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
人工智能越发达，人力资源越珍贵——前提是你能顺势而为
点击上方蓝字关注我们亚马逊利润飙升77%，却累计裁撤3万员工，其中78%为L5-L7中层管理者。裁员的主要驱动力？人工智能。同一时期，麦肯锡与猎聘分别发布报告，得出相同结论：人力资源的职责正在重新划分——不是被取代，而是正被其他部门悄然接管。6月8日，麦肯锡推出《HR Monitor 2026：人力资源职能的转折点》，调查覆盖全球约1300名HR从业者和5500名员工。6月17日，同道猎聘与清华经管学院联合发布《AI时代技能趋势报告》，运用7×4分析框架审视中国劳动力市场。两份报告，一份放眼全球，一份专注
AI智能体浪潮：淘汰你的不是技术，而是机械重复的思维
如今，AI智能体迎来全面兴起，智慧工具如自动化办公、智能回顾、批量操作、内容创作等深度融入职场环境。网络上充斥着“AI替代人力”“职场即将崩盘”的恐慌言论，多数人视AI为职业对手，担忧技术迭代夺走自己的岗位。但这只是最表面的认知陷阱。审视每一轮科技变革中的职场洗牌，真正淘汰从业者的绝非AI技术，而是僵化的工作思路与单调的重复劳动模式。AI的推广并非裁员利器，而是职场筛选机制，剔除惰性循环，迫使职场人提升能力。一、AI颠覆的从来不是职位，而是低效重复的操作方式许多人陷入思维误区，以为AI普及会大规模取代工作
AI时代普通人的进阶地图：从零起步到超级个体的十步法则
《这不是一本AI工具书，而是写给普通人的AI时代行动指南------AI进化十步法：从零代码小白到超级个体》系列拆解导读001如果今天再出版一本关于AI的书，它最不应该做的事情，就是再罗列一堆工具。因为工具会变，版本会变，热点会变。真正有价值的AI书，不应该只是告诉读者“用什么工具”，而应该回答一个更根本的问题：普通人如何在AI时代重新组织自己的能力和人生？《AI进化十步法：从零代码小白到超级个体》，正是这样一本书。它不是写给技术高手的书，也不是写给程序员的教程。它面向的是更广泛的一群人：对AI有焦虑、有
智能工具随时可能消失，普通人最该打造的是自身核心能力
80后真正的困境并非丢掉工作：4个隐蔽致贫陷阱，中招便元气大伤短期集训难改人生轨迹，但可洞悉中年人5项进阶底层法则坚持复盘写作三月，治愈了我的浮躁心态为何你的时间规划失效？职位差异决定策略迥异中年人开拓副业：拒绝透支健康换碎银，3种轻资产模式持续增值中年人开网约车：九成潜在陷阱，三分钟彻底说清中年人最不划算的副业，为多拿百余块通宵达旦30岁发展副业最笨的路径：苦练本领再寻客户单日进账万元：常人认为天方夜谭，只因危机尚未逼近月入五千与月入五万的鸿沟，根源不在勤勉程度【合规声明】本文仅为个人职场经验与工具使用
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”
人工智能浪潮下的职业生存指南
AI 模型会在任何你能为其写出损失函数的事情上变得更强，而学校里大多数事情本质上都是损失函数：定义清晰的问题，并根据已知答案来评分。因此，未来十年真正有价值的工作，是那些无法在模型训练周期内被评分的事情。在我 6 年的工作经历中，我很幸运与来自各种规模公司的优秀人才合作过：从我自己的创业公司，到 Helm AI（15→50 名全职员工）、Scale AI（500→1500 名全职员工）、OpenAI（1500→3000 名全职员工）和 Google（10 万+名全职员工）。作为创始人，我会花很多时间思考，
人工智能恐慌：一场源于无知的集体焦虑
对AI的恐惧，往往来自认知的匮乏。把智能技术视为威胁的人，并未真正理解它的本质近年来，"人工智能恐慌"成了舆论场上的高频词汇。开发者担忧岗位被替代，文字工作者害怕键盘旁落，创意人员忧虑饭碗不保。社交平台上充斥着"机器即将统治职场"的惊悚标题，仿佛一觉醒来，人类就会被数字洪流彻底冲垮。然而冷静反思：深谙此道之人，真的在恐慌吗？那些整日兜售AI教程、开设智能课程、贩卖技术焦虑的人，确实惶恐。而真正借助智能技术创造价值的人，反而从容。因为他们明白，人工智能绝非灭顶之灾，不过是效能
AI 识图有局限：老字谜难倒智能助手
曾写过一篇文章探讨 AI 的边界。当时引用了 AI 的自述，但由于许多概念对老年人来说较为生疏，不容易理解。恰好最近在使用 AI 时，发现它“露怯”了，通过具体事例来说明，问题就清晰多了。这是一个图像识别问题。偶然翻到几年前的智力测试：找出藏字图中的汉字。于是，点击“+”将图片输入到小艺对话中，问道：这个线条图由几个字组成。生成总结：图片中没有文字，因此无法统计字数。（见截图）显然这是触碰到 AI 的边界。起初感到惊讶，识图、选词、翻译本是小艺的强项，为何会出现这种纰漏？经过一番思考，自我解答：当初扫描仪
AI是镜子，不是魔法
最近和几个朋友聊AI，发现大家的情绪很分裂。有人很兴奋，觉得终于等来了一个可以改变命运的工具；也有人很焦虑，担心自己辛苦积累的经验，一夜之间就不值钱了。还有一些人，已经开始把各种工作都丢给AI，写方案、做总结、起标题、回邮件，效率确实高了不少。但用了一段时间之后，我反而越来越觉得，人工智能没有想象中那么“神”。它更像一个放大器。你本来有清晰的问题，它会帮你更快接近答案。你本来有不错的判断，它会帮你补充材料、打开思路、提高产出。但如果你一开始就不知道自己要什么，它也只会很认真地陪你绕圈子，甚至把一团混乱包装
AI时代嵌入式工程师的生存法则
坚持高质量原创，拒绝内容堆砌，喜欢的话点击上方星标，更新第一时间收到提醒，谢谢关注！大家好我是沙师兄，从今天开始，我会再开一个新的系列，就叫AI for Embedder。AI 的发展和 agent的能力相信大家都是有目共睹的，但是相较于前端应用算法等这类纯软，嵌入式涉及软硬结合开发又是较为特殊的一个领域。所以我想聊一聊作为 AI 时代的嵌入式/BSP 工程师，AI带给了我们什么变化？我们应该做哪些应对？以及我理解的 AI 时代人才所应该具备的能力。我不想只是简单的讨论“AI 会不会替代 嵌入式”这类问题
AI时代，孩子靠什么脱颖而出？
一句话摘要：学历依然重要，单一标签的支撑力正在变薄。AI 时代更看重孩子能提出什么问题、建立什么结构、表达什么判断，并把想法推进到可验证的结果。扫码添加王老师微信备注：2026暑期集训往期精彩导读：好马配好鞍：培养孩子卓越信息素养，匹配广州强校成长路径孩子讲不清思路，往往不是表达问题，而是思维结构没搭起来AI 越会给答案，孩子越需要一条自己的逻辑推导链拒绝带领百人编程教研团队后，我更确信：CSP-J/S 集训不能工厂化最危险的“假会”：老师一提示就会，独立比赛却不会刷题越来越多，换个条件还是不会：CSP-
AI时代教育新方向
和朋友探讨这个话题时，我常在想：AI时代孩子究竟该选择什么专业？过去我们的期望往往是成为律师、医师或进入金融领域，学历竞争也随之加剧，本硕连读七年只是起步阶段… 然而在AI时代，什么样的知识结构才能避免被智能机器人取代？——任何单一技能都可能被AI替代，关键在于驾驭AI工具的能力。核心在于你的成果产出，即能否借助AI工具发挥创意、运用商业运营思维创造实际价值。AI再强大，若能为我所用，便能增强自身竞争力；反之，无法运用AI的人将被时代淘汰。与人类相比，AI缺乏创造力、主动性、情感感知和判断力。因此，孩子应
AI商业视频制胜法则：审美、叙事、交付三重奏
当前AI创作赛道竞争日趋白热化，内容同质化现象愈发突出，而她已成功构建了一套独特的商业变现模式。她专注于AI商业视频领域，仅用一年时间便为联想、京东、伊利、vivo等知名品牌提供了服务。「TopAI Club」与@玩AI的小笼包 展开了深度对话，探讨她从初创到成熟的商业化发展轨迹，以及对AI创作领域的洞察与思考。彼时模型生态远未像今天这般完善，要实现角色一致性，只能依赖海外开源AI图像生成大模型Stable Diffusion来训练lora，环境配置繁琐、学习曲线陡峭，准入门槛远超当下的国产解决方案。经过