腾讯副总裁林松涛：AI价值源于真实场景，懂业务者使用AI更具优势
专题报道：2026世界人工智能大会（WAIC）新浪科技讯 7月18日上午消息，2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议于7月17日至20日在上海举办。在当天举行的腾讯AI应用创新论坛上，腾讯公司副总裁林松涛指出：“真实场景始终是AI价值的第一现场。当前AI已经发展到一定阶段，各行各业每天都会面临大量实际问题，单靠大模型的持续升级迭代并不能完全解决。”林松涛进一步表示：“AI要真正产生价值，就必须先理解企业和个人在垂直领域的具体需求。我们观察到，让懂业务的人去使用AI，比让AI专家去学习业务要快
AI下半场：靠谱比聪明更关键
过去几年，行业热议哪个模型更智能，比拼参数和跑分。但2026年后，新焦点变成了：AI能否在真实业务中连续运转且不出错？近期新闻正印证这一转折点。3月，亚马逊网站频发故障，一次长达6小时。原因：Gen-AI辅助变更。工程师信了AI从旧文档推导出的错误建议。亚马逊补救：重聘高级工程师审核，把人拉回关键决策圈。同期，Self Inspection融资1000万美元。用户拍车照，AI定损出报告。已服务超100万次，省下8000万成本和30万工时。Roblox则把AI生成器塞进手机，一句话搭个游戏。三件事看似无关，
AI竞争新逻辑：从模型参数到系统效能的转变
在近日召开的世界人工智能大会上，一份《人工智能合作发展行动计划》正式亮相。该计划涵盖了数据资源、计算能力、开放生态、应用实践、人才培养、技术标准、安全保障等多个维度。这些要素固然关键，但新闻背后隐藏的深层含义远不止于此。真正值得深思的是，它揭示了AI发展中的一个根本性转变：拥有先进模型并不等同于具备实际应用能力。过去业界普遍将AI竞争简化为模型本身的竞争。各家关注的焦点集中在推理能力、答案准确性、图像生成质量等方面。模型性能的每一次突破都会引发行业热议。然而，当AI开始渗透医疗、制造、交通、公共服务等关键
AI评测新趋势:从榜单刷分到真实场景能力验证
过去我们更在意模型在各类排行榜上的成绩：SWE-bench、Terminal-Bench，领先几个百分点，打破纪录成为焦点。而如今，一个更核心的议题逐渐显现：这些分数，真的能反映AI在真实生产环境中的能力吗？从近期AI评测的发展来看，评测正从“短任务、单分数、排行榜”迈向“长周期、可解释、生产级、安全可信”。本周最受瞩目的项目当属 Sakana AI 推出的CoffeeBench。它不再让Agent执行几分钟就能完成的单点任务，而是搭建了一个持续90天的B2B咖啡供应链模拟平台。系统内包含6个由LLM驱动
AI浪潮下，口语能力为何成为最抢手的技能？
如今不少大学生在求职时都会遇到同一个障碍四六级成绩不错，词汇量也够用，阅读能力也还行。但一旦开口说话，脑子就一片空白。自己也很困惑从小到大，花了那么多精力，怎么就是说不出口？这个问题，实际上反映了这个时代最残酷的现实。当所有能够标准化、形成文字的内容逐渐被AI替代时，那些只能在现场发生、只能在人际互动中产生的技能，反而会成为最稀缺的资源。你的口语表达能力，就是其中之一。AI可以帮你撰写邮件、翻译资料、制作演示文稿但当你面对海外客户的突然提问当面试官要求你即兴回答职业发展计划当你在国际会议中需要当场回应质疑
写出高赞AI测评的秘诀：聚焦真实场景，用结构化思维降维打击
你是否也遭遇过这种困境？作为一名追逐前沿科技的创作者，面对新出的 AI 工具，总是迫不及待去试用。可真要动笔写测评，却陷入了繁琐的机械操作——在多个窗口间跳跃，输入“写请假条”或“画赛博朋克女孩”这类简单指令，再忙着截图拼凑。最终拼凑的文章里，尽是“太炸裂了”、“碾压一切”这类情绪化词汇。读者并不买账，评论区总有人吐槽：“这测评太水了，AI 生成的痕迹比奶奶的假发还明显。”其实，这种缺乏深度的繁琐执行过程，消磨了我们的热爱。很多人以为是自己文笔不行，或者怪罪 AI 工具长得都一样，但实际上，导致测评文章“
AI应用迈入实用阶段
这一周，AI行业最值得关注的变化，不是又一个模型参数刷新，也不是又一场发布会刷屏。它们看起来分属不同赛道：一个在城市商业空间，一个在全球产业场景，一个在智能交通体系。但放在一起看，指向的是同一个趋势：AI正在从“会说、会写、会生成”，走向“能跑、能送、能服务、能承担真实责任”。这件事的看点，不只是机器人数量。机器人不再只是在展厅里表演，也不只是在实验室里完成标准动作，而是直接进入商场，面对儿童、家长、店铺、客流、噪声、路线遮挡、临时互动这些真实变量。这才是AI应用最难的一关。实验室环境是可控的，展会观众是
月入三千竟变身 AI 巨头的数据合伙人？
当前，具身智能正迎来规模化落地的黄金期，人形机器人快步走出实验室，深入工厂、商超及家庭等丰富场景。然而，行业普遍受困于真实生活数据匮乏、AI 缺失现实常识的瓶颈，海量的生活行为数据已成为制约技术迭代的关键要素。为解决行业“数据饥渴”痛点，全新的具身智能众包采集平台正式亮相，首创全民共建 AI 的新范式。它打破了以往仅由专业机构和技术人员垄断数据采集的局面，以零门槛向大众开放，无需专业背景或复杂操作，人人皆可轻松加入，成为 AI 进化途中的“引路人”。据平台透露，此次推出的 AI 影像与生活信息征集专项任务
姚顺雨解析 AI 新阶段：摒弃刷榜心态，回归真实问题
入职腾讯半年之际，腾讯首席 AI 科学家姚顺雨首度公开亮相。身为 ReAct 框架的提出者，并曾参与 OpenAI Operator 及 Deep Research 项目的他，向来鲜少接受媒体采访，更不轻易对外发表行业见解。6 月 5 日，在腾讯云 AI 产业应用大会上，他与腾讯集团高级执行副总裁汤道生进行了一场近一小时的深度对谈。相较于新品发布，此次交流更像是一份关于 AI 下半场的战略思考录。围绕 Agent 为何成为必选项、大模型竞争的真实壁垒，以及腾讯是否落后的争议，姚顺雨提出了三大核心观点。01
AI硬件新趋势：从设备集成到现实世界融合
——记 AI Maker Summit 深圳站社区伙伴 产品李老师 在深圳第一次办 AI Maker Summit这是 AI Maker Summit 系列第一次落到深圳。一天4 个会场同时开讲，28 场分享，加一个 AI 市集。发起人阿颖老师在开场前一天写过一句话：深圳一直被称为硬件之都，很多人觉得 AI 氛围没有那么浓。但这段时间我们在联系讲师的过程中发现，深圳还是有非常多愿意分享、有实战经验的 AI Maker。如果只能用一句话总结这一天，我会写：AI 硬件的下一站，不是把模型塞进设备，而是让 AI
AI 落地惨败：两大企业血泪警示
引言：两位 CEO 的噩梦时刻2026 年 5 月，两起 AI 项目失败的案例，足以让所有意图推动 AI 转型的企业领袖深思。星巴克：其 AI 库存盘点工具曾宣称效率提升 8 倍，结果一线员工反馈——原本 15 分钟能做完的盘点，在 AI“辅助”下竟耗时 2 小时。9 个月后被迫终止。必胜客：加盟商被强制启用 AI 厨房管理系统，导致配送效率从 90% 暴跌至 50%，111 家门店的加盟商联合索赔 1 亿美元。两个截然不同的案例，却走向同一结局：AI 落地，脸先着地。这两个案例表面看不同，一个是库存盘点
亦庄论道：2026 AI Partner 大会直击产业落地真实现场
随着大模型 API 调用费用在一年间暴跌逾八成，百万 Token 成本仅余数分，产业角逐的焦点已不再局限于技术指标的优劣，而是回归至最本质的价值考量——能否在实战场景中实现降本增效。行业的目光，已从实验室的排行榜单，转移至真实的生产流水线、医院诊疗室、物流中转站及城市管理中枢。步入 2026 年，唯有那些能在复杂环境下解决实际问题者，方能成为这场变革的真正主角。5 月 19 日至 20 日，主题为“带着 AI 去前线”的 2026 AI Partner·北京亦庄 AI+ 产业大会，于北京经开区通明湖会展中
Abridge暑期AI特训营：重塑未来竞争力
今年夏季，Abridge 将倾力打造专为7-10年级学员开设的AI学习力及未来竞争力训练营｜Future-Ready AI Scholars Studio本课程依托真实学习情境，以项目实操为重心，旨在协助学生高效驾驭AI工具，克服思维惰性，强化自学、甄别信息及跨领域探究技能，从而塑造面向未来的关键优势。我们期望借助AI的力量，助学生挖掘自身潜能，激发优势与创意，将热爱转化为深度且富有意义的探索，最终产出独属于自己的价值成果。课程主要亮点基于真实场景的AI应用以判断力为导向的使用方法学员不仅要掌握正确且规范
AI赋能内容营销：2026年创作者必备新思路
2026年做内容，有个重大变化！率先理解的人已经从中获益了说实话，你的运营思路或许需要更新了。我认识一位经营甜品店的老周。他在朋友圈发布了三年产品文案，每条都如同产品手册。上个月他借助AI完成了新品发布的文案创作，内容本质没变，店铺月销售额从8万跃升至14万。这并非什么神秘力量。而是2026年的内容运营，核心规则已经改变——洞察这一趋势的人，正在悄然实现业绩增长。再分享小美的经历。她在购物中心经营一家女装店铺，之前每日为拍摄和撰写文案而困扰，后来采用了一套策略：AI协助她梳理内容结构和卖点提炼，她用手机拍
AI 进化信号：从“会回答”迈向“能干活”
摘要：今日核心看点在于，AI 工具正逐步完善执行任务时所需的安全管控与真实应用场景能力。今天 AI 领域的发展脉络十分明确：AI 早已超越了单纯回答问题的范畴，正致力于构建“实际操作”所需的基础设施。它需要具备访问网页、解析代码、连接数据及调用工具的能力，同时必须在安全范围内落实具体任务。一、今日关键信号：AI 正致力于攻克“如何安全高效地执行任务”OpenAI 推出了关于 Windows 环境下 Codex 沙箱的动态。其核心关注点不在于模型性能的进一步提升，而在于如何优化代码生成与执行的流程，使其更加