云南十部门协同发力 加速AI医疗技术落地应用
为促进AI技术在医疗领域的深度应用，近期云南省卫健委、发改委等十个省级部门联合印发了《云南省推进人工智能与医疗健康融合发展行动计划》，具体内容详见下文。云南省推进人工智能与医疗健康融合发展行动计划为深入贯彻国家“人工智能+”战略部署及省委省政府指示精神，加速AI技术在医疗卫生行业的推广应用，特制定本行动计划。一、工作目标到2026年末，搭建省级医疗健康数据交互中心，建立20个卫健部门业务数据库，培育基层AI诊疗助手、慢病智能管控、个人健康档案等示范场景。2027年前，推进全省医疗机构信息整合，建成检验检查
全球AI应用价值加速释放
当数字化浪潮席卷世界，人工智能已经从实验室中的前沿设想，成长为推动时代变革的关键生产力。2026年，全球AI支出将超过3200亿美元，技术应用迈入规模化爆发的黄金阶段。从工业车间到医疗门诊，从乡间田地到城市建筑，AI正以强大力量破解发展难题、激发产业活力、提升美好生活，并以空前的创新动能，打开未来应用的广阔空间，推动人类社会迈向智能文明的新阶段。AI的实际落地，正通过产业重塑、效率提升、民生普惠三大核心价值，为全球发展持续注入强劲动能。在实体经济中，AI已成为产业升级的“智能引擎”，带动一二三产业全面转型
智能时代企业机遇探索：上海溪山点灯沙龙
本次交流将目光锁定在当前最具颠覆意义的技术趋势——AI Agent 的企业化落地。伴随大模型技术的迅猛发展，大量公司已借助各类 AI Agent 的部署达成了效率的飞跃式增长，涵盖客服、销售、研发协作及内部运营等环节，AI Agent 正在重塑企业的作业模式与竞争态势。主讲嘉宾将依据 酷爱科技 在客户实战中的前沿洞察，剖析 AI Agent 如何切实为企业赋能，并利用实际客户案例展示 AI 在各行业场景中的应用深度与广度，为听众带来一场集趋势分析、产品实操与商业变现于一体的深度对话。主题分享1. AI 赋
AI 大模型：产业链解析与个人机遇
AI 大模型 纵观大模型的全产业链条，核心逻辑可概括为：上游受制于算力瓶颈，中游聚焦技术内卷，下游角逐场景落地。对于大众而言，关键在于探索如何将 AI 融入日常工作与生活，从而把握此次时代红利。#大模型 #人工智能 #AI #企业主 #AI 产业链 #分微 AGI纵观大模型的全产业链条，核心逻辑可概括为：上游受制于算力瓶颈，中游聚焦技术内卷，下游角逐场景落地。对于大众而言，关键在于探索如何将 AI 融入日常工作与生活，从而把握此次时代红利。#大模型 #人工智能 #AI #企业主 #AI 产业链 #分微 A
《必胜》合著者王丽萍：AI 赋能医疗与全域破局
点击蓝字 关注我们今日，第二十一位发起人王丽萍正式亮相！1联盟发起人・每日推介（第 21 位）王丽萍【个人标签】国内头部心血管器械企业医学经理心血管医疗器械全周期医学支持专家循证×AI 超能个体 | 推动创新器械从 0 到 1 快速落地【可提供的资源】1.心血管器械临床试验方案设计及 CER 报告编写；2.结构心/大血管/冠脉等产品线上市后临床研究及统计资源对接；3.AI 融合心血管创新工具应用，提升工作效率。【个人简介】1.在心血管器械临床评价领域深耕 8 年（4 年医学统计 + 4 年企业实战）；2.
企业AI应用应从单一岗位智能体起步
图：从通用助手到岗位专属智能体实战观点企业在部署 AI 智能体时，首要任务并非打造一个"包罗万象"的通用助手，而是先让它能够胜任某个具体岗位职责。建筑行业推进 AI 建设，不应急于追求"表面智能化"。应当先将具体业务流程梳理通透。明确使用者身份、输入数据来源、产出成果形式、审核环节设置、效果如何评价。能够回答这些基本问题，才具备实际应用意义。01当下智能体概念热度很高。听起来相当前沿。具备规划能力。能够调用工具。可以自动执行任务。还能对接知识库。但在实际落地阶段，不应首先追问它是否具备人类般的智能。而应先
20年后回望：程序员如何抓住AI时代的红利？
假如我来自20年后的未来，能浏览人类这些年的所有发现、所有代码、所有创业项目、所有踩坑记录。当我回望2026年的程序员，会得出一个挺扎心的结论：真正分到AI红利的，并非最会写提示词的人，也不是天天追新模型的人，而是最早把自己改造成“一个人小团队”的人。这话听起来很玄，直白点说。过去程序员的核心价值，是你能不能把需求写成代码。如今，程序员的价值已变：你能不能发现问题、拆解问题、组织AI干活、把东西交付出去。代码依然重要，但它已非全部。作为一名40多岁的老程序猿，东北人，说话可能直点：AI这玩意儿不是来替你写
8400万新就业形态劳动者期盼照进现实
“每个阶段都有各自的问题，每个群体都有各自的困境，我们必须高度重视，持续加以解决。” ——2020年9月，习近平总书记在湖南调研并主持基层代表座谈会时指出 穿梭于山西、陕西之间，进行了两次长途货运，行程超过1700公里……来自山西临汾的货运司机王勇平度过了一个充实的“五一”假期，“道路畅通，检查站点减少，休息也变得更好了，与往年大不相同。” 对于8400万新就业形态劳动者而言，习近平总书记始终心怀深情与挂念。 这是一次次深入的走访：在北京前门，与“快递小哥”亲切交谈；在陕西柞水，为乡村电商注入动力；在湖南
AI落地：巨头携手PE，攻克商业化“最后一公里”
当 OpenAI 和 Anthropic 同时敲开 PE 的大门，一个时代的 一则被低估的重大新闻 2026年5月4日，OpenAI 与 Anthropic 选择了同一天，各自宣布与顶级私募股权基金成立合资公司。 这条新闻淹没在同期的财报季和各类发布会里。但它所揭示的真相，比任何一家公司的融资估值都更重要——AI 行业的主导逻辑，正在发生一次根本性位移。 一句话： 不再是谁的模型更强，而是谁能帮企业把 AI 用起来。 一个被扭曲的市场信号 要理解这件事为什么重要，需要先拆解一个被广泛误解的市场信号。 20
AI项目为何“水土不服”？揭示三大失败征兆
AI项目落地面临的3个失败警示：为何你引入的AI总被闲置？ AI实战 · 经验教训 · 规避指南 从AI实战者的角度剖析：为何你购买的AI系统总是“吃灰”？三大致命信号加上避坑指南，助你少走弯路。 01. 上来就问价格，项目失败概率极高 我从事AI项目工作已有六年，接触过无数企业老板，他们开口的第一句话总是：“这套AI系统要多少钱？” 这种问法看似合理，但内行听了便知——这个人很可能要被“收割”了。 为何如此？ 因为那些直接询问价格的人，往往还没想清楚自己真正要解决的核心问题。 我曾见过一个典型案例：某4
彩讯股份Voice Agent多行业规模落地 助力企业降本增效
新浪科技讯 5月9日下午消息，在近日的2026移动云大会上，彩讯股份（24.690, 0.00, 0.00%）在展区展示了从算力底座、平台搭建到AI应用落地的全栈能力。展会路演现场，彩讯语音智能体 Voice Agent 凭借语音交互能力与“感知-规划-执行”的智能闭环吸引目光。它不再局限于以往规则驱动的语音机器人（15.750, 0.33, 2.14%），帮助企业打造“懂业务、能长期执行”的专属数字员工。据介绍，该方案已在多个行业实现规模化应用，持续带动企业降本增效与智能化升级。 依托“感知-规划-执行
AI4Leader训练营实录：在实战中重构AI工作流
距离AI4Leader训练营首期开班，至今已过去一个多月。从最初对“大模型”“智能体”感到陌生，到如今着手构建个人工作流及业务系统，众多同学已不再局限于“听课”，而是迈入了实际动手操作项目的阶段。随着项目深入，众人首次真切体会到：AI的实际应用远比“产出几个结果”要艰难。数据能否对接、流程是否顺畅、业务逻辑是否严谨、系统是否稳定……这些过往鲜少被提及的难题，逐渐浮出水面。过去这一个月，来自一级市场投资、上市公司、私行、财富管理及信托等不同行业的学员，针对各自的真实业务痛点，尝试运用智能体（Agent）来重
[限时招募]5月14日北京飞书AI闭门晚宴|席位所剩无几，欲报从速
“飞书与伙伴们”AI聚会：由场景切入实现业务增长▶活动概览▶活动须知2025年5月14日15:45-20:00，飞书将于北京举行“AI聚会：由场景切入实现业务增长”私密晚宴。此次盛会主要针对核心业务负责人，重点探讨企业怎样把AI从“试用”转变为“实用”，分析引入企业智能体、构建AI原生团队的实操路径。现场包含主题演讲、业务问诊、私密晚宴等流程，不讲空泛理论，只谈可落地的业务提升方案。精彩看点专属AI助手限时上岗：开场即享沉浸式体验，让管理者直接领略智能助手如何协助办公。业务高管专属问诊：精准把脉环节，AI
AI下半场投资逻辑：从算力基建到应用落地
AI产业已跨越“有无算力”阶段，迈入“应用落地”的深水区。近两年市场聚焦GPU、光模块等“卖铲人”，但未来决胜点在于谁能将AI转化为产品、用户和真金白银。这是一次科技周期迁移：前段硬件定义，后段应用定输赢，是本轮AI行情的核心变数。01算力：仍是AI时代最确定的主线曹旭辰指出，过去三年GPU是半导体“最锋利的剑”。从A100、H100到GB200及未来Rubin架构，英伟达以一年一迭代推动AI基建升级。本轮AI与过去互联网不同，大模型能力提升本质仍依赖“堆算力”。微软FY26Q2资本开支增66%，Meta
AI破解200万价值难题：20万成本的案例思路
【小师妹解读】不少人把 AI 当成“超级打字员”，每天纠结怎么把会议内容整理成纪要。但润总这次说得很直：效率变高只是好处之一，更重要的是去做那些过去因为人力、算力或成本太高而“不敢碰”的事。比如每半小时就能调整价格，让每个销售都像配了“顶级导师”的脑子。认知的差异就在这里：普通人用 AI 省时间，高手则用 AI 去创造以前根本不存在的可能。目前最大的断层，是懂业务却不会用 AI，或者懂 AI 却不真正进入业务场景。润总强调的“200万问题”，关键并不在于技术炫不炫，而在于你能否把握那个“结合点”。就像亚马