CIO借力AI智能体，引爆销售新增长
——AI智能体化身销售最强“外脑”：不仅解放双手，更驱动业绩飞跃！在追求极致效率的当下，销售团队承受着前所未有的重压：挖掘潜客、研读客户背景、撰写定制邮件、同步CRM数据……大量光阴被这些琐碎行政事务吞噬，真正用于客户互动的时光寥寥无几。如何破局？答案或许就隐藏在近期备受瞩目的“AI自主智能体（Agentic AI）”之中。区别于仅能陪聊的大语言模型，AI智能体是真正能“执行任务”的数字员工。众多企业CIO正将AI智能体植入销售全链路，从线索挖掘到商机追踪，其展现出的投资回报率（ROI）令人瞩目。告别盲目
AI时代的数据陷阱与挑战
AI报表自动生成，分析自动跑，总结自动写。三个月后，老板拍桌子："这数据根本不对！"你去查原因，发现问题不在AI模型，不在算法，甚至不在那个写代码的工程师。问题出在，喂进去的数据本身就是错的。生产经理们正在经历一场集体幻觉。AI的能力确实在快速进化—— 从最初的机器学习，到人工智能，到现在的生成式AI、代理式AI。这种进化，让人产生一种错觉：技术足够强，它就能把烂数据变成好洞察。就像有人相信，买了一台高端搅拌机，就能把烂苹果榨成好果汁。机器学习领域有一句流传了几十年的老话，今天依然有效：G
人工智能浪潮下的投资机遇与挑战
众多机构正着手建立能够从新兴AI技术中获取实际收益的体系和程序。虽然目前仍处于初期阶段，但各企业正在重塑业务流程、优化管理体系并减少潜在风险。据最新报告显示，2024年人工智能的应用比例持续上升。最新调查发现，78%的受访机构表示至少在一个业务领域采用人工智能技术，这一数字较年初的72%和去年同期的55%均有显著提升（如下图所示）。应用最广泛的领域包括IT、市场营销及销售，其次是客户服务运营。过去半年中，IT部门的人工智能应用增长最为明显，使用比例从27%跃升至36%。2025年下半年的最新统计显示，全球
AI赋能供应链：突破瓶颈与转型升级深度解读
点击上方蓝色小字，轻松关注我们！引言在构建国内国际双循环新发展格局的背景下，供应链作为经济循环的“生命线”，其安全稳定与高效运转具有重要意义。建设现代化供应链体系，既是保障国家经济安全的战略支撑，也是推动产业升级、增强国际竞争力的核心要素。当前，传统供应链模式正面临多重困境，迫切需要借助数字化转型，特别是人工智能技术的深度应用，实现突破性发展，为双循环格局提供强劲的数字支撑。一、传统供应链面临的三大困境在全球产业链深刻变革的背景下，传统供应链体系在安全性、效率和管理方面面临前所未有的考验。1.安全层面：风
四部门联合出台AI与能源融合发展行动规划
国家发展改革委 国家能源局 工业和信息化部 国家数据局关于印发《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》的通知国能发科技〔2026〕34号各省、自治区、直辖市及计划单列市、新疆生产建设兵团发展改革委、能源局、工业和信息化主管部门、数据管理部门，有关中央企业，有关行业协会：为落实党中央、国务院相关部署要求，积极推动人工智能与能源的双向赋能与深度融合发展，国家发展改革委、国家能源局、工业和信息化部、国家数据局联合制定了《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》，现印发给你们，请认真贯彻落实。国家发展改革委
广州AI产业2026重点任务发布
点击上方关注我们广州市人工智能产业发展办公室关于印发《广州市人工智能产业2026年工作要点》的通知各区人民政府，市政府各部门、各直属机构：《广州市人工智能产业2026年工作要点》已经市政府领导同意，现印发给你们，请按照职责分工加快推动落实。实施过程中遇到的问题，请径向我办（设在市发展改革委）反映。广州市人工智能产业发展办公室（代章）2026年5月9日广州市人工智能产业2026年工作要点为贯彻落实《广东省加快推进人工智能全域全时全行业高水平应用行动方案》及市委、市政府关于人工智能产业发展的工作部署，进一步推
AI赋能主数据，破解治理难题
数字化浪潮下，数据成了企业的核心财富。尽管数据来源杂乱且规模巨大，但如何对其进行管控与挖掘，是企业落实数据驱动战略的一大障碍。主数据管理（MDM）是数据治理的基石，致力于维护核心数据的统一性与精准度。随着AI技术的融入，MDM迎来了质的飞跃，助力企业以更智慧的方式处理主数据，达成真正的数据驱动目标。未经AI加持时，企业常遭遇以下痛点：
人工智能在建筑领域的真实效益：成本与效率的双重提升
AI在建筑领域的应用，已从概念走向实际项目。近来多个实际案例显示了具体成果：办公楼能源消耗减少15%-20%、施工进度管理精度提高30%、碳排放监测实现每日更新。这些数据来自广联达、上海建工、腾讯云等企业的实际项目操作。然而，从“有案例”到“全面推广”，仍有距离。本文将通过分析最新案例、关键问题、实施逻辑和可复制路径，为工程管理者提供实用的参考。一、有据可依：可量化的实际收益AI落地的首要条件是“能展示明确的量化收益”。值得庆幸的是，近两年我们看到了真实的数据：腾讯云的施工进度预测系统使大型基建项目的工期
AI 架构师：为何是数字化成功的关键?
精彩预览导读★近来，人工智能推动各行业进步，确实大幅提升了工作效率，但在此也分享下个人体会，我几乎天天都在接触并使用。若要将 AI 真正落实到企业中，绝非仅仅堆砌模型、调整参数那么简单。真正能协助企业将技术转化为实际价值的，正是我们要重点探讨的 AI 系统架构师这一职位。那些 AI 项目成效显著的企业，背后往往有一位既通晓业务、精通技术，又深知如何落地的关键人物，这也是该岗位日益抢手的根本原因。过去，人们常对 AI 架构师存在误解，认为他们只是终日编写代码、钻研算法的技术人员，事实并非如此。架构师的核心职
AI Agent 技术文章精选
往期AI+数据历史热门文章：AI 数据治理3 大核心策略 + 4 大技术抓手湖仓数据模型：设计与治理的深度剖析解锁数据新动能：从统一数据治理迈向企业级Data AgentAI 时代下湖仓一体的未来趋势：从技术融合到价值重构用户行为数据治理：企业数字化转型的关键密码一文读懂可信数据空间，带你解锁数据新世界大模型协助数据治理：解锁大模型的变革力量往期AI大模型技术历史热门文章：知识图谱：AI时代的知识密码Text-to-SQL准确率破局之道：从基础优化到前沿技术Deepseek+RAGflow 2个小时搭建t
为何九成企业AI转型次序颠倒？六层跃迁：先优流程，后选工具
先说明一个背景：我并非AI大模型厂商，也非API服务商。我的日常工作，是从组织与人才发展的角度，协助企业理清“人”与“事”如何更紧密地协同。近期我不断自问：在智能化变革的浪潮中，我能发挥什么作用？我的新定位究竟是什么？我并非那个替客户挑选模型、调试参数或对接API的人。市场上这类供应商，专业程度远超于我。但当我目睹众多企业在“工具先行”的误区中挣扎时，我愈发明确：我的职责是帮助企业看清“应在何处发力”——并非第一时间购置工具，而是回归组织底层，审视根基是否稳固。场景一：企业斥资数十万购入大模型企业版，全员
29项举措加速：AI与能源融合迈入新阶段
2026年5月8日，国家发展改革委、国家能源局、工业和信息化部及国家数据局共同发布了《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》。此举标志着我国人工智能与能源产业已从单向支持转向双向互动，将为数字经济高质量增长及新型能源体系构建提供强大动力。方案中关于挖掘能源领域数据价值的任务，也与数据治理、可信数据空间建设等重点工作形成了紧密联动。双向赋能模式打破了传统的“能源供给、AI使用”的工具化关系。能源不再仅仅是人工智能发展的被动资源提供者，而是转变为保障AI产业稳健前行的主动约束力量与战略支柱。同时，AI也不
人工智能 model 训练中合成数据的治理策略
目次一、问题的提出：AI 的未来是合成的？二、真实数据在 AI 模型训练中的局限与挑战三、合成数据在 AI 模型训练中的治理优势四、我国合成数据治理路径的制度构造结语一、问题的提出：AI 的未来是合成的？生成式 AI 飞速发展依赖于底层模型对大规模数据模式与结构的识别能力。过去十年间，AI 模型训练的数据参数已从最初的百万量级迅速扩展到十亿乃至百亿量级，模型性能的持续提升与迭代升级高度依赖于更大规模、更高质量的数据输入。可以认为，训练数据的有效供给已经成为 AI 发展的关键。然而，现实世界真实数据的获取与
零代码也能搞AI？企业如何低成本训练智能体
AI如今炙手可热，仿佛不聊AI、不做AI，就会掉队，甚至被时代抛弃。大家都渴望能拿到这张通往未来的入场券。然而，公司既缺AI工程师，又缺算法专家，甚至连个开发人员都找不到。这种情况下还能做AI吗？小智可以肯定地告诉你：完全可行，而且当下正是中小企业入局的好时机，可以用低成本进行尝试。如今的大模型赛道，已从“比拼技术”转向“比拼落地应用”，能否找到切实可行的应用场景至关重要。绝大多数企业真正迫切需求的，并非从头训练一个新模型，而是要做到以下几点：①让AI理解自家公司的业务逻辑（确保输出内容同频）；②能够连接
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"