智能商业
智能商业是 2026 年教育部门新增的交叉学科专业，属于数字经济浪潮下的高潜力新兴领域。不同于传统商科与人工智能技术的分科培养模式，该专业打通了技术落地与商业应用之间的障碍，为企业数字化转型提供复合型人才支持。课程内容融合计算机与经济管理双重知识体系，聚焦机器学习在商业领域的实际应用，涵盖金融智能风控、全域智能营销、制造业供应链优化、企业智慧决策、企业智能办公等五大高增长场景。以 RAG 检索增强生成、自主协同 AI 智能体、商业因果推理三大技术为核心，构建完整的 AI 降本增效商业闭环。目前国内市场年规
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采购革命：从流程管控到智能决策
在数智化（4.0）时代，采购不再是企业价值链上的"成本中心"或"后勤部门"，而是演变为组织的"外部资源配置大脑"。AI让采购从繁琐的招投标流程中解放出来，转向基于全网数据的自主预测、自动寻源与动态博弈。图1：AI驱动的自主采购寻源——从"人找供应商"到"AI全球匹配"核心：经验寻源依赖采购员的人脉与线下谈判，信息高度不对称。"找供应商"就是"找关系"，采购的核心能力是"酒桌文化"
AI浪潮中，哪些真本事让你稳如泰山
这个问题，太多人问过我。每次我的回答都一样，但说完之后，对方总说不够明确。所以这次，我想说得更清晰一些。先说哪些会被取代。信息处理，会被取代。那些你花时间看的报告、整理的数据、写的汇报，AI完成得比你快，比你全面，比你精确。重复性技能，会被取代。你花三年掌握的那个软件操作，那个固定模式的文案，那个标准化的流程，AI学得比你快，做得比你稳定。知识储备，会被取代。你花十年读的那些书籍，积累的那些行业经验，AI的数据库比你大一万倍。那么什么不会被取代？周正老师在《第四轴心时代》里，给了一个框架：有为法归AI，无
微软AI负责人质疑AI意识讨论：哲学思辨还是商业噱头
AI是否拥有意识是个哲学命题，但将其应用于产品设计则属于商业决策失误。微软AI业务负责人Mustafa Suleyman在The Verge播客节目中，对Anthropic在Claude中引入"AI意识"概念的做法提出了尖锐批评。01 “危险”一词的双重解读Suleyman认为，公开探讨AI意识问题会混淆公众理解，并可能催生过度监管。Anthropic将AI行为规范写入设计宪章，实际上是在刻意“制造话题”。两种“危险”论调反映了不同利益诉求：从业者担忧监管收紧，而政治化视角则关注竞争优势。02 AI意识：
AI参与研发的进程超预期加速
「执行」的成本趋近于零，「决策」成为核心价值爱迪生名言中99%的汗水正被机器接管近日，Anthropic旗下的研究机构Anthropic Institute发布了一份报告。内容并非关于模型性能提升或新纪录，而是其内部正在发生的转变。AI在AI研发中的参与度日益加深。这种参与不是简单的代码辅助，而是编写大量代码、独立实验、做出研究决策级别的深度介入。文中提到一组数据，截至2026年5月，Anthropic代码库中超过80%的代码由Claude生成。注意，这80%的作者字段直接标注为Claude。这个比例在2
美国退休人群养老资金使用信心不足
美国再保险集团旗下Corebridge Financial的最新研究揭示了退休支出规划的明显不足。虽然61%的受访者将退休视为享受人生的阶段，但只有28%的人对支取养老储蓄支付生活费用感到放心。研究结果表明，制定明确的资产配置方案，对帮助退休人员克服心理障碍、安心度过晚年具有关键作用。这项名为“资产分配规划缺口研究”的调查由Greenwald Research执行，共采集了2210名年龄在45岁至79岁之间、拥有至少10万美元可投资资产的成年人的反馈。调查发现，许多临近退休的人更愿意确保储蓄保值，主要心理
高管苦读两小时：认清 AI 的能与不能
先交代一件略显尴尬的往事。在修读吴恩达教授的 AI 课程时，有一章节专门探讨"机器学习的能力边界"，我凝视屏幕许久，猛然惊觉——过往我对 AI 的认知，竟有一半存在偏差。这并非颠覆性的错误，而是那种"宏观方向正确但微观细节全偏"的谬误。此类错误实则更为凶险，因为你根本意识不到自己的无知。因此今日此文，我不打算吹捧 AI 的强大，反倒想谈谈它在何处会"掉链子"。对于企业管理者而言，这一点或许比任何事都关键。一、AI 的核心使命其实仅有一件机器学习的本质，通俗来讲便是：输入 A，我便输出 B。只要你拥有充足的
喧嚣背后的理性抉择：企业AI产品选择指南
近期，无论行业论坛还是内部研讨，“AI”始终是热议的焦点话题。从生成式大模型到智能体（Agent），从代码辅助到营销内容自动化生产，AI产品的进化节奏几乎以天为单位。身为企业的数字化负责人或CIO，我们正身处一个机遇与挑战并存的岔路口。一方面，业务团队期望借助AI达成降本增效，甚至推动业务流程再造；另一方面，市面上种类繁多的AI产品令人目不暇接，定价、功能、安全性各有不同。"究竟该选哪一款？"这不仅是技术命题，更是战略议题。历经多次技术评估与落地实践，我归纳出一套以业务为导向的AI产品筛选框架，期望为同样
中科闻歌通过聆讯，通用决策大模型业务引关注
随着港股AI板块持续升温，港交所“18C”规则为科技公司提供了上市便利，企业级AI领域迎来新动态。中科闻歌于6月9日披露聆讯后资料，标志着公司正式通过港交所聆讯，成为近期备受瞩目的赴港上市AI企业之一。不同于主要角逐通用大模型能力的竞品，中科闻歌的资本故事更侧重于企业级场景的实际应用、复杂数据治理，以及通用决策大模型在真实业务中的落地与变现能力。作为中科院自动化所科学家团队创立的企业，中科闻歌未将竞争焦点局限于单一模型性能，而是定位为“企业级大模型驱动的决策智能”服务商，致力于连接模型能力、企业数据与行业
AI CAE 演进首章：莫问 AI 通不通力学，先看 Abaqus 流程脚本化
AI CAE 仿真进化论/第 01 期此前的《Abaqus Python 脚本建模》系列聚焦于：利用 Python 操控 Abaqus，将依赖鼠标的建模过程转化为可重复使用的脚本代码。本系列将在此基础上深入探讨：当 Abaqus 的工作流已能通过脚本完整描述时，它是否还能进一步被 AI Agent 所调用、校验及统筹？前一系列阐述的是"代码驱动 Abaqus"，而本系列则聚焦于"智能体调度工程流程"。●一、Abaqus 用户真正的痛点，并非仿真技术本身在使用 Abaqus 一段时间后，疲惫感往往不源于"是
中科闻歌过聆讯在即，港股有望诞生通用决策大模型首股
新浪科技讯 6 月 9 日晚消息，据港交所网站披露，北京中科闻歌科技股份有限公司（简称“中科闻歌”）已发布聆讯后资料集，标志着其正式闯关上市聆讯成功。 招股文件显示，中科闻歌诞生于 2017 年，由中科院自动化所的科研团队创办，致力于开发基于企业级大模型的决策智能操作系统及相关服务。 依据招股书透露的细节，中科闻歌的主营业务始终聚焦于“决策智能”领域，凭借自研的 DIOS 系统，为政府及企业用户提供决策辅助方案。 财报数据表明，中科闻歌的营收规模从 2023 年的 2.497 亿元攀升至 2025 年的
AI玩具多模态监管系统
本系统利用端-管-云-端的分层架构，构建了从感知、对话至决策的完整闭环，主要包含五个核心板块：本模块作为系统的核心管控中心，统筹设备的全流程管理与指令分发。主要功能设备注册、身份验证及状态监测OTA固件更新策略管控全局参数配置管理（含MQTT、UDP、模型参数等）数据交互机制向终端设备发送：固件版本、NTP时间、MQTT Broker地址、UDP音频服务器地址接收并永久保存：用户设置、对话记录、设备日志运行于终端设备上，负责实时处理音视频的采集、传输与播放。主要功能麦克风音频采集与编码利用UDP/WebS
2026智能理财新选择：芝麻AI助您轻松投资
2026年的资本市场，早已告别了“闭眼开户就能赚钱”的粗放时代。中国A股个人投资者数量已突破2.5亿，但投资者面临的核心矛盾却从“信息匮乏”彻底转变为“信息过载”——每天数千条快讯、上百份研报、动辄数万字的财报，让决策难度不降反升。与此同时，全球智能投顾市场正以超过30%的年复合增长率迅猛扩张，预计到2032年市场规模将突破800亿美元。在这场智能投资工具的浪潮中，一个历经市场检验、逐渐脱颖而出的AI理财助手，正在帮助越来越多投资者真正实现从容投资——它正是新浪财经旗下的芝麻AI助手。 一、合规为基，杜绝
基金净值怎么看？借助智能工具让投资更从容
投资基金时，净值是一个核心关注点。几乎每位基民都曾被净值相关问题所困扰。 点开基金详情页，映入眼帘的是单位净值2.5元、累计净值4.8元，旁边还标注着历史分红信息。“净值这么高，是不是太贵了？”“净值这么低，是不是更划算？”——这些疑问没有唯一答案，但有一点是确定的：正确理解净值，直接影响投资心态和收益空间。而选对一款实用的辅助工具，可能是解开净值困惑的关键所在。 净值背后的真相：高净值≠“贵”，低净值≠“便宜” 基金净值包含单位净值和累计净值两个维度。单位净值代表当前每份基金的实时交易价格，也是申购赎回