慕展开幕聚焦 | 四方维首发AI工具链，八位大咖把脉电子产业新变局
2026年7月1日，慕尼黑上海电子展在上海新国际博览中心正式启幕。作为电子产业供应链智能化与数字化变革的引领者，Supplyframe四方维携其最新数智化产品矩阵与前沿理念，于N2馆600号展位重磅登场。此次参展，四方维着力将人工智能技术深度嵌入工程师研发、采购与供应链及市场拓展三大核心场景，通过呈现全新打造的AI工具链，为电子产业的智能化跃迁提供了可感知、可操作的实战型解决方案。展会首日，四方维展台活动亮点频出。在备受瞩目的高层对话环节，来自南芯科技、安森美（Onsemi）、欧时（RS）、得捷（Digi
重磅解读！AI智能体互联国家标准GB/Z 185—2026发布
智能体作为集感知、记忆、决策、交互及执行于一体的新型智能系统，已成为AI产品服务的核心载体。目前，我国智能体产业正加速规模化落地，深入千行百业，海量智能体在跨系统、跨平台及跨场景下的互联协作，正成为产业发展的关键趋势。为落实国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，引导产业安全有序创新，工信部指导中国电子技术标准化研究院，联合70余家企业制定了《人工智能智能体互联》系列国家标准（编号：GB/Z 185—2026）。本文将系统解读该系列标准的核心内容，助力产业界准确理解与高效落地。一、GB/Z 185
东屿岛度假区成功开展“旺工淡学”AI 数字赋能培训
7月3日至4日，东屿岛旅游度假区运营管理中心组织了为期两天的AI数字化应用专题培训，特邀行业专家亲临授课，课程内容紧密贴合一线经营需求。课程涵盖AI行业发展趋势、智能思维转变及常用智能工具教学，重点围绕宣传推广、菜品短视频制作、宴会营销等核心场景开展实操训练；同时设置成果交流环节，讲师现场点评学员作品，参训人员结合客房、高尔夫、特色餐饮等业态，现场利用AI生成海报、短视频及营销方案，做到即学即练、学以致用。责编丨杨璐如校对丨吴盈杏主编丨杨大义供稿 | 度假区中心
AI狂潮真相：与其站队多空，不如想想它怎么替你打工
上周四下午，我在微信里刷到一条消息。「大空头」原型迈克尔·伯里又出手了，这次打的是英伟达。我关掉微信，划到另一条——高盛那边的人说，什么AI泡沫，不存在的，他们会继续看多。你看，同一个星期，两个顶级机构，立场完全相反。我一个普通打工人看着这俩消息，第一反应是：这让我怎么信？后来我想明白了，这问题压根不需要你信谁。你真正该搞清楚的是，这场AI风潮跟你有几毛钱关系。先说伯里为什么看空。他的逻辑特别朴素——一家公司为数据中心砸了几百亿，结果卖出去的AI产品根本赚不回本，那下一步肯定砍预算。这不是什么高深模型，就
AI技术助力民间游戏家园共育创新实践
为充分挖掘民间游戏蕴含的传统文化教育内涵，探索家园协同育人新模式，提升教师信息化教学实践能力，近日，我园面向全体教师开展民间游戏与亲子活动的融合设计及AI工具辅助应用专题培训，班主任与配班教师均参与此次学习。培训初始，主讲人围绕日常保教工作中的实际困难进行分析。以往园内民间游戏主要在园所内开展，向家庭端延伸的路径较为有限；亲子活动策划周期较长，方案撰写、宣传海报、游戏指引材料制作等工作占据大量时间；游戏设计缺乏分层意识，难以满足不同年龄段幼儿及家长的共同参与需求。针对上述问题，培训指出，民间游戏器材简单、
科研论文别乱用通用AI！3款专业工具让引用真实可靠
不少科研人员撰写论文、梳理文献时，常依赖豆包、DeepSeek等通用大模型，检索效率虽显著提升，但长期使用易陷误区：对专业文献擅自编造观点、内容无法追溯来源、缺乏规范参考文献支撑，若用于硕博论文或职称投稿，极易引发学术不端，导致盲审或投稿被扣分。通用AI侧重日常问答，难以满足学术研究的严谨需求。本文推荐3款专为科研打造的AI工具，覆盖文献检索、综述整理、单篇精读全流程，一站式破解科研文献难题。01 Perplexity AI｜自带溯源引用的学术检索引擎普通AI仅输出结论，Perplexity的核心优势在于
AI重塑跨境新秩序：告别经验，拥抱智能
# AI重塑跨境新秩序：告别经验，拥抱智能2026年，跨境电商领域正经历一场根本性的底层重构。依据亚马逊全球开店最新推出的《2026中国出口跨境电商发展趋势白皮书》，超98%的受访中国卖家已在日常运营中应用AI工具，其中16%已进化至部署AI工作流或智能体阶段。这表明，AI已不再是少数先锋的“独门秘籍”，而转变为出海商家的标准基础配置。此次变革的核心，在于将跨境电商从一门“依赖直觉与经验”的手艺，转化为一套“可量化、可预测、可自动化”的科学体系。## 一、选品革命：AI怎样挖掘“下一款爆品”选品始终是跨境
普通人构建量子AI知识体系的五步法
很多人学习量子AI，东一榔头西一棒，信息支离破碎，越学越糊涂，始终无法形成系统认知。要想真正入门、提升并实现价值转化，必须构建属于自己的知识框架。第一层：基础认知层。弄清量子是什么、AI是什么，理解量子AI与传统AI的差异，掌握行业现状、应用边界与潜力方向，打好理论根基。第二层：工具应用层。精通2–3个主流工具，掌握提问、生成、润色、排版与配图等实操技能，提升动手能力。第三层：赛道落地层。聚焦自媒体、文案代写、学习资料、副业规划中的一个方向，深入挖掘实际应用场景。第四层：进阶提升层。研习prompt设计、
AI智能体实战对比：海外工具配置复杂难上手？这款国产软件三步搞定让AI替你工作
不知道你有没有发现这样一个现象——尽管AI技术已经相当成熟，但每次使用它时，你依然需要手动打开网页、复制内容、粘贴信息、最后再整理输出结果？比如你让ChatGPT帮你撰写一份报告，它只会输出一段文字，剩下的排版、插入图表、导出PDF都得你自己来。你对它说"帮我把桌面上的Excel文件合并成一个"，它只能回复"抱歉，我无法访问你的本地文件"。你请来一个"聪明的大脑"，但它却没有"双手"可用。而AI Agent（人工智能智能体）的诞生，正在彻底改变这一局面。如果你使用过ChatGPT、Kimi这类对话式AI，
工具与人的界限
如今，AI已渗透进生活的方方面面。不久前，新一代大模型接连问世，各种声音此起彼伏：有人说程序员要失业了，设计师被取代，文案写作归AI，连客服都面临替代......焦虑如同病毒般蔓延。许多人陷入自我怀疑：饭碗还能端稳吗？现在的专业还有出路吗？不用太久，我就会被AI扫地出门吗？但比起担忧被AI淘汰，有个更需深思的问题：在机器接管一切前，你是否真正作为“人”活过？留意周围，许多人不知不觉将自己变成了重复运转的工具。闹钟一响，机械地洗漱、挤地铁、打卡。日复一日地开会、填表、写周报，下班拖着疲惫回家，刷手机睡觉，周
掌控AI前，请孩子先回答这四个问题
在让孩子使用AI之前，请他先思考并回答这四个问题——一、你打算解决什么问题？二、你在哪里遇到了阻碍？三、具体需要AI协助哪个环节？四、如果不借助AI，你有何计划？不要轻视这四个问题。这并不是为了阻止孩子使用AI，它仅仅是为了达成一个目标：促使孩子先动动脑筋。木妈AIeda公众号主理人——木妈的做法值得借鉴。孩子想知道火星在什么位置。她没有直接让孩子去问AI，而是先让他自己列出步骤。孩子列出了四步。随后将问题交给AI，AI给出了十个步骤。母女俩将两份答案放在一起对比：哪些步骤我已经想到了？哪些步骤我遗漏了？
AI产品纷纷聚焦"循环"：智能体Loop究竟是什么？
比特原点 · AI Agent / 智能体 / 工程化大模型刚兴起时，大家关注的是"它能否给出答案"。到了智能体时代，真正关键的问题变成了：它能否自主查看结果、调整计划、运用工具、重新尝试，并且准确判断何时该终止。过去一年，"智能体"这个词被提及得过于频繁。各类产品都声称自己是Agent，各类框架都在讨论Agent，各类演示都在暗示：未来只需说一句话，AI就能帮你完成所有事情。但剥去宣传的外衣，智能体最核心的东西并没有那么神秘。它不是一个更擅长对话的机器人。它也不是一个套了系统提示词的问答界面。它真正新增
沃勒力挺前瞻指引：艺术而非科学
下载新浪财经APP，了解全球实时汇率 美联储理事克里斯托弗·沃勒表示，若使用得当，政策制定者对未来利率路径的预期引导仍具积极意义。 沃勒在罗马一场会议上发表上述观点。此前，新任美联储主席凯文·沃什承诺将减少对所谓‘前瞻指引’的依赖，转向更依赖经济数据的灵活政策调整。 沃勒认为，前瞻指引仍是有效政策工具。在疫情导致通胀飙升期间，它成功向市场传递了利率将上调的信号，即使美联储尚未正式加息，金融条件也已提前收紧。 但他同时指出，美联储官员有时过于僵化地使用前瞻指引，反而限制了政策灵活性。他举例称，2020至20
AI应用前沿|Tool-Genesis：驱动自进化语言智能体工具创建的任务导向基准 (1/20篇) · 7月6日
2026年07月06日星期一Tool-Genesis: A Task-Driven Tool Creation Benchmark for Self-Evolving Language Agent自进化语言智能体领域正快速推进，然而其依据任务需求进行工具构建、适配与维护的能力尚缺乏系统性的评估手段。当前主流基准多受制于预先设定的规范框架，制约了系统的可拓展性与自主进化空间。本研究推出诊断型基准Tool-Genesis，致力于从接口规范性、功能准确性及下游实用价值等多元视角对智能体能力进行量化评估。该基准检
用好AI工具的前提,是先做好人的管理
最近留意到一个有趣的现象。很多人刚掌握AI使用方法，就期望一步到位：自动挖掘选题、自动生成内容、自动匹配素材、自动完成发布，最好连复盘都能自动搞定。听起来确实很诱人。但在商业环境中有一个基本法则：效率工具越强大，越不能先问"能不能更快"，而要先问"出了问题谁来担责"。AI工作流同样适用这个道理。真正拉开差距的，不是你使用了多少款工具，而是你有没有在关键环节，设立好三道防线。很多AI失误，并非模型不够智能，而是人从一开始就缺乏清晰的目标设定。比如让AI创作一篇文章。如果你的要求只是"帮我写一篇关于AI提效的