AGI是什么？一篇读懂通用人工智能
AGI是什么？一篇读懂通用人工智能 AGI即通用人工智能，致力于打造像人类一样的全能型通才。 当前的AI更像是偏科的学生。下棋能击败世界冠军，但换个领域就束手无策。碰上未曾训练过的难题，还时常信口开河。 AGI需要掌握五项核心能力： 跨领域迁移：能将所学知识融会贯通、举一反三。 逻辑推理：只需少量观察即可理解，无需依赖海量数据训练。 常识认知：明白倾斜水杯会漏水，脑中构建有完整的世界模型。 任务执行：接收目标后自主规划步骤、调用工具，完成完整任务链。 多模态融合：将文字、图像、语音等信息统一处理与理解。
智能跃迁：中国制造业驶入AI自主认知新纪元
第一章 时代迭代：中国制造业迈入AI自主智能新时代（京津冀企业家战略论坛·现场演讲实录）今天我们立足于2026年的产业坐标，探讨工业AI、聚焦新质生产力、推进新型工业化，绝非追逐一个互联网热议话题，更不是盲目跟随资本市场的一时热潮。我们正在亲眼见证、亲身参与、全程经历中国制造业每隔百年才出现一次的底层范式重构。回望全球工业两百多年的演进历程，人类制造业仅经历过四次根本性的产业更迭，每一次变革都从根本上重塑了国家竞争力、产业生态与企业前途。第一次变革是机械化革命，以蒸汽机为标志，使人力从纯手工劳作中解放出来
AI时代，四层约束与学科重要性
在AI时代，不少人认为数学至关重要，毕竟算法和大型模型都依赖于此；也有人强调物理的重要性，毕竟芯片制造和新能源开发都离不开它。然而现实是，数学与物理同样不可或缺，甚至经济、政治、艺术等人文学科也占据着同等重要的地位。这主要是因为，AI时代存在着四重约束，它们共同限制了产业的边界和社会的发展。第一层：数学——是否可行（Can it work?）数学决定了：算法架构、模型构建、逻辑推理以及学习能力。简而言之：AI是否具备真正的智慧。第二层：物理——能否规模化（Can it scale?）物理决定了：显卡、高带
AI 赋能——强者愈强
近两年来，AI 技术的演进速度令人瞩目。从最初的网页版 Chat，到陆续涌现的 Workflow 编排，再到各类 IDE 编码插件，以及 Cursor、Claude Code、Codex（ChatGPT），还有曾红极一时的“龙虾”（OpenClaw）。网络上铺天盖地都是各种帖子、公众号推文和资讯，标题清一色是“XXX 职业被淘汰”“XXX 岗位被 AI 取代”之类的流量套路，搞得不少人真的患上了 AI 焦虑症。AI 当前确实功能强大，能胜任许多任务。本人从事研发岗位，也就是大家口中常提的“程序员”，这一群
AI 时代,工程师仅靠技术远远不够
今天是 2026 年 8 月 11 日。最近，我的包里一直放着一本书：《与虎共舞》。它是 WAIC 世界人工智能大会的一本延伸读物。前段时间，带家里的两个小朋友去浙江大学游学，我在书店里看到它，就顺手买了下来。买它最开始其实有一点“职业病”。——因为我们每年也会做很多大会，所以我很好奇：一个大会为什么还要专门做一本线下读物？这样的内容产品，到底能不能脱离大会现场，继续产生价值？有没有什么值得我们学习的地方？后来，我翻到其中一篇对福耀科技大学王树国教授的采访，我一下子有了很多共鸣。第一个共鸣，是他对第四次工
200名AI权威与经济学者联合发声：人工智能或将引发最大隐患
潘 展|编译近日，由斯坦福数字经济实验室牵头的一份公开倡议正式面世。来自世界各地的200余名经济学家及人工智能领域的权威人士共同发出呼吁，倡议各国政府、企业界以及社会各界迅速行动起来，以应对人工智能可能引发的经济剧变。这份倡议的联署人阵容强大，其中包括16位诺贝尔经济学奖获得者——美国前美联储主席本·伯南克（Ben Bernanke）、哥伦比亚大学教授约瑟夫·斯蒂格利茨（Joseph Stiglitz）、纽约市立大学教授保罗·克鲁格曼（Paul Krugman）等，以及享有"AI教父"声誉的约书亚·本吉奥
AI智能体浪潮冲击脑力竞争,消融肤浅认知,拔升思维与洞察价值
周二话题：行业洞察 | 第2期（20260811）——由零代码迈向AI智能体，一场堪比两百年前的生产力大变革正在上演一、浪潮从零代码到AI智能体的演进轨迹2020年，一个词汇开始在企业服务领域频繁露面：零代码。其内涵并不晦涩——让不写代码的人，也能搭系统、构流程、创应用。彼时，数字化转型正成为企业的热议话题，零代码如同给这场转型装配了涡轮增压器。业务团队不必完全仰赖技术部门，老板、总经理或业务人员亲自就能把构想变为支撑业务运转的工具。那一年，我眼前一亮，这不正是我心目中的"开发利器"吗，或许不少人和我相同
AI替代背后的经济逻辑陷阱
然而多听几集后，我就察觉到了不对劲。他的精妙之处在于，每次分析都会罗列所有因素，既无遗漏也无省略。但在展开时，会不知不觉地避开几个关键矛盾。这不是撒谎，而是有选择地模糊了重点。最近一期他讨论了 AI 取代人类的问题，结论是大部分人会被淘汰，只有极少数人能幸存。数据详实，推理顺畅，评论区充满了'细思恐极'。他描绘的画面是：AI 能力呈指数级增长，从客服到编程，从设计到驾驶，各行各业逐一沦陷。劳动者将变得多余，社会分裂为掌握 AI 的少数派和被遗弃的大多数。结论是悲观的、紧迫且不可逆转的。这个叙事框架本身没有
AI时代的外语教育：改良而非革命
摘要本文主张人工智能应传承教育优良传统，推动教育体系渐进改进，而非引发颠覆性变革。文章首先剖析了技术革新的特征，指出每次工业革命都深刻重塑了经济与社会架构，但在教育领域，这种影响更多是强化了以人为本的发展，而非带来突破性的革命转变。教育具备传承性、持久性和延续性，贸然推行“教育革命”可能酿成灾难性后果。外语教育作为教育的一部分，同样应逐步演进，稳扎稳打。本文进一步探讨了人工智能在外语教育应用中可能遭遇的独特难题，包括扭曲外语学习的本质特性和轻视文化多元性。最后，本文倡导外语教育工作者主动接纳人工智能技术，
人工智能的未来在于基建与消费 | 从容消费
当前AI走的是重型工业路径，庞大的炼钢设施确实能压缩成本，但基础消耗固定，达到某个临界点后，成本很难再大幅下降。 所以要让AI泡沫不破裂，就必须让AI应用廉价、成本可控。否则AI毫无意义，可以这样理解：所有高科技，最终都会演变成基础设施，不能成为基础设施的高科技都是伪高科技。 近年来的新能源、电动车、光伏、电池，典型的LED也是例证，代表企业京东方的营收近五年没怎么下滑，但利润却缩水到原来的五分之一，这正是科技大规模量产后的廉价力量，让普通大众消费得起，或许长鑫存储上市后扩充产能，那么存储价格会更亲民。
AI浪潮或将助推全球债务再创新高？
当人们热议AI时，往往聚焦于算力、芯片、机器人、模型能力，争论谁将取代谁、谁会成为下一个英伟达、谁将登顶世界首富。然而，我愈发觉得，一个真正值得探讨的问题却鲜有人问津。AI是否会成为下一轮全球债务膨胀的推手？我此处所指并非AI企业是否会举债，而是整个社会层面的债务。许多人的第一直觉或许是：AI提升了效率，赚钱变得更快，债务理应下降。这话不假，但它仅窥见了结果，未触及过程。纵观人类历史，每一次真正重塑生产力的变革，几乎都伴随着一轮浩大的资本投入。蒸汽机时代，离不开铁路的修建。电气化时代，离不开发电厂与输电网
三连问：AI究竟给我们带来哪些益处与隐患？人类是否终将被AI替代？
随着AI技术的飞速进步，每个人都被卷入这股浪潮之中。购物软件的精准推送，微信朋友圈的精准广告，抖音让人沉迷其中无法自拔，一个个AI应用场景牵引着人们，改变着人们。但这些对普通民众来说益处有限，因为这些场景都是商家锁定我们的注意力，占据我们的时间，从而让商家获利。那普通民众如何用好AI为自己服务呢？这里不得不提AI里面最出名的大模型。当OPEN AI公司开发的ChatGPT在2022年横空问世的时候，我对其并不感兴趣，因为我不知道怎么利用它，我也不知道它能帮我带来什么价值。因此当有人问我gpt怎么样时，我用
AI浪潮下：普通劳动力价值缩水，顶尖精英身价飙升
第四次工业革命全面落地的当下，社会最冰冷的现实已经显现：标准化的普通从业者正在急剧贬值，而无法被取代的优质人才，正变得愈发稀缺、价值飞涨。 过去的年代，人力是最关键的生产要素。工厂依赖大批流水线工人，职场需要海量基础文员、行政、普通白领。只要愿意吃苦、愿意重复劳作，就能获得一份稳定工作、站稳脚跟。那时的价值逻辑非常直白：人多力量大，能干活就值钱。普通人的平凡，足以换来安稳的生活，人们比拼的是体力、耐力和服从性。 然而AI彻底颠覆了沿用百年的这套规则。 所有重复、机械、标准化、无需深度思考的工作，正在被人工
AI驱动新一轮产业变革：财富格局正在重塑，你是否已做好布局？
每一轮工业革命，都伴随着财富版图的大洗牌。 第一次工业革命，蒸汽动力取代了手工劳动，工厂主取代了地主阶层；第二次工业革命，电力照亮了全球，石油巨头和汽车大亨登上历史舞台；第三次工业革命，互联网打破了信息壁垒，硅谷的程序员们缔造了人类历史上规模空前的财富奇迹。如今，第四次工业革命的序幕已经拉开。这一次的引擎，是人工智能。 美国投行韦德布什董事总经理、知名科技分析师丹·艾夫斯明确表示——人工智能并非一时冲动的热潮，而是新经济秩序的结构性支柱，他将其定义为“第四次工业革命”。华尔街明星基金经理凯茜·伍德也强调：
AI技术浪潮下，就业市场将何去何从？
今天咱们来聊聊人工智能这个话题。说它是洪水猛兽有点夸张，但说它是天上掉馅饼也不太准确。前段时间有个重磅访谈值得关注，2026年6月，界面新闻专访了北京大学国家发展研究院院长黄益平。他指出中国已全面迈入人工智能时代，这项技术正在深刻改变我们的社会与经济结构。不过就目前而言，人工智能尚未对全要素生产率产生明显的宏观拉动效果。这里先解释一下什么叫全要素生产率，简单说就是投入与产出之间的比值关系。比如农业生产技术的进步，使得同样的土地和人力能够产出更多粮食，这就叫全要素生产率的提升。提高全要素生产率意味着更低的成