AI时代，企业最大的隐患，是仍以互联网思维驾驭AI
过去一年，我与不少企业进行过交流。几乎都会听到一句话："我们已经着手应用 AI 了。"但深入了解之后会发现：部分企业所谓的 AI 应用，不过是：除此之外，企业几乎没有产生任何改变：这意味着：企业仅仅是拥有了 AI 工具，却尚未踏入 AI 时代。真正意义上的 AI 转型，从来不是增添一个工具，而是重新构建企业的运行模式。互联网时代，企业建设的核心目标是：因此，企业投入大量资源进行建设：这些系统解决的是：将业务记录下来，并依据规则执行。而 AI 时代，企业软件开始承担新的角色。AI 不只是记录业务，它还能够：
AI时代，每个人都要重新学习
故事起因：京东JD推出‘涅槃计划’，首期组织70万一线在岗员工开展智能化技能回炉再造，远期计划覆盖集团120万从业人员，在全国联合124所职业院校共建人才培养基地、落地80余座智能实训中心。京东这场超大规模、面向未来的全员技能重塑工程，是企业主动预判AI变革、提前完成产业人才迭代的典型范例。于是在前天写了一篇，‘涅槃计划’对未来教育五大启发的文章，原文链接：从京东70万人‘涅槃计划’：到AI时代的职业教育同时，赶脚，未来，继续教育板块，可能会成为一个重点。无数的人要回炉再造，融入人工智能时代。其次是，学生
福建发布人工智能与制造融合三年规划
全文如下▼▐行业报告中国信通院《人工智能发展报告2024》《人工智能行业应用建设发展参考架构》《2024年全球人工智能治理研究报告》《2024年中国人工智能人才发展报告》《人工智能大语言模型技术发展研究报告（2024年）》《2024年中国AI大模型场景探索及产业应用调研报告》《2024人工智能与职场研究报告》▐政策新规《中小企业数字化赋能专项行动方案（2025—2027年）》《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》《5G规模化应用“扬帆”行动升级方案》《数字化绿色化协同转型发展实施指南》北京
四川发布2026年度重大行政决策清单 涵盖数据要素、人工智能、川酒等关键领域
四川省人民政府办公厅近日正式印发《四川省人民政府2026年度重大行政决策事项目录》，将13项关系全省发展大局的重大决策事项纳入规范化管理体系，涉及数字经济、人工智能、川酒产业、现代农业、生态环保等多个重要领域，旨在进一步健全科学、民主、依法决策机制，推动重大行政决策行为规范化运行。省政府网站截图依据目录安排，今年将重点推进《四川省政务数据共享实施细则》《四川省加快推进“人工智能+”一号创新工程实施方案》《数据要素市场化配置改革攻坚突破工作方案》《支持川酒产业健康发展的若干政策措施》等13项重大决策事项的编
AI赋能风电运维：职业变革新趋势
今天我们来探讨一项正在深刻影响风电行业就业生态的技术革新——风电智能化运维：人工智能与数字孪生技术正在重新定义运维岗位以往的风电运维依赖"经验丰富的师傅+目视检查"，工作人员攀爬80米高的塔架，凭借经验判断异响、观察油温。然而随着单机容量攀升至16MW乃至26MW，机组构造日益繁复，仅靠人工观察和经验已难以胜任。2026年的全新模式是：数字孪生技术+AI预测性维护。金风科技、远景能源等行业领军企业已实现将IoT传感器实时数据流接入数字孪生模型，AI能够在齿轮箱发生实际故障前72小时提前预警。这标志着运维模
砸了数百万AI项目为何全部哑火？揭秘企业智能化转型的三大深坑
题注：适合别人的AI转型路线，未必适合你。真正适合你的路线，一定是量身定制的。我没笑。因为过去两年，我在全国各地拜访了数十家企业，这句话我听了不下二十遍。根据麦肯锡2026年的调研，全球89%的企业已经启动AI转型，但仅25%取得了实质进展。IDC的数据更令人担忧——国内68%的中小企业AI项目在部署后6到12个月便陷入停滞，43%直接宣告失败，单个失败项目平均损耗189万元。189万，换来的是一堆PPT和一套永远落不了地的系统。问题究竟出在哪里？我归纳了企业AI转型最常见的三大误区：讲正确的废话，做正确
科杰科技深耕AI数据基座，驱动千行百业数字化升级
在大模型快速渗透各行业应用、智能体深度推动产业变革的背景下，高质量的AI数据基础设施已成为人工智能持续进化的关键支撑。在第九届数字中国建设峰会现场，作为AI数据基础设施领域的深耕者——科杰科技这家科创企业，依托扎实的技术功底与多元化的行业落地经验，坚持技术创新驱动，持续为数字中国建设筑牢底层数据根基、稳固数智发展底座。 技术为本：锻造AI数据基础设施“动力核心” 步入科杰科技展区，充满未来感的展台与演示大屏令众多观众纷纷驻足。作为国家级的专精特新重点“小巨人”企业，科杰科技长期专注于AI数据基础设施软件的
AI赋能企业实战|《AI在企业中的应用》3月4-5日沈阳开课
在数字化洪流的推动下，人工智能技术已跃升为驱动社会演进与商业革新的核心引擎。AI技术的迅猛发展不仅重塑了传统商业模式与行业准则，同时也给企业的运营管理带来了全新考验。为顺应这一变革，企业与个人亟需深入理解并精通AI技术。AI技术的广泛落地，不仅显著提升了企业的生产效能与品质，更为企业开辟了前所未有的商业蓝海。从智能制造到智慧物流，从智能客服到个性化推荐，AI正深刻重构企业的运营模式与业务流程。此外，AI技术还赋予企业强大的数据分析能力，助力企业深度挖掘市场潜力，精准洞察用户需求，从而制定更为科学严谨的市场
深圳质量促进会开展AI赋能质量管理培训,助力企业迈入10倍效率新阶段
日前，深圳市质量强市促进会（以下简称"促进会"）携手深圳市讯宇质量管理数字化研究院共同举办的"AI赋能质量管理培训"圆满落幕。此次培训吸引了众多企业的广泛关注与踊跃参与，卫光生物、维谛技术、轴心自控、欣旺达等企业的50余位质量管理、生产运营及数字化建设等相关领域负责人齐聚现场，深入学习人工智能技术在质量管理领域的最新应用与实践。本次培训特别邀请中德数字化工作组中方特聘专家、美国GLP数字化转型高级顾问、上海市智改数转工作组专家张忠新老师担任主讲嘉宾。张老师围绕"AI在质量管理中的应用概述""AI技术体系"
AI时代学生手机管理:与其全面禁止不如立规引导
在当下的校园环境中，一边是教师收缴手机、教室设置手机存放袋，另一边是学生利用智能设备查阅资料、借助AI工具辅助学习。当手机不再仅仅是游戏设备，而是连接人工智能与海量知识库的移动平台，一个传统议题再次引发公众热议：AI时代，我们是否仍要对学生手机使用进行严格管控？在许多人的固有观念中，手机往往与干扰、沉迷、作弊划等号。课堂上偷偷浏览短视频，作业依赖AI批量生成，碎片化内容削弱专注力——这些现实困境促使不少学校采取简单粗暴的管理方式：入校统一上交，上课严禁触碰。严格管控的出发点可以理解，在青少年的自控能力尚在
AI原生低代码：告别拖拽时代，迈入“一句话造应用”新阶段
打个比方，AI原生低代码犹如从画布中自然生长出的程序，而非先在纸上绘制再粘贴到画板之上。以往的低代码依赖人工拖拽组件、绘制流程，AI仅作为外部附加的辅助工具；而AI原生低代码则只需用户一句话，AI便能独立规划、构建、运行一整套完整应用。从专业角度而言，AI原生低代码以大模型充当平台的认知与算力底层支撑，把自然语言当作主要交互方式，由AI智能体独立完成业务逻辑编排、前后端代码生成、数据库与权限配置，最终交付可直接运行的企业级应用。其核心特征在于：AI并非外挂插件，而是深度内嵌于平台基因之中。泛微 e-bui
人工智能重塑职场：谁将受益，谁需转型
“智网文摘”是智网互联实验室推出的中拉科技交流品牌项目。通过精选编译西葡语媒体的科技报道，帮助中文读者洞察拉美与加勒比地区对科技的关注和趋势。欢迎联系智网互联实验室，为本项目推荐内容或提供建议。仅在数年前，人工智能还被视为专业人员的专属技术。如今，它已能总结会议、撰写文件、创造图像、协助教学设计、自动化流程，甚至参与客户互动。正如人工智能学院创始人爱德华多·巴斯克斯所说，这不仅是工具，更是“一种全新的思维模式”。这项技术正在重塑人们工作、学习和商业的方式。人工智能的快速发展激起了多元反响。对某些人，它是取
经管研究新热点：AI暴露度如何改变你的选题方向
近年来，AI相关研究已在经管领域广泛展开，但多数论文仍沿用相同模式：人工智能→提升效率/促进创新/影响就业。模式陈旧、贡献有限、同质化明显，成为许多经管论文被拒的主要原因。如今，顶级期刊、NBER、IMF最新研究中的关键变量，正是——人工智能暴露度（AI Exposure）。它彻底超越了“AI好坏”的表面探讨，转而聚焦经管研究的核心问题：不同行业、企业、岗位、群体，受AI影响的程度为何存在差异？这种差异如何重塑经济格局？本文以通俗的经管视角，全面解析AI暴露度的研究价值、核心逻辑、热门选题及科研启示，助你
企业智能交互革新：定制化AI客服系统的架构设计与技术实践
数字化转型的大潮正深刻重塑企业与用户之间的沟通模式。传统客服系统主要依赖预设关键词匹配或简单的决策树逻辑，这种“规则驱动”方案在处理标准化咨询时尚能应对，但在面对语境复杂、逻辑嵌套或语义模糊的真实用户问题时，常常显得力不从心，容易造成用户体验的断裂。随着大语言模型与自然语言处理技术的日益成熟，客服系统正从“自动化”向“智能化”跃迁。定制化AI客服系统已不再是简单的问答工具，而是演变为具备深度语义理解、逻辑推理及主动服务能力的智能代理。通过深度定制开发，企业能够将自身业务知识、产品手册及实时业务数据深度融入
企业AI应用成本控制：避免投入超过回报
企业AI落地，别让成本跑在价值前面企业在启动AI项目时，首要关注点是是否已采用AI技术；然而一旦项目实际运行，焦点立即转移到投入成本上。当大模型应用规模持续扩张时，Token费用逐渐成为企业AI建设中难以把控的开支项目。Token成本持续攀升的原因：✅ 多模型同时调用，费用难以精确核算✅ 各业务部门重复消耗Token资源✅ 缺少统一的分发与管理机制✅ Token使用情况无法可视化、无法管控✅ 成本增速超过业务价值增速简而言之：AI能力在持续提升，但Token利用率未必同步增长。许多企业认为解决路径是选择更