浪潮慧眼AI系统入选国家AI应用典型示范
近日，工业和信息化部公布2025年人工智能应用典型案例名单，浪潮科技‘慧眼AI法律文书校验系统应用’成功入选。该案例聚焦法律文书核验场景，针对基层单位在文书审核中面临的效率低、准确率难保、标准不一等问题，探索AI技术在业务流程标准化中的落地路径。本次征集围绕AI技术底座、行业赋能、产品应用与智能专题展开，旨在提炼并推广典型实践经验。‘慧眼AI法律文书校验系统应用’的入选，彰显其在智能校验、规则积累与场景适配方面的实际成效。‘慧眼AI法律文书校验’依托大模型能力，采用‘大模型+多智能体’协同架构，融合跨模态
AI赋能航运：三单智能核查，让重复审核自动化
点击蓝字 关注我们正文：各位NSA会员、物流圈的朋友，在“AI+Shipping”这个主题下，我们想从货代每天最熟悉、也最容易被重复消耗的工作说起：三单校验系统。在货代日常工作里，HBL、Invoice、Packing List 是最常被反复核对的三类文件。看起来只是几份单证，但真正做起来，经常要在不同格式、不同页面、不同表格之间来回切换。三单校验系统主要面向 Operation 使用，解决的就是日常操作中高频、重复、容易出错的核单动作，让工具先做一遍基础识别、核对和合并。为什么三单校验很耗人？因为它不是
安兔兔质疑某产品跑分真实性，矛头或指向红魔？
新浪科技讯 7月2日上午消息，评测平台安兔兔日前通过官方账号发布声明表示，为确保测试结果的可信度，其在V11版本中引入了跑分联网验证机制。经查证，某款产品在发布会上公布的跑分数据未查到联网验证信息_blank，且厂商方面未能出示具备效力的跑分凭证，该数据真实性存疑，安兔兔方面拒绝予以承认。此外，安兔兔宣布在接下来的三个月里，该产品的平均分排名将不会被纳入统计，希望相关厂商能够有所警醒。 尽管安兔兔在公告中并未明示具体厂商，但有细心的网友发现，近段时间召开新品发布会的仅有红米K90至尊版以及红魔游戏平板5P
AI 全改完了就发?做好这三步校验,让智能工具互相把关
上一篇你掌握了批量处理——50 款商品一次性上架、200 个 SKU 统一调整售价。但处理完你看着清单，一个疑问浮现：这些都没问题吗？这篇是整个系列的安全闸——前六篇讲的是提速，这篇讲的是避坑。用 AI 检验 AI，不出岔子才叫真高效。⚠️ 对独立站而言，最糟糕的不是 AI 没干活，而是它一口气帮你干错了一大堆。上一篇你执行完批量调价，所有商品上浮 15%，标签也同步更新。Claude Code 反馈"全部搞定"。你望着那行绿色的完成提示，心里却打鼓：这些问题若不排查，直接上线，后果或许是：顾客看到标价
能源AI时代来临，这家储能巨头为何先设安全红线
2026年，大模型正在渗透各个领域。 编程、设计、辅助驾驶……AI的边界每天都在拓展。在能源行业，“让AI管理家庭电网”也成为最热门的话题。各大发布会上，大模型调度光伏、储能、充电桩的演示一个比一个激进。 但有一家全球储能领军企业，却选择了一条截然不同的道路。 这家名为EcoFlow的企业，是全球智能家庭储能解决方案的领头羊，经沙利文报告认证，其智能家居储能系统APP的注册用户数和月活数均为行业第一，业务遍及140个国家和地区，600万用户依赖EcoFlow满足家庭储电需求，340万用户使用其App管理家
AI时代，不会质疑的人正在被淘汰
01 AI打破的只是‘产出’门槛，不是‘判断’门槛之前写过孩子用AI写作业的文章，我的核心观点是：比起抄袭，更危险的是思维惰性导致的判断力退化。很多人以为这只是学生群体的问题，但放在今天各行各业，这个逻辑同样尖锐：AI让所有人都能轻松产出内容，却正加速淘汰那些缺乏判断力的人。不知从何时起，一种共识悄然流行：AI打破了知识壁垒。AI公司的宣传视频里常说：‘不会写文案？一键生成；不懂编程？工具出代码；论文太难？秒拆秒理；数据复杂？片刻成报’。随着工具迭代，不少人真做到了。普通人仿佛一夜之间站上了专业者的起跑线
高考志愿新标杆：AI测评报告揭示人机协作新趋势
高考志愿填报服务市场热度持续攀升。从几千元到上万元的咨询套餐，到各类标榜“大数据”“智能推荐”的填报工具，考生与家长面临的选择日益增多，甄别难度也随之加大。志愿填报涵盖招生章程、院校属性、专业目录及政策规则等海量细节，信息不对称一旦形成，便可能左右考生的录取结果甚至长远规划。在此背景下，一份聚焦AI志愿填报能力的系统测评报告，为市场树立了可参照的标尺。友松实验室近期发布了《高考志愿AI测评基准》报告。作为国内专注于人工智能评测与教育决策研究的专业机构，该实验室长期致力于大模型能力评估及教育应用场景探索，其
高考阅卷揭秘：每一分都经得起考验
2026年高考评卷工作紧张有序开展，从考场到阅卷点，公平的守护从未中断。记者走进北京、天津、重庆、山东、贵州等地评卷现场，‘零距离’探访高考评卷全流程，感受保障分数公平准确的硬核举措。 严：遴选培训上岗 盲评抽查保质 在西南大学评卷点，高考试卷从6月9日开始陆续送达，10日正式扫描。西南大学计算机与信息科学学院副院长李娅介绍，试卷进场后，须先经过多轮人工清点，确认数量无误后方可送入扫描车间。扫描完成后，所有纸质试卷送入保密库房封存，电子试卷则在内部专网中闭环流转。 西南大学评卷点内，评卷教师正在专注评阅试
AI原生电网⑤:跨越技术接口与业务动作的鸿沟
接口聚焦于技术维度的输入输出、通信协议与响应结果；而Action则聚焦于特定业务对象在何种前提下被允许发生何种变更，变更是否合规，触发权限归属谁，风险怎样核验，结果如何审查，遭遇失败怎样撤销，以及执行完毕的状态怎样回馈。对于电力行业来说，这种差异绝非单纯的概念拆解，而是决定AI能否真正深入生产核心领域的分界线。诸多AI项目难以深化，症结不在于模型缺乏解答能力，也不在于知识库匮乏，而在于系统未能将业务能力封装为可管控的Action。AI虽能检索信息、输出分析、提供对策，可一旦涉足派发工单、审核复核、策略推送
三家电网单位实践启示：AI如何为党建工作注入提效新动能
此前 国央企 AI 赋能党建调研报告：一场正在发生的党务工作变化一文中，我们对 8 家头部国央企进行了系统梳理，明确了一个核心判断：AI 赋能党建已从「是否必要」转向「如何推进」。调研报告勾勒的是整体轮廓。要真正落地到具体单位，仅看全局还不够——需要逐个拆解案例，了解他们具体用 AI 攻克了党务工作中的哪些难题、采取了怎样的实施路径。从本期开始，我们将沿着调研报告的脉络，选取真实案例进行深度解析，全面呈现「国企如何将 AI 融入党务工作」。本期聚焦三个在「提效」方面取得显著成果的单位——国网浙江、国网甘肃
中文医学知识图谱2.0上线，为AI医生配发“教科书”
5月29日，浙江大学台州研究院携手浙江大学及浙大城市学院，在浙江台州正式推出中文临床医学知识图谱2.0（简称“和合慧医”知识图谱2.0），并向全球开放API接口调用。继2025年8月推出国内已知规模最大的中文临床医学知识图谱1.0之后，该领域迎来又一次重大升级。从百万级权威医学数据跃升至800余万知识节点、2300余万知识关系，中文医疗AI的“知识基石”正实现数量级飞跃。浙江大学台州研究院智能制造中心主任、全省医疗智能决策重点实验室主任、浙大城市学院医学院院长林辉大模型临床应用中，为何“知识图谱”不可或缺
AI税务风控究竟在管什么？
此前我们分享的智能财税实战应用系列：【智能财税实战①】AI自动记账，已经发展到什么程度了？【智能财税实战②】AI财务分析，和传统财务报表到底有什么区别？【智能财税实战③】为什么通用AI回答不了专业税务问题？分别聊了：AI怎么开始接管重复核算流程，AI怎么开始参与经营分析，以及专业财税AI和通用AI到底有什么区别。但在企业真实的财税工作里，还有一种致命压力，比“效率”更容易让财务紧张：税务风险。不少财务应该都经历过类似场景。打开电脑，电子税务局突然弹出一条提示：“您单位xxxx年度企业所得税申报成本中，暂估
测绘人AI提效指南:ChatGPT与DeepSeek如何成为你的超级助理
近段时间以来，许多测绘院的同行私下讨论一个话题：除了绘图建模，那些繁琐的文字材料和代码编写工作，能否也借助“人工智能”来完成？答案是肯定的。不过别指望它替你做创新设计或精度分析，它的核心价值在于：当一个不知疲倦、随时待命的“超级助理”，帮你处理那些重复、枯燥、有固定模式的“信息处理工作”。不要再误以为AI只能撰写营销文案。对于测绘地理信息行业而言，它的应用场景遍布日常办公的各个环节，核心目标是提升信息处理与表达的效率。1. 文案与方案类：从“绞尽脑汁”到“搭建框架”2. 代码与数据处理类：充当你的“初级编
AI 智能审图：基于知识图谱的桥梁图纸自动化校验
今日分享的实际应用案例为：AI 审图系统——实现桥梁工程图纸的全自动智能化审查（已深度集成知识图谱）。让我们直接观看操作演示：首要步骤：在浏览器端登录融合了 AI 大模型技术的 BricsCAD 云端工程设计平台。其次步骤：上传桥梁支撑体系及桥面布局的 2D 施工蓝图。随后步骤：向 AI 发送图纸审核命令，触发与桥梁建设标准知识图谱协同工作的智能验证机制。正如上方图示，屏幕右侧展示的是 AI 生成的图纸审查报告。有别于传统人工审图需要逐个测量尺寸、翻阅繁杂规范，AI 在连接知识图谱后，短短几分钟便能完成多
AI智能审核，释放人工压力
三重校验+99.5%准确率，TPA降本70%票据核对、编码录入、医保匹配……这些理赔基础工作，正在让每一家TPA不堪重负。全国3万多家医院票据格式不一、医保目录频繁更新、各地政策差异巨大。人工逐单核对，复杂案件一天处理不了几单，一份几十页单据动辄耗时数小时。更难的是：人力黑洞70%以上人力耗在重复劳动，培养成熟理赔员要数月，人员一流动，准确率直接跳水质量红线人工录入错误率3%-5%，而保险公司考核红线低至差错率≤0.2%，一出错就层层罚款标准不一同案不同判频发，同样票据不同人判，复核高频出问题不是花不起钱