低代码技术驱动AI发展新趋势
IT行业概念频出，AI与低代码热度不减，二者的结合将带来何种变革？是颠覆低代码/无代码行业，还是转瞬即逝的热潮？首先回顾软件与低代码发展历程。五十年前软件危机时期，计算机技术初兴，操作系统、数据库、互联网协议等基础设施逐步建立，软件从简单向复杂演进。人们发现软件开发一旦失控，就如同陷入泥潭，无论投入多少资源都难以扭转，开发成本和时间无限放大，质量难以保障。互联网兴起后，软件渗透生活各个层面，信息化需求爆发，软件开始定义一切。独立编程服务阶段：计算机刚问世时，软件开发主要为大客户提供定制编程服务。编程人员使
原点空间预告：智启新工业与 AI 筑未来沙龙
随着工业 AI、自主可控的工业互联网平台及高价值场景应用等尖端科技深度融入流程工业核心，传统重资产制造业正迅速转型，迈向智能决策与高效协同的全新纪元。从设备的智能运维到生产全链条的优化，从国产化工业操作系统到跨行业跨领域的平台赋能，AI 正在重构工业制造的根本逻辑。5 月 19 日，CAIC·原点沙龙将集结工业互联网界的领军企业高管与资深专家，共同探寻 AI 赋能工业制造的高价值落地之道，深度剖析智能运维、低代码平台、工业大模型等关键应用，旨在以技术驱动产业升级，用智能重塑工业制造新范式。即刻扫描报名码，
传统软件代理商如何转型AI服务商：7大实战案例深度解析
案例一 用友政务+新业务方向政务领域基础稳固，政策变动下经营模式需灵活调整，新业务虽已设定目标但方向不明，选品存在偏差，过于依赖用友体系。新业务合伙人跨行业已5年，成长速度需加快，创业思维亟待提升！案例二 用友ERP+致远OA的困境传统OA市场中，致远已明显掉队，渠道优势反而成为发展阻碍。中型代理商不能局限于ERP，X方向需重新探索，无论是OA、HR、CRM还是MES领域。AI乘以(ERP加X)乘以行业模式，务必牢记！案例三 金蝶ERP+灵当CRM+AI定制开发选品堪称典范，金蝶代理商负责人在CRM选型时
深度学习驱动的工业视觉检测平台：四大核心模块实现智能化质量控制
面向工业场景的AI模型训练平台，集成图像采集、智能检测、数据标注、模型训练四大核心功能模块开源项目https://www.gitcc.com/deep-ai-show/gongye-ai-platform采用深度学习架构的低代码AI模型训练平台，涵盖图像采集、智能检测、数据标注、模型训练四大核心功能模块。模型训练该平台以低代码开发理念为基础，全面覆盖工业视觉检测全流程，四大模块具体功能如下：在消费电子产品生产、汽车零配件制造、食品加工等领域，运用该平台对产品的外观、尺寸、缺陷等进行自动化检测。例如，在消费
恭喜泛柯学员获南洋理工企业AI项目录取
恭喜Fanke金数学员成功入读南洋理工大学Nanyang Technological University服务记录|\项目介绍简介1. 项目概览 (Programme Overview)企业人工智能理学硕士（MSEAI）致力于缓解行业对“懂商业又懂AI”人才的迫切需求。相较于传统计算机科学（CS）路线，本项目更强调战略规划、治理思路、产品管理，以及低代码/无代码技术在企业场景中的落地运用，培养能把AI转化为真实业务价值的“精通AI（AI-savvy）”商业领袖与专业人才。申请时间：2025年11月1日 -
AI时代：低代码向业务语义底座演进
大家好，我是人月聊IT。今天接着聊低代码平台的发展脉络与持续演进。尤其是在AI时代，AI编程迅速普及，同时本体模型驱动正成为更清晰的整体趋势下。低代码平台不会就此消失，但它必须迎来一次足够深刻的自我再定义。回看过去十年，低代码平台凭借可视化建模、拖拽式开发以及交付效率的优势，在企业数字化浪潮里拿下了大量市场份额。然而随着AI编程工具越来越成熟、越来越普及，低代码平台正承受前所未有的战略压力。更关键的是，它自身在更早之前就已存在三类结构性难题，而这些问题在AI时代来临后被进一步放大。第一类是封闭系统困境。部
复旦AI商业菁英营：从0到1做创新创业
2026暑假未来商业菁英营「AI驱动下的商业创新与决策」复旦大学站AI正在加速改写各行各业的运作方式。未来真正有竞争力的商业菁英，不只是会做决策，更要懂技术、会用工具。如果您的孩子对经济趋势、商业逻辑与科技创新都抱有兴趣，这场在复旦校园开展的夏令营，将帮助他们抓住智能经济浪潮中的关键能力。01项目背景：迎接智能经济新时代我们正加速迈入一个由人工智能重塑商业规则的阶段。从ChatGPT到OpenClaw，从数据洞察到自动化决策，AI正持续渗透并改变行业生态。面向未来的商业管理者，除了要扎实掌握经济学与管理学
Google Workspace CLI上线，集成AI Agent办公能力
绝大多数企业用户在操作Google Workspace时，依然习惯于通过网页或桌面客户端进行手动处理，鲜少有人意识到谷歌官方已发布了一款融合AI Agent功能的全方位办公CLI工具。此工具依托Google Discovery Service动态生成，能够无缝连接Docs、Sheets、Calendar、Gmail等全线办公软件，支持利用自然语言指令来实现日程自动安排、多文档摘要整合、表格数据批量清洗等以往需人工重复执行的任务。虽有观点指出CLI工具操作难度较大，难以惠及普通办公人员，但事实上该工具的主要
从可组装式MES到AI+MES：Mendix与RapidMiner引领智能制造核心升级
制造业数字化转型正在加速推进，制造执行系统（MES）也被赋予了更高的灵活性与智能化要求。随着需求愈发复杂，传统“单体式”MES架构的不足逐渐显露，行业因此开始转向可组装式MES（Composable MES）的演进路径。与此同时，人工智能（AI）与MES的深度融合，正在把MES推向更高的能力层级，形成具备自适应与自优化特征的智能制造核心能力。本文将梳理可组装式MES的发展背景、关键特征与实际价值，并重点讨论AI如何为可组装式MES注入智能能力：一方面借助Mendix等低代码平台提升应用开发效率；另一方面通
中国AI智能体加速崛起：规则要由我们来定
昨天朋友跟我吐槽，说他公司上线了一个AI客服系统，他原以为就是普通的chatbot，结果这套东西半夜自己去回复海外客户，还顺势把订单给敲定了。等他第二天到公司一看后台，整个人都愣住了。AI一口气接下了三个询盘，总金额直接上了小二十万。他在销售岗位打拼十年，还是第一次被自己养出来的AI给“卷”了。这不是段子，这是2026年最真实的经济切面。先把几个关键数字摆出来，你再慢慢品。2025年，中国AI智能体市场规模212亿。到2026年，这个数字会拉到449亿。也就是翻倍，而且是一年就翻倍。更夸张的是，从2024
商米科技-W首日挂牌大涨275.50% 全球安卓端物联网龙头
立足香港、放眼全球。新浪财经全球资本峰会金曜奖投票正式开启！寻找最具价值的资本力量，你的选择至关重要 点击投票 商米科技-W（06810）首度挂牌上市，公告显示，公司每股定价24.86港元，合计发行4262.68万股股份，每手100股，募集资金净额约9.22亿港元。截至发稿，股价上涨275.50%，报93.35港元，成交额7.44亿港元。 公开资料指出，商米科技是全球规模最大的商业物联网基础设施提供商。作为全球安卓端商业物联网（BIoT）领域的领军者，商米科技率先推出业界首个PaaS平台“商米大程序”，该
AI加速网站建设智能化
AI正在重构网站建设：从原本的高门槛走向智能化，建站流程迎来系统性升级。在数字化加速的今天，网站已成为企业呈现形象、触达客户、延伸业务的重要入口。与此同时，人工智能的持续突破正在打破以往建站的诸多限制：无论是搭建效率、界面设计与开发、内容运营，还是最终的用户体验，都被重新组织与优化。过去繁琐漫长的建站步骤，如今逐步变得更顺畅、更智能、更高效。传统网站建设通常要经历需求讨论、版式设计、代码编写、测试与上线等一系列工作，周期往往拉长到数周甚至数月。它不仅对技术人员依赖度高，还会带来较高的费用，同时还可能出现沟
AI驱动网页开发变局：趋势平台与机遇前景解析
从过去的静态文字页面到如今的动态交互网站，从只面向PC的开发到支持多端统一体验，网页与网站开发行业在几十年里不断迎来技术更迭。如今，人工智能以强势姿态进入开发体系，逐步改变传统的实现方式，重塑行业运作生态，也为从业者、创业者以及企业带来新的机会与挑战。 面向未来，当AI真正融入网页开发的每个环节，这一领域将出现怎样的走向？哪些平台可能成为新的增长风口？头部力量又会如何安排布局？阅读本文，你将更清晰地理解AI时代下网页网站开发的全新图景。 一、AI彻底重构：网页开发的全新变革 以往的网页开发往往要经历前端切
AI 赋能低代码表单：Spring AI 驱动智能生成实践
在企业级低代码平台中，表单设计远非简单的拖拽操作，它融合了字段建模、布局编排、数据绑定、校验规则、权限控制以及版本管理等一系列复杂的工程挑战。许多团队虽然已成功构建低代码平台，但实际交付效率的瓶颈并非源于“拖拽能力”，而是“如何快速且准确地设计”。本文聚焦于 Spring AI Alibaba ReactAgent，提出了一套面向生产环境的智能表单生成架构。该架构允许用户输入自然语言需求，Agent 通过 ReAct 推理循环自主完成需求理解、模板检索、字段补全、元数据校验、布局生成、JSON Schem
科研进展｜零编程也能让AI产出可信科研代码：贝叶斯对抗多智能体新框架
在大语言模型的推动下，从数值仿真到数据处理，AI已开始替科研人员自动生成代码。但在真实科研场景里，领域研究者往往缺少计算机训练：写出的提示语不够精确，且夹带大量默认的专业前提；科学计算链条又长又复杂，细小疏漏就可能引起级联错误；更棘手的是，大模型会出现“幻觉”——结果表面合理，却可能埋着关键漏洞。在多智能体协作流程中，上游的偏差很容易被下游直接采纳并不断放大。面对这类隐蔽而微妙的错误模式，现有的提示优化与自我纠错方法常常难以奏效。科学家一方面急需可靠代码，另一方面又卡在“提示词写不好”的现实困境中。这不仅