AI辅助开发与内容创作的挑战与思考
上个月我开发了一款小程序，但每日的广告收入微乎其微。不知何故，小红书平台频繁向我推送小程序开发相关内容。这两天，我再次着手开发了一款同类型应用，希望能取得更好的效果，这完全是一种沉浸式的编码体验。一天下来，我用完了两个Codex的免费额度。今天，我发现一个功能在真机运行时出现了bug，尝试让Codex修复了数次均未成功。由于该bug仅在真机上触发，调试起来相当棘手。几次尝试下来，我感到身心俱疲，不得不亲自审查代码。代码本身并未显现明显问题，按照预期逻辑本不应出错。仔细思索后，我回想起上一款小程序中也有类似
AI赋能游戏开发：我的初次尝试与挑战
codex确实牛逼，一上午就帮我搞好整体游戏框架了，还批量生成了提示词，就是可惜我没钱买openai的API，只能改用国内的work buddy接力去继续干了，然后就是很可惜用glm5.1跑浏览器批量化生图的时候，容易出现重复提交，花了我好多积分，只能叫停了，这事最操蛋的就是想调试脚本调通用agent跑AI生图，两边都他妈要钱，没法子，最后只能改手动了。我要不是囊中羞涩，一定能够跑出一条AI自动化流水线！而且还尝试了用agent来帮我扣绿幕放插图和文本，结果总是不理想，我的技术路线绝对没问题！有问题的是a
企业AI应用：从试点到价值重塑的跃迁之路
当前，全球企业在人工智能应用方面已超越初步的试点阶段，正面临工具普及与实际价值实现脱节、技术快速更新与治理能力不匹配、局部效率提升与整体战略转型不协调等核心挑战，如何将AI的巨大潜力转化为切实的商业效益成为行业普遍关注的焦点。企业AI的落地应用呈现出覆盖面广但实际激活度低、转型进程分层的显著特点：员工对AI工具的访问权限在一年内大幅增长了50%，达到约60%，然而日常使用率却不足60%。仅有25%的企业能够将超过40%的AI试点项目成功转化为实际生产力，并且超过八成企业尚未围绕AI对工作流程进行根本性重塑
AI浪潮冲击，NAND闪存遭遇滑铁卢
存储芯片行业向来波动剧烈，如今又到了关键节点。这一切的转折源于几年前的人工智能(AI)爆发：当时，高带宽内存(HBM)配合AI加速器成为训练模型的首选。作为一种特殊的DRAM，HBM的利润空间远超NAND闪存。面对NAND价格走低、利润被压缩的局面，三星和SK海力士等巨头在扩充NAND产能时变得更加小心谨慎。技术层面也面临巨大挑战。随着NAND闪存层数跨过200层门槛，每代新品都需依赖尖端生产装备和庞大资金支持(图1)。如今，最顶尖的NAND器件层数已超330层。因此，尽管厂商开始将资金转向HBM生产，但
油井退役：资深从业者的创新舞台
油气行业的持续转型，为井口弃置开辟了挑战与机会并存的局面。尤其是安全实施封井作业，为具备管理并永久封闭晚期油井实力的企业创造了显著商机。 对作业方而言，这已不再只是生命周期终结时的责任，更成为一项复杂的工程难题，亟需技术实力、实践经验与运营能力的完美融合。 资产经济性、法规要求及基础设施老化将在未来多年持续驱动井口弃置业务。据英国海洋能源机构预测，2025至2034年间，油井退役将占据退役总费用的47%。自2023年起，英国大陆架的相关累计成本预估已攀升10亿英镑，2032年或将触及120亿英镑大关。 即
人形机器人半马破人类纪录 替人干活面临综合实力考验
每经评论员 杜恒峰 4月19日清晨，2026年人形机器人半程马拉松在北京亦庄拉开帷幕。荣耀战队研发的“闪电”自主导航机器人，以50分26秒的净用时斩获桂冠。这一成绩不仅夺魁，更超越了乌干达选手基普利莫今年3月创造的57分20秒的人类男子半马世界纪录。 相较于2025年首届赛事，本次比赛的跨越式进步有目共睹。2025年，超过七成的机器人因关节电机过热及电池热失控而止步。反观今年，故障率显著下降，这得益于多项关键技术的革新：整机结构经过优化，采用液冷替代风冷，广泛运用碳纤维与合金材料，同时核心零部件如电机、电
人工智能赋能地质行业：重塑未来版图
近期，深脉矿业率先推出“机器人采矿”新模式，中国冶金地质总局也发布了“未来勘探系统”。这两则动态为行业描绘出全新场景：在千平方公里矿区范围内，无人机群翱翔空中，机械犬负重穿越崎岖地带。以往地质人员需耗时一至两年才能完成的任务，现阶段缩短至几个月；勘探周期大幅压缩的同时，成本也显著降低。随着AI大模型快速演进，具身智能机器人从实验室走向野外实地，地质领域迎来了关键转折点。在这场“人工智能+”浪潮中，如何把握机遇，促进地质作业模式从传统方式向数字化智能化方向跨越，已成为整个行业亟待破解的时代课题。地质工作模式
AI时代引导孩子爱上阅读的三重回归路径
如今，每年问世及再版的书籍超过五十万种，算法推送的信息流无休无止，短视频把经典著作拆解为“流量爆款”——这构成了当下孩子们所处的阅读生态。有研究表明，每日观看短视频超过两小时的青少年，其深度思考的时间减少了四成，大脑前额叶皮层的活跃度降低了10%到15%。当人工智能能够代写《西游记》读后感，当知识的获取变得前所未有的轻易，我们不得不再次叩问那个古老的话题：开卷是否依然有益？AI时代的阅读面临着双重挑战。其一，信息爆炸使得“选择困难”成为新的阅读阻碍。回溯晋宋时期，书籍堪称“精华中的精华”，开卷自然有益；而
法治宣传月 | 建立弹性可调节的人工智能法律框架
当下，人工智能技术正加速革新，已广泛渗透至生产生活、社会治理、产业升级等众多领域，成为推动经济高质量发展的核心动力，同时也催生了一系列法律难题与治理困境。人工智能立法作为规范技术进步、预防潜在风险、维护社会公平的关键手段，其必要性、目标与难点、模式选择等问题均值得深入研讨。治理需求迫切需要加速人工智能立法从我国发展现状审视，人工智能技术正处于快速推广与迭代升级的关键时期。实践中，由AI幻觉导致的民事侵权纠纷、算法偏见引发的不公平机会、数据安全泄露造成的隐私侵害、违规GEO系统实施“数据投毒”扰乱市场秩序等
聚焦大模型推理优化，中国信通院发布2026年应用实践报告
伴随大模型步入规模化部署的新时期，产业发展的焦点已从模型训练转移至推理服务，大模型正式开启了推理时代。得益于多模态应用的普及、长上下文需求的激增以及Agentic AI的迅猛发展，推理需求呈现爆发式态势，如何在成本与性能间取得平衡已成为产业的核心议题，仅靠硬件升级已无法满足高效、经济、稳定且绿色的规模化应用需求。如今，推理优化正从单一的优化迈向系统级的协同优化，并加速渗透至各个行业进行赋能。为了厘清技术演进脉络、积累产业实践经验，并为行业提供技术指引及可落地的解决方案参考，中国信息通信研究院（简称“中国信
竞逐固态电池上市头筹，清陶能源向港交所递交招股书
4月8日，被冠以“全球固态电池出货量第一”称号，并获得上汽、北汽、广汽等多家汽车制造商战略投资的清陶（昆山）能源发展集团股份有限公司（简称“清陶能源”），已正式向香港联合交易所提交上市申请，计划在香港主板挂牌。 清陶能源的招股说明书向市场呈现出两种不同的面貌：一方面是技术领先、规模与出货量均居行业首位的领跑者形象；另一方面则是亏损持续扩大，加上行业仍处于技术发展和大规模商业化的初期阶段，盈利前景尚不明朗。 争夺“固态电池上市第一股” 凭借约279亿元的估值、全球领先的出货量、与上汽集团(14.150, 0
人工智能重塑现实：它如何悄然转变我们的职业、生活与明天？
从早晨被智能闹钟叫醒，到工作中借助人工智能撰写文本、解析数据；从接收到个性化推荐的内容，到利用AI修图、创作、解决复杂问题，人工智能早已不再是科幻作品中的遥远概念，而是深深融入我们日常的方方面面，成为这个时代最具变革性的驱动力。 AI的到来是一场静默的革命，它在提供极致便利、解放生产力的同时，也触发了关于就业、思维、伦理等多维度的深刻反思。今天，我们便来深入探讨，AI究竟对我们的存在产生了何种影响，我们又应如何应对这股时代的洪流。 一、职业格局重塑：并非取代，而是格局重铸 许多人对AI的首要忧虑，是“AI
苹果折叠iPhone遇阻 技术难题或致量产延期
据消息透露，因测试环节的技术难题复杂程度超预期，苹果(246.55, -12.31, -4.76%)的折叠屏iPhone计划或面临推迟。 该企业在工程验证阶段遭遇阻碍，可能导致产品量产及首批交付延后数月。报道称，攻克这些技术障碍所需周期长于预估，导致上市时间无法敲定。 业界普遍认为，折叠式iPhone是具备前瞻性的关键产品，有望为苹果开辟新赛道并刺激用户换机。不过此次推迟显示，苹果把品质与可靠性作为首要考量，这在竞品曾频发质量问题的折叠屏领域尤为关键。 推迟或会影响市场对创新驱动收入增长的短期判断，特别是
太空算力商业化：技术突破与成本挑战并存
从理论构想到实际应用，太空计算能力产业何时迎来转折点？ 在4月3日举行的2026太空算力产业峰会上，一款名为“鱼代码”的应用程序描绘了未来太空算力普及的美好蓝图。 中国科学院计算技术研究所副研究员刘垚圻分享了一个学生设想——渔民通过APP提问：“金枪鱼在哪？”接着，轨道卫星运用高光谱摄像寻找鱼群，智能系统进行分析计算，最终通过通信链路提供位置信息及捕鱼工具建议。 这个充满想象力的画面，正随着“太空算力”由理论转向实践而逐步成为可能。 峰会期间，政府机构、企业、学术界代表深入交流了“将计算能力送入太空”所面
AI重塑前端：初级职位渐成稀缺
这不是危言耸听。一位招聘负责人朋友上个月跟我说了一句话，我听完之后沉默了很久：「初级前端的岗位，我们今年直接砍掉了。不是没需求，是 AI 已经能做那些事了。」几年之前，一个刚毕业的前端，能做什么？切图、还原设计稿、写静态页面、做简单的表单交互、调调接口。这些事情，现在 AI 配合一个有经验的开发者，一个下午能搞定过去一个小组一周的量。不是 AI 把初级前端替代了。是AI 把初级前端存在的理由稀释了。一个高级前端 + AI，能产出过去三个人的工作量。那公司为什么还需要另外两个初级？脉脉、Boss 直聘上，前