AI并非不能辅助决策，关键在于上下文是否充足
各位还在担心 AI 给你瞎提建议吗？但实际上，你完全可以借助提示词帮它定位角色和思考路径。而且，它也清楚该怎样调用 5W、鱼骨图 这类分析方法。道理上讲，AI 应当懂得怎么去拆解问题，可为什么大家依然觉得它在胡出主意？根本原因在于上下文不够啊！试想一下，哪怕是各位精英大佬，也不敢让刚入职的实习生直接拍板吧？可为什么不敢让新人做决策呢？因为他一无所知。不清楚人际关系、不明白来龙去脉、不熟悉公司运作、不了解组织架构……大家都讲，AI 就像一位刚入职的新人。同样地，你也得喂给它足够的信息。它理解了，才有望给出真
编码易得，真正的挑战是什么?
近期大家都在讨论：编写代码其实并非最棘手的环节。体验过AI编程助手的人大多表示认同。构建网页、编写脚本、搭建接口，速度提升显著。因此有人断言：未来开发者无需精通代码，核心应转向需求拆解、项目统筹与团队沟通。程序员对此并不买账。写出几行可运行的代码自然不算最困难。真正的挑战在于上线之后。谁来负责权限管理、性能优化、异常处理及遗留问题？谁该为数据失误买单？这些难题最终都归结于代码本身。需求描述可以天花乱坠，PPT也能做得完美无缺。真正的麻烦往往在产品正式运行后才浮出水面。AI能迅速将原型推向及格水平，但要将其
AI如何重塑消费决策与消费者主权
本文作者陈玉宇，系北京大学光华管理学院教授、北京大学经济政策研究所所长当下关于人工智能经济意义的探讨，大多聚焦于供给端：AI能否助力新药研发、设计新型材料、生成更多代码、提升劳动者的产出效率。这一视角自然不可或缺，却遗漏了市场经济中同样关键的另一端：生产出的产品最终由谁来消费、购买何种商品、向何处购买，以及这些消费选择是否切实改善了购买者的福利水平。这一端有一个历久弥新的概念：消费者主权。市场经济的核心规范性叙事之一，便是生产者最终应让位于消费者的抉择——消费者借助自身的购买决策，向经济体系传递什么值得生
AI原生财务变革：从月度结算迈向实时智能|OpenAI财务团队实战分享
OpenAI的第一条心得是：Give everyone access, then create a reason to use it.先让所有人都能用上AI，再为他们创造一个真正需要AI的场景。为此，OpenAI举办过财务Hackathon，让团队带着自己最迫切想改变的实际工作来参与，并邀请sales engineers共同加入。其中一个产出就是IR-GPT——一个基于Investor Relations团队approved materials搭建的custom GPT，用于协助回答investor di
AI真正的威胁并非对话能力
先来明确一个认知。过去两年你所了解的AI是什么模样？你点开一个聊天窗口，输入问题，AI给出一段文字回复。这个流程无论多么震撼——本质上仍是「你问我答」。你提问，它回答。你不开口，它便沉默不语。你才是那个负责「启动」与「决策」的主体。然而现状已经不同。2026年，全球最顶尖的AI研发机构都在攻关一个新方向——名为「AI智能体」。你可以将其设想为一位端坐在电脑前的隐形助理。你无需逐项指示「先启动浏览器，输入这个网址，定位到这个按钮，连续点击三次，复制这段内容，粘贴到另一个窗口」。你只需告知一件事：「请把上个月
报名启动|游戏领域精英汇聚京城,探讨AI智能体与数据驱动增长
8月13日，亚马逊云科技与NVIDIA将联合AutoMQ、Databricks、数数科技（ThinkingAI），在北京举行「智驭增长：从玩家数据到商业决策」闭门研讨会。当AI智能体融入游戏运营，它不仅能生成分析报告，还能实时捕捉玩家行为变化、调用分析结果，并进一步辅助运营决策与动作执行。这对底层数据架构提出了新挑战：数据能否实时流入？行为分析能否迅速完成？结构化与非结构化数据能否被统一利用？从数据到决策的链路，能否真正支撑智能体持续运转？本次活动将聚焦游戏行业「数据流入—行为分析—AI决策」的完整链路展
谷歌地图引入AI智能体：从推荐升级为代你决策
从“帮你找好吃的”到“直接替你安排好”，谷歌地图完成了一次重要升级。谷歌在8月初公布，谷歌地图将上线一系列智能体功能。核心转变在于：AI不再局限于提供信息，而是直接代替用户做出消费选择并完成交易。推荐、预订、下单，整个流程一气呵成。01 从获取信息到采取行动的跨越以往地图类产品聚焦于“查找”：找餐馆、找路径、找评价。谷歌地图的新功能则更进一步：AI会依据你的喜好推荐餐厅，并直接帮你完成预订，全程不必切换其他应用。图1：谷歌地图路线规划AI助手手机 ·
AI财务应用系列5——老板问公司是否盈利 仅报净利润你就输了
你点开利润表，抛出一个数字：净利润85万。老板颔首，随即追问道："现金呢？"你一时语塞。报表上写着85万利润，可银行账户里只剩12万。其余的钱都化作了应收账款、库存商品、设备折旧——账面盈利了，钱包却空着。这并非你的计算有误，而是你的回答偏离了老板的提问。老板口中的"赚没赚钱"，核心关切是利润能否落袋为安，而非报表里的净利润数字。你答了85万的净利润，老板真正想了解的是：实际到手多少、账款能否回收、下月现金流能否维持。财务人员看的是利润表，经营者盯的是现金流。两者之间的落差，正是财务BP存在的意义。财务B
AI Agent深度解析 | 图表能否让AI决策可追溯？Semantica登顶拆解 | 08.11
📌 今晚 18:00 视频号将发布 Semantica 深拆版，本文为完整版最引人注目的数字是今日 +967，占当前 4,030 星约四分之一。选题素材还保留了 2026-08-08 的一次快照：当时它以 2,309 星、当日 +118 排#7；到 08-11，总星数相差 1,721。两次快照能确认关注度明显上升，但不能证明中间每天都连续在榜，也不能把增长全部归因于某项功能。Semantica 是放在 LLM、向量库和 Agent 框架之下的确定性基础设施层。它从文件、数据库、企业数据平台、云服务、流、G
AI能力持续跃升，药物研发为何仍步履艰难
先讲结论工具在迭代，但能改变临床结局的证据依旧稀缺。下一阶段的核心已不再是测试集分数又刷新了多少，而是看模型是否真正参与到项目的真实取舍中——能否帮团队减少错误推进、增加正确决策。Lumina 开篇行业从来不缺新模型，也不缺“AI 正在重塑制药”这样的宏大叙事。真正稀缺的，是一套更难自我欺骗的成功评价体系。《Nature Reviews Drug Discovery》近期刊发了剑桥大学 Andreas Bender 等十余位横跨学界与产业作者的综述长文：技术能力确实在朝前走，临床层面的硬证据目前依然单薄。
AI 时代最致命的错觉，往往出在管理层
导语｜企业已懂得应对模型幻觉，却还没学会警惕自己对 AI 实力的高估。前者产出错误答案，后者塑造错误组织。AI 会出现幻觉，这早已不是新鲜事。整个行业围绕此搭建了诸多防线：检索增强、评估体系、规则限制、人工核验、工具调用、交叉印证。人们清楚模型会出错，因而会提防模型。真正棘手的是另一种幻觉——它不源于模型，而滋生在会议室：决策者把 AI 表现出的能力，等同于组织已具备的能力。一个 Demo 走通，项目就被认为接近交付；一个 Agent 连续运转数十次无误，有人便畅想无人化；一个模型准确率触及 95%，有人
人工智能医疗行业研究·分篇① 医疗机构与诊疗服务（医疗大模型与在线问诊）
AI 医疗行业研究报告·分报告①医疗机构与临床服务（医疗大模型/ 互联网诊疗）（报告日期：2026 年 8 月 5 日；数据口径截至 2026 年上半年，关键节点均经检索核验。）————————————————————————————一、板块定位与范围本板块指AI 在"医疗服务提供端"的应用，包括医疗大模型、智能导诊/分诊、临床决策支持（CDSS）、智能随访、互联网诊疗与 AI 互联网医院等。其主体是医疗机构与平台，区别于"作为医疗器械注册"的影像 AI 软件（见分报告②）
消费者向AI求解护肤难题,美妆品牌的曝光规则正在重写
一幅愈发熟悉的场景：凌晨时分，一位女生对着手机中的大模型倾诉护肤烦恼——"我是混油皮、肤色有点暗沉，预算一千上下，推荐哪款精华？"短短几秒后，AI便输出一份附带依据的清单。她依此下单。整个选购过程中，她没打开过任何一个种草平台，也没浏览过任何品牌推广。这届消费者的"求知对象"正在悄然转移，从搜索引擎与意见领袖，移向豆包、DeepSeek、元宝、Kimi、千问等AI对话产品。对美妆这一极度倚重"被注意、被信赖"的行业而言，这意味着何种信号？本文希望借由一组自我观测的数据，以及数份公开行业研报，把这件事剖析清
AI项目立项前先定终止标准
很多 AI 项目启动时讲得很响亮：要降本、要突破、要打造行业典范。可一旦真正动工，需求层层加码，演示反复调整，预算也在悄悄膨胀。没人愿意主动喊停，因为停下似乎等于认输。管理层更应在启动那天就问一句：出现哪些信号，我们就不再追加投入？这不是在打击创新，而是给团队设定清晰的决策红线。没有退出标准，试水容易沦为长期样板；有了退出标准，团队才会聚焦于真实的业务成效。第一道是业务关卡。项目必须对应一项正在发生、有人担责、可以观察的任务，比如合同条款审验、客服工单分派或设备异常归集。若流程本身每天都在变动，连合格结果
AI医疗产业研报·专题篇②AI医疗器械(医学影像/三类认证/手术机器人)
AI医疗产业研报·专题篇②AI医疗器械（医学影像/三类认证/手术机器人）（发布日期：2026年8月5日；数据范围截至2026年上半年，重要时间节点均通过检索复核。）————————————————————————————一、板块定义与边界本板块特指按"医疗器械"监管途径完成注册的AI产品，核心涵盖AI独立软件（SaMD）以及内嵌AI技术的医疗器械，典型代表包括医学影像AI（肺结节、心血管、眼底等）、临床辅助决策软件、手术机器人等。其根本属性是"医疗器械"，必须依照NMPA三