AI赋能政务：鄂尔多斯探索智慧治理新路径
近年来，鄂尔多斯市政数局深入贯彻落实国家、内蒙古自治区关于数字政府建设与“人工智能+”行动的部署要求，围绕城市智能体“1个数字底座+1个智能中枢+N个业务应用”的架构体系，以人工智能为核心驱动力，全面推进城市智能体在政务服务、城市治理和政务办公等关键领域的应用，探索出一条具有地方特色的AI赋能政务发展道路，为全区数字政府建设提供了可借鉴的经验。数字鄂尔多斯指挥调度中心把握技术融合趋势，抢占AI政务发展先机鄂尔多0斯市政数局积极应对数字化、智能化浪潮，将人工智能全面融入数字政府建设各环节。依托城市智能体基础
AI前沿动态 05.25｜教皇首提AI监管，华为发布‘韬定律’
1. 教皇 Leo 发布首份重要通谕《Magnifica Humanitas》，核心议题是 AI 与人的尊严。2. Anthropic 联合创始人 Chris Olah 在梵蒂冈发表讲话，指出 AI 发展不能只由科技公司主导。他提到，前沿 AI 实验室同时面临商业、地缘政治和个人压力，外部监督是必要的。3. 华为在 IEEE ISCAS 2026 上提出“韬（τ）定律”，主张用“时间缩微”替代传统“几何缩微”。华为称，基于该路径，到 2031 年高端芯片晶体管密度将达到 1.4 纳米制程同等水平。4. T
头部医院联合发布医院AI平台白皮书
华为携手南方医科大学南方医院、四川大学华西医院等全国17家顶尖医疗机构，共同推出了《医院通用人工智能平台技术白皮书》。编写团队阵容强大，涵盖协和、复旦中山、浙大一院、华西、湘雅、齐鲁等公立医院第一梯队。白皮书核心观点明确：为医疗机构打造统一的“AI操作系统”，实现算力、数据、模型、应用的全方位贯通。2025年11月，国家卫健委等五部门刚刚发布《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》——这份白皮书，可视为头部医院与科技企业对政策导向的技术落实方案。白皮书直指要害：医院AI大规模应用落地，正
医疗 AI 智能体落地提速，北大医院携手东华医为树立新标杆
2026 年，医疗 AI 产业正迎来从“大模型”向“智能体”演进的关键转折。若将 2023 至 2025 年视为医疗大模型的“验证阶段”，那么 2026 年则标志着医疗智能体“落地元年”的真正开启。🔑 核心趋势研判依据技术成熟度曲线，医疗 AI 已越过“期望膨胀期”的泡沫，正在穿越“幻灭低谷”以探寻真实应用场景，即将步入“稳步上升的光明期”。北京大学第一医院成功引入并部署东华医为 AI 方案，正是这一转折点的标志性事件。作为国内顶尖的三甲医院，北京大学第一医院早在 2024 年便启动了智能化转型战略。历经
金融AI落地新突破：深涌与整数共建评测体系
当前金融大模型及智能投研技术迅速发展，高质量数据已成为推动金融AI进步的关键基础。近日，深涌智能与整数智能信息技术（杭州）有限责任公司宣布达成战略合作。双方将整合在金融AI落地方面的技术积累与全球数据工程能力，共同制定行业评测标准，构建多维度、多模态的标准化金融数据资产体系，并开发面向金融AI的专属评测基准。通过为金融机构、AI科技企业及量化团队提供高可用的数据产品和技术支持，提升金融AI的应用效率，加快金融数据要素的商业化进程。六大共建方向构建标准引领、数据支撑、模型驱动的金融AI基础设施此次合作将以行
全球视野下人工智能数据安全治理：各国政策动向与发展趋势
张严峻上海社会科学院国际问题研究所在全球化进程不断深化与信息技术飞速演进的时代背景下，跨境数据流通愈发普遍，为人工智能技术的革新演进提供了海量的数据支撑。然而，数据的高度流动性也伴随着隐私泄露、安全隐患等问题。如何在确保数据安全的基础上实现数据的跨境流通与有效利用，始终是人工智能治理领域的核心议题。当前，各国在推进人工智能治理过程中均将数据安全保障置于重要位置，各国在数据安全治理方面的差异化政策取向，体现了各自在发展与安全、创新与伦理之间的权衡与取舍。一、人工智能发展与数据安全保护的内在关联数据资源具有重
从人治到数治：招标法修订与AI评标新趋势
传统法律侧重约束“人”，其信任基石在于“程序”与“专家”。而本次修订揭示了范式的根本转变，即将核心规制对象转向“数据”的生产、流通及验证质量。“破除壁垒”的深层意涵在于打破数据孤岛，为AI开展全国性的“主体画像”和“关联分析”奠定合法的数据根基。“提高透明”要求全流程数据留痕，实质上是在打造一个高保真的“招投标数字孪生”体系，从而让AI审查、模拟和预警成为现实。“打击违法”因此获得了新维度。随着所有行为转化为数据轨迹，围标串标将呈现为数据网络中的异常聚类、文本相似或隐蔽关系。法律对“电子化”和“大数据监管
制造业AI融合突破之路
推进新型工业化，是我国建设制造强国的核心路径，而人工智能作为新一轮科技革命的核心技术，正成为制造业高端化、智能化、绿色化转型的关键引擎。当下，我国制造业与AI融合已从单点技术试点，走向全场景规模化落地的关键期，政策导向、产业需求、技术迭代共同推动融合进程提速，但落地过程中的现实瓶颈也愈发凸显，如何破解制造业与AI融合面临的挑战成为行业关注的焦点。READINGAI与制造业融合已成为新型工业化的必答题制造业是我国实体经济的根基，历经数十年发展，我国已成为全球唯一拥有全部工业门类的制造业大国，产业规模连续多年
AI行业新趋势：从模型竞争转向系统整合
Mistral AI 近期宣布收购工业工程 AI 企业 Emmi AI，明确表示要“构建工业工程领域的顶级 AI 技术栈”；戴尔与英伟达在 Dell Technologies World 展会上联合推出 AI Factory 解决方案，将智能代理基础设施、推理成本控制及企业内网部署能力整合销售；同期 MIT Technology Review 发表的金融行业智能代理 AI 文章则指出关键问题：当前挑战不在于模型本身，而在于数据是否具备可检索、可管理、可审查的特性。这直接关系到企业运营策略，因为资金投入重点
AI是放大镜，不是万能药：企业引入前需理清流程
最近和一些企业家交流AI应用时，我注意到一个普遍存在的误区：“我们公司的流程目前有些混乱，数据也不够准确，员工执行全靠人工监督。是否可以借助AI来解决这些问题？”这个想法很自然。因为当前AI展现出的强大功能确实令人印象深刻。它能撰写文案、制作表格、总结会议内容、自动回复客户，甚至还能嵌入系统中协助流程运转。于是许多管理者会很自然地产生一种期望：既然人工效率低、管理乱，那就让AI来处理。但我想表达一个可能不太中听的观点：AI虽然强大，但它通常并不直接解决问题。AI更像是一个放大器。如果你原本有清晰的流程，它
AI 已变身企业核心基建：透视 OpenAI 等巨头新动向
2026 年 5 月，OpenAI、Anthropic 及 Snowflake 的三项举措共同揭示了一个趋势：AI 正从单一模型能力，演变为支撑企业运转的基础设施。真正的博弈，不再局限于模型强弱，而在于谁能将 AI 无缝融入数据、流程与治理体系之中。核心观点：企业仅获取模型 API 远远不够，真正的挑战在于将 AI 嵌入可实际运行的业务系统中。具体动态：OpenAI 宣布组建部署公司，直接面向企业提供 AI 系统的交付与运营服务。其目标不仅是模型调用，更在于将模型能力深度植入企业的数据、工具、权限、审批及
AI客服实战解析：10086智能服务落地经验
当你拨打10086，刚提到“我要改套餐”时，电话那头就会迅速回应：“您好，您当前使用的是XX套餐，上个月还剩2.3G流量，本月有款升级套餐，每月只需多付10元，流量翻倍，是否为您办理？”你或许会想：这客服怎么比我还了解我？实际上，接你电话的并非人工客服，而是一套能“读懂”你需求的AI系统。在你开口后的0.3秒内，它已调取了你的套餐类型、流量使用习惯、投诉记录等信息，甚至能预测你接下来的需求。这并非概念炒作，而是10086客服的日常。目前10086每月处理1.2亿个工单，其中80%由AI独立完成，用户满意度
AI赋能产业升级新路径
去年8月，国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》。积极推进“人工智能+”行动，促进AI与经济社会发展实现深度融合，既是我国当前面临的紧迫任务，更是关乎长远发展的战略课题。那么，我国算力产业目前有哪些规划、存在哪些困难？AI如何更好地为产业发展注入动力？——证券时报网网友今年的政府工作报告提出，“深化拓展‘人工智能+’”“完善人工智能治理”。“十五五”规划纲要草案提出，“强化算力算法数据高效供给”“加强人工智能同科技创新、产业发展、文化建设、民生保障、社会治理相结合”。算力是支撑人工智能（AI）
湖仓融合 AI：2026 企业智能分析新范式
往昔，数据分析与 AI 应用往往各自为政：展望 2026，三大变革将驱动二者深度融合：企业不再止步于拥有 AI，而是致力于在精准的数据基础上，运用恰当的 AI 能力，做出科学的决策。打造集实时特征计算、语义风险洞察及自动规则生成为一体的统一平台，实现延迟低于 1 分钟，且无需单独运维 AI 服务。核心在于：不锁定特定 OLAP 引擎，仅需兼容 Iceberg Reader 即可无缝接入。企业倾向于在既有分析引擎中激活 AI 扩展功能（2026 年主流趋势）：本案例中，该企业选用 ClickHouse 24
AI Agent重塑企业管理模式
当前企业管理和人工智能研究的一个重要趋势是，AI正逐步从个人助手、办公自动化工具演变为深度融入组织运营体系的核心能力。国际机构普遍关注Agentic AI对组织架构的冲击：行动发起者、责任归属、绩效评估标准以及管理者角色定位等问题日益凸显。OpenAI、麦肯锡、哈佛商业评论、德勤和Gartner等权威机构的研究均表明，当AI具备多步骤执行、工具调用和跨部门流程参与能力时，企业管理重心已从"是否使用AI"转向"如何将AI深度整合到运营机制中"。(OpenAI)国内相关研究与国际文献既有关联也有差异。工信部与