政务AI新趋势：深圳推出首批数智员工
深圳福田区率先启用70位AI"数字职员"，应用范围涵盖240项业务流程——从服务前台到审批后端，人工智能正快速融入政府工作体系。同时，深圳全市对接DeepSeek平台，广州也在推广政务服务AI化，政府智能化进程显著加快。行业研究报告显示，至2026年全球八成企业将运用生成式AI技术，中国AI领域投资年复合增长率预计为86.2%。发展势头强劲，但实际部署仍面临困难。政务AI实施面临三重障碍：数据保护——政府信息关联个人隐私及国家秘密，禁止跨境传输；网络可靠——政务内网与公网物理隔离，云端服务无法直接连接；法
别被AI提效忽悠了，Oracle运维这些场景AI真没用
如今满世界都在宣扬"AI提效"，仿佛若是不用AI便显得过时了。我也跟风尝试了三个月。老实说，某些场景确实很高效——AWR报告五分钟出结果，巡检脚本十秒生成，遇到ORA报错也不必再翻Metalink了。但今天不想谈论这些。今天我想谈谈那些AI完全无能为力的场景。这不是泼冷水，而是经过三个月的使用后，我觉得这比谈论"AI有多好用"更值得分享。周二下午，生产数据库查询变慢。我把AWR报告扔给AI，它说"db file sequential read等待时间偏高，可能是IO
AI智能体演进路径对EHS的影响与变革
红衫资本关于AI趋势的解读会议让我重新审视自身所在领域的变化。可以看出，AI正在经历从“辅助工具”到“自主系统”的跨越式演进，而这种演进也在持续改写EHS（环境、健康与安全）的工作方式与岗位角色。接下来，我将依据路线图的四个阶段，对其在EHS流程、技术落地以及角色定位上的具体变化与影响做逐段梳理。一、阶段1：Tab Auto-Complete（2023-2024） 特征：AI处于被动状态，人类仍是主导，AI更多承担局部补全与协助 • 交互语言：代码/结构化数据 • UI：IDE/传统EHS软件 • 人机比
企业AI安全实战手册：部署智能系统的防护要诀
🛡️ AISTOC 安全专题 · 企业实战手册AI 安全指南企业落地AI不可不知的关键事项当AI演变为核心基础设施，安全保障从可选项变为必答题2026年，AI已从"增值功能"转变为"核心支柱"。然而伴随而来的安全挑战，也从次要隐患上升为企业存续的关键议题。单起数据泄漏事件平均造成超400万美元损失，智能体一次失控便可能引发整体系统崩溃。💡 AI安全投入并非支出，而是风险抵御资本。本文围绕四个核心方向，为企业构建AI安全体系提供实战指引：🔴 风险洞察：企业落地AI会遭遇哪些安全威胁？🔧 技术对策：哪些安全防
AI时代：历史数据管理的价值重估
身处AI时代，人人都明白历史数据是未来的基石。然而一旦管理失当，这块基石便会顷刻间演变为管理灾难。为何历史数据会沦为累赘？概括而言，存在四大症结。其一，存储成本高昂。动辄需要保存数年乃至数十年的海量数据，若全部置于高性能存储设备中，开销将极为庞大。其二，检索困难重重。数据分散于各类系统与存储介质之间，缺乏秩序，依赖人工记忆与搜索，无异于海底捞月。其三，合规风险突出。难以达成长期保存、防篡改、可追溯审计等监管要求，暗藏严重的合规风险。其四，利用价值低下。业务部门对数据资产的存在、位置及可用性一无所知，导致A
2026 企业AI不再讲故事：关键在能算清账单
过去两年，AI 最能吸引公众目光的，往往是聊天框、写作、作图以及视频生成这类场景。但到了 2026 年，真正决定 AI 公司商业“含金量”的，不再是它能讲多精彩，而是能否真正进入企业的数据与流程体系、嵌入行业一线，用数据把效率、成本、收入和风险算明白。不少人谈到企业 AI，仍停留在“企业买了一份 ChatGPT 账号”这类想象里。这种理解已经偏旧了。近几个月，OpenAI、Anthropic、ServiceNow、Snowflake、LSEG，以及国内工信部和国家数据局传递出同一个指向：AI 正在从“个人
简化小型个人信息处理者保护措施的征求意见通知
为了促进中小微企业的创新发展，简化小型个人信息处理者的法律义务履行方式，依据《中华人民共和国个人信息保护法》、《中华人民共和国民法典》和《网络数据安全管理条例》等法律法规，国家互联网信息办公室制定了《小型个人信息处理者个人信息保护简化措施规定（征求意见稿）》，现公开征求社会意见。公众可通过以下途径反馈意见： 1.访问中国网信网（www.cac.gov.cn），在首页“网信要闻”中查看文稿。 2.发送电子邮件至：shujuju@cac.gov.cn。 3.邮寄意见至北京市海淀区阜成路15号国家互联网信息办公