智能时代的提问者
AI 时代 · 深度观察AI 时代 · 深度观察AI 时代深度观察AI 时代深度观察AI 正在将“执行能力”变得廉价“问题定义能力”才是真正的稀缺资源当工具愈发强大，瓶颈不再是“能不能做”，而是“做什么才有价值”原创 | 深度思考 | 2025一个会用 AI 写代码、做设计、生成文案的人，解决的可能只是一个伪需求；而一个能洞察真实痛点的人，哪怕不懂技术，也能驱动 AI 创造出真正有意义的东西。这不是危言耸听，而是我们正在亲历的现实。✦ ✦ ✦01 从“工具理性”到“价值理性”的回归工业革命让“会做”成为核
AI不会取代开发者，但会淘汰只会敲代码的人
近两载，围绕开发者的争议愈发走向极端。有人宣称：AI 将取代九成的开发人员。有人断言：未来根本不再需要研发岗位。更有人直言：开发者即将沦为下一个被 AI 颠覆的行当。然而，倘若你仔细观察周围那些越混越好的程序员，便会察觉一个有趣的现象：他们几乎毫不焦虑。甚至，他们比以往更忙碌、更吃香、更具身价。缘何如此？因为 AI 真正淘汰的是「代码生产力」，而非「创造价值的能力」。过去十余载，开发者的核心壁垒在于：编写代码。未来十年，开发者的核心壁垒将转变为：界定问题、架构系统、掌控 AI、洞悉业务、影响他人。换言之：
AI时代质量管理：不是替代而是能力放大器
从产品研发到车间生产，从供应链协调到客户服务，越来越多的企业开始探索将AI技术融入实际业务场景。质量管理领域同样如此。有人预言AI将彻底重塑质量管理格局，实现自动分析、自动诊断乃至自动决策；也有人忧虑AI会带来新隐患，使管理者过度依赖算法，从而削弱专业判断能力。实际上，对质量管理来说，AI既非万能法宝，也非洪水猛兽。它更像是一类新型工具。而工具能够发挥多大效用，取决于使用它的人，以及组织本身的管理根基。从这个角度审视，AI真正考验的并非技术能力，而是企业的质量管理基础。传统质量管理过程中，大量精力都耗费在
SK海力士弃学历引热议 AI重塑人才新标准
SK海力士取消招聘学历门槛本非新鲜事，关键在于其于AI时代成为重构“人”与“人才”定义的生动注脚。人工智能正打破知识垄断，使学历不再是晋升的唯一通行证。这不仅是一家企业招聘策略的调整，更预示着一个旧时代的落幕。究其根本，这是对个体潜能的释放，更是对生产力深度的唤醒，而所有变革的基石，正是AI带来的知识公平与机会普惠。6月17日，SK海力士发布的一则招聘启事震撼了韩国乃至全球半导体圈——应届生招聘彻底废除学历硬性规定，原先明确要求的“四年制本科及以上”等条件被全部移除。设计、元件、研发等核心岗位，高中生亦可
AI时代，孩子最该培养的是思考力
过去多年，教育默认的目标是：记得多、算得快、做题熟、答题标准、表达规范。因此孩子从小被训练：背知识点。刷题型。套模板。找标准答案。把阅读变成阅读理解题。把写作变成开头结尾素材库。把数学变成题型反应速度。这些训练曾有效，因为人与人比的是谁掌握更多信息、谁更熟悉规则、谁能在考试中快速输出稳定答案。但AI出现后，底层逻辑已彻底改变。从能力结构看，AI最擅长的，正是这些：海量记忆。快速检索。模式识别。资料总结。语言组织。题型归纳。标准答案生成。规则明确条件下的推理。也就是说，凡是“规则清晰、答案固定、流程可复制”
AI重塑汽车：物理智能破局，打造懂你的出行伙伴
自2024年起，国内人工智能企业开启了新一轮的上市申报热潮。与早年专注于算法输出的AI企业不同，这批申报公司的核心特征多为“物理AI落地”——即把AI技术融入实体硬件，以解决现实场景中的具体问题。在众多应用场景中，汽车正逐渐演变为物理AI的关键支点。其背后的逻辑十分清晰：汽车既是满足出行需求的移动空间，又是配备高算力与多传感器的智能终端，天然契合物理AI“连接虚拟与现实”的核心特质。过去数年，智能汽车的发展路径多遵循“AI加汽车”的模式：在传统汽车架构基础上，叠加语音助手、辅助驾驶等AI功能。在这种模式下
AI能力跃迁指南：如何高效驾驭智能工具
2025年，AI领域最引人注目的动态是Meta以巨额代价招募人才。该公司聘请了前苹果基础模型团队负责人庞若鸣，其综合薪酬突破2亿美元，约为库克年薪的三倍。对企业而言，更迫切的需求是那些既精通业务又熟悉AI技术、且乐于学习新技能的人才。统计表明，中国AI人才缺口已超500万。59%的企业表示，他们最紧缺的不是模型训练专家，而是懂场景并能将AI融入业务的复合型人才。为何存在如此巨大的差距？关键在于工具本身，更在于使用者对问题的定义能力。同样利用AI进行数据分析，存在两种截然不同的方式：一种是将数据直接抛给AI
USB接口颜色暗藏玄机：紫口为何难在美国买到
快科技6月14日讯，USB如今已成为最普及的连接端口，无论是智能手机、电脑还是各类电子装置，几乎都无法脱离它。然而，它不仅存在速率差异，连颜色也五花八门。 此前我们已多次探讨过USB标准中复杂的物理接口与速率问题，但还有一个细节值得提及，即USB接口竟拥有多种颜色区分。 瘾科技近日发布了一篇有趣的科普文章，专门解析USB接口的色彩含义。首先需明确，USB-IF官方仅定义了三种颜色标准。 具体而言，白色接口对应USB 1.0规范，黑色代表USB 2.0，而蓝色则标识USB 3.0/3.1及其后续版本，这三种
AI 重塑的不是职位，而是工作流的底层逻辑
AI 工作流笔记AI 率先颠覆的并非职位本身，而是职位内部的操作流程职位不会瞬间消亡，但其内部的流程会率先被拆解、压缩并重组。许多人探讨 AI 对职场的影响，热衷于追问：哪些行业将被取代？这种提问太过粗糙。更早显现的变革，并非某个职业的突然灭绝，而是岗位内的工作内容被重新解构。部分环节仍需人力。部分环节不再需要大量人手。部分原本依赖转达、整理、等待及协调的节点，将被 AI 直接削减。因此，AI 首先改变的，不是职位的头衔。而是职位内的工作流。壹执行成本高昂，导致岗位划分过细过往企业为何要将岗位切分得如此琐
AI时代的财富密码：打造认知飞轮
AI标志着认知觉醒的开端，“认知定义需求”这一新范式呈现出以下特质：个人层面，应向内审视，倾听并信赖自身独特的渴望，从而实现更自由的表达与探索，尽情释放想象力；企业层面，其职能需转向“认知协作者”与“意义共建者”；社会层面，则需鼓励资源开放，构建能支撑多元生活意义的柔性体系。AI时代最大的获利契机在于构建认知飞轮。究竟何为认知飞轮？又该如何打造？我们以文化产业为例进行解析：底层逻辑在于从“资源持有者”向“认知连接器”转型。以文化资源作为“认知锚点”，借助AI工具激发个体的独特解读与再创作，生成众多微小却鲜
AI 原生电网首论：构建“电网世界”本体是智能化的必由之路
打造 AI 原生电网，首要任务并非接入大模型，而是着手定义“电网世界”。此观点是洞察下一代电网智能化进程的核心钥匙。尽管大模型、智能体、知识库、工具调用、多模态识别及时序预测等技术至关重要，但它们并非电网智能化的起始点。真正的起点在于：AI 能否精准理解电网的业务世界。电力系统绝非数据表、曲线图、日志文件、工单记录、图像资料及接口的简单堆砌。它是一个由发电设备、输电线路、变电站、配电网络、调度控制、负荷资源、市场交易及碳约束等多类对象交织而成的复杂运行体系。其中每个对象皆具备特定的结构关系、运行状态、事件
AI时代真正值钱的人，已经悄悄换了面孔
「AI 路口」是中法文化传媒协会推出的观察专栏，关注 AI 如何改变内容创作、商业传播、个人工作方式与跨文化合作，并探索它在企业提效、中小企业运营和文化项目中的实际应用。第一篇，我们先聊一个最现实的问题：AI 时代，什么样的人会越来越值钱？最近我越来越明显地感觉到一件事：最先被 AI 影响收入的人，往往不是不会用 AI 的人，而是只会用 AI 的人。上个月，一个在巴黎做独立设计的朋友跟我吐槽：他上了三门 AI 课，Midjourney、Runway、ComfyUI 都学了，提示词也能写，图也能出。但结果不
当我们用机器尺度重新定义"理解"与"智能"
最近，我收到一名高三学生的求助。原因是他的老师每日都传播一些消极言论，比如未来所有工作都会被人工智能取代……这让这位学生陷入困惑，觉得每天的学习毫无意义，学不进去，却又感到极度焦虑，最终产生了轻生的念头。我能理解这种言论的初衷——高中老师或许想激励学生学习——但在高考前如此扰乱学生心态，不是蠢就是坏。更何况，这种观点本身就对人工智能时代存在严重误解。然而，这种"焦虑"并非个例。在人工智能的公共讨论中，人们最常表达的担忧是机器可能变得过于强大，以至于超越甚至控制人类。但相比超越和控制人类，一个更为隐蔽且更具
AI Case 8 · 大模型如何借助搜索工具获取实时信息
21天AI案例实践 · 第8期 | 关键词：Function Calling · Tool定义 · Agent搜索 · ReAct范式大模型虽然知识储备丰富，但它的训练数据存在时效限制。面对"今天发生了什么"、"最新股价多少"这类问题，它只能无奈表示"我的知识截止到XXXX年"。今天我们就来解决这个痛点——教AI学会上网搜索。回想一下你遇到未知问题时的处理流程：打开搜索引擎 → 输入关键词 → 查看结果 → 提炼答案。Function Calling 就是让
AirPods 迎重大更新：测试版固件解锁自定义 EQ 与 AI Siri
历经漫长等待，苹果终于做出了改变。6 月 10 日，苹果向三款 AirPods 推送了版本号为 9A5292e 的测试固件，引入了两项核心功能：自定义均衡器（Custom EQ）以及对全新 AI 版 Siri 的支持。这是 AirPods 发展史上首次允许用户自行调节音效——没错，此前用户仅能使用苹果预设的 EQ 方案，想要增强低音？根本无法实现。如今，这个让无数 AirPods 用户头疼的难题，终于得到了解决。此次固件更新涵盖以下三款 AirPods 设备：可惜，搭载 H1 或 W1 芯片的老旧机型（例