中国教师拥抱人工智能:态度开放意愿积极,但深度应用仍存瓶颈
报告完整版下载方式见文末生成式人工智能正以前所未有的力度改变全球教育格局。在这场变革中，教师作为教育系统的关键主体，其人工智能素养的高低直接决定技术能否真正服务于育人目标。最新发布的《中国教师生成式人工智能应用报告（2026）》为我们呈现了中国教师AI应用能力的全景画面。数据显示，中国教师对AI的态度整体理性开放，应用探索意愿强烈，但实际落地仍面临区域差异、资源适配和深度融合等多重挑战。报告基于覆盖全国30个省（自治区、直辖市）的8.6万份有效问卷，系统展现了教师人工智能素养的现状。调查数据显示，教师群体
AI竞争态势与行业冲击差异分析
寻找场景AI的应用场景即是其销售市场。AI最先涌现的场景是对标搜索网站，随后拓展至独立的AI对话应用（期间通用对话中的幻觉逐渐减弱或被隐藏），进而丰富交互形式，如豆包的语音/视频通话等。虽然通用用户侧产品创新能获取大量用户，但用户付费意愿低或为零，因此需寻找具备付费意愿的AI应用场景。巨头未率先发布openclaw，因其本质是与模型无关的执行框架且本地优先，与巨头侧重模型竞争及云端优先的关注点不符。但openclaw定位为给AI装上手脚，想象空间大，是算力变现的重要路径。各梯队AI公司纷纷推出自己的“小龙
摩根大通调评：铁姆肯获上调，A.O.史密斯遭降级
评级变动总览 在最新发布的研究报告中，摩根大通(297.81, -2.10, -0.70%)对两家工业领域企业给出了截然不同的评级调整。该行将轴承及传动产品制造商铁姆肯的评级从“减持”上调至“中性”，目标价从110美元上调至130美元。与此同时，将热水器及水处理设备制造商A.O．史密斯的评级从“中性”下调至“减持”，目标价从65美元下调至60美元。 铁姆肯：执行优化助推评级提升 摩根大通分析师Tomohiko Sano在报告中强调，铁姆肯近期展现了“强劲的执行力”。公司在第一季度交出了超预期的财报，调整后
AI浪潮中，如何守护我们的内心？
每个人都明白，心中有爱是人的本性。然而在我们身处的这个时代，许多人正在渐渐失去那份关爱他人的心。幸运的是，国内依然存在这样一所免收学费的大学。这背后离不开姜校长及全体教职员工的无私奉献。事实上，爱本质上就是一种付出。正是因为这份爱的力量，学子们才获得了难得的学习机会。所以，我们有责任将这份爱延续传承，而这离不开优质的教育。如果缺乏良好的教育，爱就无法得到传递。如今科技日新月异，让这个时代与过去截然不同。面对人工智能的进步，许多人担忧未来人类或许会被机器所替代。但我始终坚信，尽管人工智能具备一定的学习能力，
2026上半年AI旅游新趋势：从尝鲜到信任的跨越
2025年，当行业仍在探讨AI是否真能重塑旅行体验时，一组数据已给出明确答案：超九成消费者知晓AI旅游工具，近八成有过尝试，22.5%已成为高频使用者——AI旅游应用已从“极客玩具”蜕变为“大众实用工具”。这是环球旅讯研究院、中旅国际与数字100联合推出的《2026上半年AI旅游应用趋势洞察报告》所传递的关键信号。然而，亮眼数据背后隐藏着一个微妙现实：66.2%的用户在获取AI推荐后，仍会转向传统APP进行二次确认；真正完全信赖并直接下单的，仅占15.2%。这表明：AI旅游市场已告别“尝鲜阶段”，但信任缺
抢占AI原生交互界面先机
Nathan Lambert深入中国AI实验室的实地调研。核心价值并非他再次赞扬了哪些中国企业，关键在于他洞察到中国AI生态的基础特征：开放优先、高度参与、敏捷开发。他指出Llama社区在中国拥有极高活跃度——这体现了系统性机遇：中国AI并未简单复制美国模式，而是在打造基于开源、面向应用的并行生态系统。国内风投仍在使用"类比OpenAI"的评估框架来看待中国AI，但Lambert的洞察揭示了新方向：中国AI生态的真正机遇是将开源模型能力打包为垂直领域的服务产品——而这一赛道，美国因人力成本与合规负担，实际
AI漫剧真的是蓝海?普通人入场前先看清这些
近期 AI 漫剧这个概念热度飙升。浏览各大平台，满屏都是"AI创作漫画小说"、"手机就能做漫剧"、"日进斗金不是传说"之类的宣传。每当看到这些，我总忍不住想问：真有这般轻松吗？作为一个在这个领域摸爬滚打过的人，我只想说句实在话：普通人想靠 AI 漫剧获利，难度远比想象中大得多。01｜AI漫剧究竟是什么？先解释一下什么是 AI 漫剧。通俗地讲，就是借助人工智能工具，把小说或剧本自动转换为漫画+动态视频的形式。你输入一段文字，AI 为你生成画面，配合配音，就完成了一部"可视化漫画"。听起来是不是很诱人？确实，
AI与人类认知的深层差异：实体、知识与意义的构建
我习惯每天步行时，用录音笔记录自己的思考，再借助人工智能将其整理成文章。然而，这个过程并非一帆风顺，主要存在两个问题。第一，命名实体的识别问题。我的思考内容中常涉及人工智能领域的专有词汇，如模型名称、工具名称等。由于发音或中文转录环境的限制，这些英文术语常被识别错误——要么识别不出，要么被错误地替换成其他词汇。这种对实体概念、标签或名称的识别不确定性，迫使我需要人工修正，颇为困扰。第二，逻辑连贯性问题。口语化的阐述不可避免地夹杂大量语气词、逻辑跳跃甚至话题转换。尽管我会在段落结尾做重点总结，但整体而言，口
AI课程变现：普通人借助人工智能实现月入过万真相揭秘
「赚钱拆解专栏」第九期：深入剖析AI知识付费领域，探索普通人利用人工智能创作并售卖网络课程的秘诀。近期在知乎和小红书平台，注意到一个引爆全网的赚钱趋势正迅速崛起：AI知识付费模式。简而言之，即借助AI工具开发线上课程，再通过各平台推广销售。某小红书博主售卖AI教程月入十万，一位宝妈三个月获利2.1万元，另有职场人士每日投入一两小时运营AI副业，每月增收超2100元。这究竟是真实机遇还是割韭菜骗局？经过深入调查，今日为大家全面解析。其底层逻辑十分清晰：你掌握的AI技能，正是他人所需却未掌握的，他们乐意为此付
为何在AI时代，人类大脑仍无可替代？
AI possesses amazing power, yet our brains retain superiority in numerous aspects人脑仍旧占据上风人工智能虽然强大，但在诸多机能上，我们的大脑依旧保持领先Until recently, we humans could feel smug regarding our skills. No other creatures play board games, compose essays, or prove math theorem
AI写作的悖论
我试着让GPT协助撰写报告，随后我对语句进行了润色，并提炼出核心论点。在耗费了数小时略显枯燥的劳作后，我自感这篇文章已颇具真人撰写的韵味。然而，当我将其提交给GPT进行验证时，它依然敏锐地察觉到了AI介入的痕迹。它列举的理由大致包括：用力过于均衡，资料详尽得过分，时间线过于完美，结构排列得过于规整，热衷于使用各类排比句进行堆砌，极少出现重复的词汇，论述之间的过渡过于顺滑，且缺乏价值层面的判断等等……它的判断非常准确，我依照其建议核查了一番，发觉它确实能从纷杂的文字中甄别出哪些出自我的手笔，哪些源于AI的生
AI一人公司：美国烧钱买教训，中国闷声发大财
2026年5月初，杭州黑客松落幕。24岁的王心怡斩获金奖。她的发明是“AI打印桌宠”——你一句话，AI生成萌宠，打印出来贴桌上。没团队，没融资，没办公室。就她一人，一机一账号。听着神不神？王心怡并非孤例。有个数字你可能不信：2026年3月，中关村人才协会发布《中国OPC发展趋势报告（2025—2030年）》，数据截至2025年6月，全国一人公司突破1600万家，占比27.4%。仅2025年上半年就新增286万户，同比激增47%。意味着每四家新公司里，就有一家是单人创业。对比之下，大洋彼岸一家美国AI初创公
制度型开放赋能，外资券商步入发展快车道
■周尚伃 随着资本市场制度型开放的不断深化，外资券商作为连接跨境资本的关键桥梁，其在华业务已步入深耕细作、价值显现的崭新时期。最新的一组经营数据直观地描绘了行业发展的新态势：到2025年底，16家外资参控股券商的总资产攀升至534.69亿元，较上年增长5.44%；2025年营业收入总额更是同比激增32.61%。 外资券商经营态势稳健、业绩表现亮眼，这不仅是机构自身市场化经营的成功，更是我国资本市场开放红利不断释放、中外资机构实现良性互动、全球资本长期青睐并配置中国资产的集中反映。笔者认为，目前外资券商正深
中国AI的差异化突围：以“迂”为“直”的战略解析
上周，斯坦福AI指数报告更新了2026年一季度的最新数据：中美顶级大模型性能差距已从2024年底的12%扩大至27%。《华尔街日报》随即发表评论，标题直指《中国AI的追赶已达顶峰》，布鲁金斯学会的专家甚至断言“美国的算力封锁将使中国AI永远落后一代”。 这种论调并非首次出现。然而，真正深刻理解产业和战略的人士明白，这仅仅看到了“直线”上的差距，并未领悟我们所走的“迂回”之路所蕴含的破局智慧——正如中国古代《孙子兵法》中所阐述的“以迂为直”，早已将此战略精髓昭示于世。 一、西方视角下的“迭代差距”：仅聚焦“
AI开发新范式：与传统开发的根本差异
在前两篇文章中，我们探讨了传统软件与AI应用的根本不同，同时也分析了AI产品经理工作方法的转变。本文将聚焦于开发者/技术负责人最为关注的核心议题：过往的技术经验是否仍然适用？AI应用开发具体指什么？与传统开发相比，本质区别又在哪里？先给出核心观点：AI应用开发的核心并非「掌握更多新技术」，而是「采用全新开发模式」。过往积累的工程经验依然宝贵，但产品开发方式——代码内容、测试方法、迭代流程——已发生根本性变革。接下来详细分析。传统应用开发的代码，本质上是开发者替计算机进行决策。用户下单 → 核查库存 → 减