iPhone迎来具身智能转折点？
马俊杰北京昆仑行机器人科技公司副总裁[AI+千行百业]实践者洞察系列研究：2026年，AI应用提速与泡沫风险同步上升。数据显示，88%企业已引入AI，但仅6%实现明显效益提升——"高投入、低产出"、"广覆盖、深不足"成为行业普遍困境。本研究深入一线行业实践者，通过圆桌讨论、沙龙对话、深度访谈与实地调研，力求从真实案例中提炼推动AI规模化落地与价值转化的关键路径。腾讯研究院：《来自硅谷创业者的 FDE 非共识与落地指南 | AI透镜-行业圆桌06》腾讯研究院《AI 让
AI 产业日报：模型端侧化与用量松绑新动态
核心摘要：1、Anthropic 官方宣布，将 Claude Fable 5 的促销体验及 Claude Code 周限额上调 50% 两项活动同步延期至 7 月 19 日，促销终止后 Fable 5 将不再占用订阅配额，转为按点数计费；2、OpenAI Codex 暂时移除全档位付费用户的 5 小时使用上限，以纪念 600 万活跃用户完成用量重置；网页版与移动版新增手动重置入口，针对重置失效用户发放补偿，并预告 700 万用户里程碑的全员福利；3、阶跃星辰推出 Step Edge 端侧模型系列，基于 1
AI触手可及，为何多数人仍造不出优质产品？
身为一名产品经理，近来愈发强烈的一个体会：AI的入门门槛几乎已降至零，而产品推广的门槛却在持续攀升。回溯几年前，我们苦恼的是「技术不足」。想做智能客服、个性推荐、自动化办公、场景化智能工具，缺模型、缺算力、缺开发能力，处处受限。然而如今已截然不同。大模型开源可用、AI工具琳琅满目、各类开发接口成熟完备。只要有想法，技术层面几乎不存在做不到的事，落地的链路通畅无比。但一个残酷的真相接踵而至：技术不再稀缺，稀缺的是真正能落地、能解决问题的优质想法。AI时代的「模糊前端」困局。不少人困惑：工具都现成了，为何多数
技术平权浪潮下，为何强者恒强？爱签CEO无疆解读AI时代的“价值霸权”
近两年，人工智能领域掀起了一场空前的平等化浪潮。大模型从少数寡头的独占资源，演变为每位开发者皆可调用的基础工具。算力可租用，开源模型遍地开花，技术壁垒降至历史低点。然而，一个矛盾的现象浮现：技术门槛越趋同，赢家垄断的节奏反而越迅猛。头部玩家与追兵的间距非但未缩减，反倒急剧扩大。这背后有何缘由？01一个违背直觉的发现平等化并非终点，而是开端7月8日，北京GAIC峰会现场，爱签首席执行官无疆在演说中抛出一项洞见：“大模型正蜕变为水电般的基础生产力——这体现了技术的普惠平等。但平等之上，霸权才刚启幕。AI犹如钢
Cloudflare携手OpenAI启动试点研究，强化AI搜索精准度与实时性
Cloudflare正式宣布与OpenAI展开一项研究试点计划，目标在于利用Cloudflare全球网络的网站洞察数据，助力AI搜索引擎更高效地在公开网络上发现并抓取相关资讯，进而增强AI回复的精确度与时效表现。 Cloudflare将为此项试点提供实时网络信号，涵盖内容新鲜程度、流量品质以及页面实际变更等关键洞察信息。OpenAI则投入其尖端模型、大规模搜索与问答系统，以及真实用户查询数据进行测试。双方将共同探究基于信号驱动的抓取和索引技术如何优化答案的准确度与实时性。 Cloudflare联合创始人兼
终于醒悟：内容创作的核心竞争力是人，而非AI
终于醒悟：内容创作的核心竞争力是人，而非AI 昨晚我和几位同行老板聚餐闲聊，聊到最近圈子里弥漫着一股“AI焦虑”的情绪，有人扬言往后团队完全不必再招新人，所有工作都交给AI搞定。我当场就乐了，告诉他们把生意想得太天真了。效率确实要紧，但你见过哪个厉害的账号是纯靠机器堆出来的？做内容做到最后，拼的还是人对情绪的感知力、对趋势的敏锐度，以及那份不服输的劲头。之前有位朋友全部用AI写文案，播放数据始终惨淡，后来他沉下心和用户沟通、摸准用户的痛点，发布的视频直接冲到了百万播放。让AI去和用户对话行得通吗？根本不可
AI浪潮中的冷思考
近期阅读了大量关于AI的解析文章与视频资料，却始终未能洞见AI实现商业变现的清晰路径。工具提供者赚得丰厚利润，而真正"挖矿"的人却仍在苦苦寻觅实际应用场景。作为大型机构，唯有持续加大投入、激烈竞争才能维持生存，不竞争就意味着被淘汰。展望未来可能的发展方向：要么AI技术更加先进却难以变现，最终沦为武器工具；要么AI创造丰厚收益，实现共同繁荣。但就当前形势而言，被动卷入竞争已不可避免，那些投入较少但能快速落地应用、提升效率的参与者，或许将成为这场竞争中的"损失较小者"。互联网及AI的未来，更可能将资源高度集中
AI浪潮中,语言能力成为核心竞争力
这是我在社群中刚刚分享的一个看法。群里大部分是技术从业者，同时也有投资理财的朋友，很多人都在用AI技术做量化分析。今天有人问：如何借助AI更好地构建系统，于是我阐述了一些想法。（1）我有一个独特的视角：既然这轮AI技术变革是基于语言大模型（文字-文本、文字-代码、文字-语音、文字-图像、文字-视频），那么谁能驾驭AI，核心就取决于谁的文字表达能力。（2）AI生成代码如今越来越简单了。但前提是，你得能够用日常语言把需求阐述清楚。我有一位前辈，20年前跟我说过一句话：把你现在说的，真实地记录下来；把你记录的，
经纬领投因果 AI，首轮融资两千万美元
AI 浪潮下，下一站投资何处？近两载，大模型几乎席卷了全球科技界与资本圈。自 OpenAI 掀起新一次技术狂潮以来，国内 AI 六小龙也迅速跻身聚光灯下。某种意义上，此阶段宛如一场资源堆砌的角逐，谁能攫取更多资金、算力及数据，谁便更易占据前排。于是，百亿估值渐成常态，甚至在某些项目中已非关注焦点。01一位因果 AI 学者的创业路Aether AI 的崛起故事，并非始于硅谷的喧嚣，而是根植于深厚的学术研究积淀。剖析其融资架构可知，本轮作为典型早期项目，首轮融资额达 2000 万美元，由经纬创投领投，多家机构
智能时代的思维升级
人工智能价值信息共享，与你一同迎接智能时代。20260701｜善于提问、精于压缩、懂得评估成本，正演变为新的数字化生存技能。20260702｜人工智能并非遥不可及的高端技术，它就是当下赋予普通人的助力工具。20260703｜智能时代的财务自主，早已被重新定义，不是看你拥有多少财富，而是看你掌握多少不依赖单一来源的盈利体系。20260704｜不是人工智能要替代你，而是善用人工智能的人正在悄然拉开与同辈的距离。20260705｜这世界始终如此，洞察先机的人，赚取后知后觉者的财富，你不必成为人工智能专家，只需比
数智时代来临，如何重新定义人才价值
2026年7月4日，在全球数字经济大会的宏大背景下，“数智经济与人才培养论坛”如期召开.....在首都经济贸易大学的学术殿堂内，Cherry与众多专家学者、政府代表及企业领袖齐聚一堂；这里没有空洞的口号，只有直面痛点的深度剖析；没有泛泛而谈的趋势预测，只有刀刀见血的商业洞察！本次论坛紧扣“数智经济与人才培养”这一核心主题，在人工智能加速演进的当下，试图解答一个关乎所有企业与个体的终极命题：当技术不再构成瓶颈，什么才是决定未来十年商业胜负的关键变量？答案清晰而残酷：是能够驾驭数智工具、理解产业逻辑、具备跨界
AI浪潮下，孩子大学是否该避开文科？深夜激辩揭示真相
2026年7月2日晚，子儒老师的直播间内，一场围绕“AI时代，孩子大学还要不要选文科专业”的激烈辩论火热上演。本次“AI主题夜话沙龙”由杭州欣质力教育科技与杭州尘颗文化传媒共同策划。AI将淘汰文科？一场深夜辩论撕开了这个问题的真实面目。沙龙主持子儒老师一开场就亮出一组数据：截至2026年5月，全国已有9所高校推行“零文科招生”，中国传媒大学更是直接撤销了16个人文社科类专业。“文科究竟面临什么？我们今晚来深入探讨。”反方勿让孩子涉足“日渐消亡的领域”反方团队阵容颇具影响力。尘颗文化创始人子儒老师——一位在
AI时代来临，普通人应钻研技能还是提升洞察力？
近几年来，许多人面对AI的第一反应是赶紧补充技术知识。学习提示技巧，掌握视频剪辑，钻研编程，熟悉自动化流程，探索各类工具。这当然没错。新工具问世，若连基本操作都不了解，必然会被拉开差距。但如果仅将问题归结为“我是否要学习技能”，反而容易误入歧途。因为AI日益强大后，最先贬值的正是许多“操作型”能力。以往撰写文案、设计图像、整理数据表、编写代码都需一定门槛。如今，只要清晰表达需求，AI便能迅速生成一个初步版本。这揭示了什么？揭示普通人真正面临的挑战，不仅是“我能否使用AI”，更是“我是否知道该让AI做什么”
AI浪潮中真正的赢家，靠的不是生成内容而是洞察盲区
大家好，我是六哥，一个专注"AI+高客单"场景应用，点击下方关注，每天分享最新AI提效玩法和skill技能。很多人对AI红利理解是错的。他们以为：AI时代，可以生产出更优质的内容，大大降低了创作成本。可以用AI做图、批量生成内容、甚至用AI做账号。但现实是：这些能力，正在迅速变成基础技能，而不是稀缺能力。现在谁要是说一句"我没用AI"，那表情跟在地铁里说自己没手机似的，仿佛从石器时代穿越来的。但你仔细看看就会发现，绝大部分人用AI做的事，总结起来就八个字——原来咋样，现在还咋样。以前自己写稿子，现在让AI
ThinkingAI携Agentic Engine亮相2026 ChinaJoy，破解企业AI落地难题
第二十三届ChinaJoy定于7月31日至8月3日在上海新国际博览中心拉开帷幕，ThinkingAI（原数数科技）将于W4馆-F201展位，重磅展示其全新升级的企业级AI Agent平台——Agentic Engine。在与超1500家企业的深入沟通中，我们察觉到众多团队正遭遇这样的困境：尽管在AI领域倾注了海量资源与人力，一旦涉及实际落地便步履维艰，决策依然依赖主观经验，AI非但未能减轻负担，反而加剧了工作疲惫感。究其根本，这并非模型本身的缺陷，而是Agent缺乏相匹配的基础设施支撑。ThinkingA