AI 并非企业短板，管理才是关键
过去一年来，几乎每家中国企业都在热议AI。DeepSeek、ChatGPT、智能代理、数字员工……众多企业都在反复追问同一个问题：我们何时开始应用AI？然而我愈发感到，大多数企业错失了最核心的问题。真正应当思考的是：我们的企业是否已准备好让AI创造实际价值？当前，绝大多数企业已不再缺乏AI工具，真正稀缺的，是让AI释放价值的管理能力。不少企业将AI视为普通软件，购买后部署完毕，便期待其提升效率。但现实往往并非如此：AI不会因安装完成便自动产生价值；企业流程混乱，AI无法协助梳理；数据质量低劣，AI难以提供
指南｜2026年人工智能训练师认证全解：门槛、步骤与补助政策汇总
1.工信部发布“人工智能+信息通信”创新融合推进计划工业和信息化部出台《“人工智能+信息通信”创新融合推进计划（2026—2028年）》，聚焦信息通信领域智慧化转型、强化AI基础支撑、拓展融合应用创新、提升行业治理效能四大方向，明确17项重点任务，加速AI与信息通信协同发展。2.工信部与国资委：以实地演练专项推动仿人机器人迈向日常作业工信部与国资委共同发起2026年度仿人机器人与具身智能实地演练专项，瞄准产业从“展示验证”到“日常作业”的转折点，借实地演练降低成本风险。计划至2026年末，在工业、服务等百
企业AI转型的真正难关：组织内部的认知成本
不少企业管理者将AI项目失利归结为技术不足。模型能力欠缺，数据积累不够，计算资源太贵。他们投入巨资购置平台，组建算法队伍，结果系统上线数月就变成无人使用的空壳。这并非技术难题。波士顿咨询的研究数据很直接：七成AI项目障碍源于人员与流程，而非技术。斯坦福的《Enterprise AI Playbook》涵盖51个实际部署案例，结论同样明确：77%的最大困难来自变革管理、数据质量和流程再造。技术始终是最容易的部分。企业实际在承担的，是一笔沉重的认知成本。这笔成本有三个具体的收取环节。第一个收取环节：认知偏差。
流程工业智能化新利器!中控TPT平台免费试用通道开启
在流程工业加速推进数智化升级的进程中，企业普遍面临“需求碎片化、软件集成困难、优化技术门槛高”等突出问题。如何突破传统“单场景单模型”的局限，真正释放AI在生产中的价值？中控技术正式发布时序大模型平台——TPT（Time-series Pre-trained Transformer），以“1个模型+1个平台+N个Agent应用”的创新架构，全面革新流程工业的智能化运营模式。TPT究竟是什么？TPT是基于时序混合专家模型（MoE）构建的通用工业AI平台，以“模拟、控制、优化、预测、评估”五大核心能力（SCO
AI 自动获客背后的冷思考
数月之前，我的合伙人木木便向我强调，AI 自动化落地必须依托于已验证的商业模式与标准作业流程，随后逐项借助 AI 提升效率。为此，木木在温州招募了 8 位年轻人，让他们从零开始探索 AI 自动化的实现路径。转瞬两月已过，8 人团队仅余 3 人。两周前得知爱马仕已打通自动化流程！昨日我特意前往生态天空的龙总处交流，龙总系编程资深专家，他亲手搭建龙虾兵团，协同完成外贸全流程。我的一大长处在于化繁为简，通过对比爱马仕与龙虾案例，我洞察到了事物的底层逻辑，以下是我对 AI Agent 的解读：LLM 大语言模型：
GPT-5重磅发布，推理能力大幅升级；2026广东人工智能训练师报考指南：流程、条件及补贴详解
2026年6月27日，OpenAI在旧金山举办发布会，正式揭晓了全新的GPT-5大模型。凭借3.2万亿的参数规模，该模型在逻辑推理与代码编写方面实现了双重突破，同时引入了2.0版红队协议动态安全机制，引得全球上千从业者亲临现场，逾百万观众在线关注。实测数据表明，GPT-5在MATH数学测试集上较GPT-4提升了28%，代码通过率也增加了35%，在处理复杂数理推导及工程代码生成时，容错率得到了明显改善。现场开发者测试发现，该模型不仅能完整推导大学物理难题，还能一键生成带有校验逻辑的电商接口代码，从而有效降低
AI 赋能旗袍写真后期实战
完整解析新中式旗袍商业摄影后期✨ 前期棚内拍摄纯白底人像，无需外出取景，全程利用 AI 生成瀑布峡谷秘境背景素材，随后借助 PS 进行精细抠图、光影匹配及色调统一，将棚拍模特完美融入山水瀑布场景。#灵动ai训练营完整解析新中式旗袍商业摄影后期✨ 前期棚内拍摄纯白底人像，无需外出取景，全程利用 AI 生成瀑布峡谷秘境背景素材，随后借助 PS 进行精细抠图、光影匹配及色调统一，将棚拍模特完美融入山水瀑布场景。#灵动ai训练营
AI本质是技术还是认知？——《管理的实践》第三章揭示AI变革的深层逻辑
如今许多企业谈到AI，第一反应往往是：我们部署了哪个模型，引进了哪些工具，效率提高了多少。这很像七十多年前，人们谈论自动化时，开口就是：我们采购了哪些设备，安装了多少机械臂，取代了多少员工。但在《管理的实践》第3章「管理层面临的挑战」中，作者提出了一个今天读来依然尖锐的观点：把这句话放在当下，意思就是：AI并非一项更先进的技术，而是一种正在重塑组织的认知。如果你只把它当作工具，那你就在重复五十年前人们把自动化等同于机器的错误。本文将从这本书第3章的三个核心洞察出发，探讨AI时代管理者真正需要思考的问题。书
智能时代更需自我约束
各位好，我是夹子。近期我深入探索个人知识库，也顺便接触了大量人工智能工具、扩展程序和效率解决方案。观察越多，越体会到一句真理：若无实际需求，勿添冗余之物。以下仅为一家之言，未必正确，随意浏览即可。当下不少工具看起来都很诱人。这个扩展能自动梳理笔记，那个应用可概括网页，还有些系统能自主归类、自动标记、自行构建知识库。每个听起来都极具价值。但关键在于，有价值不意味着你必须采纳。许多时候，一个工具尚未开始助你提升效率，反倒先给你增添了诸多新负担。你得钻研它。你得设置它。你得保养它。你还要设法将它融入自己原有的体
AI工作流、自动化脚本与智能体：三者有何不同
在AI学习过程中，工作流、自动化脚本和智能体这三个概念常常让人感到困惑。实际上，它们各有侧重解决的问题：工作流的核心价值在于梳理任务步骤，解决的是流程问题；自动化脚本则负责将已明确的步骤自动运行，解决的是执行问题；智能体则更加灵活，当面对复杂任务、步骤不固定、需要判断和调用多种工具时，它能根据实际情况自主决定下一步行动。我的建议是：先用工作流理清流程，再用自动化提升效率，只有在任务真正复杂时才考虑使用智能体。
WAIC焦点|Corvia AI：企业智能，迈向业务核心【OPC成长故事⑥】
在2026年WAIC Future Tech OPC独立先锋挑战赛中，Corvia AI斩获西安赛区OPC复赛金奖。这个项目聚焦于企业AI落地中愈发紧迫的挑战：AI不仅要能产出内容，更要融入业务流程，肩负责任、调动工具，并将洞察转化为后续行动。大模型问世后的这几年，企业前所未有地贴近业务智能。起草邮件、撰写总结、生成方案、检索知识、分析文档……原本耗时数小时的任务，如今几分钟即可完成。AI快速进入会议、办公桌和高层战略规划，几乎每家企业都开始思索同一个命题：怎样让AI真正发挥作用？最初的应对往往简单明了。
AI#113《AI赋能研发协作》核心要点解析(多图)
《AI赋能研发协作》核心要点，文档囊括从理念、方法到落地的完整体系。整体框架如下：这是一套引导 AI 融入研发全链路（需求 → 设计 → 审查 → 开发 → 测试 → 发布 → 归档）的协作模式，关键在于提供 AI 完整的系统背景 + 分步骤的行为规范，使 AI 切实成为研发环节的一员。一人统领一群专长各异的 AI，自身仅负责核心决策与串联：若只记三点：先为 AI 铺垫上下文、再指令执行；各阶段设置审核关口；人专注于判断与最终决策。期待在评论区听到你的见解！
AI重塑金融：从数字运营到智能决策
全球资产管理&投资置业服务金融AI转型，不能再被理解为“多一个工具”过去几年，金融行业对人工智能的讨论，大多围绕几个熟悉的关键词展开：智能客服、智能营销、智能风控、智能投研、智能运营、智能办公。这些应用确实重要，也已经在银行、保险、证券、基金、消金、支付等机构中广泛试点。但如果只把AI理解为“降本增效工具”，今天的金融机构很可能会低估这一轮技术变革的深度。站在IDC的视角看，金融行业正在进入一个新的阶段：AI不再只是嵌入某个岗位、某个系统、某个渠道的辅助能力，而正在成为重构金融业生产方式的核心变
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
监管层发函提醒保险机构：警惕空壳企业骗购团体意外险黑产链条
监管层发函提醒保险机构：警惕空壳企业骗购团体意外险黑产链条 ◎记者 何奎 上海证券报记者近日从业内了解到，上海金融监管局办公室下发一则关于团体保险业务相关风险提示的通报。通报指出，某保险公司承保的一单涉及农业领域的团体意外伤害保险（以下简称"团意险"）引发大量理赔诉讼案件，暴露出保险公司在业务运营过程中存在的多项问题，包括核保审核形同虚设、保全流程设计存在缺陷、业务记录和档案管理不规范等。 就案件本身而言，这是一起典型的借助空壳公司骗购团意险的案件。某涉案农产品(5.660, 0.00, 0.00%)批发