人工作量变多、薪资却没有明显上调，员工当然会先算这笔账：效率提高了是好事，可在AI之后公司需要的人更少，那我被裁只是早晚的事；既然如此，我又凭什么主动去学？在AI替代带来的裁撤风险面前，仅靠口头宣导去扭转员工看法几乎不够，真正起作用的，必须是能落到细节里的制度安排。一个值得借鉴的做法：某研发团队引入AI编程工具