AI 赋能风控：价值持续攀升
周末与一位深耕风控领域的好友聚餐，他分享了一桩令我愕然之事。其部门今年已裁减三名员工，均为拥有五年以上经验的策略分析师。我询问后续招聘情况，他答称确有新招，但非策略岗位，而是精通 Prompt 编写与大模型参数调优的数据工程师。五年策略资历，顷刻间被淘汰。他坦言非个人意愿，而是总部会议后老板直接调整了人力编制：传统风控岗位只减不增，新进人员必须具备 API 调用及大模型分析能力。老板临走前的那句警示他铭记于心——「要么拥抱 AI，要么准备更新简历。」这并非个例，且看几组数据佐证。高盛在 2026 年初的报
解析人工智能演进的六大核心路径
总结：AI 的整体演进脉络，涵盖算法、硬件、数据、工程实施、合规安全及跨领域应用这六大关键支柱，任何一环都不可或缺。一、算法演进（AI 软件核心，大众最为熟悉）专注于数学原理、模型构建与逻辑优化，归属于智能逻辑层面1. 基础算法：深度学习、强化学习、多模态技术、大模型、自监督学习、因果推断、知识图谱2. 前沿探索：AGI 理论、AI Agent 规划、小模型轻量化、模型对齐技术、神经形态算法仅解决“模型如何思考、如何预测”的问题，无法独立转化为实际产品。二、非算法领域的五大核心演进趋势（当前行业增长的主要
数据工程助力具身智能加速发展
新华社北京6月1日电 《中国证券报》1日刊发文章《国家数据局：以完善的数据工程驱动具身智能发展》。文章称，国家数据局5月31日消息，国家数据局局长刘烈宏日前在2026世界智能产业博览会上表示，高质量数据集是具身智能"感知-决策-执行"的重要基础，要以完善的数据工程驱动具身智能的发展，深入开展系统性实践。 今年以来，高质量数据集领域政策动态颇多，围绕高质量数据集的产业生态正在成型。专家表示，高质量数据集建设已逐步从"倡导建设"迈向"按标准建设、按机制试点、按体系推进"，产业发展有望进一步提速。 以产业应
数据工程体系建设提速具身智能产业布局
北京讯 《中国证券报》1日发布报道《国家数据局：以完善的数据工程驱动具身智能发展》。据国家数据局5月31日披露，国家数据局局长刘烈宏在2026世界智能产业博览会致辞中强调，高质量数据集是具身智能"感知-决策-执行"的核心支撑，需通过系统性数据工程建设推动具身智能产业升级。 今年上半年，高质量数据集相关政策密集出台，产业生态体系正在加速成型。业内人士分析，高质量数据集建设正从"鼓励建设"向"规范建设、试点推进、系统实施"转变，产业发展有望进入快车道。 以应用场景拉动数据供给 "2026年是'数据要素价值释
2025 人工智能优质数据集构建全攻略
加入社群免费领取研报研报标题：2025 人工智能优质数据集构建全攻略研报编码：707769后台发送编码即可下载完整深度分析《人工智能优质数据集构建全攻略》系中国信通院、清华大学及中国人工智能产业发展联盟于 2025 年 7 月共同发布。报告强调优质数据是 AI 竞争的关键壁垒，目前存在定位不清、路径分散及技术短板等难题；提出“三阶段”实施路线，界定数据工程五大关键要素，倡导聚焦核心行业建库、健全标准合规体系、促进数据流通，以赋能大模型与产业的高质量演进。当下 AI 领域算力与算法日趋雷同，竞争重心已转移至
北京人工智能研究院人才招募启事
北京人工智能研究院（Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence）是专注于人工智能核心技术研发与产业应用的国家级科研平台。研究院坚持“强基础、重应用”的发展方向，围绕前沿人工智能技术，以重大科研项目为抓手，加强高端人才系统性培养，致力于产出具有产业影响力、国际竞争力的原创性研究成果，推动科技事业实现新跨越。研究院积极探索创新科研模式，构建了一支兼具科研创新精神、产业洞察力和技术实践能力的高水平人才团队，注重跨学科协同创新，打造“产学研投”深度融合的创新
人工智能赋能数据治理：企业数字化转型实战指南
传统数据治理长期以来面临"执行困难、成效不彰"的困境，项目成功率始终在40%上下波动。在大模型技术迅猛发展的当下，AI能否成为突破数据治理瓶颈的核心驱动力？在近期（5月14日）的一场线上直播中，《AI驱动的数据治理》作者之一资深数据治理专家申镇，结合自身14年的政企实战经验，系统剖析了AI驱动数据治理的完整架构、核心领域及企业级落地路径。本文整理了本次分享的核心精华（元宝基于腾讯会议纪要整理而得），助力企业理清思路，找到数据治理的提效路径。文末领取PPT许多企业在部署AI时存在一个关键误区：过度关注大模型
电信体系中标3.1亿元AI建设项目
采购代理机构：上海百通项管科技有限公司采购需求：本次项目将深化建设人工智能全栈能力开发服务平台，覆盖算力支撑平台、数据工程平台、模型开发平台、智能体构建平台以及对外运营服务平台等模块。平台建成后，将支持影像与多模态大模型的研发工作，并结合语料与模型迭代，推动“人工智能+”相关场景应用的开发落地。1、定制化软件开发2、成品软件购置3、硬件设备购置提供数据预处理服务、数据清洗平台、数据标注平台、数据测试平台、数据封装平台、数据加工管理平台、临床试验患者智能招募、高性能训推节点、云平台-管理节点、云平台-网络节
AI实训平台升级：从数据洞见到全链掌控
自从2017年《新一代人工智能发展规划》公布以来，我国人工智能产业的发展速度显著加快。然而，数据作为AI模型训练的关键要素，其在采集、标注、预处理和合成增强等工程化能力上的不足，正在阻碍前沿AI技术从研究阶段向大规模产业化应用的转化。产业发展的核心瓶颈最终归结于全方位人才的培养。2026年4月，教育部等五部门联合发布了《“人工智能 + 教育” 行动计划》，该计划在通识教育、学科交叉融合、基础能力建设以及教育生态发展等多个层面进行了战略部署，旨在全面推动各级各类教育在人工智能领域的创新与能力提升。计划明确提
AI数字员工崛起：从阿里到Cisco
你是否曾有这样的时刻：盯着屏幕，心里明白某个任务——比如整理供应商报价、运行数据管道或更新合规文档——只需要有人做就行，但却无人可派？这周，答案来了。不再是‘用AI辅助’，而是可以直接将任务交由AI完成。3月23日，阿里巴巴国际推出Accio Work。该产品核心在于：你定目标，AI团队执行。不同于‘你问AI，AI作答’或‘你设流程，AI执行’，Accio Work通过AI专项小组自动完成市场分析、发询价邮件、竞品对比及库存监控等任务。它还能够自动处理100多个市场的增值税申报，并与供应商多轮谈判。Acc