PID调节：AI经验时代的工业答案
2026世界人工智能大会在上海开幕，图灵奖得主、“强化学习之父”理查德·萨顿在主论坛上说了一段话，人类数据时代即将走到尽头，AI 正迈入真正的 "经验时代"。虽然我们一直在喊人类已经进入了人工智能时代，但其实没有人能说清楚人工智能到底是什么？对大多数人来讲，大家与人工智能打交道最多的就是办公使用豆包、元宝这些产品，然而他们的工作能力还不全面，想预测一下世界杯的赛事就有点难为人工智能了。无论是豆包还是元宝，其实工作并不是依靠的主动思考，虽然在出结果的过程中会说自己正在思考。在我看来，真正的思考应该包含两个方
AI普及后，企业最该沉淀的是什么？
AI将逐步融入企业的销售、营销、客服、管理与运营流程，承担信息处理、内容生成、客户跟进、任务推动与数据分析等职能。它不再只是孤立工具，而会日益成为企业流程中的数字员工。初期，企业关注的是谁率先启用AI，谁率先接入Agent，谁最快完成工作流编排。这些举措能提升效率，也让企业更早感知AI对经营模式的重塑。但若拉长时间维度，AI技术终将普及，可用模型与工具也将趋同。那时，决定企业差异的，不再只是是否使用AI，而是能否将自身经验、标准与判断持续沉淀至AI系统中。微软CEO纳德拉曾指出：未来企业核心知识产权，可能
AI重塑新人成长路径：企业如何高效培养未来人才
前三篇，我们谈了三笔账。第一，AI时代，企业为什么越来越偏好成熟人才？第二，当AI可以完成很多基础工作，新人为什么看起来越来越“不划算”？第三，新人短期看是成本，长期为什么仍然是组织能力的种子？昨天我们特别谈到一个判断：新人短期看是成本，长期看是组织能力的种子。但这并不意味着企业应该回到过去，继续按原来的方式培养新人。现实更复杂。AI已经改变了基础任务的成本结构，企业也面临增长放缓、利润承压、降本增效和效率提升的多重压力。所以，真正的问题不是简单地说“要投”或“不投”。而是：企业如何既不因为短期效率压力放
像打磨AI一样打磨自己
烨哥聊商业今年开年以来我一直在同步研习AI领域的知识与中医的框架体系。在这一过程中，我对学习这件事产生了一个新的领悟：很多人以为学习就是往脑子里塞知识，实际上，学习是在打造一套能够预判、能够修正、能够举一反三的系统。你以为自己是在学习，但很多时候，你仅仅是往大脑里堆砌素材。这话听着可能不太舒服，但你可以回想一下：不少人学AI，囤积一大堆提示词模板；学中医，圈出一堆阴阳五行、藏象经络的笔记；学商业，截图保存一堆案例。结果呢？真碰到问题，还是做不出判断，还是不知道从哪下手，最后只能感慨：这事真复杂。这恰好说明
2026年AI工程化新范式：驾驭工程的核心要素
同一个大模型，仅因周边基础设施的更换，性能排名便能跃升二十多个位次。腾讯研究院发布的这份报告揭示了2026年必须掌握的关键概念：驾驭工程（Harness Engineering）。它超越了单纯的提示词调优和上下文优化，直接着眼于AI运行环境的整体设计——约束系统、反馈循环、验证机制、状态管理。报告给出了一个生动的类比：你招募了一位能力超群但完全不了解你们公司的新人。亲自逐一检查其工作成果，属于“人在环内”模式。而将规则文档化、自动化检查系统化、权限边界清晰化，则属于“驾驭工程”——后者才是实现规模化的正确
硅谷热捧的"循环工程"究竟是什么？
我们才刚刚掌握 Prompt（提示词）的写法，才刚刚学会绘制几条 Workflow，刚刚弄清楚 Agent 与 Bot 的差异……结果一夜之间，硅谷的大佬们又开始疯狂推广一个新概念——Loop Engineering（循环工程）。很多人一听就懵了：这又是什么晦涩难懂的专业术语？又在制造焦虑吗？旧框架要被淘汰了？先别急！其实剥开这层“高大上词汇”的外壳，它的底层逻辑非常贴近实际，而且它真的能彻底拯救你每天和 AI“斗智斗勇、疯狂复制粘贴错误日志”的崩溃日常。简而言之：Loop Engineering = 构
AI浪潮下的组织进化：系统驱动的团队法则
叙事吸引人心，机器驱动结果。2026年5月，Adam Foroughi重返UC Berkeley Haas，站在本科毕业典礼的演讲台前。他是AppLovin的联合创始人兼CEO。如今这家公司已是硅谷最受瞩目的AI广告技术企业之一。截至2026年6月上旬，AppLovin市值已突破千亿美元，逼近2000亿美元大关。但耐人寻味的是，Adam Foroughi并非典型的"明星CEO"形象。他并不锋芒外露。也不热衷于自我包装。更不像那种靠宏大叙事营造光环的人物。在公开演讲和访谈中，他呈现出的状态反而相当务实：早年
为何AI率先颠覆程序员与设计师，而非医生律师？
近两年来，关于人工智能的探讨几乎随处可见。有人断言程序员将被替代。有人声称设计师已面临失业。亦有人推测律师、医生及教师等职业终将难逃此劫。然而审视现实，一个显著现象浮现：AI最初产生深远影响的领域，并非医疗、法律或金融，而是代码、图像与视频。程序员正借助AI编写程序。设计师开始利用AI创作视觉方案。视频创作者正运用AI完成脚本撰写、配音、剪辑乃至视频生成。与此同时，那些看似门槛更高、薪资更丰厚的行业，虽也在应用AI，却未发生同等剧烈的变革。缘由何在？关键或许不在职业本身，而在于行业是否具备被AI重构的基础
企业AI落地难，运营才是核心
敢断言，如今九成企业的AI项目都跑偏了。它们兴致勃勃地搞了试点、Demo和发布会，结果却卡壳了。从试点到盈利，中间隔着一片名为“运营”的鸿沟。今天，我们就来探讨，如何让听起来高深莫测的“智能体AI”，在零售与制造业中，不再是摆设，而是真能干活。许多老板一听到AI，第一反应便是：“先做个试点试试。”于是技术部门领命，耗费数月，调优模型、对接数据、反复训练，总算打造出一个能识别瑕疵、推荐商品的“智能体”。接下来呢？庆功宴、发新闻稿，这个“智能体”就被束之高阁，锁在服务器里，偶尔给领导演示一番。它就像一只精心饲
AI驾驭工程：构建可信智能开发体系
你是否也有类似的困扰？借助AI编写代码体验流畅，但将其投入实际应用时却充满担忧。AI产出的代码看似完美，实际运行却频频出错；AI生成的测试用例覆盖广泛，却遗漏了关键场景；AI协助完成了开发，部署时依然让人忐忑不安。这些现象背后折射出一个核心难题：AI具备强大智能，却缺乏"稳定性"。近期，AI领域悄然兴起一个新理念——Harness Engineering（常被译为"驾驭工程"或"管控工程"）。它致力于解决：如何使AI在软件开发中真正值得信赖？接下来，让我们深入探讨这一前沿方向。谈到AI编程，多数人首先联想
AI激活个人效能却难推动企业前行？破解困局的核心在于组织重塑
当下每个人的电脑里都装载着各类AI助手：编程有智能助手，写作有语言模型，制作演示文稿有高效工具。人人都感觉工作效率提升了数倍。然而翻开财务报表，企业真的因此变得更强了吗？事实并非如此。甚至不少团队的产出反而下滑，AI让个人变得更强大，却为何无法带动整个公司前进？这令人困惑，那些倍增的生产力究竟流向何处？篇章一历史总在不断重演回溯至19世纪90年代，电力开始广泛应用。新英格兰地区的纺织厂迫不及待地将蒸汽机替换为电动机。技术虽更先进，但结果如何？整整三十年间，产量几乎停滞不前。原因何在？因为技术革新了，组织架
脑机新探：为何神经AI离不开具身性
打破僵局：神经人工智能为何需要具身认知在众多卡通反派中，忍者神龟的宿敌克朗（Krang）备受神经科学家青睐。一场意外使他失去身体，仅剩浸泡在脑脊液中的大脑。无法行动的克朗请求同伴施莱德（Shredder）为他打造脑机接口与机械骨架，借此重生并联手对抗忍者神龟。正如《忍者神龟》创作者所设想，许多神经科学家也倾向于将大脑视为脱离身体的存在，将其建模为一台纯粹的计算机器，处理输入并输出信息。然而，“大脑孤立存在”的观点忽略了一个基本事实：大脑和神经系统是与身体共同进化的。实际上，大脑的核心功能是协调身体运动，它