李家贵 - 人工智能领域资深专家与讲师
李家贵老师导师简介Ø 李家贵，西安交通大学数字经济研究院首席科学家、创业导师Ø浙江大学硕士，DeepSeek创始人梁文锋同级校友ØAI蛋糕模型®创始人Ø华润集团AI大赛教练Ø阿里AIGC高级技能专家Ø达摩院人工智能训练师（高级）Ø科大讯飞提示词工程师Ø电信十五五规划AI辅导教练Ø广东省产业大数据和人工智能技术与工程中心技术总监Ø深圳市工业互联网行业协会CIO专委会执行主任ØGPT之家首席顾问、深圳市CTO俱乐部秘书长Ø工信部数字化公益培训讲师Ø《2025中国企业AI赋能白皮书》作者Ø《数字化赋能工业上楼》
上海国家会计学院：“AI+财务”数智化变革与穿透式监管研修班开班通知
上海国家会计学院上国会培〔2026〕62号关于开展“AI+财务：财务数智化变革与穿透式监管”高级研修班的通知各有关机构：财务管理在企业运营中处于核心地位，是企业基业长青的关键基石。“十五五”规划开局之际，今年以来，国务院国资委相继出台多项重要政策，明确指出要达成“全级次、全流程、全要素”的智能化穿透式管理，促使国资监管由“管企业”向“管资本”转变，由事后审查向实时智能预警全面跃升，这为企业财务数智化变革指明了方向并设定了硬性指标。同时，随着人工智能技术的加速普及，财务数智化已经跨越了“基础信息化”阶段，步
探访千金药业：解锁产业 AI 落地实战 | 数据同学会第 9 期招募开启
AI 从"可用"迈向"易用"，关键难点何在？答案或许就隐匿于某家拥有近 60 载历史的中药名企之中。作为我国中药领域的开拓者，千金药业凭借"场景×数据×AI"的创新模式，实现了制造周期缩短 30%、成品率提高 24%，成功完成"研产供销储"全链条的数智化转型。这并非停留在 PPT 里的蓝图，而是每日在生产线上真实运行的现状。近日，「数据同学会」标杆探访系列第 9 站即将启程，我们将引领大家深入千金药业的真实一线。为何选择千金？当众多企业仍在争
高博会聚焦：青蓝智慧AI校园平台引爆全场
2026年5月22日至24日，为期三天的第64届高等教育博览会在江西南昌盛大启幕。本次盛会汇聚了1500多所高校、逾千家参展企业及6000余家参会单位，展览总面积达14万平方米。青蓝智慧科技携旗下AI智慧校园一体化平台重磅登场，展示包括智能体管理、智能问数、智能办事、AI辅导员及学工智能助手在内的多款自研精品。展台人气爆棚，亮点频出，圆满完成了此次参展任务。展会现场在展会现场，多款核心产品引发了热烈交流。基于AI大模型深度打造的智能体管理与智能问数等功能惊艳亮相，全面覆盖教务管理、学工管理、协同办公、招生
数据中台：AI时代的智能中枢系统
自2023年ChatGPT引发智能热潮以来，各类大模型如雨后春笋般涌现，Sora、Gemini及国内大模型纷纷登场，似乎人类在一夜之间迈入了“AI无处不在”的时代。人们热烈讨论算法的精妙、算力的高昂成本，却往往忽略了最根本的问题：这些无所不能的AI，究竟是如何“吃饱”的？答案就藏在看似平凡的“数据中台”概念中——它就像AI工厂的“中央厨房”。没有它，再精妙的算法也只是空转，再强大的算力也只能干瞪眼。假设你开了一家面馆。后厨是堆满各种食材的大仓库——鸡蛋、牛肉、调料等，这就是你的原始数据，散落在各个业务系统
智能数据治理新路径：联通数据融合创新实践
数据中台建了，数据质量却始终上不去，这是运营商 CIO 普遍面临的困境。标准有了但各省各系统"各说各话"，目录建了但数据残缺、口径不一，治理团队不断扩容，问题却不见减少。根源不在数据，而在治理生产方式：依赖人工、经验驱动、被动响应，治理速度追不上数据增长。中国联通 "数据治理融合创新工程"，正是用DataOps+AI 双引擎，给出系统性解法，推动数据中台从 "仓库" 变 "引擎"，完成一场智能跃迁。一、范式革命：从 "人拉肩扛"
AI 时代的数据困局：一场无声的荒诞剧
一个让全员失语的清晨周一晨会，老板发问："上月营收多少？"七双手同时举起。财务答："980 万。"运营称："1020 万。"销售言："1150 万。"BI 回应："诸位皆有理，但我系统显示 960 万。"老板静默三分钟。最终他道：散会。荒诞一幕：同一指标，七种说法"今日新增用户"这指标，我见过最离谱的企业竟有七种定义：财务：当日注册且绑卡者运营：当日登录者渠道：当日点击广告者销售：当日填表者客服：当日咨询者产品
AI营销驶入工业化：2026企业获客新路径
2026年5月1日 · AI营销动态AI已经不再只是提升营销效率的工具，它逐步成长为行业层面的底层能力。预计到2026年，AI营销市场规模将迈向千亿级跃迁，企业客户获取成本平均可下降30%以上。要实现规模化落地，需先搭建统一的AI营销数据中台，打通公域与私域之间的数据信息孤岛，让全域用户洞察能够被持续沉淀；同时建立AI内容生产流水线，实现选题、创作、审核、分发等环节的全自动闭环。并通过培养"AI+营销"复合型人才，让人机协同成为组织的核心能力。AI营销工业化带来的变化已成趋势，这并非单纯的
AI时代的软件分层生态
周五傍晚五点，销售总监突然要一份过去三个月华东地区客户流失成因的数据分析报告。按传统做法，这要走需求提报、排期、研发、测试等一整套流程——最快也得两周。而现在，他只需打开 AI 助手，用三句话说清需求，五分钟后报告就已经出来了。这也是为什么业务负责人看见 AI 几秒钟就生成带图表的数据看板后，会抛出那个让技术负责人后背发凉的问题：“既然 AI 轻轻一写就能变出系统界面，我们为什么还要养着几十号人、花几百万维护那些笨重的业务系统？”直觉会告诉你，“彻底转向 AI 即时生成”其实非常危险。但怎样才能用工程逻辑
智能驱动工业节能：装备降碳大模型的技术体系与落地实践
今年三月，工信部等四部门共同发布《节能装备高质量发展实施方案》，明确将人工智能赋能列为三大发展路径之一，部署构建装备节能降碳大模型。这一政策导向背后，反映的是工业节能领域正经历从“单台设备节能”向“全流程系统节能”的重要转变。传统观念中，我们往往关注单台设备的能效等级，但实际生产中，“大马拉小车”、系统匹配性不足等情况屡见不鲜，导致整体运行效率远未达到理论水平。人工智能技术，特别是针对工业用能场景的垂直领域大模型，正在成为解决这一难题的关键突破口。一、转型挑战1.当前困境部分现有设备未达到能效标准，关键材