企业拥抱AI的最大阻碍：并非技术，而是人
“企业拥抱AI的最大阻碍，并非技术，而是人。”这是浪潮信息掌门人彭震，在人工智能+生态大会（AIEC2026）上给出的论断。此次峰会由清华大学全球产业研究院牵头，汇聚了数十家机构，核心议题就是探寻AI融入产业实践的落地之道。令人意外的是，基础设施、算力、芯片这些浪潮信息的传统强项，彭震并未多谈，反而将大半时间花在了探讨文化、组织与流程上。为何核心是人而非技术？彭震的解释非常务实。即便员工技能与模型能力双双提升，企业实际业务收效依然欠佳，根源就在于组织能力的滞后。展望未来，他提出了一个全新概念——Humag
人工智能越强大，打工人越煎熬
当今职场存在一个极具讽刺意味的现象：AI所提高的一切工作效能，最终几乎全化作了打工人的无形重压。大家都在追逐智能办公的便利。自动规划任务、汇总未读信息、优化业务流程、同步移动端进展，智能化应用将职场中的繁杂琐事一键抹除。高层眼中看到的是效能倍增、流转加快、产能跃升。但身处基层的普通打工人，体会到的唯有全方位的盯视与无处躲藏的焦虑。以往我们总以为，技术演进是为了释放人力、让人清闲。然而落实到真实的职场环境，AI的介入，反倒彻底榨干了员工仅有的歇息空间。在尚未普及AI的时期，工作是带有「缓冲区」的。一份庞杂的
模块化AI如何重塑卖场效能？解析东星家居广场的进阶之路
成都万域数动科技有限公司身为四川省电子商务发展促进会副会长单位，持续深耕各行业的AI实际应用场景，凭借标准化的服务机制与丰富的实战经验，为线下商家提供切实可行、有据可查的AI解决方案。在家居流通领域的数字化转型进程中，常见的一种误解是：觉得AI改造必须全盘投入、一蹴而就。然而对多数传统家居卖场来说，高昂的投入不仅门槛极高，且实施风险巨大。更为务实的做法，是针对自身关键痛点，采取模块化的AI落地策略，以可控的成本攻克核心难题。东星家居广场的AI改造项目，正是这种逻辑的典型代表，也是AI增长五层结构模型在家居
水井坊内部举报新总经理，官方回应无可奉告
6月16日，近日，据消息显示，有员工向水井坊(28.750, -0.38, -1.30%)董事长递交内部信，实名举报新任总经理干晓峰存在多项“违规”操作。 这份名为《请拯救水井坊，或冷漠地看着它毁灭》的信件，详细列举了干晓峰在履职过程中引发的四大争议： 首先，在公开就职演讲中发表涉及性别歧视的言论，言辞失当，违背了职场平等的管理原则； 其次，在未进行市场调研、未征求员工意见且未评估运营风险的情况下，草率决定关闭上海办事处，此举可能严重冲击华东区的业务布局及当地员工的就业稳定； 第三，无视公司既定的办公区禁
2026 AI Agent元年：人工智能从被动执行到主动干活
1. 技术转折：大模型成功脱离实验室，自主推理能力已完全成熟2. 成本转折：AI计算成本急剧下降，全民都能使用的时代已来临3. 产业转折：从展示Demo炫技，转向实际业务场景的应用👔 办公场景：全流程自动化的办公助手📈 营销推广：无需人工干预的自动化运营🏭 生产制造：行业专属的数字化员工投入工作❌ 认知偏差：AI并非直接取代所有人类工作✅ 发展机遇：未来核心竞争力在于「驾驭AI的能力」
AI 实战手记：拒绝空想，一日将构想变现超畅快
我组建了一个成都小圈子，汇聚了长期关注 AI 领域的开发者、销售、产品经理及运营人员。今年以来，我的关注焦点转向了「AI 组织力」与「企业 AI 组织变革」这一议题。我尤为重视——一家成功部署 AI 数字员工的企业，会呈现出怎样的 Before & After 对比效果。对于渴望引入 AI 数字员工的企业，我该如何提供 Before & After 的解决方案。01 初心：切勿对 AI 置身事外02 幻想：若有个企业 AI 数字员工方案智能体该多好03 落地：我的行动（22 点启动，耗时 1 小时）04
拼多多雄安新公司首批150人正式到岗
新浪科技讯 6月15日下午消息，据透露，拼多多位于雄安的新公司已迎来首批发行的员工，共150名新人通过公司直接签约的方式完成入职手续。自新公司落户雄安新区以来，拼多多加速推进专项招聘计划，平均每个工作日都有近三十名员工完成签约，多数员工来自互联网、大数据等数字经济领域，其中超过八成来自京津冀地区，有力推动雄安新区数字经济产业的高质量发展。 责任编辑：宋雅芳 新浪财经声明：此消息系转载自合作媒体，新浪财经登载此文出于传递更多信息之目的，文章内容仅供参考，不构成投资建议。 郑重声明：1.根据《证券法》规定，禁
交大高金MBA首届AI大赛落幕：真实场景重塑业务
6月6日，上海交通大学上海高级金融学院 (SAIF)MBA“AI4Leader业务场景创新大赛”决赛在上海、北京、深圳三地同步进行。此次赛事是高金MBA AI4Leader训练营阶段成果的一次集中亮相。自4月启动至今，102位分别来自上海、北京、深圳的学员组建了16个学习小组，深入金融、制造、咨询及运营管理等真实业务领域，尝试利用智能体（Agent）、工作流设计及知识库构建等手段，重塑传统作业流程，组建专属的“数字员工队伍”。历经两个多月的研习与实操，共有10个优质项目从20份参赛作品中胜出，晋级最终决赛
OpenAI与Anthropic员工套现超140亿美元股权
Anthropic和OpenAI均面临强烈的上市需求，但两者已化解了促使大多数公司急于IPO的关键压力：员工迫切希望兑现手中的股权。 行业媒体《The Information》估算，过去五年间，这两家AI大模型公司允许早期员工及投资者累计出售价值达140亿美元的股份，未来还将有更多员工私募股权交易落地。 上周，OpenAI提交了IPO招股书草案，并同时启动针对员工的股权收购计划，估值沿用了今年3月融资前的7300亿美元水平。 这是OpenAI连续多轮员工售股计划中的最新一轮，在职与离职员工均可借此实现套现
AI 浪潮下律师必备利器全解析 | iCourt 13 周年庆典
当下律师的日常工作，“重复性事务”日益减少。AI 技术的广泛应用，让律师的工作效能如虎添翼。往昔，处理法律咨询需耗时 1 小时，如今瞬间即可输出专业解答往昔，研读万字体量卷宗需耗费半天，如今仅需 1 分钟往昔，审核一份合同至少需要半小时，如今仅需 3 分钟往昔，一日最多撰写两三份文书，如今 1 天可完成 100 份2026 年，AI 将不仅作为工具，更进化为「数字员工」，在律师日常工作的几乎每个场景中发挥关键作用在刚落幕的第二届全国法律人 AI 应用大赛中，晋级决赛的 15 支律师团队深入探索了 AI 智
人工智能的演进趋势
目前，人工智能（AI）正处于一场深刻的范式变革中，其演进路径不再局限于屏幕上的交流与创作，而是加速向现实物理空间渗透，并在技术、产业及社会等多个层面呈现出新的动向。总体而言，AI未来的发展重心将聚焦于以下几个关键领域： 一、 技术进步：从“语言理解”向“物理认知”的跨越 1. 世界模型与物理AI：AI的进步正从“预测下一个词汇”转向“预测下一个物理状态”。世界模型旨在统一物理状态的学习，确保物理逻辑正确、动作因果可追溯，涵盖文本、视频、深度、力觉等全模态数据。这标志着AI真正跨越了数字与物理的界限，深入并
AI Agent:从"AI回答"到"AI执行"的跨越
上个月遇到个做外贸的老友跟我抱怨：「我也在用 AI 啊，天天都在用。但半年下来，我发现工作量一点没少。」我问：「那你都在用 AI 干嘛？」他答：「查资料、写邮件、翻译、整理数据……反正就是在对话框里问，它答，我再改。」我说：「你这不叫用 AI。你这是在培养一个聪明的打字员。真正的 AI 用法，是让它帮你把整件事跑完。」他一脸茫然。这大概是 2026 年很多人的困境：会用 AI 聊天，但不会用 AI 做事。而「让 AI 做事」这件事，有个专有名词——AI Agent，智能体。先把那些专业术语放一边。想象你有
中无人机1.55亿完成股份回购 计划用于激励员工
6月12日晚间，中无人机(47.920, 1.89, 4.11%)（688297）披露股份回购实施结果，历时近一年的回购工作圆满结束，上市公司共计投入1.55亿元完成股份回购。 回顾至2025年6月26日，中无人机召开临时股东大会，逐项审议通过了《关于以集中竞价交易方式回购公司股份方案的议案》，批准上市公司以自有资金回购股份，计划用于员工持股计划或股权激励。根据方案，此次回购资金总额不低于1亿元（含），不超过2亿元（含），回购价格上限为60.52元/股，回购期限为股东大会审议通过后12个月。 从实际执行情
AI应用差距：从搜索引擎到数字员工的进阶之路
后浪同学 | 制作后浪同学，助你成为AI浪潮中的弄潮儿，掌握驾驭AI的超强能力！开始许多人声称自己已熟练运用AI，然而细看其用法，大多仍停留在“AI版百度”阶段：询问定义、检索信息、寻找答案，随后直接复制粘贴。这确实算作一种应用，但若仅止于此，未免太过可惜，因为你仍处于AI应用的第一层境界。在AI时代，人与人真正的鸿沟不在于“是否使用AI”，而在于你将AI运用到了何种深度。有人视其为搜索引擎，有人视其为导师，有人视其为工具，而有人已着手训练专属数字员工，甚至将其视为长期的合作伙伴。今天，我们就来探讨一下，
AI浪潮下企业还需要招人吗?组织架构正在被重塑!
你是否曾设想过，在2026年的某一天，当你踏入办公室，陪伴你工作的不再是血肉之躯的同事，而是一个个智能AI助手。它们承担着数据处理、会议协调、文案撰写等职责，甚至能够在某些领域独立做出判断。这并非虚构的科幻情节，而是正在上演的真实一幕。面对这场深刻的变革，每一位创业者和企业掌舵人都必须直面一个尖锐的拷问：AI时代，我们还需要维持庞大的员工队伍吗？企业架构将何去何从？答案绝非简单的"需要"或"不需要"，而是一场彻底的管理模式革新。过去的十年间，"精简层级"被众多企业视为金科玉律，但实际操作中却困难重重——管