AI聊天助手集体下线：个人应用难变现
7月15日，千问、豆包的个人自建智能体将全面下架。表面看，是陪聊类智能体惹了麻烦。实质是，这些个人智能体仅限闲聊，消耗大量token，却无实际商业价值。至少目前，尚未形成可盈利的闭环，无法为平台创造收入。豆包、千问同样面临烧钱与盈利的双重压力。此前豆包已宣布即将收费，而千问负责人林俊旸离职，据传部分原因正是盈利节奏分歧。他们正苦思如何减少token浪费，既不让用户白用，又避免用户流失。这不，契机来了！干脆借势全面下架个人智能体，理由正当，一举两得😃而面向企业的智能体——AI销售助手、AI客服、AI内容团队
意企Bending Spoons上市：录取率低于哈佛，严苛选拔引热议
意大利科技巨头Bending Spoons近日正式挂牌上市，其独特的运营模式和极为严格的招聘机制引起了全球科技界和资本市场的广泛关注。最新数据显示，该公司去年的求职录取率已降至0.04%以下，淘汰率远超美国哈佛大学及顶级金融机构，成为全球最难入职的企业之一。 数据显示，Bending Spoons去年共收到约80万份入职申请，最终仅录用286人，录取比例不足万分之四。相比之下，美国常春藤盟校的平均录取率约为4%，顶尖量化基金和航天机构的录取率分别为0.36%和0.1%左右。 该公司首席执行官卢卡·费拉里（
AI赋能工厂：中小制造企业如何实现'单人运营'奇迹
当客户获取、产品设计、生产制造及运营管理全面实现智能化，一人执掌一家工厂已非遥不可及的幻想。提及单人创业，你脑海中浮现的或许是设计、内容创作或软件开发——这些轻资产领域。那制造业呢？独自经营工厂？这听起来简直像神话故事。然而现实是，制造业的“单人公司化”正悄然兴起。在贵州科学城OPC社区，已涌现出此类模式：一位创始人搭配一套AI系统，即可驾驭中小型制造企业的全流程——涵盖获客、设计、生产排程、品控、供应链直至售后服务。这并非指工厂内空无一人，而是指核心决策与运营层面仅需一人。生产环节可外包、可自动化或委托
大模型时代企业FDE转型与智能体交付线上实训营招生简章
一、培训日程与形式：时间：2026年8月29日至8月30日（共计两天，含周六、周日）形式：通过腾讯会议进行在线直播授课二、适合人群：涵盖人工智能、大模型、智能体项目建设的各类厂商；致力于数字化转型和智能化升级的科技、制造、互联网企业；负责AI系统研发、项目交付及技术落地的信息技术与解决方案提供商；布局智能应用、数据服务、软件研发的创新团队及个人；包括技术Leader、后端/全栈/DevOps/SRE工程师、AI平台负责人、运维/算法/AI开发/安全工程师、产品经理、系统架构师、数据工程师等；同时也面向AI
企业部署AI Agent前，或许急需一个“任务调度中心”
若AI Agent仅协助撰写邮件、检索资料，它仍属于个人效能工具。但当它开始接入ERP、审阅合同、筛选供应商、启动审批、核对款项时，它就不再像工具了。它更类似于外部人力：能执行任务，但也需要被分配工作、授予权限、记录过程、验收成果和结算费用。这正是Sherpa案例引人关注之处。2026年7月9日，Tech.eu披露，德国AI劳动力管理初创公司Sherpa获得220万美元种子前融资，Seedcamp、DN Capital、Activant Capital、Brighteye联合参投，另有数位运营天使加入。S
“商汇良才”第117期——探索AI公益课程，开启智能时代新篇章
为顺应数字化趋势，协助会员企业捕获人工智能带来的契机，7月8日上午，良庆镇商会7月轮值会长领衔，带领10名商会核心成员赴良庆区政协协商民主实践中心，参与由政协南宁市良庆区委员会办公室举办的“政协聚合力 数智惠民生”人工智能应用公益项目。本次公益项目聚焦AI实用落地，特聘行业资深讲师现场指导，针对十大AI工具应用场景进行深入讲解。课程内容紧扣企业经营、品牌推广、内容策划、运营管理等实体产业实际需求，从AI图文生产、短片剪辑、商务写作、数据整合分析等多方面实用角度，剖析各类人工智能工具的操作模式和落地窍门，消
本周AI项目推荐|Factory Router,Inworld Router,nexos.ai ...... Router 无处不在
步入 Agent 时代，一次任务不再仅仅是向模型提问，而是涉及规划、检索、调用工具、执行操作，以及反复核对结果。每多一个环节，都意味着 Token 的持续消耗。然而企业的 AI 支出已经无法承受 Token 随意消耗的局面，不能允许每个简单操作都调用价格昂贵的前沿模型。理想状态是：复杂任务交给最强模型，简单任务则分配给更经济的模型，让擅长代码、检索、推理的各类模型各尽其责。于是问题从“哪个模型最强”，转变为“最应该调用哪个模型”。Router 此前主要负责连接不同模型、切换供应商、平衡价格与稳定性。而现在
武汉AI获客智能体：如何找到最靠谱的？
武汉AI获客智能体市场正经历“伪需求”与“真落地”的严峻分化——真正值得信赖的产品必须同时解决企业“不会用、用不起、用不好”这三大核心痛点，而多数厂商仅触及了第一点。现象：踩坑经历惊人相似 翻开中小企业的AI采购记录，重复犯错的模式触目惊心：本质：三道隐形壁垒 ①技术壁垒：通用AI无法区分“同城引流”和“全国品牌”的获客逻辑差异。比如武汉一家本地菜馆需要的是“江汉路附近”、“烧烤”、“人均60元”的精准匹配，而不是“全国烧烤排行榜”。 ②成本壁垒：单点工具（文案AI+剪辑AI+投放AI+客服AI）组合使用
AI如何赋能企业降本增效？直播预约中
人工智能浪潮正以前所未有的态势席卷全球各领域，然而关键在于如何使AI技术与企业管理深度结合，将这一技术趋势切实转化为企业财务报表上的实质增长。直播主题：AI如何实现降本增效？直播时间：7月13日 明天下午16:00-17:00期待直播间与您相见！正略集团专注于助力中国企业迈向智能化的咨询机构，旨在协助客户在战略规划、组织架构、人力资源、制度流程、市场营销、研发创新、生产制造及物流管理等核心板块完成转型。集团通过持续优化的规划方案，促使AI技术与企业管理紧密结合，帮助企业优化运营，在智能时代捕捉新机遇，从而
智能体退潮还是分流？新规第二条给企业AI吃定心丸
四大互联网巨头在短短两周内，全部关闭了用户自建智能体的功能，引发朋友圈一片哀鸣。然而细看新规第二条——企业使用的智能体，压根不在受限名单之中。关停的时间线异常紧凑：6月30日腾讯元宝率先关闭入口，7月10日千问砍掉拟人互动，7月14日网易妙时停摆，7月15日豆包更是全面下架。有人感叹“相处两年的AI恋人瞬间消失”，有人痛惜“精心打造的人设一夜清零”。社交网络上，有人高呼“拒绝一刀切”，也有人建议“开启成年人实名验证”来挽回。但且慢——这次关停的究竟是什么类型的智能体？触发这场关停潮的扳机，是7月15日正式
AI产业应用趋势解析
人工智能市场正从概念炒作转向实际落地，各行各业越来越重视应用价值。智能办公、客服、营销分析以及供应链管理已成为常见应用领域。生成式AI持续火爆，为企业提供内容创作、数据处理和创新工具。算力提升、数据积累以及企业降本增效的需求是市场增长的主要驱动力。同时，数据安全、成本投入、人才短缺和合规问题也不可忽视。判断AI机遇不能只关注热度，而应聚焦真实需求、应用场景和长期盈利能力。
AI助力中小企业降本增效
许多中小企业误以为AI技术复杂、成本高昂，仅适合大企业使用。实际上，如今大量轻量级、免费或低价的AI工具，正完美契合小微企业人手少、预算紧、事务杂的现实困境，无需专业团队，也无需巨额投入，即可快速部署，全面助力企业降本、提效、拓客、提质，成为数字化转型的高效路径。中小企业普遍存在员工一人多岗、行政财务、文案运营等重复任务繁重的问题，消耗大量时间和精力。AI能精准替代基础性重复劳动，实施简单、成效显著，显著降低人力与时间成本。在办公行政方面，AI可实现全流程轻量办公。日常可快速生成工作总结、活动方案、朋友圈
AI赋能企业转型 | 实战沙龙助力青年企业家数字化升级
为帮助青年企业家突破数字化升级瓶颈、掌握高效AI应用技巧，7月9日下午，青年企业家协会成功举办企业AI落地实战沙龙活动，深入学习企业AI全流程实施方法论。本次沙龙在轮值会长王巧平、轮值秘书长王玉龙的精心筹备下顺利开展，共有20余位青年企业家代表参与其中。本次分享由主讲人吴向大担纲，他以企业实际业务痛点为突破口，摆脱抽象理论框架，聚焦新材料、涂料、重型机械、医疗管理等领域的真实案例，演示AI工具如何深度融入业务流程从而实现降本增效。活动现场气氛活跃，在场青年企业家们结合各自行业困境积极互动，围绕办公效率提升
企业内卷破局：AI不是解药，战略定位才是方向
苏妍 | 企业战略定位咨询从年初至今，我实地走访了23家年营收在5000万到5亿之间的传统制造和消费企业。每家老板都在做同一件事——引入AI。有的砸了300万部署智能客服，有的采购了全套数字化系统，还有的让全体员工学习提示词工程。但三个月过去，利润表毫无变化，订单量反而下滑。一位做五金件的老板问我："苏妍，我把AI工具都配齐了，为什么同行还在打价格战？"我反问了一句，他陷入了沉默："你的客户认识你吗？你知道你的对手是谁吗？"先看两组数据：Gartner 2025年报告：80.3%的AI企业项目未能产生可衡
AI应用落地快于变现？企业如何跨越价值鸿沟
当前，各个产业的企业正面临日益加剧的“AI回报落差”：庞大的技术资金投入未能换来相应的经济收益。这一现象好比AI领域的“盈利荒漠”。接近九成企业反映，其AI项目的投资回报远低于预期——问题并非出在技术本身，而是企业在驾驭这场系统性变革时遭遇了瓶颈。企业将AI融入核心业务的步伐，已大幅领先其实现商业收益的速度。这导致它们在获取实质经济回报之前，就已持续且被动地背负高昂的运维开支。为剖析这一回报落差背后的根本原因，罗兰贝格AI实验室在2025年12月对全球五大主要市场、五大核心产业的200余位企业决策者进行了