AI代理落地的三大瓶颈
过去两年，行业焦点正悄然转移——从‘大模型’逐步转向‘AI代理’。前者如同一位博闻强记的智囊，应答迅捷、逻辑清晰；后者则更像一位可协同执行的伙伴，能调用工具、串联步骤、交付结果。热度迁移的背后，折射出一个务实共识：企业已不再满足于‘能说会道’，转而聚焦于‘能否实干’。这亦是2026年春季最值得关注的趋势之一。越来越多企业意识到，仅将对话界面嵌入现有系统，价值十分有限；真正驱动提效的关键，在于让AI深度融入订单管理、客户服务、销售跟进、采购协同、日常运营等具体业务流，承担起重复性高、标准化强、风险可控的执行
人工智能文旅试点：四大重点任务申报指南
近日，国家文化和旅游部办公厅发布了申报“人工智能+文化和旅游”应用试点的通知。据国家文旅部消息，为落实党中央、国务院部署，执行《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》要求，加速人工智能技术在文旅领域深度应用，计划部署一批“人工智能+文化和旅游”应用试点。现将核心内容整理如下：一、重点方向（一）辅助文化艺术创作生产包括但不限于推动舞美、灯光、音响、观演互动等集成技术及装备的智能化升级，对创排剧目进行仿真模拟。提升人工智能技术在音乐、美术、戏曲等领域的生成能力，辅助创作更多蕴含中华文化元素的内容。加强艺术创作
AI时代，数据治理的核心任务
数据是AI的驱动力，但这种驱动力也需要管理。自从去年ChatGPT问世以来，整个行业都在高呼“AI赋能一切”。然而，从事AI的人士都明白——如果数据质量不过关，再强大的模型也无济于事。因此，今天我们来探讨一下：在AI时代，数据治理究竟在处理什么问题？很多人认为数据治理就是“清理脏数据”。这其实是一种误解。真正的数据治理涵盖：数据资产整理、质量控制、安全合规、权限管理和生命周期管理……这是一个完整的体系。举个实际的例子——你家楼下的烧烤店老板想用AI预测明天需要准备多少食材。他需要的数据包括：历史订单数据、
AI研发实战课-上海站圆满结束
上海站2026年3月，华为-字节数字化AI首席顾问李檀主讲的《AI技术在研发领域的落地应用实战》上海站成功落幕！华为-字节数字化AI首席顾问李檀授课现场来自全国装备制造、汽车零部件、电子科技、机械加工等领域的研发总监、技术骨干、车间负责人、企业高管齐聚一堂，通过2天沉浸式实战，打通AI从工具到研发全流程落地的最后一公里，将“纸上AI”转化为“真金白银的研发效率”。这不是一场普通的理论课，而是一场学完即可带走、回去即可落地、落地即可见效的研发AI实战盛宴！01超级密码：2天=3套可直接复用成果+1套落地方案
AI赋能制造：航亚科技举办首期私享会
3月27日，由无锡市工业和信息化局指导，无锡市上市公司协会、无锡市科技装备业商会联合主办的“AI创变私享会”系列活动在无锡航亚科技股份有限公司启动。航亚科技等10家上市公司的高管及AI负责人，以及我市部分人工智能服务商、湾流智库负责人齐聚一堂，展开了一场别开生面的闭门研讨。市工业和信息化局副局长秦晓华、无锡市上市公司协会会长华伟荣、副会长沈岩、秘书长张晓春出席了本次私享会。市工业和信息化局副局长秦晓华发表了致辞。他指出，当前全国正在深入推进“AI+制造”行动，而这一行动需要从头部企业引领、标杆企业引领开始
工业AI应用之道：四大角色的差异化策略
面对工业AI的热潮，企业常困惑于如何着手。首要问题：你是谁？因为制造企业、AI技术提供者、自动化领军者、以及工业互联网平台，各自握有不同的资源与挑战。许多工厂误入歧途，盲目追随，如建造数字孪生、开展预测维护，却忽视了基础——系统的数字化和标准化。工厂的核心壁垒，在于将工艺知识和经验转化为持续的资产，而非单一技术的拥有。明智之举是从具体问题切入，如质量控制、设备预警，逐步构建信任与闭环。对制造企业而言，重点在于强化数据底座而非追求全面智能化。AI厂商常误以为技术为王，却忽略了工业场景下的真正需求在于将AI融
AI训练数据治理的“术”与“道”
人工智能正以前所未有的速度重塑人类社会的生产生活方式。数据显示，2025年我国人工智能企业数量已超过6000家，核心产业规模预计突破1.2万亿元。人工智能正加速融入千行百业，成为培育新质生产力的重要引擎。然而，在人工智能产业高歌猛进的同时，一个根本性的安全问题不容忽视：驱动人工智能发展的海量训练数据，是否合法安全？人工智能的“源头”若受污染，下游应用必将面临极大的风险。正因如此，人工智能训练数据的治理问题引发了广泛关注。今年全国两会期间，许多代表建议，要加强数据语料源头治理。这传递出明确的信号：人工智能训