高途连两季扭亏为盈：揭秘'教育+AI'如何打破行业困局
当教培行业仍在摸索转型路径时，高途集团（GOTU.US）已凭借一份分量颇重的财报，展示了极具潜力的发展方向。 6月2日公布的2026财年第一季度数据显示：公司营收达到16.9亿元，同比增幅13.2%；经调整净利润4142万元，连续第二年实现首季盈利；更为关键的前瞻指标递延收入同比增长24.1%至17.9亿元，预示下一季度增长动力充沛。 “真正能穿越周期的，从来不只是规模扩张本身，更是背后积累的组织能力、产品实力与用户信任。”高途创始人、董事长陈向东的这番话，或许正是这份财报的最佳诠释。在行业普遍担忧“转型
人力资源驱动AI变革的四大关键角色
点击蓝字 关注我们人工智能变革正在改变我们的工作模式。人力资源负责人需要帮助企业重新构建工作流程人工智能变革失败的根源，往往在于组织架构的决策问题，而不是技术瓶颈。在AI领域取得突破的企业，正是那些主动重构人机协作模式的公司。人力资源负责人必须在AI变革中承担核心职责——成为架构师、能力管理者、应用推动者和变革监督者。1997年，IBM的“深蓝”在国际象棋比赛中击败加里·卡斯帕罗夫一年后，卡斯帕罗夫做了一件出人意料的事。他没有退缩，而是发明了一种新型国际象棋，让人类棋手与计算机组队，以探索双方合作能产生怎
AI浪潮下大屏营销新格局：权威背书铸就品牌信任基石
人工智能技术的广泛应用与深度融合，正在从根本上重塑品牌营销的底层逻辑。昔日“流量至上”的营销范式日趋式微，信任已演变为品牌穿透AI算法屏障、实现可持续发展的核心竞争要素。在此情势下，品牌迫切需要摆脱流量内卷困局，觅得既能获得AI算法青睐、又能赢得用户心智信赖的关键支点。电视大屏凭借其与生俱来的权威属性与场景优势，恰恰是突破这一瓶颈、积累品牌信任资产、确立权威认知的核心阵地。AI时代品牌传播从流量导向向信任导向的战略升级2025年，国内人工智能应用已完成从技术爆发到深度渗透的跨越。公开数据显示，截至2025
AI 纪元：人类是否沦为累赘？
人类文明的演进，始终伴随着工具的创造与使用，是技术与工具不断迭代的历程。在此过程中，人类自身并未发生本质改变。问题在于，AI 时代下，人工智能终将取代人类并脱离人类控制。过去飞机、火车、汽车均需人工操控，技术再发达也可见人类身影。但 AI 却直接将人类边缘化，可预见人类的生物属性与社会属性或将日益弱化。若应用不当，AI 极可能成为人类发展的威胁，主要体现在以下方面：技术滥用风险 AI 可降低获取危险知识的门槛，例如协助恶意者快速合成生物武器、设计病毒或研发新型攻击手段。即便 AI 本身无恶意，其强大的信息
陈龙研习社观察：AI+H2H 如何终结慢病管理“出院失联”困局
慢病管理领域存在一个显著痛点：患者一旦出院，往往迅速陷入“失联”状态。医生难以追踪院外用药，患者因缺专业指导，依从性降低、居家管理松懈，最终导致病情复发。这既是医疗系统的重担，也是无数慢病患者的切肤之痛。作为国内顶尖的“AI+慢病服务”平台，方舟健客正借助“AI+H2H（医院到家庭）”智慧医疗新生态，将慢病管理从“单次诊疗”升级为有温度的“长期陪伴”。身为陈龙研习社创始人，我从中洞察出一条“技术赋能服务、服务重建信任、信任创造效益”的清晰路径。一、痛点剖析：为何“出院即失联”沦为行业顽疾？在传统医疗模式下
GEO不仅是获客工具，更是企业AI时代的认知基石
当AI大模型全面接管搜索、问答及用户决策流程，GEO（生成式引擎优化）便跃升为企业营销的焦点。然而，许多企业却掉入了一个致命陷阱：误将GEO等同于新型AI广告或单纯的获客手段。在深入GEO实战后，我必须指出：GEO的核心理念绝非短期获客，而是为企业构筑在AI世界的认知护城河，是品牌立足AI时代的核心基础设施。获客仅是其衍生红利，若仅盯着引流转化，必将错失其战略价值。01 行业误区：为何大家只盯着“获客”？任何新兴营销工具在初期落地时，往往倾向于浅层应用，优先聚焦易量化、易变现的场景：早期SEO等同于关键词
AI浪潮下，人文体验成核心价值
为什么未来最贵的能力，不是效率，而是“让人舍不得走” 最近总有人问我一个问题： AI越来越强，我们这行还能干多久？ 原本我也焦虑。 直到最近跑完杭州天目里和上海蟠龙天地。 我突然发现： AI可能会取代很多工作。 但它永远取代不了一种能力。 这种能力没有标准答案。 没有操作手册。 甚至很难被说清楚。 但恰恰是它，决定了未来谁还能留在牌桌上。 这趟华东之行，我看到了答案。 ⸻ 一、当所有东西都在催你快一点，它们却在教你浪费时间在天目里，我坐在中央广场的台阶上待了一个多小时。 什么也没干。 看树。 看人。 看咖
中美人工智能安全合作路径
一种更为务实的做法是认识到，人工智能安全合作契合中美两国的共同利益。双方能够拓展关于前沿AI风险的专业对话，强化针对重大AI事件的沟通渠道，促进人工智能评估及安全测试的联合研讨，并寻求在军事AI及网络稳定性方面建立信任的措施。A more pragmatic approach is to acknowledge that AI safety cooperation aligns with the interests of both nations. China and the U.S. could exp
同盟智库 | AI 数字员工的演进路线、组织重构与人机协同：系统性框架解析
Part.01前言：科幻已成现实，变革正在发生2026 年 3 月，天九共享集团官宣 10 位 AI 数字员工正式"上岗"，它们拥有独立工号，被纳入绩效考核，并通过企业微信与人类同事并肩作战。这并非个例——建设银行已落地 2400 多个数字员工应用场景，日均处理任务超 8 万笔；深圳供电局首批 75 名数字员工年调用量高达 1.88 亿次；某云厂商更是推出了全球首款商业化 AI 数字员工矩阵，涵盖营销、客服、招聘等多个职能。AI 员工已从概念走向真实工位。此刻的核心议题不再是"AI 能否工作"，而是"AI
智能问数实战路径：治理与AI协同演进落地手册
自大模型掀起智能问数风潮以来，行业已历经四轮技术革新。从RAG、模型微调，到Agent自主探索、多智能体流水线，再到语义层深度融合，技术方案持续加速演进。然而，真正扎根业务日常、被高频使用的智能问数系统，却寥寥无几。针对这一困局，业内逐渐形成两种诊断思路。一种将失败归咎于大模型本身的能力瓶颈。另一种则指出，问题核心在于项目定位的错配——许多团队将智能问数当成纯粹的AI工具来开发，忽视了它本质上是一场对数据基础的重塑工程。作为管理咨询从业者，我们的角色并非在两种声音之间选边站队。而是设计一条既能直面治理现实
AI 特训营第 69 天：迈向 AI 优先的文化重塑
从信赖人力到信赖 AI 的组织文化蜕变技术革新的核心在于文化革新。从"信赖人力"转向"信赖 AI"不单是工作流的调整，更是组织文化的深度重构。本期将解析如何引领团队跨越这一关键转折点。一、信任逻辑的根本重构传统软件开发的信任基石：• 信赖资深工程师的代码水准• 信赖产品经理的需求洞察• 信赖测试团队的覆盖范围• 信赖管理层的决策智慧AI-First 组织的信任基石：• 信赖 AI 系统的自我迭代能力• 信赖数据反馈胜过个人直觉• 信赖自动化流程替代人工核查• 信赖系统架构超越个人经验这种转型伴随阵痛，因为
AI 浪潮下，旅行社的生机源于“无可替代的温度”
当互联网彻底粉碎了信息鸿沟，当小红书、抖音化身游客的“新向导”，当用户轻点指尖即可瞬间完成机酒门票的预订——旅行社的“黄金年代”仿佛顷刻间终结。众人皆言，旅行社已败给 AI。论效率难敌算法，比信息不敌平台，谈价格输于比价神器。然而我却坚信：正是 AI 的降临，赋予了旅行社绝地反击的契机。效率托付 AI，深度依靠人力AI 虽能秒速生成行程方案，却无法在顾客失落时奉上一杯暖茶，难以在团建现场捕捉团队情绪的细微波动，更无法在高端定制中领会企业家未曾言说的那份“尊严”。旅行社的核心战力，绝非“谁计算更迅捷”，而是
AI如何成为B2B销售人员的"制胜法宝"
前几天和一位深耕B2B销售领域5年的老友交流，他向我倾诉了这样的烦恼：“你知道我日常工作中最让我焦虑的是什么吗？不是拨打陌生电话，而是在拜访客户前，心里完全没谱。我知道咱们产品有优势，但客户企业近期状况如何？他们真正关心的是什么？有没有什么动态我遗漏了？每次拜访前，我都觉得自己像是在裸考上阵。”我追问他：“那你通常会花多长时间来做前期准备工作？”他答道：“半小时？最多一小时吧。哪有时间深入研究，还有几十个客户等着跟进呢。”结果，他上个月错失了一个大单。竞争对手早已获悉客户企业正在推进数字化转型，拿出了极具
AI信任危机：当造物主也说别信它
AI DAILY · 第37期认知篇2026年6月8日 · 星期一本周，两个最懂AI的人发出了完全相反的信号。Anthropic公开发文呼吁全行业放慢研发速度——一家造了最前沿AI的公司，说「我们造得太快了」。同一天，OpenAI宣布把ChatGPT升级成超级应用，要把编程工具、AI代理、第三方服务全部塞进一个入口，周活用户已经突破9亿。同一个行业，同样顶尖的团队，一个在喊刹车，一个在踩油门。这不只是一个行业八卦——它暴露了一个每个人都该认真对待的问题：连造AI的人都搞不清该加速还是刹车，你怎么敢全信它？
对话式AI变革：2026行业洞察报告
1. 信任鸿沟：九成企业对自家AI客服表示认可, 然而消费者中真正感到满意的用户还不到六成，机械刻板的对话模式，导致信任在冷漠的互动中逐渐消散。2. 虽然AI能够在30秒内完成响应，但速度已不再是核心竞争点，呈现出速度优势递减的现象。客户更渴望温暖且具备预见性的沟通，因为缺乏共情支撑，再快的响应也只是徒劳无功。3. 人机协作方面，明智的企业不再盲目依赖单一模型，而是将订单查询等简单事务交由AI处理，将医疗、理赔等高敏感度问题交由人工客服承担，充分发挥判断力与情感关怀的价值。4. 大多数AI系统无法保持对话