AI来了，电力人该如何自处？
"调度智能体0.8秒完成了一次原本需要几个小时的电网调度决策。"这是今年五月浙江绍兴电网的真实场景，不是科幻小说，不是未来畅想，就是2026年正在发生的事情。如果你最近刷过电力行业的新闻，一定会感受到迎面而来的压迫感。四月份，四部委联合印发了《关于促进人工智能与能源双向赋能深度融合的行动方案》，明确提出要在电力系统全环节推进人工智能应用。紧接着五月份，国家能源局局长亲自站台，要求"把算力与电力协同发展抓实抓好"……AI，以前只在嘴上的东西，好像一下子飞入了"寻常百姓家"！AI在电力行业的应用案例已经很多，
AI时代的生存指南：如何在智能浪潮中保持独特价值
引言我们正处于一个规则持续被颠覆的时代。当人工智能将众多人的能力同步提升至80分水平时，80分便成为了新的基准线。本书旨在用通俗易懂的语言，帮助你理清三个核心问题：AI的内在运行机制究竟是什么？当AI能够胜任大量工作时，哪些领域仍然是它难以触及的？我们又该如何借助AI工具，在这个时代实现更好的发展，打造个人独特的不可替代性？全书从"连接"与"延迟"两个维度展开，阐述信息如何渗透进我们的日常生活。随后探讨数据的核心悖论：数据看似如油田般储量丰富，但无法被有效利用的数据，往往不是资产，反而会成为负担。我们应当
AI时代，法律人如何守住饭碗？
编者按容大法研随着人工智能（AI）迅猛发展，各行各业正悄然重塑，法律行业也不例外。AI已逐步接手大量重复性事务，也让不少法律从业者开始忧虑：我们的职业会被AI取代吗？学姐认为，尽管AI在文书生成与信息处理上日益强大，但在核心法律工作中，人类仍不可替代。本文将具体分析AI能做什么、不能做什么，并探讨法律人该如何主动应对这场技术变革。推荐阅读：法学生实习攻略：暑假实习去律所or公检法？终于想明白了！诉讼vs非诉，我是这样选择的AI会砸掉法律人的饭碗吗？一、AI 替代了法律人的哪些工作？首先，从早期的ChatG
AI时代,产品经理的价值重塑
先抛出核心观点：当创造变得近乎零成本时，辨别该创造什么反而成为最珍贵的能力。Lenny在播客中再次抛出那个经典议题：未来我们还会将产品、设计、工程视为三个独立职能吗？产品经理会成为首个被淘汰的角色吗？评论区一如既往地分裂成两大阵营。一方认为AI一句话就能出原型，产品经理早就该卷铺盖了；另一方急忙反驳，不不不，产品经理的价值在于对用户的洞察，这是AI无法企及的。两派都在做无用功。因为这个问题本身就存在偏差。问是否还需要产品经理，就如同在问"我们还需要马车夫吗"。答案当然是不需要马车夫了——但你需要有人来驾驶
人形机器人业绩爆发，10家核心标的全解析
来源：同花顺(246.180, -1.47, -0.59%) 前言：人形机器人(18.310, 0.52, 2.92%)迎来业绩兑现大年 2026年，被业内普遍视为人形机器人商业化落地关键元年。不同于往年停留在概念炒作、样机测试的阶段，今年整条产业链迎来实质性突破：头部科技企业人形机器人产品迭代完成、量产计划落地、B端场景试点全面铺开、核心零部件国产化替代速度大幅加快。 赛道景气度不再是单纯的政策与预期驱动，而是实打实的订单落地、营收增长、业绩兑现。随着半年报业绩预告密集披露，一大批深耕人形机器人上下游的
具身智能迎来规模化爆发
7月2日，证监会正式批准宇树科技首次公开发行股票注册。从3月20日受理到6月1日过会，再到7月1日注册生效，全程仅用104天，刷新了科创板预审机制实施以来的最快纪录，标志着A股将迎来‘具身智能第一股’。 曾多次登上春晚、频繁出圈的宇树科技，是近年来最受瞩目的硬科技企业之一。 作为‘杭州六小龙’成员，宇树科技聚焦高性能人形机器人、四足机器人、核心组件及具身智能模型的研发与销售。招股书显示，2025年其人形机器人出货量将超5500台（不含轮式双臂），稳居全球首位。 相比人工智能、存储芯片等技术门槛高、距离日常
当AI招募人类：打工新纪元是否已至？
若说2023年的“AI 社区”尚似实验室内的科幻实验，那么从 Moltbook、RentAHuman、AI 婚恋平台到各类数字替身，这波潮流更像是真正开启了一扇门：AI 不再仅是尖端工具，反而在网络上开始“活出人的模样”。Moltbook 的运作，核心其实很简单。为 AI 打造一个类似 Reddit 的空间，让它们能创建账户、发布内容、留言、投票，拥有专属的“动态流”和“社交网络”。更引人注目的是，这个风靡全球的创意，几乎未编写任何 AI 代码；它只是坦率认可了一个现实：AI 已足够强大，能作为“参与者”
怕被AI取代？26届国贸生选专业必看！
25fall录取案例又更新了！港三新二G5藤校...录取案例分享：GPA2.4成功逆袭港理工！【最大痛点：涉猎太广，精通太少】想明白国贸为何处境尴尬，看看课程表就懂了。四年时光，你得修宏观经济学、微观经济学、国际金融、高等数学、统计学、会计学基础、管理学、外贸英语函电……每门课看似实用，却仅止于入门。有人形容这类专业是“样样通，样样松”——营销学点皮毛，财务学点皮毛，管理也学点皮毛，却无一精深。麻烦正出在此。你若去竞聘会计岗，面试官见你是国贸出身，直接问是否考取了初级会计职称，你多半答不上来，毕竟只上过会
AI接管办公室，12人只剩1个
你注意到没？最近办公室里的人越来越少了。不是我多想。我们数据录入组，上个月还12个人，这个月——只剩1个。别误会，没裁员，是活被AI接手了。公司上线了OCR识别系统，合同、发票自动扫描录入。12个人，11个被替代。留那个干嘛？系统出错时瞄一眼。别的？没了。荒唐吧？我也觉得荒唐。行政部也一样。8个人，干的是会议纪要、归档、排班、填表。技术含量低，但以前全靠人。上个月IT上了AI办公系统：会议纪要自动生成，比人记得全；档案一键归档；排班智能分配，无需人工干预。结果？8人走了6个。一周内，6个人消失。等等，我说
人工智能漫剧半年内能否替代人力？
镜头分割创作：短时间内产出50幅画面，而传统画师每日仅能完成10至15幅。产出速度提升了十多倍。动作呈现：画面缩放、镜头移动、神态变化。基础动作已能取代约六成的机械性劳动。语音合成（TTS）：支持多语种、多声线、情绪调控。一部80集的漫剧声音制作，原先需三到五天，如今只需半日。文字同步：自动产出、语言转换、时间匹配。几乎可以完全替代人工操作。概括来说：人工智能的优势在于“操作层”的机械性任务——绘制分镜、添加动态、声音合成、文字匹配。这些环节曾占据漫剧制作六到七成的时间，AI将其缩减至原来的十分之一到五十
AI 第一刀砍向的并非岗位，而是企业后台高昂的重复性流程
哈喽，大家好，我是老杨。你算过没有，一个公司里最大的人力开支，通常不在业务一线，而在后勤支撑。一位财务人员每月耗费 3 天处理报销审批，一位 HR 每周抽出半天核对考勤异常，一位运营人员每日投入 2 小时从后台导出数据编制日报。这些事务并不复杂，任何有经验的员工都能胜任。但它们持续不断地吞噬工时，累积一年便是一笔可观的隐性开销。AI 最先开刀的领域，绝非那些倚重创意、依赖决策、讲究人际互动的职位。它率先取代的，是企业后台那些代价最高的重复性流程。不少管理者认为后台流程无足轻重，毕竟每一步看似轻而易举。然而
人工智能国运走向始终如一
问答复盘：科技大跌不用慌！洗掉的是情绪，留下的是国运免责声明：仅为个人复盘思考、产业认知记录，不预判行情、不推荐个股、不构成任何投资建议。问：今天科技全线大跌，很多人心态崩了，大家最疑惑的问题就是：AI是不是不行了？科技主线是不是彻底结束了？答：我特别理解大家的心态，看着赛道集体跳水、账户回撤，恐慌是人之常情。但我掏心窝说一句真话：今天大跌只是短期情绪杀，完全不改变AI长期产业大势。这一轮调整，就是标准的技术性回调。无非是半年末机构兑现利润、高位浮筹松动、外围消息放大恐慌，多重资金行为叠加，造成了今天的深
你是在用人，还是在变AI？
栏目｜AI趋势人人都在赶着学AI：学Prompt、用工具、追效率，却很少有人问：当你的工作越来越像AI，那个真实的你，还剩多少？一位做内容的朋友告诉我，他现在靠AI写初稿，效率翻倍，但说话时眼神空洞，毫无喜悦。「我写的，到底是谁的想法？」他问。这不是矫情。只要你用AI写稿、做方案、做分析，就会发现一个悄然发生的改变——你正不自觉地模仿AI的逻辑。换句话说，你正在「AI化」。AI擅长精准、高效、结构清晰、情绪中立。你开始追求这些：文章要分点、表达要无歧义、产出要快、情绪要压住。你以为这是专业，是进步。但AI
AI不能替你扛责任：真正的保险顾问会追问
保险顾问要为多年后的结果负责，而AI不会。越来越多客户拿着AI的建议来找我，这很好，说明他们在认真思考。AI能查产品、比条款、算收益，确实高效。但高效，不等于精准。一位客户来咨询，说想留一笔钱给孩子，孩子马上上大学。他问了AI，AI推荐了增额终身寿。增额终身寿好吗？好。但它只是产品类别。我问他几个问题——这笔钱，是孩子在世时给，还是身后才给？是一次性给，还是分阶段给？在什么条件下给？给多少？希望孩子慢慢用，还是能随时全额取出？问完，他的真实需求才浮现：孩子研究生毕业后开始按月领取，不可一次性支取，不可退保
人工智能会夺走你的工作吗
任何工作都包含众多琐碎环节，AI 在标准化、重复性、数据处理方面表现突出，却难以独立完成需要综合决策的完整任务。心理咨询、教育、医疗保健、老年照护、商务谈判、人才沟通、矛盾调解。这些领域需要深入的情感理解和人际互动，AI 仅能提供标准化的回复，无法捕捉微妙的情绪变化，无法真正理解人的内心世界，更无法承担情感上的责任。尖端科学研究、创新艺术创作、品牌战略制定、商业模式突破、革命性产品开发。AI 依赖于现有数据整合，无法凭空创造全新的思维和灵感。法官判决、医生诊疗、企业关键决策、安全危机处理、政策制定。在复杂