AI赋能教学：智能体应用与教师能力提升工作坊通知
全体教职员工：教育部等五部门联合发布了《“人工智能+教育”行动计划》，旨在同步推进人工智能人才的培育和应用创新，全面规划基础环境与创新生态的建设，构建适应智能时代需求的教育体系。为积极响应教育数字化战略行动，促进人工智能技术与教育教学的深度融合，并全面提升我校教师运用AI技术优化教育教学的能力，人工智能与数据科学学院携手教师发展与教学质量评估中心，共同组织“AI-Edu”系列工作坊活动。本次“AI-Edu”工作坊的第二十二期活动安排如下：1活动主题AI智能体在办公和教学中的应用与赋能2活动时间与地点202
AI产业化落地难？一线实战者揭示“最后一公里”破局之道
作为一名长期活跃于科研领域与产业前沿的研究者，我近期深感焦虑。并非担忧AI技术本身，恰恰相反，技术发展迅猛。预计到2025年，中国AI核心产业规模将突破1.2万亿元，企业数量超过6200家。然而，在我走访的二十多家企业中，一个令人心寒的现象普遍存在：虽然都在尝试应用AI，但真正实现落地并从中获利的却寥寥无几。问题究竟出在哪里？我认为，人工智能发展至今，从技术的高速迭代到产业化落地，中间横亘着一道难以逾越的鸿沟，姑且称之为“最后一公里”。今天，我将以一线实战者的身份，与大家深入探讨这“最后一公里”的挑战究竟
目标设定与监控：让AI智能体高效为你工作
前些日子，一位朋友向我咨询，他期望AI能自动处理一系列繁琐事务，但AI总是误解他的意图，结果不尽如人意。我深入思考后，意识到这实质上是规划能力的问题。AI仅仅拥有知识是不够的，必须配备一套“目标设定与监控”的机制才能真正发挥作用。举个例子，规划一次旅行。你不会凭空出现在目的地吧？需要先确定想去的地方（目标状态），明确起点位置（初始状态），考虑可用的选项（交通方式、路线、预算），然后制定一系列步骤：订票、整理行李、前往机场、登机、到达、寻找住处。这个分步的过程，考量依赖关系和限制条件，本质上就是智能体系统中
AI驱动药物研发全链条创新实战特训营
各相关单位：伴随政策红利与技术突破双轮驱动，AI技术已全面渗透新药研发各环节，推动医药产业向高效精准方向跃迁，交叉学科迎来战略发展机遇。《医药工业数智化转型实施方案（2025—2030年）》明确要求，深化AI赋能医药全产业链条，支持医药大模型平台建设及AI在药物研发场景的规模化落地。为加速AI技术与医药创新深度耦合，培育面向未来的复合型高端人才，我中心拟于2026年4月下旬举办“AI驱动药物研发全链条创新实战”高级研修班。特邀中科院相关院所及国内顶尖医药科研机构专家，聚焦AI技术在药物研究中的实战应用与操
AI从成本中心转为利润引擎
[ YU JIAN GENG HAO DE ZI JI ]「 AI成“利润引擎” 」52%的中国CEO借助AI实现盈利A I2026年3月27日，在腾讯云上海峰会上，腾讯集团副总裁李强分享了一组鼓舞人心的数据：52%的中国CEO表示，通过应用AI，企业收入显著提升，这一比例远超全球约30%的平均水平。这表明人工智能已从企业的“成本中心”转变为实实在在的“利润引擎”。01从“高投入”到“高回报”AI商业化的关键转折过去几年，AI常被视作资本消耗的“无底洞”——巨额的研发投入、高昂的算力成本，让许多企业对AI