人工智能浪潮下，我学会接纳那个不爱刷题、成绩平平的女儿
很长一段时间，我被普娃家长的焦虑裹挟，夜夜辗转反侧。看着别人家孩子卷面整洁、作业满分、考试稳居前列，再瞧瞧自家娃：抗拒枯燥重复的校内功课，做题拖拉磨蹭，文化课成绩一直徘徊中游。我急躁、催促、唠叨，甚至忍不住责备她不够刻苦、缺乏自制力。我和众多父母一样，笃信一条万年不变的公式：认真写作业=好好学习，分数高=前途光明。直到人工智能全面渗透、高校毕业生求职艰难成为日常，又读完马斯克数年来关于未来人才培养的公开论述，我才猛然觉醒：我们始终拿着工业化时代的应试标尺，强行丈量智能时代的孩子，打根儿起就量偏了。今天想跟
人工智能浪潮下，哪些核心能力难以被替代？
在人工智能日益发展的今天，究竟哪些能力最不易被机器取代？近日，麻省理工学院宣布AMD首席执行官苏姿丰将担任2026届毕业典礼的主讲嘉宾。在科技界，她堪称一位神话般的人物。👩💼 苏姿丰的背景如何？她生于台湾，三岁时随家庭迁居美国。自幼便对数学和工程领域充满热情。十八岁那年，她考入麻省理工学院攻读电子工程，并在此完成了学士、硕士及博士学业。2014年，苏姿丰接掌AMD帅印。彼时的AMD前景黯淡，市场普遍不看好。企业持续蒙受损失，股价长期在个位数美元徘徊。不少观察者甚至担忧AMD能否继续存活。然而在她的领导下
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“
小学生AI素养启蒙的六大关键要点
你家孩子是不是已经学会用豆包写作业了？别急着高兴，一线教师正在悄悄担心：AI可能让孩子变“懒”。教育部刚出了新规，深圳、天津、苏州的学校已经开始动手了。但真正的战场，不在学校，在家里。关于孩子该怎么用AI，我总结了6条硬核建议，每一条都可能颠覆你的认知。教育部最新规定：小学阶段禁止学生独自使用开放式内容生成功能。为什么？低龄孩子分不清真伪。你把手机丢给孩子，说“用AI查资料”，结果他可能得到一堆胡说八道，还当真理记住了。划重点：不是不让用，是你必须在旁边。你点，他看；你问，他答；你判断，他学。这话不是我说
AI将重塑哪些领域？
点击蓝字关注我们AI对社会各层面的冲击绝非“普惠大众”，而是一场结构性的彻底重组。· 教育与人才培育（从“填鸭知识”到“锤炼直觉”）：教育体系将剧烈分化。K-12（基础教育）必须转向“批判思维”与“问题意识”的培养，死记硬背将失去价值；高等教育的专业壁垒会减弱，但“元学科”（数学、哲学、法学基础理论）地位将急剧上升。未来顶尖人才的标志不再是“掌握多少学科”，而是能否在AI提供的海量方案中，凭直觉瞬间选出那个“反常识却正确”的选项。· 就业与财富分配（“超级个体”崛起，“螺丝钉”消失）：市场将呈现“哑铃型”
智能时代的情感边界
你是否曾设想过，某个时刻能与已故的亲人再度视频联络？AI作为一种技术手段，确实可以延展人类的能力边界。韩国影片《梦境》构建了这样一个场景：某企业运用AI技术还原逝者或昏迷者的面容与声音，使在世者能够随时与其视频沟通。片中汤唯扮演的白李在离世前订购了这项服务，她的女儿每日都与虚拟的母亲视频交流、聆听睡前故事。对那个孩子而言，母亲以另一种形式"存活"着。空姐正仁的恋人陷入昏迷，她借助"梦境"将对方"唤醒"为一名宇航员，每日发送问候、提醒服药。在这些情境中，AI支撑起了即将被思念压垮的人们，充当了温暖而实际的"
AI浪潮下，企业与个人真正的竞争壁垒在哪里？
最近在X平台看到一篇热门文章《The next biggest moat in AI》，作者Jaya Gupta的观点引发了我的深思。他的核心结论非常明确：AI时代，企业最核心的竞争壁垒，是企业组织的形态。推导过程其实并不复杂——AI让模型、界面、工作流这些"可见"的东西迅速趋同，几个月就能被复制。应用层向基础设施渗透，基础设施向工作流渗透，新概念层出不穷但很快就被所有人重新包装。可见的产品、技术、类别、营销，都越来越容易被复制。因此传统护城河正在失去效力——技术优势难以长期保持领先产品界面收敛速度极快工
AI时代，青年学子当何去何从
读完这篇文章，先不聊如何引导学生合理运用AI，仅谈谈我自己的经历。曾经在学习资料面前，我也懒得亲自阅读思考，直接把文章链接丢给豆包，让它帮我完成所谓的"任务"。心里清楚这样做不太妥当，却实实在在地省去了自己阅读与思考的时间。学生为了迅速完成作业而借助AI的动机，想来与我的情况相差无几。人工智能浪潮汹涌澎湃，技术持续迭代升级，AI已然走进课堂，化作我们触手可及的工具。技术本身无所谓优劣，真正左右其价值的，是我们使用者的态度。对当代学生来说，怎样运用AI，是思维成长道路上的重要分岔点：完全依赖AI代劳，会丧失
人工智能正撕裂职场，你身处哪一侧？
近日，普华永道推出了《2026年AI就业晴雨表》，我浏览之后，坦白讲，脊背阵阵发寒并非因为AI会替代谁——而是这份报告用国际数据验证了一个事实：AI并非均衡地波及每个人，它正将职场撕裂成两半。一部分人越用越增值，一部分人越观望越边缘。中间地带，正在消逝。机遇不是将至，是已然席卷报告中最震撼的一个数据：去年，要求AI技能的岗位激增了69%，而整体就业市场仅上升了9%。八倍的落差！不是“未来或许需要”，是“当下正极度渴求”。你浏览招聘平台，几乎每个高薪职位的说明中，都隐含“掌握AI工具优先”的字眼。这不是趋势
黄奇帆深度发声：人工智能浪潮下最紧缺的五类人
不少人都在思考：人工智能的较量，究竟在拼什么？黄奇帆于近期两次公开发言中揭示了其中的关键。在NEXWAVE 2026大湾区战略性新兴产业与未来产业生态链接大会上，他阐述了科技与产业深度融合的“五个时期”。他着重强调，各时期的跨越转化率仅约三分之一，一万个源头创新成果，最终或许仅能孕育出一个万亿级产业。而在第七届跨国公司领导人青岛峰会上，他更深层次地指明：AI博弈的核心，并非算力、模型或数据的比拼，而是人才搭配、组织效能以及生态管理的较量。这两次发言，一次探讨“前行路径”，另一次剖析“稀缺何种人及用人之道”
AI难促企业破局？衔远科技APEC论坛亮出AI原生转型方略
人工智能已渗透办公场景，然而众多企业的经营成效并未实现质的飞跃。会议记录可自动生成，报表能瞬间输出，邮件处理提速——但企业核心经营指标，并未因AI的引入而发生实质性跃升。这并非个案的迷茫，而是当前亚太地区中小企业AI应用面临的共性难题。2026年6月24日，APEC中国年重磅活动——APEC中小企业工商论坛于深圳罗湖启幕。本次论坛由工信部中小企业发展促进中心、中国中小企业国际合作协会及深圳市政府联袂主办，以"数智赋能，开放创新，合作共赢"为主旨，云集亚太各国政企精英、科创先锋与中小企业家，
AI是认知的引擎，还是思维的惰性？
一个亟需关注的问题是：我们总在探讨AI能做什么，却极少深思——AI正在重塑‘人’的什么？这些忧虑并非空穴来风。联合国教科文组织在生成式AI教育指南中明确指出，教育中的AI应用应秉持‘以人为中心’的原则，重视伦理、安全、公平与意义，而非仅追求效率。(联合国教科文组织) OECD在《数字教育展望2026》中也强调，在清晰教学原则下，生成式AI可支持学习；但若缺乏设计，仅将任务外包给AI，只会提升表面成果，无法带来真实能力增长。因此，核心问题不在‘AI能否帮学生完成任务’，而在于：学生在过程中，是否真正构建了能
诺贝尔奖得主访谈启示：AI浪潮下儿童成长新路径
在科技迅猛推进的当今，人工智能（AI）毫无疑问是那颗最夺目的明星。近期，诺贝尔奖获得者、Google DeepMind 联合创始人兼首席执行官德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）在斯坦福大学的一场交流，激起了科技与商业圈的广泛关注。这场交流如同一扇窗户，让我们得以一窥 AI 发展的前沿动态与未来趋势。身为一位母亲，我和众多家长一样，心里始终牵挂着孩子的未来。如今 AI 发展如此迅猛，我常常思索，等孩子长大，这世界会变成什么模样？他们又该如何在这个时代立足呢？最近阅读了诺贝尔奖得主哈萨比斯在斯坦
AI专项行动落地：国企职工最忧心的并非被取代，而是不知如何适应
老周今年47，在集团信息中心干了15年，上周被通知“全面参与AI+专项行动”。他端着咖啡坐到我对面，半天没说话，最后问了一句：“山哥，这是机会还是催命符？”说实话，这问题我去年也纠结过。国资委今年密集部署央企“AI+”专项行动，要求全面开放应用场景、加速科技成果转化。表面看是“转型升级”，新闻稿写得铿锵有力，但一线人感受完全不同——“央国企AI转型，最难的不是技术，是人。”——中智咨询调研结论一、三类人的三种焦虑老周代表第一类人：47岁中层，技术底子还在，但“AI”是全新赛道。领导让他“带头转型”，可培训
AI 浪潮下，为何我们需要刻意减速
锡箔大佬在群里打趣，如今身处 AI 时代，只要你节奏慢些，便无需再学。诚然，AI 演进迅猛，回想去年此时，我们编写代码的手段、提问的逻辑已截然不同。我并非担忧效率，亦非怀旧地鼓吹「古法编程方有灵魂」。我所思的是：当生成成本持续走低，工程师最宝贵的能力，正从「产出内容」迅速转向「做出判断」。判断接口是否该拆分，技术债是否该偿还，需求方口中的「必须」究竟有多必须，模型给出的十种方案里哪款能投产，哪款看似完美、上线即崩。这些事，AI 无法代劳。反倒，它将问题放大了。因如今最大的难题不再是「不会做」，而是「太易做