深圳十五五规划发布，AI训练师成紧缺职业
2026年，是“十五五”规划开局之年深圳市“十五五”规划建议发布规划建议聚焦现代化经济发展，勾勒深圳未来发展蓝图，其中20处提及人工智能！包括：推进人工智能产业高质量发展和全域全时高水平应用。充分发挥机电一体化和软硬件协同优势，加快速度做强产业全链条，发展壮大国产操作系统生态，推动人工智能计算芯片和软件生态自主可控。深入开展算力强基行动，构建全球领先通用算力、智能算力、超级算力一体基础设施体系。支持企业自研新型人工智能算法，加快人工智能通用大模型和垂类大模型研发应用。强化公共数据开放和行业数据使用，建设涵
AI技术在音乐研究中的创新应用
西伦敦大学-伦敦音乐学院 5月28日 下午18.00线上分享 AI赋能音乐科技研究：创意、项目与实践探索 本次分享将围绕“Using AI in Music Technology Research”展开，带领学生探索如何在音乐创作、项目开发与学术研究中有效运用AI工具，培养更具创新性与批判性的专业能力。 内容包括： 1. 如何利用AI拓展音乐科技领域的研究方向与创意灵感 2. 使用AI生成研究问题、发展原创项目概念与创作思路 3. 如何将音乐实践、制作流程与学术研究及批判性思维相结合 4. AI在项目规划
人工智能发展历程 |并非横空出世:回顾80年演变中的三次"驱动变革"
一、技术飞跃建立在长期积累基础之上二、全球发展呈现分化态势，中国实现多点突破三、八十年历经四个阶段，成长道路波澜起伏（一）悄然播下"智能的火种"（20世纪40—50年代）（二）经历两次"AI低谷"的挑战（20世纪60—80年代）（三）完成"从无到有"的质的跨越（20世纪90年代—21世纪10年代）（四）从"研究室"走向"千家万户"（21世纪20年代至今）四、把握AI发展的核心规律目录Contents今天，我们回顾人工智能（AI）八十年的演进轨迹，分析全球AI格局、四大发展阶段、三次燃料革命以及背后的核心规
2026年AI职业趋势洞察：真正淘汰你的，不是AI而是不懂AI
报告名称：《腾讯研究院：2026年AI职业新趋势大数据研究报告》报告解码：三个皮匠报告“AI会夺走我的工作吗？”这大概是每位职场人深夜辗转时的内心独白。如今，AI已深入渗透到日常工作的方方面面，从内容创作、设计制图到数据处理、编程辅助，每个人都在切实感受技术变革带来的冲击。有人担忧被取代，有人借势实现效率倍增，关于AI与职场关系的讨论，始终交织着希望与忐忑。然而AI并未引发大规模失业，而是以更悄然的方式重塑着职场生态：需求重心从“创造工具”转向“驾驭工具”，实操型人才日益抢手；技能标准、职级体系、薪酬结构
李彦宏展望：全球日活智能体或破百亿大关
5月13日至14日，Create2026百度AI开发者大会于北京召开。百度创始人李彦宏在开幕致辞中，首度提出AI时代的“新标尺”——日活智能体数（DAA）。李彦宏认为，Token未必代表终极答案，它仅反映成本而非收益，衡量的是投入而非产出；DAA则与移动互联网时代的通用指标日活用户数（DAU）大致对应，“评估一个平台及生态的繁荣程度，更应关注DAA这一指标，即有多少Agent在替人类工作并交付成果。”李彦宏还预测，未来全球日活智能体数（DAA）有望突破100亿。 在大会开幕环节，李彦宏阐述了“AI时代进化
拥抱AI时代：以_infosense驱动新质生产力发展
近期，业界热议人工智能的落地实践。作为普通用户，我虽非技术专家，但通过分阶段设立目标（如2027、2030、2035等），总能逐步探索出适用的AI应用场景。有句话说“道路并非天生存在，走的人多了，便成了道路”。社会的发展同样需要在尝试与容错中前行，试错成本并不高。传统企业正处于验证假设的模式中，AI能从庞大数据中发现模式，确实可以提供算法与数据以降低科研成本。我们需要沉下心来学习，将研究成果逐步转化并融入产业系统。就像挑鱼刺一般，做质量管理，全要素产业化，生产线如何多产业应用？例如“人工智能+农业”，从种
AI政策聚焦：三大核心行业落地机遇解析
国家发改委在本月的发布会上传递出一个清晰信号：人工智能正从实验室走向实际应用，将深入工厂、医院和交通等关键领域。此次发布会的核心内容包括：一是计划推出推动“人工智能+”实施的配套政策；二是鼓励央企和国企率先开放高价值应用场景。此外，国家还将通过新的政策性金融工具投入8000亿元，专门用于支持AI基础设施与应用的推进。对制造、交通、医疗等行业的从业者而言，这不仅是政策支持，更是商业模式的重构。我们来分析一下，在这场“AI国家队”参与的变革中，究竟蕴含哪些机会。一、 政策解读：关注场景，而非参数近年来，业界讨
人工智能奇点经济：重塑未来商业的拐点
————————一、发布政策：近期正在制定加速“人工智能+”战略的配套政策；推动人工智能在生产、管理及经营各环节的深度融合。将不断推进央企及国企开放高价值应用场景，面向各行业和区域，打造人工智能应用的示范项目，推动人工智能在生产运营中的全面应用。二、黄仁勋：“物理AI的ChatGPT时刻已经到来”。【物理AI应用：工业AI→自动驾驶→智能机器人】英伟达的物理AI已实现收益增长：英伟达第一季度财报显示，物理AI在近一年内收入已超90亿美元，未来市场潜力预计为50万亿美元。年报中显示，物理AI收入超过60亿美
深演智能暴涨273%，AI智能体正式进入执行时代
AI智能体固然能提升效率，然而企业真正渴求的，却是稳健的实际操作能力。5月27日，深演智能(02723.HK)登陆港交所主板，发行价定在55.50港元，开盘即飙升273%。这绝非泛泛的AI概念股——它被誉为“企业决策AI智能体第一股”，5480倍的超额认购率，折射出资本对AI技术落地的真实渴望。01 从“闲聊”迈向“实干”，AI智能体实现关键跨越深演智能的核心产品是名为Deep Agent的企业决策AI智能体系统。有别于通用的对话式AI，它能够无缝融入企业的业务流程：涵盖广告投放、客户管理、销售预测等领域
AI时代：智能科技引领未来生活
当前，AI技术正经历快速发展阶段，无论是体力劳动还是脑力创作，从健康管理到休闲娱乐，智能科技已深度渗透到日常生活的各个领域。 日前，2026世界数字教育大会在浙江杭州拉开帷幕，核心议题聚焦"人工智能+教育：变革 发展 治理"。 大会同步举行全球数字教育成果展，集中呈现AI技术在教育行业的创新实践。 在河南郑州中原科技城人工智能科技园的中原异构人形机器人4S店，数十款主流人形机器人各显身手，重新定义了行业服务标准。 从最初的发展摸索期，到如今的持续演进，人形机器人正快速走进国人的工作与生活场景。 作为第九届
AI应用新风向：20个真实案例揭示的2026年机遇
生成式AI已走过三年历程，实际应用场景究竟如何？这是很多人关心的话题。表面上看，各行业都在热议AI，但要具体说出几个成功案例，人们往往语塞。36氪在亦庄的活动现场给出了明确答案。当下，36氪在2026 AI Partner大会的现场，正式发布“2026年AI场景应用最佳案例”榜单。该榜单涵盖科技、产业、消费、民生四大领域，包含了超过20个标杆性应用案例。这些案例都有一个共同点——它们不是“理论上可行”，而是在真实工作场景中已经落地的实例。没有PPT，没有演示陷阱，每个案例都经过36氪调研团队的严格验证。深
AI付费趋势下的机遇与挑战：从40万收入到政策监管
一个AI插件卖了40万。一位从事英语教育的博主，凭借一个简单的AI技能赚取14万元。还有人将AI指令整理成集，每份售价十几元，销量突破3000份。而此时，豆包初次尝试收费却引发热议，DeepSeek则宣布API费用下调75%且长期有效。AI世界正走向两个极端：一部分产品越来越昂贵，另一部分则越来越实惠。但真正盈利的模式是“卖工具”。信息差指数：⭐⭐⭐⭐⭐亿邦动力今日报道了一个被普遍忽视的现象：小红书上“AI技能”已成热门副业。一些实际案例：对普通用户而言：你无需编程基础，也无需精通大模型。关键是发现他人愿
AI黄金赛道：长坡厚雪下的估值重塑与新增量
在全球科技变革的洪流中，人工智能（AI）始终是资本市场聚焦的核心热点。无论技术迭代的突破性、产业落地的广泛性，还是资本布局的密集度，AI都展现出穿越周期的强大韧性。当前，海内外机构对其长期投资价值高度一致，板块资金持续流入但尚未达到极致拥挤状态，叠加AI Agent、具身智能、行业垂直应用等新方向加速落地，AI赛道正迎来“价值深化”与“结构扩散”的双重机遇。一、机构共识：长期成长逻辑坚实，全球资本一致看多AI的投资价值，早已超越单纯的主题炒作，成为海内外机构的核心共识及长期配置主线。从海外巨头到国内头部券
2026年中国教师AI应用现状与发展图景
本报告首次全面描绘了中国教师在人工智能素养方面的现状画像、角色转变、制度支撑与实践探索，为智能化时代教师专业发展提供了详实数据和本土化解决方案。整体态势：东部区域领先、中部区域平稳、西部区域有待提升高级能力维度差距尤为突出：代表区域实践：报告揭示教师正在经历四大转变：教师的独特价值集中体现在AI难以取代的四大核心领域：✅价值导向立德树人，培养正确价值观念✅情感互动真诚的师生交流与情感联结✅思维激活批判性思维与创新素养培育✅拥抱变化灵活应对复杂教育场景的智慧中国已构建"国家统筹、地方主导、学校落实&
AI领域三大演进方向
人工智能技术概念早已有之，在近七十年的曲折进程中，已历经逻辑推理、专家系统、深度学习等关键阶段。基于算法、数据、算力的全面突破，近年来人工智能各项能力迅猛增强，在部分领域已接近或超越人类水平。可以说，此轮人工智能发展在速度、社会渗透力与跨界驱动效应上均展现出史无前例的特征，具体体现在三个方面。一是从“被动训练”向“自主进化”的技术革新方向加速演进，更新频率急剧提高。发展初期，人工智能模型参数量小、算力更新慢，升级周期以年计算，经典目标检测模型的迭代间隔为两年。随着算法框架持续优化和算力大幅增长，人工智能的