AI从工具变伙伴：户外穿戴迎来关键跃迁
2026世界人工智能大会（WAIC）在上海开幕。本届大会展览总面积首次突破10万平方米，逾千家企业参展，智算与具身智能两大赛道各汇聚超200家企业——算力、模型与终端，构成了今年WAIC的底色。华为Atlas 950真机、MiniMax M3多模态大模型、阶跃Agent操作系统、全球首款AI智能体手机……展馆里堆满了“硬核技术”的肌肉。但在徐汇西岸分会场，画风明显不同：智能终端、“AI+文娱”体验成为主角。这是今年WAIC最值得关注的变化——不再只是“秀肌肉”，而是在展馆里第一次让参观者近距离感受到AI如
AI助手的转折点
AI 小说连载 · 一个 AI 创业者的真实征途第15章：两周效果报告━━━━━试点第十四天。清晨七点零三分。陆远醒来第一件事不是刷牙，是打开IntelliHub的后台。数据面板上跳动着过去24小时的运行日志：新采集的跟进记录、更新的预警状态、修正后的置信度评分。他看了一眼右上角的运行天数——"14天"。昨天他熬到凌晨两点，把一份正式的效果报告整理完。不是苏晴要求的，是他自己觉得需要。14天是一个心理锚点，够长到看出趋势，又不够长到让人忘记它还在试点。他点开那份报告的PDF预览，从第一页开
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赋能高效阅读：半小时拆解百页专业研报的方法论
每天面对电脑，你是否常被这样的困境包围：券商研报、行业白皮书、咨询机构报告、企业年报、政策公文、学术文献……各类PDF文件层层累积，短的数十页，长的过百页。 你暗自下定决心要精读细研，可一旦翻开文档，才发现动辄耗费两三小时，到头来身心俱疲，连核心结论都说不清楚。 这并非你能力不足，而是阅读方式出了偏差。我们习惯于用学生时代啃课本、读小说的模式，来对待专业商业报告——一字一句，唯恐漏掉什么。 然而商业报告的本质，是服务于决策的信息汇编，而非供人赏析的文学作品。无论是券商的深度分析、顶级咨询公司的方案，还是上
企业级AI报表定制：技术架构演进与决策智能化
在数字化转型的深水区，企业对数据的需求已不再满足于简单的“数据呈现”，而是向“数据洞察”与“决策辅助”的深层演进。传统的报表系统往往受限于静态的维度和预设的指标，面对瞬息万变的市场环境，其滞后性与局限性日益凸显。AI智能报表系统的定制化开发，正成为打破数据孤岛、实现智能化决策的核心驱动力。传统的商业智能（BI）系统主要依赖于预定义的仪表盘和复杂的SQL查询，其核心逻辑是“人找数据”。分析师需要理解底层数据结构，编写复杂的查询语句，并手动构建可视化图表。这种模式在数据规模爆炸式增长的今天，面临着巨大的效率瓶
中科闻歌九年蝶变：从信息解析到决策推演，港股AI版图添中科院力量
一家将股票代码定为“1956”的企业，正踏入香港资本市场。1956年，达特茅斯会议使“人工智能”正式成为一门学科；同年，中国科学院自动化研究所成立。中科闻歌选择这一数字，既是对AI历史的致敬，也彰显了自身渊源——2017年，它从该研究所的实验室起步。公司的创始团队由王磊、罗引、曾大军三位科学家构成。董事长王磊是中科院自动化所研究员，曾荣获“全国青年岗位能手”及“吴文俊人工智能创新奖”；CEO罗引同样出身该所，拥有正高级工程师职称；联合创始人曾大军是IEEE与AAAS双料会士，长期专注人工智能与决策科学。团
AI时代，财务人如何逆袭成业务伙伴
前几天一个做了8年会计的姑娘找我，说她最近失眠。不是忙的，是慌的。公司上了财务RPA，凭证自动生成、报表自动跑、月结从一周缩到两天。她坐在工位上，看着屏幕里的机器人比她还熟练，第一次觉得自己\"不香了\"。她问我：\"姐，我是不是要被淘汰了？\"我说：你不是要被淘汰，你是要被重新定义。今天这篇，我想跟你认真聊聊——AI 时代，中小民营企业的财务人，到底怎么从\"怕被替代\"走到\"有竞争力\"。一、先说真话：焦虑是合理的，但焦虑的方向错了，先给你泼盆冷水，也给你吃颗定心丸。冷水是：AI 替代一部分财务工作
人工智能助手强势入局高考志愿填报领域
高考已经落幕，而另一场真正的“压力测试”才刚刚开始——那就是志愿填报。高考首日，笔者就走访了考场外的咨询摊位，志愿填报服务机构成为最活跃的力量，多家机构在考场周边通过扫码入群等方式提前锁定家长用户群体。不仅在线下，线上各个AI产品也已蓄势待发，纷纷在高考志愿填报领域推出新举措。与有标准答案、评分规则统一的笔试不同，志愿填报是一场信息高度密集、决策压力巨大、容错空间极小的终极考验。一分之差、一校之别、专业的取舍，不仅会改变考生的求学方向，更会直接影响未来的职业发展路径。正因容错率极低，高考志愿填报一直是考生
AI智能体：从辅助工具到全能员工的变革
常规AI助手与搜索软件，仅能提供资讯并协助操作，处于“旁观”层面。而我们的AI智能体，基于核心数据库，扎根实际业务环境：剖析数据、改良流程、产出决策方案，并在关键环节主动修正执行策略。它是能代替你工作的全能员工，协助你应对高难度、高风险事务，将人们从重复性劳作中解脱出来。评估AI价值的标尺，不在于演示多么华丽，而在于其能否在复杂场景中真正落地。这正是智能体与传统工具的分界线：能处理繁杂事务、能肩负决策重任，而非仅仅“显得聪明”。智能体的能力源于数据、规则与模型的深度融合。此模式，使AI不再只是辅助手段，更
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
AI 浪潮迫使企业重构语义层
提及语义层，过往常被视为数据分析领域的陈旧议题。大众脑海中浮现的，往往是统一指标口径、消除报表冲突。然而置于当下，这般认知已显局限。真正将语义层再次推向舞台中央的，并非传统 BI，而是人工智能。缘由在于，当 AI 开始深度介入分析、问答及决策辅助时，其面临的挑战不再局限于“数据是否存在”，更核心的是“这些数据在企业语境下究竟是何含义”。收入如何确认，客户怎样界定，订单完成以何系统为基准，此类事项昔日可隐匿于经验之中、固化在报表之内，或依赖各系统间心照不宣的默契。如今却行不通了。一旦系统直接调用这些数据，过
算法战：现实与想象的博弈
本文旨在剖析算法战的想象与现实之间的关联——算法战已成为21世纪最具决定性的全球安全挑战。首先，我们将界定人工智能的范畴，并梳理其在军事领域的诸多应用。随后，批判性地审视国际关系学界关于人工智能的近期进展是否正在改变战争的特征乃至本质的争论。通过对加沙和乌克兰战争的实证考察，本章重点指出了与人工智能相关的各类想象与其在战场上的实际应用之间存在显著差异。最后，本文为算法战研究勾勒了一份修正后的议程，即：（1）对相关技术的研究采取更具批判性的路径；（2）反思流行想象如何扭曲经验研究；（3）更多关注人工智能赋能
美以伊冲突：首个人工智能战场的自主性危机
西亚这片土地上的战火，见证了人工智能与无人机等自主系统在军事杀伤链中史无前例的广泛应用。2026 年 2 月末至 3 月初，波斯湾海域爆发了由美国与以色列联合发起的高强度敌对行动，双方分别将其命名为“史诗怒火行动”或“怒吼雄狮行动”，这标志着武装冲突历史迎来了一个分水岭。此次军事行动旨在对伊朗的核设施、指挥中枢及高层领导人实施“斩首”打击，导致动能与网络空间的对抗迅速白热化。更为关键的是，该事件成为了所谓首场全面“人工智能战争”的引爆点 [2]。这一称呼绝非单纯的修辞修饰。由人工智能驱动的资产作为决策支持
AI驱动的检验数据 revolution：从数据洞察到智能决策
传统检验科室中，大量数据往往处于闲置状态，关键信息如样本处理周期、设备使用情况、试剂耗费及紧急值监控等都需要手动提取与反复核查，存在效率低下和错误风险，难以支持高效的管理与精确的决策。基于AI技术核心，一款整合全领域多源数据的一站式检验分析与决策智能平台SODA（Smart Omni Data Analytics）由此诞生。·对话式操作：查询数据就像与经验丰富的统计专家交谈，“请分析本周生化组TAT变化趋势”，瞬间获得结果·智能模板资源库：常见分析情境一键调用，AI更了解你的查询偏好海量历史数据瞬间检索，
【AI 财税实战②】深度解析：AI 财务分析与传统报表的本质差异
在上一期《【AI 财税实战场景①】AI 自动做账，已经发展到什么程度了？》中，我们探讨了 AI 如何逐步接管财务领域中的重复性工作。然而，许多企业在达成自动化目标后，迅速面临新的挑战：账务处理完毕，接下来该做什么？对于企业决策者而言，核心关切绝非“报表是否生成”，而是：企业经营究竟何处出现了隐患。多数传统报表仅能告知管理者“发生了何事”，却难以直接阐明“为何发生”。唯有将数据拆解至具体业务层面，企业方能明确后续的调整方向。传统财务报表的核心职能在于“记录数据”，而 AI 财务分析则真正迈入了“解读数据”的