88%企业布局AI，仅6%真正变现——七位专家共议人工智能落地实径
"88%的企业在用AI，只有6%靠它赚到了钱"吴吉明的每日科技随笔 （本文基于20269月4日｜阅·见科学"轨交筑基・数智未来" 科技创新成果与专家技术交流会内容整理）这个数据来自麦肯锡2023年的统计。念出它的是达索系统大中华区可持续发展首席专家冯升华。高盛说得更直白：AI对美国GDP增长的贡献"基本为零"。不是来砸场子的。这是一个值得追问的问题：为什么人人都在谈论AI，真正靠它产生效益的企业却寥寥无几？九月北京，一场关于轨道交通数字化、智慧运维与绿色算力的技术交流会，没有宏大的口号，七位来自一线的专家
AI原生企业的新拐点：数据飞轮何时真正启动
曾经，创业旅程中最关键的一刻，就是实现盈利。营收开始超越支出。企业不再需要不断输血。机构可以凭借自身造血能力持续运转。所以，传统创业人始终在追问一个问题：何时营收能够覆盖支出？然而AI原生时代，或许正催生一种全新的"盈利临界点"。它并不完全出现在财务报表上。而是出现在：数据之中。我将其命名为：传统企业的增长逻辑相当清晰：产品↓客户↓收入↓扩充团队↓开发更多产品↓获取更多客户企业最大的风险，在于支出增速超过营收。所以创业者苦苦追寻：营收 ≥ 支出当这一刻来临，企业便在财务层面完成了盈亏平衡。这代表着：企业能
头部建筑事务所竞相投入自研AI赛道
AI设计AI Design当下AI已在编码、写作和图像生成领域引发变革，但建筑设计或许是最难被AI真正触及的领域之一。道理很简单：建筑行业最核心的数据，并不存在于公网上。施工图纸、CAD文件、BIM模型、三维模型、设计手稿，以及积攒数十年的项目档案，大量尘封于建筑事务所自有的服务器和档案室内。这些数据记录着一家事务所真实的设计沉淀，却极少被系统性地激活。与其说建筑行业缺乏AI，不如说它一直在等待一个能真正读懂这些数据的AI。如今，从Gensler、KPF、Foster+Partners到Arcadis，越
AI时代数据资产变现：广州造价行业创新模式交流会圆满收官
2026年8月26日下午，在广州市工程造价行业协会的指导下，由广东中建普联科技股份有限公司主办的“AI时代经验与数据资产变现新商业模式”研讨会在广州天河区广电平云广场顺利召开。市协会副会长兼轮值会长李广隆、秘书长伍捷，中建普联公司董事长兼总裁陈红仙、副总裁张涛、总经理肖美娜，以及多家会员单位的代表齐聚一堂，紧扣“做项目即做数据资产”这一核心，深入探讨AI背景下造价行业的数字化变革、数据变现路径及创新商业逻辑。研讨会伊始，参会代表共同参观了广州数字科技集团展厅。作为本地唯一的人工智能与大数据展示窗口，展厅集
AI高歌猛进,数据中台为何沦为短板?
7月31日,国家发展改革委公布的一组数据颇为亮眼:今年上半年,我国人工智能相关产业增速突破30%,智能算力规模较去年同期增长1.8倍,高质量数据集储备量已超过12万份。这些数字清晰勾勒出产业发展的整体轮廓——AI正从技术孵化期快步跨入规模化扩张的深水区。不过,当视角从宏观叙事转向企业微观实践,一个相当现实的矛盾开始显现:算力集群不断扩展,模型能力持续跃升,缘何大量企业的AI探索依旧困在演示环境、试点项目和零散的POC之中?问题的根源,鲜少出在模型本身。真正使AI应用难以落地的,往往是脚下那片称作“数据体系
【活动预告】智数论道 —《AI驱动数据治理革新,重塑数据价值生态》
如何实现：智慧化治理与智慧化用数？AI数据中台如何化解企业数据治理难题、释放数据资产价值？本周五数聚大咖专场分享，为行业奉上全新实战攻略！当前AI应用在各行业全面渗透，数据治理已从过去的合规管控阶段，迈向AI驱动、价值释放的新时期。大量企业受困于数据分散、治理效率不高、数据难以复用、业务匹配度低等难题，庞大的数据积累难以转化为业务产出，AI智能体也因缺乏优质数据支撑和业务语义理解而难以真正落地。直击行业核心痛点，8月12日晚，国际数据管理协会大中华区主席汪广盛特邀苏州龙石数据创始人兼总经理练海荣，带来深度
不买GPU不建机房，企业如何真正掌控AI
大家好！我是一周商业故事！最近有个做制造业的朋友问我："我们集团想自己部署大模型，你觉得靠谱吗？"我说靠谱。但我没说的是--大部分人问这个问题的时候，根本不知道自己在问什么。他们以为自己在问"要不要部署AI"。其实真正的问题是：你愿不愿意为"数据变成资产"这件事，先亏一年的钱。这个坑，比买GPU贵多了。先说个有意思的事。Kimi K3发布那天，你以为市场会沸腾？没有。市值反跌了。为什么？因为投资者开始脱敏了。模型厂发论文、刷benchmark、开发布会、拿融资--这套循环跑了两年，边际效用在递减。就像你第
AI制药：从概念到救命药的转折点
一款新药从实验室到患者手中，平均耗资26亿美元，历时十余年。更严峻的是，研发效率持续下滑——‘Eroom定律’（‘Moore定律’的反向映射）表明，每九年新药研发的单位产出便减半。投入越来越大，产出却越来越慢，这是制药业长期难以突破的困局。AI被寄予厚望，并非因其时髦，而是传统路径已逼近极限。世界顶尖科学家协会最新发布的《AI驱动药物研发产业报告》指出，AI对制药的变革已超越‘锦上添花’，正深入重塑整个研发链条。临床前阶段的变革最为显著。AI对生命科学数据的强大处理能力，将‘从靶点发现到提交IND’的时间
AI治理中国路径：从技术到组织的质变之路
7月18日上午，WAIC 2026世界人工智能大会首场AI管理创新论坛正式拉开帷幕。本次论坛由神州数码联合《哈佛商业评论》中国共同主办，汇聚产学研媒多领域意见领袖，围绕“冰山下的价值掘金”核心主题展开深度研讨，以“AI for Process”为核心锚点，回应全球人工智能治理的时代之问，共同描摹人机共舞的未来企业管理新秩序，探索从技术“智变”走向生产力“质变”的中国特色管理创新路径。从技术狂欢走向治理深水区：AI for Process锚定组织生产力新内核当前人工智能技术突破持续加速，大模型、智能体的快速
活动报名|AI 初创企业知识产权与数据合规护航计划正式启动
伴随 AI 技术快速应用，算法备案、数据资产合规及 AIGC 版权认定已成为 AI 初创企业的迫切需求。面对日益严密的监管环境，厦门及周边的 AI 企业亟需建立系统化的合规防线，以合规推动业务扩张、助力资本对接。为帮助区域内 AI 企业解决合规难题，福建省（厦门）人工智能产业园孵化器・国投智能软二片区特别筹办 "AI 火炬系列活动：智产护航・合规创变——AI 初创企业知识产权与数据资产保护新范式" 主题沙龙，聚焦数据资产合规与算法备案两大核心议题，邀请专家解读政策、分享实战经验，为 AI 创新力量提供坚实
数字金融活水润泽实体经济 湖北银行创新破解融资困局
一部热门微短剧即可获得信贷助力，专利证书不再仅是墙上的装饰品，充电数据亦能成为融资的可靠凭证……这些崭新的金融场景，正在湖北大地生动上演。截至6月底，湖北银行数字金融贷款总额突破95亿元，较年初增长逾25亿元，增幅达36.15%。数字背后，是该行运用数字金融创新破解实体企业融资瓶颈的持续努力。 让信用“动”起来：普惠信用贷助力轻资产新型业态 在数字经济新浪潮中，AI微短剧正成为文化创意与数字技术交汇的新增长点。武汉一家创立于2023年的科技文创公司，依托热门微短剧在业内迅速崛起。然而作为典型的轻资产企业，
多方联手共推数据要素与AI产业 海知所湖州分中心建设取得重要突破
携手构建数据要素与AI产业生态海知所湖州分中心建设实现关键进展日前，湖州南太湖科技服务有限公司（简称“南太湖科技”）、海南国际知识产权交易所有限责任公司（简称“海知所”）、北京明树数据科技有限公司、浙江垦丁律师事务所四方共同签署《数据要素战略合作框架协议》，标志着海知所湖州分中心（人工智能应用方向）建设迈入新阶段。人工智能的快速发展离不开优质数据的支撑，此次合作旨在通过整合多方资源，为人工智能产业筑牢数据根基，促进数据要素与人工智能深度结合。根据协议，各方将发挥各自专长，围绕公共数据授权运营、数据要素及数
三方联手推进可信AI分身与具身智能落地
点击蓝字 关注我们三方能力形成清晰互补：优必选具备人形机器人本体、训练体系及产业化能力；华威科提供电子皮肤、柔性触觉感知与安全交互技术；大公智能则注入人格智能、长期记忆、可信空间与数据资产确权能力。交流中，三方一致认为：具身智能的下一阶段，不是简单叠加硬件，而是机器人本体、感知系统、人格智能、数据与场景的系统融合。机器人需要“身体”完成行动，需要“触觉”感知环境，更需要“人格”建立持续交互，需要“资产属性”支撑长期运营。围绕实际落地，三方重点探讨了三类应用方向。工业场景：围绕巡检、搬运、人机协同等任务，通
从'全员AI'迈向'AI原生':猎豹移动实战带来的十点思考
本周六，我有幸参与了猎豹移动举办的AI Native先锋企业营活动。仅用一天时间，却收获了极高的信息密度。傅盛、童宁以及一群通过‘黑客松’选拔出的AI小极客，将过去三年在AI转型方面的实践经验毫无保留地分享了出来。我最大的感触并非掌握了多少新工具，而是首次清晰地观察到：一家企业究竟如何从‘全员使用AI’演进为‘AI原生组织’。以往许多企业在谈论AI时，往往局限于购买模型、接入插件或制作Demo。然而，真正的AI转型并非单纯为员工增添工具，而是要对组织的工作模式进行重新设计。以下是我结合猎豹的实战经验与极羽
AI驱动型企业正在改写商业规则
AI驱动型企业正在改写商业规则。作为一个超级个体，这句话我说得毫不犹豫。未来的企业，会叫 AI 驱动型企业；未来的组织，会叫 AI 驱动型组织。传统那一套，会被它一点点替代——不是会不会，是早晚。这不全是我拍脑袋。前段时间看 YC 合伙人聊「怎么用 AI 造一家自我进化的公司」，我把他的意思总结成四个观点，越想越觉得，每一条都戳在点上。下面挨个说。先说个最容易搞反的地方。很多老板一提 AI 化，想的是「我得让全公司都学会用 AI」。方向就错了。AI 驱动型公司的重点，不是人人都成 AI 专家，而是把整家公