AI赋能影视：把握创新与治理的平衡之道
在第十六届北京国际电影节期间，位于北京市朝阳区的首创·郎园Station特别设立了与AI技术相关的展览区域。本报记者 覃皓珺 摄 从AI制作的漫剧市场份额日益增长，到完全由AI生成的电影有望登上大银幕，近年来，人工智能技术已深度渗透到影视制作领域，导致AI生成内容呈现爆发式增长。然而，与此同时，AI在影视领域的版权侵权事件频发、作品所有权界定不清、内容质量参差不齐，以及“AI魔改”对原作的肆意篡改等问题也日益严峻。如何在技术革新与行业监管之间找到一个恰当的平衡点，既抓住发展机遇，又能有效化解潜在风险，已成
人工智能牵手能源：协同发展新路径
当全球人工智能竞逐进入算力需求快速膨胀的阶段，一个关键现实逐渐清晰：算力背后依赖电力支撑，智能发展的底座是能源。正是在这样的背景下，国家能源局会同国家发展改革委、工信部、国家数据局共同印发了《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》。这份方案并非只停留在“提供能源、提升效率”的层面，而是以要素协同为出发点，搭建起“能源—算力—场景—数据—模型”五要素联动、双向融合的发展框架。从定位上看，《行动方案》是人工智能与能源行业协同推进的重要政策文件。它的意义不只在于回应算力能耗带来的现实压力，更在于为后续阶段的
AI对银行员工的影响：替代还是赋能？AI助手配齐或成新常态
自2022年末ChatGPT走红以来，市场对AI大模型的关注度显著升温。与以往更偏单一能力的AI相比，大模型能够覆盖更广的任务；而Agent能力的演进又像是给其“加装四肢”，于是关于“AI将取代人力”的声音不断高涨。在银行领域，这类讨论同样备受瞩目。不过，任何新技术往往都具备“双刃剑”特性。将来一方面，AI确实可能压缩部分岗位需求；另一方面，AI也可能帮助人们把工作做得更高效、更高质。围绕这两层影响，银行业已经开始做出相应布局与行动。AI“双刃剑”的第一面：可能替换部分岗位，银行也在评估裁员与裁岗据《银行
AI与能源双向赋能行动方案解读
道威储能获悉，国家发展改革委、国家能源局、工业和信息化部、国家数据局联合发布《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》的通知。行动聚焦双向赋能：推动人工智能与能源相互支撑，打造安全、绿色、高效的“AI+能源”新格局。到2027年，能源保障体系将初步成形；到2030年，整体水平力争达到世界领先。重点任务1.能源支撑算力统筹新能源基地与算力枢纽的布局安排，率先开展百万千瓦级算电协同试点项目。研究核电和氢能的直连供能方式，并配套配置构网型储能，以增强供电稳定性。2.算力绿色转型提升绿电占比：将算力设施的绿电消
四部门行动方案：AI与能源双向赋能
电力低碳环保服务平台——权威、权威更专业、持续推陈出新的电力低碳环保公众号据国家能源局网站5月8日消息，由国家发改委、国家能源局、工信部、国家数据局联合印发的《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》（国能发科技〔2026〕34号），以“能源支撑人工智能发展、人工智能反哺能源转型”为主线展开。方案围绕保障算力设施安全稳定的能源供给、引导算力设施绿色低碳转型、促进算力与电力高效经济协同，聚焦开放能源领域人工智能高价值应用场景、挖掘能源数据价值、提升能源领域人工智能模型创新能力等重点方向，共部署29项任务，
AI终端智能化分级国家标准正式发布
2026年5月8日，工业和信息化部、国家市场监督管理总局、商务部等相关部门共同发布《人工智能终端智能化分级》（GB/Z 177—2026）系列国家标准。该举措表明，我国人工智能终端产业正从以往概念泛化、缺少规范的粗放发展模式，迈入标准更清晰、路线更明确的规范化新阶段。人工智能终端是人工智能技术规模化应用与体系化推进的重要载体。近些年，我国人工智能产业快速发展，AI终端凭借多样化的智能应用场景持续带动升级，推动新产品、新业态、新体验不断涌现，进而有效提振消费热情，成为释放内需潜力、优化消费结构的关键支撑。中
AI浪潮重塑外交学：五大新兴职业路径揭秘
谈及“外交学”，你是否立刻想到身着正装的外交官在联合国慷慨发言，或是活跃于国际会场的稳健形象？这种传统印象，正被一股强劲浪潮彻底改写——人工智能时代已至。对于正站在专业选择十字路口的高中生及家长来说，认识一个学科，绝不能仅停留在“曾经如何”，更要洞察其“未来将走向何方”。外交学，这个看似与前沿科技绝缘的人文专业，在AI赋能之下，正迸发出令人瞩目的全新可能。今日，我们便来描绘这幅未来蓝图。路径一：从“政策制定者”到“AI辅助决策官”外交学专业所锤炼的核心素养——国际关系研判、政策设计、跨文化交流——始终是时
人工智能下的“语言+AI”复合人才培养
5月8日，《学习时报》第六版刊发北京外国语大学党委书记李海撰写的文章：《人工智能时代需要培养“语言+AI”复合型人才》。以下为文章全文：五年前金秋时节，习近平总书记给北京外国语大学的老教授致信回访，语气亲切而诚恳。总书记殷切希望外语院校“深化中外交流，增进各国人民友谊，推动构建人类命运共同体”，并明确提出要培养“有家国情怀、有全球视野、有专业本领”的复合型人才。这封回信，成为新时代中国外语教育改革发展的思想根脉，也指明了未来努力的方向。过去五年，外语类高校始终沿着回信指引的路径稳步前行。如今，人工智能正以
AI与能源深度融合：政策驱动双向赋能新篇章
本报记者杜雨萌5月8日，国家发展改革委、国家能源局、工业和信息化部、国家数据局联合发布了《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》（以下简称《行动方案》），规划到2030年，我国在人工智能算力设施的清洁能源供应保障能力、能源领域人工智能专项技术研发与应用方面将达到世界领先水平，实现人工智能与能源领域双向赋能的显著成效。《行动方案》以支持人工智能发展为能源提供保障，并利用人工智能推动能源转型为核心主线，重点围绕保障算力设施能源供应的安全可靠、推动算力设施的绿色低碳转型、促进算力与电力的高效经济协同、开放能
领导力决定AI角色：做员工帮手而非敌人
以往的领导模式往往聚焦于股东利益与经济产出，仅把技术当作削减成本、提升效率的手段，从而忽略了技术所蕴含的人文内涵及社会价值。步入AI时代，这种传统模式的短板日益凸显：既然AI能接手大量重复性工作，员工的职责便不再止步于单纯的任务执行，企业的竞争力也无法仅靠效率来维持。此时，“企业存在的理由”这一使命命题，便成了企业能否长久生存的决定性因素。美国管理学大师吉姆·柯林斯在《基业长青》一书中提到，相较于普通公司，那些高瞻远瞩的企业最关键的第一步，便是确立一套超越利润、由使命与价值观构建的企业理念。在AI技术重塑
AI+与+AI的核心差异
近期许多从业者都在探讨人机环境系统智能落地的实际路径，这恰恰也是中美在人工智能领域博弈的关键所在。美国侧重于软硬件与军事化应用的加速，中国则聚焦于人-AI-环境系统智能及其产业化实践，下面我们就从“AI+”与“+AI”这两个维度来剖析。人-AI-环境系统智能落地包含两大核心路径：“AI+”与“+AI”。简而言之，“AI+”代表从技术维度的“降维打击”，而“+AI”则代表从业务维度的“精准赋能”。AI+的核心在于人机协作、跨界结合、共创共享，+AI的核心在于需求牵引、精准施策、对症下药……AI+：技术引领，
行动方案部署：推动人工智能与能源双向赋能
国家发展改革委、国家能源局、工业和信息化部、国家数据局印发《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》国能发科技〔2026〕34号各省、自治区、直辖市及计划单列市、新疆生产建设兵团发展改革委、能源局、工业和信息化主管部门、数据管理部门，有关中央企业，有关行业协会：为落实党中央、国务院相关部署要求，推动人工智能与能源双向赋能、深度融合取得实效，国家发展改革委、国家能源局、工业和信息化部、国家数据局联合编制了《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》，现予以印发，请各地各部门认真执行。国家发展改革委、国家能
AI时代的工作重构：组织亟待重绘任务版图
近年来，企业界关于生成式AI的探讨发生了显著转变。起初，企业管理者聚焦于技术本身：AI能否撰写文案、编写代码、提炼会议纪要、回应客户咨询、解析各类文档。接着，讨论重心移至效率层面：AI究竟能为员工节约多少工时，为团队减少多少重复性工作。如今，更本质的挑战浮出水面：当AI深入知识型工作的核心领域，组织应如何系统性重构职位、流程、能力框架与责任机制？这一议题远比"AI是否引发失业"更为关键。原因在于，在大多数企业中，AI并非以整体岗位的形式取代人类。它更普遍的模式是渗透至现有岗位内部，接管部分职责，强化另一些
AI时代管理学的自动化与增强悖论
编者按最近在研究人机协作，追溯源头时发现这篇管理学领域的经典文献，特此分享。这篇文章证实了管理学中充满了各种经典的对立关系，如探索与利用、集权与分权等。其核心贡献在于深刻剖析了AI时代管理中的自动化与增强悖论。不过读完后的感觉是，文章多停留在理论层面，虽强调接受张力、分工整合，但缺乏可操作的工具和标准，未来的研究可结合具体业务场景深入探讨如何平衡这两种模式，案例研究有望登上顶刊。标题:Artificial Intelligence and Management: The Automation–Augmen
四部门重磅发布！AI与能源双向赋能，引领绿色智能算电协同新时代
国家发展改革委、国家能源局、工业和信息化部及国家数据局于2026年4月8日共同印发了《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》。该文件意在深化人工智能与能源产业的融合，打造“人工智能+”能源发展的全新态势。方案详尽周全，包含了总体目标、核心任务及政策支持等多元举措，具体要点归纳如下：一、总体要求与目标指导思想：坚持习近平新时代中国特色社会主义思想为指引，依托我国能源体系完善、数据资源丰富、应用场景广泛等长处，推动能源、算力、场景、数据及模型等要素的高效联动，助力抢占AI产业应用高地，支撑能源行业的高质量