AI时代的知识产权新策略：瞧见Club沙龙精华回顾
6月30日，瞧见Club与张江人工智能创新小镇携手举办了《AI原生企业数据产品、算法知识产权保护和价值管理》沙龙，现场AI企业创始人和研发人员反响热烈，最常听到的一句话是：终于明白AI企业为何不能仅依赖软著和专利来守护核心资产了。✅申请软著，遭驳回✅申报AI专利，耗时久最终发觉：AI真正宝贵的数据集、知识图谱、自研算法、模型权重，全都无法有效保护。💡讲座核心要点分享：传统知识产权体系，已难以适应AI时代AI企业真正的核心防线：数据知识产权确权数据确权具备实际资产价值确权后可获得官方价值评估报告，实现：📌
韩执政党驳斥美报告失实 拒绝企业转嫁责任
新华社北京7月5日电韩国执政党共同民主党4日针对美国有关电商巨头酷澎的报告表达“强烈不满”，指出报告内容“严重不实”，并指责酷澎企图利用美方报告将大规模用户信息泄露的责任推给韩国。 美国众议院司法委员会本周早些时候发布中期报告，称酷澎长期被视为韩国政府的“针对目标”，并指责韩国政府对美资企业实施了“强制调查、过于严苛的监管及过重的罚款处罚”。 共同民主党发言人张润美（音译）4日在书面简报中指出，美方报告“基于酷澎单方面陈述及未核实数据，严重歪曲了韩国政府的立场”。她强调，韩国不会因企业国籍采取歧视或监管措
AI泡沫退潮后，产业智能才真正启程
——从大模型鏖战迈向垂直领域智能化的必然路径 近两年，人工智能成为全球资本聚焦的核心赛道。从大模型密集发布，到算力军备竞赛，再到AI初创企业蜂拥而起，行业一度进入爆发式增长期。 但与此同时，一个愈发清晰的现实浮出水面： AI行业正经历一场典型的“资本驱动型泡沫”。 一、当前AI仍处于高投入阶段 目前AI产业普遍存在以下特征： • 巨量GPU资源投入 • 持续攀升的训练成本 • 高企的人才薪酬 • 天价数据采购支出 • 推理费用居高不下 • 商业模式尚不清晰 许多企业年投入数十亿甚至上百亿元，却未形成可持续
AI赋能大湾区财富管理新生态论坛
在AI加速重构金融市场、跨境资金与财富管理格局持续演进的背景下，粤港澳大湾区正迎来‘科技创新 × 多市场互联 × 制度多元’的关键交汇期。面对全球市场波动加剧、跨境资金流动日趋频繁，您是否也在思考：• AI将如何重塑金融投资的逻辑与决策模式？• 在跨境数据流动日益频繁的环境下，安全、合规与信任如何成为财富管理的核心支柱？• 从全球资产配置视角看，股票、利率与地缘风险对投资组合意味着什么？• 面对政策红利、技术突破与资本加速涌入，大湾区财富管理如何把握新机遇、开辟新路径？本次由上海交通大学上海高级金融学院主
《AI原生数据平台研究报告》正式发布
当下，全球数字经济全方位迈入AI原生与智能体（Agent）大规模应用新阶段，大模型技术持续深化演进、AI智能体迅速崛起为产业新兴生产力，正在重新塑造各行业数字化、智能化发展的底层逻辑。数据平台作为承担多模态数据整合、模型训练推理、智能体任务调度与数据价值挖掘的关键基础设施，其架构设计、能力范围与服务定位正经历历史性的代际变革，传统以服务人类分析师离线查询、BI报表分析为重心的数据平台，已无法满足大模型、智能体自主运作的全新要求，向AI原生架构全面升级已成为行业必然走向。AI原生数据平台并非传统数据平台的简
2026年大数据与人工智能领域证书备考全解析
大数据与人工智能彼此依存、协同共进。庞大的数据量为AI算法的学习提供根基，是其迭代升级的关键养分；而AI技术则让大数据具备深层分析与智能感知的能力，使其从被动存储升级为主动价值引擎。当下就业市场对这类复合型能力需求迫切，数据科学家、AI工程师等职位备受追捧。演进方向上，二者在AIGC、自动驾驶、大数据工程、人工智能应用、人工智能算法等新兴赛道深度交融，不断催生新技术与新模式。这种紧密联系既加速了技术革新，也为从业者创造了宽广的成长空间，未来发展势头强劲，将持续释放显著的社会与经济效益。相关领域的政策支持1
AI时代的生存指南：如何在智能浪潮中保持独特价值
引言我们正处于一个规则持续被颠覆的时代。当人工智能将众多人的能力同步提升至80分水平时，80分便成为了新的基准线。本书旨在用通俗易懂的语言，帮助你理清三个核心问题：AI的内在运行机制究竟是什么？当AI能够胜任大量工作时，哪些领域仍然是它难以触及的？我们又该如何借助AI工具，在这个时代实现更好的发展，打造个人独特的不可替代性？全书从"连接"与"延迟"两个维度展开，阐述信息如何渗透进我们的日常生活。随后探讨数据的核心悖论：数据看似如油田般储量丰富，但无法被有效利用的数据，往往不是资产，反而会成为负担。我们应当
重磅：豆包、通义千问智能体功能即将关停
7月4日传来消息，豆包与通义千问均宣布将停止智能体服务。 豆包发布了《智能体功能下线公告》，指出因产品策略调整，该功能定于2026年7月15日终止运行。 服务关闭后，用户在过渡期内仍可浏览并手动保存智能体资料及过往对话记录；待10月15日过后，豆包将依据《隐私政策》清理相关数据，此后无法再于平台内查看或复原。 官方建议用户提前通过截图或导出文本等方式备份关键信息，并提示字节跳动旗下的猫箱App现已支持创建新智能体及开展对话，用户可转至该应用继续体验相关功能。 与此同时，千问（通义千问）也向用户发送了“智能
AI竞争转向存储底座
一场深层变革正在悄然发生：AI的竞争焦点已不再局限于模型与GPU。你以为瓶颈在算力，实则存储、封装、电力、用水与产业集群正成为更关键的控制维度。下一代AI基础设施的较量，正从芯片性能转向存储根基。过去两年，AI基建最显眼的是大模型、GPU集群和数据中心。但越往后，决定供给能力的，不再是单点算力，而是整条产业链能否持续输出。内存需高速，闪存需海量，封装需同步，电力与水源需稳定，数据中心更需贴近产业网络。AI不只是算出来的，更是被存储、封装与能源体系托举起来的。2026年7月2日，SK hynix宣布忠清地区
AI备案先行：医疗器械从业者的安全护盾
2026年7月4日，周末清晨8:55。当多数人仍沉浸在周末的慵懒中时，一群"求知若渴的伙伴"已准时涌入线上课堂。有人端着姜枣茶开启电脑，有人刚陪孩子看完阿根廷对佛得角的世界杯赛事，有人身处南半球寒冬，带着鼻音问候"早安"。接下来的3小时，是一场紧凑、激烈、却充满欢笑的AI+注册实战洗礼。这不是一堂乏味的理论灌输，不是那种"听完即忘"的普及课。这是一场怀揣忧虑而来、满载技能而归的硬核演练。若你仍因AI数据安全顾虑不敢上传任何文件，若你仍为撰写注册资料反复核对至头晕目眩，这篇实战营首日记录，值得你反复研读。模
印度网民为谷歌AI中心欢呼时，我们需要看清什么
一份高达150亿美元的协议即将落地印度安得拉邦。谷歌宣布将在印度打造除美国本土外规模最大的AI研究基地，同时铺设跨洋光纤、部署云端服务器等核心设施，旨在让印度成为服务全球的AI枢纽。从表象来看，这似乎是印度科技发展史上的一个闪光时刻。社交平台上瞬间炸开了锅，部分印度网民拍手叫好，视其为未来崛起的标志；更有甚者高呼印度即将成为超级大国。然而，质疑声同样尖锐刺耳。反对者嗤之以鼻，称这不过是痴人说梦；更有人毫不客气地发问：谷歌究竟是看中了印度的技术实力，还是垂涎于那里源源不断的廉价劳动力，用来为AI模型做数据标
AI智能体泡沫破裂：免费情感背后的算账时刻
科技行业趋势深度洞察，前沿Tech领域实时动态，创新科技方向精准聚焦。欢迎关注公众号：科创猫。7月3日，豆包与千问同步发布公告，宣布智能体功能将于7月15日下线。同日发布、同日关停，两家团队显然未事先协调。同一月内，腾讯元宝的AI智能体已于6月30日停止服务，网易云音乐旗下妙时也在7月14日停运。字节、阿里、腾讯、网易四大巨头，在几乎同一时间窗口，集体退出了"用户自建智能体"的战场。直白点说：过去两年被捧上神坛的"AI智能体生态"，在监管压力与算力成本的双重挤压下，彻底宣告
AI转型总失败？3招让业务真正用起来
“我们买了最贵的AI工具，但员工还在用Excel做报表。” “花了半年训练模型，上线后发现业务根本不需要。” “AI团队和业务部门互相甩锅，最后项目烂尾。”这些场景正在全球企业中重复上演。Gartner数据显示，仅12%的企业能将AI投入转化为实际业务价值，其余88%要么停留在试点阶段，要么因成本过高被迫放弃。问题出在哪里？答案藏在三个关键矛盾中：技术理想与业务现实的割裂、组织惯性对新工具的排斥、短期投入与长期价值的错配。本文将拆解3家企业的转型实战，提炼出可复制的转型框架。某零售巨头曾设立“AI创新中心
AI重塑金融：从数字运营到智能决策
全球资产管理&投资置业服务金融AI转型，不能再被理解为“多一个工具”过去几年，金融行业对人工智能的讨论，大多围绕几个熟悉的关键词展开：智能客服、智能营销、智能风控、智能投研、智能运营、智能办公。这些应用确实重要，也已经在银行、保险、证券、基金、消金、支付等机构中广泛试点。但如果只把AI理解为“降本增效工具”，今天的金融机构很可能会低估这一轮技术变革的深度。站在IDC的视角看，金融行业正在进入一个新的阶段：AI不再只是嵌入某个岗位、某个系统、某个渠道的辅助能力，而正在成为重构金融业生产方式的核心变
人工智能时代的公司治理变革
南开中国公司治理研究院院长李维安教授在《中国工业经济》第九届管理学前沿论坛作主旨演讲近日，《中国工业经济》第九届管理学前沿论坛在北京举办。论坛以“人工智能与管理变革”为主题，由中国工业经济杂志社、北京师范大学经济与工商管理学院联合主办。南开大学讲席教授、中国公司治理研究院院长李维安应邀出席，并以“公司治理现代化：人工智能治理”为题作主旨演讲。李维安教授指出，公司治理现代化的一个前沿趋势是从数字治理向人工智能治理演进。数字治理聚焦数据权属边界，而人工智能治理需深入回应算法决策机制、智能体授权方式与责任追溯路