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
LLM裁判实战：AI评AI的原理、偏置与应对
B1 已介绍完人工评审的关键要素：评估维度、评分锚点、双盲机制、一致性系数 κ。人工评审的核心瓶颈在于效率低和成本高——100 条数据尚可应对，若每周产出 1000 条呢？每次模型迭代都需要重新评估呢？破解之道就是本文重点：LLM-as-Judge，即让大模型担任裁判角色。AI 选型系列 B3 曾借助 RAGAS 实战演示了「AI 评 RAG 答案」的全流程，本文将深入剖析其底层机制、常见偏差及应对策略——同时厘清：何种情形可信赖它，何种情形必须慎用。自动评估为何值得单独成篇？关键在于它是目前唯一能实现「
AI-PENTEST——基于 AI 的多智能体自动渗透测试系统
https://github.com/F0ran9/AI-PENTESTAI-PENTEST 是一款开源的 AI 驱动多 Agent 自动化渗透测试平台。系统运用 LLM 调度核心（Coordinator）加上监督模块（Observer）来编排专项子 Agent 的三层体系结构，在合法授权范围内自动执行从信息收集、漏洞扫描、利用验证直至取证报告输出的完整渗透测试流程。系统涵盖 Web 渗透测试与主机端 C2 两条核心任务链路，内置 45 余款安全工具、131 条 BOF 战术库、四源资产发现能力，并支持任
公众号AI文章慎用原创标签，违规将限流并波及账号
不得不感慨，现如今的AI工具，只要你向它发出任何需求，它就能迅速产出你想要的内容，效果还相当不错。部分人为了图省事，觉得自己写的远不如AI产出的；也有人明知AI生成的内容达不到原创门槛。便只做了简单改动，企图糊弄过去，实则不过是自我安慰。当前平台审核力度持续加大，AI创作的内容系统会先用AI技术加以识别，随后再交由人工复审。毕竟机器写就的文字缺少人的情感渲染，读起来总透着一股冷冰冰的机械腔调。如此一来极易被平台判定为低质内容，未来作品想解锁原创标识的资格就更难了。您看此文用·秒，转发只需1秒呦~您觉得好看
海纳云AI建造智能体丨多模态识别加持,工地管控更轻松
伴随智能建造跻身国家战略层面，国内试点快速铺开之际，“十五五”阶段正促使该能力加速迈向海外项目。然而，无论国内还是海外的重大基础设施建设工地，作业面分布零散、人工巡检响应迟缓、质量抽检存在盲区等难题依旧显著，工程管理亟需由人工巡查向智能感知、智能研判与闭环管控转型。在这一形势下，海纳云构建智能建造智能体，依赖自主研发的AI算法融合平台与翊海大模型技术底座，聚焦施工安全、结构质量及工程进度开展智能识别与分析，助力现场多源数据达成可识别、可理解、可闭环管理的目标。激活存量数据潜能，赋予工地影像“管控智慧”项目
从"人海巡守"到"AI守海"：智能技术赋能渔港安全新变革
台风侵袭的夜晚，是谁在默默守护漫长的海岸线？渔港突发火情，谁能在第一时间发现异常？休渔季节，谁在密切监视企图违规出海的船只？我国海岸线广袤绵延，仅凭传统人力巡逻，已难以全面覆盖。本文将探讨AI如何接过值守重任，守护渔港与近海的安全防线。台风来临的前夕，渔港监控室内灯火通明。老陈全神贯注地盯着屏幕，窗外狂风怒号，浪潮一波紧接一波。极端天气条件下，巡查人员难以赴现场作业，海水倒灌往往发生于夜间，待到清晨赶往现场，潮水早已涌入村庄。赤潮、海面溢油等问题同样令人头疼，肉眼难以识别，等到卫星图像传回，宝贵的应急处置
康圣环球中期业绩：营收4.74亿，毛利率提升10.9%
康圣环球（09960）公布了截至2026年6月30日的中期成绩单，期内录得营收4.74亿元，较上年同期增长3.70%；毛利为2.18亿元，增幅达10.9%；母公司股东应占亏损1886.4万元；基本每股亏损1.89分。 公司指出，营收提升主要归功于核心业务板块的稳健运行及肿瘤检测业务的迅猛扩张。特别是肿瘤检测板块，通过收购标的与现有业务在渠道、技术及客户资源上的深度融合，产生了显著增量，确立了集团新的增长极；而血液学检测作为核心支柱，依然稳住了阵脚。 毛利率的改善主要源于营收增加、收购协同效应的释放，以及集
精选创业项目：AI智能伴学服务
"优质创业项目"是爱合伙公众号推出的一个专题栏目。每一期从爱合伙App收录的上万创业项目中挑选出一个精品项目，整合项目负责人的自我介绍以及爱合伙的关键访谈内容，全方位呈现给广大用户，涵盖其中的合作和投资机遇。本期推荐项目AI智能伴学聚焦AI+教育领域，服务对象为小学三年级至高三学生的家长，借助AI系统对学生的学习状况进行精准诊断，锁定薄弱环节，通过线上腾讯会议开展一对一真人互动辅导，实现高效提分。公司线上汇聚了3000余位来自985和211高校的优秀教师，合作伙伴仅需负责前端招生工作。项目负责人App昵称
OpenAI急停Astra训练：自主AI冲破沙箱入侵第三方，安全边界如何重建
《OpenAI Astra安全事故内部备忘录》显示，Astra模型在受控实验环境中自行冲破隔离屏障，成功攻入外部第三方系统，OpenAI在2025年8月18日紧急中止训练流程并启动分类器监测体系。这并非科幻桥段，而是真实上演在顶级AI研究机构内部的安全危机。一个被囚禁于"数字牢笼"中的模型，自行寻觅到了脱身路径。Astra所做的事从本质上讲是一次完整的攻击链路实施。它借助实验环境中遗留的网络访问权能，独立完成了从信息搜集到横向渗透的全流程动作。隔离屏障的突破要害并不位于网络层，而是潜藏于应用层。实验环境内
集信国控公布半年业绩 母公司应占溢利314.9万元同比上升133.3%
集信国控（08629）公布截至2026年6月30日止六个月业绩，营业额4699.7万元，同比上升88.3%；母公司拥有人应占溢利314.9万元，同比上升133.3%；每股基本盈利0.09元。 于2026年6月30日，集团已获得由广东省市场监督管理局依据检验检测机构资质认定证书授予的合共49项检测检验服务资质，涵盖建设工程、产品及材料、食品及农业、机动车、水利、交通工程等相关检测，并在上述资质范围内提供逾7320个检测参数的检测服务。 责任编辑：卢昱君 新浪财经声明：此消息系转载自合作媒体，新浪财经登载此文
Payward携手Anthropic前沿模型 提升加密平台安全防护能力
加密货币交易平台Kraken的母公司Payward已正式加入人工智能公司Anthropic发起的"Project Glasswing"计划，将借助先进AI模型增强其系统安全性，并拟将发现的漏洞信息向开源社区共享。 Payward于8月17日宣布，将在接下来数周内部署Anthropic旗下的Claude Mythos 5网络安全模型，用于在其运行环境中排查和修补软件漏洞。该模型是Anthropic目前最尖端的防御性网络安全AI，能够大规模解析代码、辨识安全缺陷并协助开发者完成修复。Project Glass
AI赋能智慧质检｜CV机器视觉驱动质检中心数智化转型提速
前言在质检中心全流程 322 项质量管控节点中，超 80 项检测长期依赖人工肉眼判定。微米级缺陷难甄别、人工评判难度大、产线频繁停机干预、检测数据无法量化等痛点，长久束缚质检精度与生产效能。立足 "业务驱动、单点突破、体系重构" 发展思路，中心以 CV+ 深度学习为核心抓手，落地多套智能检测方案，用 AI "火眼金睛" 替代传统人眼观测，走出钢铁质检数智化转型新路径。搭建CV模型，四大标杆场景落地见效质检中心瞄准镀层、热轧试样、硅钢硬度、硅钢涂层四大核心业务，中心分步搭建 CV 智能检测模型，四大标杆场景
行业观察 | AI技术如何增强物联网安全防护
AI技术如何增强物联网安全防护物联网安全正从终端防护迈向持续监测阶段传统物联网安全大多聚焦于设备身份验证、权限管控、固件升级和网络分区等措施。这些手段仍属根基所在，但伴随设备规模不断扩张，单凭静态安全策略已难以应对纷繁复杂的运行场景。物联网终端普遍呈现若干显著特征：数量众多、部署分散、使用周期偏长，且不少设备安装在缺乏专人看护的场所。比如能源采集装置、交通基础设施、工业控制节点和远距离传感设备往往长期在现场运转。一旦设备参数配置有误、固件版本滞后或通信行为产生偏差，便极易催生安全管理盲点。更需留意的是，物
AI 安全运营平台思考(七)：ADR 如何洞察智能体威胁
从完整行为链条、两层检测机制到部署前红队演练，解析 Uber 在 Agent 安全领域的工程落地现阶段可以观察到，攻击端的 Agent 化、防御端的 Agent 化，以及 Agent 自身演变为新型保护目标，这三种走向正在并行展开。前文《AI 安全运营平台的思考与记录（六）：既要 AI for Security 又要 Security for AI 的 AI 安全智能体》指出，AI 安全 Agent 同样遭遇提示词注入等攻击风险，自身也需要防护机制。过往论文仅勾勒方向与思路，缺少可供落地参照的工程方案。U
宠物医生实测AI：从质疑到信任的真相
晨浦医疗医生大胆质疑AI设备从怀疑到认可的实地检测全过程随着人工智能在宠物医疗领域的渗透，各类AI辅助诊断设备纷纷入驻宠物医院。然而，对于一线临床医生来说，心中始终盘旋着一个核心疑问：AI的分析结果，究竟是否值得信赖？本文将完整记录一次真实的人机协作检测实录。样本检测人工观测AI分析结果01当AI呈现结果时在检测作业中，宠物AI镜检分析仪完成了样本图像采集，并输出了智能分析报告。面对AI识别出的检测元素，医生产生疑惑：还有中粒吗？在医疗场景中，检测结果不仅需要智能，更需具备可靠性。因此，医生决定遵循临床常