AI时代企业为何需风险本体：打造懂业务的智能决策助手
无需成为风险领域的专家，也不必掌握本体建模、知识图谱、RAG、Python或语义治理等技能。RiskOS V3以AI原生技术为核心，助力企业自动构建风险本体，将业务对象、关键指标、规则逻辑、证据链条及管理动作无缝连接，使AI真正深入理解企业的风险生态。面向未来，企业需要的不再仅仅是能回答问题的AI，而是能够深刻理解业务逻辑、有效辅助风险决策的智能体。无需成为风险领域的专家，也不必掌握本体建模、知识图谱、RAG、Python或语义治理等技能。RiskOS V3以AI原生技术为核心，助力企业自动构建风险本体，
人大AI之夏：从生成式到求解型AI的机制与决策
点击上方【北大清华讲座】关注，知识重塑未来！世人往往单纯，屈从于当下的必然，致使欺诈者总能寻得受骗之人。——[意]尼科洛·马基雅维利“AI之夏”研招系列学术讲座第14讲：从生成式人工智能到求解型人工智能：大模型时代的机制设计与复杂决策AI之夏研招讲座“AI之夏”研招系列学术讲座第14讲，由人大高瓴人工智能学院祁琦副教授主讲。讲座详情讲座主题：从生成式人工智能到求解型人工智能：大模型时代的机制设计与复杂决策活动时间：7月13日下午13:00-14:00直播入口：抖音号：dyjnmwmnh3bc或抖音关注 @
AI搜索崛起,品牌为何"消失"在用户视野？
张明在广州经营着一家中等规模的消费电子品牌。七年时间，他们专注于智能影音领域，在业内积累了一定的内容影响力。过去三年，团队产出的深度评测、技术解析、品类科普等内容，在公众号、知乎、小红书等多个平台都诞生过不少爆款。其中一篇关于投影仪亮度标准的拆解文章，至今仍被业内人士当作学习资料反复转发。然而最近大半年，他却发现了一组令人不安的数据。自2025年末以来，团队发布的长篇内容，搜索点击量普遍下降六到七成。其中一篇曾经刷屏、直接带来数百万销售额的旗舰产品深度评测，近三个月的自然流量几乎为零。他反复核实确认：内容
人工智能动态 7月13日：Fable 5额度延期，塔塔咨询组建近九千人AI团队
点击上方蓝色头像关注，持续获取优质人工智能资讯01塔塔咨询打造一线AI队伍：拟将约1%至1.5%的员工转为客户现场交付，规模约5900至8900人。02Fable 5套餐额度推迟至7月19日：付费用户仍可将最多50%周配额用于Fable 5，Claude Code周额度增加同步延后。03OpenAI招募家庭产品主管：职位面向父母、护理人员和老年群体。04研究揭示AI代理的选择倾向：14款模型对默认项和突出提示的反应远超人类。05Claude Code v2.1.207启用自动模式：在Bedrock、Ver
智能种植全流程方案：用数据驱动农业全年生产规划
规模化农场普遍面临一个难题：虽然引进了传感器、无人机和遥感监测设备，也获取了大量田间数据，但在制定全年种植计划时，仍然依赖经验判断和主观感觉。播种时机、施肥节点、病虫害防治、收割时间等关键环节，如果仅凭农户个人经验安排，很容易受到气候、土壤、品种和市场等因素的干扰。一旦某个决策出现偏差，就可能导致成本增加、产量波动、收益降低。锄禾农业AI大模型基于农场系统标准化数据底座，将地块档案、品种特性、气象预测、土壤肥力、历史农事和经营目标进行整合，从播种到收获形成一套完整的全年种植方案，推动种植管理从"经验驱动"
AI 制药进入实验闭环时代：不再只是生成答案
仅从名称判断，这似乎是场寻常的 AI 生物学大会：蛋白质、RNA、细胞、生成模型、基础模型等议题赫然在列。然而本次大会最值得关注的，并非又诞生了多少“能生成分子”的新模型，而是一个被正式摆上台面的核心问题：AI 能否超越给出单一答案，扮演科研助手的角色——提出假设、设计实验、调用工具，并根据实验反馈动态调整后续方案？Anthropic、OpenAI、Boltz、Arc Institute、NVIDIA 的研究人员罕见地出现在同一议程中。官方将其定义为 *agentic AI for biology*，即“
人工智能赋能政务决策的新机遇
2026年7月6日，刊载于《北京日报》第十版理论周刊的《人工智能大模型辅助决策大有可为》一文，由中国人民大学智慧治理学院副院长、智慧治理战略研究院执行院长、国家发展与战略研究院研究员宋鹭，以及该院硕士研究生卢喜洋共同撰写。政府决策的科学性直接关系到国家治理的成效、经济社会的发展及公众利益。中央网信办与国家发展改革委联合发布的《政务领域人工智能大模型部署应用指引》，将政务服务、社会治理、机关办公及辅助决策列为政务应用的主要方向。值得注意的是，辅助决策与其他应用不同，其核心不在于提升办事效率或优化用户体验，而
AI时代，企业竞争的核心是资源选择
导读 / 战略观澜：AI正在重构企业竞争的底层逻辑，未来的胜负，将不再是人才之间的比拼，而是具备AI整合能力的组织与缺乏此能力的组织之间的较量。近期观察到一个耐人寻味的现象：几乎每家企业都在赶AI潮流——采购接口、部署助手、推进流程自动化，能试的都试了，但成效却参差不齐。有的企业宣称效率跃升，有的企业KPI毫无变化，团队却堆积了大量无人维护的‘AI试点’。其实工具大同小异，结果却天壤之别。这让我重新思考：AI时代，企业真正比的是什么？带着这个疑问，我梳理了亚马逊、苹果、华为近半年至一年（截至2026年7月
AI如何变革精英篮球表现分析？从数据统计迈向比赛洞察
近年来，人工智能（Artificial Intelligence，AI）正迅速革新竞技体育的发展模式，篮球无疑是其中最典型的应用领域之一。以往，篮球比赛分析主要依靠投篮命中率、篮板球、助攻等常规技术数据；如今，借助机器学习（Machine Learning）、计算机视觉（Computer Vision）、运动员追踪系统（Player Tracking）、可穿戴设备（Wearables）以及自动视频解析等技术，篮球分析已迈入以数据驱动（Data-driven）和智能决策（Decision Support）为
AI赋能：产品经理如何写出老板爱看的项目进度表
不少产品经理在撰写项目汇报时都感到头疼。这并不是因为工作没落实。而是明明做了很多工作，写出来却像流水账一样枯燥。这周开了几次会。改了几版需求文档。跟研发确认了几个接口。测试反馈了几个 Bug。业务又补充了几个新点子。看起来事情很多，但老板看完还是不知道：项目到底推进到哪一步了？有没有隐患？隐患会不会影响上线？现在需要我做什么决定？下一步打算怎么走？这便是许多项目汇报存在的通病：写的是工作流水，而非项目状态。产品经理进行汇报的核心，绝非为了证明忙碌，而是为了协助老板快速判断：项目是否正常运行？ 当前结果是否
李辉 || 人工智能时代行政主体的重塑与治理模式转型研究
点击蓝字 关注我们本文刊发于《学海》2026年第1期内容提要生成式人工智能的广泛运用正在推动公共行政领域发生根本性变化，现有研究主要将生成式人工智能看作外在工具或监管对象，这种主客体“二元”的思路难以解释人机深度融合产生的复杂效应。本文从主体性重构的视角切入，提出“人机协同型行政主体”的概念并系统阐述了生成式人工智能在认知方式、决策模式与责任形态三个层面对公共行政主体及其行为的重塑。即，认知方式从“有限理性”转变为“协同涌现”，决策模式从“层级裁决”转变为“互动生成”，责任形态从“单一归责”转变为“分散承
电商人必读：AI时代的三本实战指南
点击蓝字关注我们电商企业若想实现爆发式增长，仅需聚焦三件事：洞察AI演变、利用数据洞察、确保稳健增长。本周精选的三本专业书籍旨在构建一套完整的经营方法论：从AI认知升级到寻找数据杠杆，再到实现可落地的增长。层层拆解实操策略，帮助企业摆脱行业同质化竞争，突破增长瓶颈，实现稳定进阶与长效经营。01《哈斯比斯：谷歌AI之脑》塞巴斯蒂安·马拉比Book Recommendations市面上大多数AI传记仅关注成功故事，但这本书截然不同：作者耗时3年，深度采访了100多位核心人物，不仅描绘了天才哈萨比斯的人生，更完
美军加速AI军事应用助力战场决策
【美国“联邦新闻网络”网站7月10日报道】美国国防部门正加速部署人工智能技术，以强化战场数据分析和决策辅助效能。当代军事活动源源不断地生成来自探测器、通讯链路、侦察装备和情报网络的海量信息，其体量和速率已超越人工解析极限，人工智能可协助辨识数据模式、察觉异常动态并优化情报优先排列。美国陆军正在推进依托实战资料训练的人工智能战场认知系统，用以提高即时环境感知和决策支撑水平。文章指出，人工智能在军事范畴主要发挥决策支持功能，并非替代人员决断，但其迅猛部署也伴随数据偏移、系统故障和责任归属等隐患，因此需维持稳健
AI负责计算，人类负责决策
自从接触AI以来，我一直觉得生产线上最容易被替代的岗位就是检验这类工作。外观检查时，质检员需要逐个查看产品，眼睛很容易疲劳。很自然就会想到使用视觉检测，用相机替代人眼。但有一次让相机检测电线长度的经历，改变了我的看法。不是说AI不行，而是它的判断有时很难明确界定。对员工说“这种算外观明显不合格，那个不影响性能可以放行”，有时候连人都说不清楚。AI再强大，也无法理解你脑海中那个模糊的标准是什么。那么AI到底能做什么、不能做什么？我的判断很简单：AI无法判断的地方，由人来处理；AI容易落地执行的部分，人退出来
AI知识库：企业决策的核心引擎
AI知识库远比各种Skill还重要！大家是否常有这样的体验：企业每日都在做决策，可复盘时最终只剩一句“感觉还行”？许多管理者将AI知识库视为资料柜：存放产品文档、客服话术，需要时让AI检索。这固然有用，但仅触及皮毛。真正有价值的，是将那些难以留存的业务过程，转化为企业可记录、追溯并复用的决策依据。以广告投放为例。优化师暂停某条素材或加码另一条，若企业仅记录“已暂停”，经验仍停留在个人脑海中。人员流动，判断逻辑随之消失；新人接手，旧坑难免重蹈。倘若每次操作都记录素材类型、消耗、ROI、CPA、产品阶段、三天