迈入智能时代 | 新大陆软件斩获国际AI管理体系权威认证
NEWS拥抱AI近日，新大陆软件顺利通过GB/T 45081-2024/ISO/IEC 42001:2023 人工智能管理体系认证，认证范围涵盖计算机应用软件开发、计算机软硬件信息系统集成、信息系统运维服务相关的人工智能管理活动。这标志着公司在人工智能全生命周期治理、风险防范与合规体系搭建领域，已达到国际通用标准要求。01国际权威标准，打造AI合规治理体系ISO/IEC 42001:2023 由国际标准化组织（ISO）与国际电工委员会（IEC）联合颁布，是全球首个可认证的人工智能管理体系国际标准。该标准对
AI搜索格局重塑，实体企业如何抢占AIGEO新赛道
众多实体商家仍主要依靠付费竞价、短视频投流、传统SEO推广来拓客，昂贵的广告开支、宽泛低效的流量、偏低的询盘转化，已经成为中小型企业获客过程中普遍存在的困扰。当消费者搜索本地厂家、定制服务、行业方案时，如果企业缺乏线上数字布局，各主流AI平台便会优先展示竞品内容，自家品牌在AI流量入口中直接消失。讯飞本道AI根植山东本土市场，依托星火大模型生态，专注于AIGEO‑AI搜索优化、企业数字资产搭建、AI智能体营销闭环，帮助传统工厂和实体商家获取AI问答免费精准流量，打通品牌曝光、客源引流、线索转化完整链路。第
瑞银观点：二季报将助推中国互联网股估值回升
瑞银财富管理投资总监办公室发表机构观点称，中国市场的机遇正日益增多且分布更加均衡，科技板块中的半导体设备仍是首选，预期即将发布的第二季度财报有望为大型互联网公司的价值重估注入动力。 观点指出，亚洲市场的板块轮动趋势愈发显著，此前表现落后的市场（如MSCI中国指数）大幅跑赢东亚其他区域，上涨范围扩大的态势预计将持续。 各行业的盈利状况逐渐企稳，AI的结构性增长逻辑依然稳固，国内云服务商的旺盛需求及国产化进程，继续支撑着中国本土硬件供应链。 即将披露的财报有望为中国互联网板块提供更清晰的指引，例如云业务的增长
人工智能驱动智造升级
【课程背景】当下，新一轮科技革新与产业转型持续深化，人工智能已从辅助角色跃升为推动产业变革的核心动力。但在实际推行AI落地的过程中，大量制造企业普遍遭遇技术路线模糊、业务环节难以打通、数据资产难以激活、投入产出难以衡量等突出难题。与此同时，工业互联网、机器学习、数字孪生、大模型等技术的迅猛演进，为化解上述困境、重塑生产范式与价值链条创造了前所未有的空间。本课程正是为系统响应这一时代诉求而打造，致力于助力制造企业管理者完成从理念认知到落地执行的跨越课程将以AI驱动智能制造的实践应用为切入点，复盘工业一线真实
AI与IoT融合构建BEMS智慧城市能源新生态
伴随城市化进程的推进及能源开支的上涨，建筑物的功能早已超越单纯的居住或办公范畴。如今，它们演变为具备智能互联特性的环境，能够自我监测、适应外界变化，并助力实现可持续发展的宏观目标。这一变革的关键驱动力在于人工智能与物联网，两者正在重塑建筑的能耗模式、用户交互体验以及与城市大系统的融合程度。迈向智能建筑的浪潮已不再局限于新建项目。越来越多的既有办公楼、厂房、医院、酒店、商场及住宅物业所有者开始投入资金进行数字化升级，旨在优化运营效能并延长资产使用寿命。鉴于日益严苛的环境法规及ESG（环境、社会和治理）要求的
AI编程让开发提速十倍，架构决策为何却愈发迟缓？
侯君璠，AI架构陪跑师，清华大学工程管理硕士（MEM），企业架构研究会发起人，国内大型央企单位技术总监、解决方案专家。20余年工作经验，曾任美国某大型科技公司-M中国区首席架构师，国内某大型险资技术总监、某大型科技咨询公司副总裁。深耕于企业架构、人工智能研究与落地方案，以及先进工程项目管理和企业数字化转型等领域。最初阶段效果确实不错。过去要耗费一整天才能完成的接口，借助AI只需十几分钟便能产出初步代码；反复出现的DTO、转换逻辑、单元测试及接口文档等也不再需要程序员逐行编写。代码产出效率获得了显著提升。然
AI非但没有减轻负担，反而加重了职场疲惫
不知不觉间，AI已悄然成为众多职场人日常办公不可或缺的帮手。一个疑问也随之浮现：AI普及之后，我们的工作真的变得轻松了吗？不可否认，AI确实能够提升工作效率。然而现阶段，AI带来的效率红利，普通人似乎并未真正受益。反倒可能借由更精细的任务拆分、更快的节奏要求，加速消耗着我们的生命力。用大白话说，就是人更累了。01谋生不易据工作管理平台Asana发布的《工作创新指数报告》，全球79%的企业由于仓促上线AI系统，正在累积庞大的"AI债"。所谓"AI债"，类似于软件开发领域的"技术债"。指为追求快速交付而采用临
TRD | AI赋能重型卡车减排：神经网络驱动的排放成本优化模型
ACADEMIC PAPER INSIGHTTransportation Research Part DArtificial intelligence applied to truck emissions reduction: A novel emissions calculation modelLITERATURE · REVIEWFIRST PAGEKEY TAKEAWAYS本文聚焦重型卡车运输所面临的碳排放与运营成本双重挑战，构建了一套融合人工神经网络与遗传算法的混合预测优化模型，旨在兼顾环境可持续
AI驱动绩效管理实战：战略落地新工具
人工智能助力绩效管理基于战略导向的绩效管理实务张总看着上季度的考核报表发愁：销售部指标虽全过，但公司总营收却跌了15%。目标拆解得很细，结果却和战略大相径庭——这难道不是管理者最头疼的事吗？指标随意定、考核走过场、面谈没效果……旧式绩效管理正让组织变得迟钝。随着AI深入业务，管理逻辑已变：不是AI取代人，而是人驾驭AI，确保战略执行到位。本课程拒绝空洞理论，侧重实战演练：涵盖战略解码、KPI提取、AI辅助目标拆解及教练技术，提供一套即学即用的落地框架。两天核心收益◆ 观念更新：洞察AI时代绩效管理的价值，
天津津燃公用业绩预喜 上半年归母净利预计240万元实现扭亏
天津津燃公用(0.143, 0.00, 0.00%)（01265）发布公告称，集团预计截至2026年6月30日的6个月内将录得未经审核的归属于母公司股东的综合溢利约为人民币240万元（而截至2025年6月30日的6个月则为归属于母公司股东的亏损人民币2860万元）。公司指出，业绩改善的核心驱动因素包括：其管道燃气销售量大幅提升，主要原因为（其中包括）报告期内大型客户对天然气的需求相较于截至2025年6月30日的6个月有所增长；此外，公司推行精细化管理，致使报告期内的运营成本费用大幅下降。 责任编辑：卢昱君
人工智能赋能生育健康服务深度融合的路径探索
李红娟（国家卫生健康委妇幼健康中心副研究员）人工智能技术与生育健康服务的深度结合，是改善妇幼健康资源布局、提高妇幼健康服务效能、缩小妇幼健康差距的关键途径。人工智能与生育健康服务的深度融合涉及远程医疗、智能辅助诊疗、全周期健康管理三大应用领域，并进一步细分为具体的融合业务与对接环节。"人工智能+远程医疗"应用场景突破了时间与空间的局限，推动跨地域、跨机构的医疗协作落地，使远程诊断与会诊、远程急救协同、远程监护成为现实，实现了生育健康服务各环节的无缝衔接与联动协同。"人工智能+辅助诊疗"应用场景覆盖孕前、产
金蝶AI套件上新：PLM卡片视图让研发数据一目了然
对于产品研发人员来说，想必都遭遇过类似的困境：界面上密密麻麻全是物料编码，不得不逐行核对、翻页查找，才敢确信找到了目标；图纸明明存储在系统中，但在打开之前，根本无法预知其具体内容；材质、规格及版本信息分散在多个页面，完成一次核对往往需要反复切换七八个界面……研发数据的呈现方式，理应更加直观易懂。金蝶AI PLM重磅上线卡片式视图功能：告别繁杂的数据列表，转而采用直观的3D卡片展示。它不仅能让零部件实现"一眼识别"，而不仅是冰冷的记录。无论是设计阶段的物料检索、图纸查找，还是BOM选型及流程审批，该视图都将
AI赋能临床研究：明日直播预告
1.直播时间2026年8月13日（周四）20:00-21:302.内容介绍在严格的合规标准与监管环境下，医药企业如何在满足法规要求的基础上实现成本控制与效率提升，始终是行业发展的关键课题。伴随人工智能与机器学习（AI/ML）技术的迅猛进步，药物研发与临床试验领域正经历深刻的变革。然而，AI技术的应用不仅模糊了传统研发与运营的界限，也对现有的GXP合规框架、现场质量管控以及人才培养机制带来了全新的考验。本次直播将立足于临床试验运作与质量管理的视角，全面梳理AI在药物开发中的应用现状，深入剖析传统GXP体系与
AI医疗器械研发核心要素与审评关键点
AI医疗器械的研发须以风险为核心实施全生命周期管理，将数据质控、算法稳健性、临床适配及网络安全贯穿始终；审评聚焦数据合规与样本代表性、算法泛化与可追溯、临床证据充分性、更新管控与网络安全，按风险等级与功能类型分层把关。01 研发环节关键要素（实操指引）1. 需求界定与风险管控（战略规划）清晰描述预期用途、目标人群与适用部位、应用场景、核心功能模块以及禁忌与慎用条件；按照风险分级（A/B/C）拟定风险管理方案，重点防范漏诊误诊、治疗延误、数据外泄等安全隐患；搭建需求项与风险项之间的双向追溯关联表；将商用现货
AI拍照识别隐患，国产化工安全大模型问世
手持平板，对准车间角落的消防设备拍下一张照片，大约 10 秒钟，屏幕上便会标示出两处隐患——问题所在、判定依据、整改标准以及责任部门，一条龙服务全部搞定。上报的效率，从原本现场耗时半天、回去翻阅制度，缩短到只需按下快门。这位能通过拍照发现问题的「AI 助手」，名为 FORUS 化工安全大模型，于 2026 年 7 月 27 日正式发布，它是国内首个化工领域的垂直安全大模型，由中化集团与应急管理部大数据中心联合研发。发布会现场，工作人员拍摄车间照片，系统自动圈出风险，并生成检查依据与整改建议。▲ 现场演示0