物理AI：超越大模型的下一个产业浪潮
过去三年，资本市场热议的焦点一直是大模型。从ChatGPT到DeepSeek，从训练算力到推理算力，从光模块到PCB，整条AI产业链都聚焦于"数字世界中的智能"这一命题。然而拉长时间维度，一个更为宏大的叙事正在浮现。大模型解决的是信息世界的问题，而物理AI要解决的则是现实世界的问题。这或许才是人工智能真正实现产业化的终极形态。根据中泰证券最新研报，物理AI（Physical AI）是能够感知、理解并在真实物理世界执行复杂任务的AI系统，其核心应用场景涵盖人形机器人、智能驾驶和工业机器人。通俗来说：Chat
AI应用架构地图05|Function Call、MCP、CLI：AI如何与外界交互
上一篇我们提到，RAG 解决的是“模型依赖什么来回答”。它让模型不再仅依赖参数中的通用知识，而是能在当前任务中获取企业文档、制度规范和业务资料。但仅知道还不够。一个真正融入业务的 AI，不仅要能读取资料，还要能访问数据库、调用接口、操作文件、运行命令、创建任务、发送通知。也就是说，问题从“模型如何获取知识”转变为“模型如何与外部世界互动”？这里就会出现三个常被混淆的概念：Function Call、MCP、CLI。很多人会问：Function Call 和 MCP 是否相同？有了 MCP，还需要 API
AI时代的人才管理新逻辑
在启动流程前，必须理清管理思路： • AI（工具层）： 承担确定性工作。通过购买算力，处理重复、数据挖掘及逻辑推演等低能耗、高频任务。 • 人（创造层）： 负责可能性工作。负责界定问题、审美把控、伦理底线、跨领域决策及情感连接。 • 管理核心： 评估“人+AI”的协同价值，而非单纯的人力投入。 流程： 战略定位-人才画像-人才获取-人才评估-人才培养-人才价值产出-人才梯队建设-人才退出机制。 同时，在AI背景下，人才定义仍需坚持人本主义，将AI视为辅助工具。不能把人单纯当生产资料，人类的核心意义在于创造