腾讯AI战略路径已然明朗
在中国互联网企业的AI角逐中，腾讯曾一度被外界认为“起步较晚”。百度率先推出大模型产品，阿里高调发布大模型产品，甚至众多创业公司也在参数规模上展开激烈竞争，而腾讯却显得格外淡定，甚至有些滞后。不过，从年前大规模推广产品，到引发广泛热议的智能化应用，腾讯的风格骤然转变。这种从“佛系”到“激进”的变化，并非一时冲动，而是深思熟虑后的战略部署。外界眼中的“慢”，实际上是腾讯在探索一条契合自身的AI发展道路。当竞争从单纯的参数规模比拼，转向场景落地的“下半场”，作为拥有深厚产品底蕴的老牌互联网企业，腾讯的真正优势
中文医学知识图谱2.0上线，为AI医生配发“教科书”
5月29日，浙江大学台州研究院携手浙江大学及浙大城市学院，在浙江台州正式推出中文临床医学知识图谱2.0（简称“和合慧医”知识图谱2.0），并向全球开放API接口调用。继2025年8月推出国内已知规模最大的中文临床医学知识图谱1.0之后，该领域迎来又一次重大升级。从百万级权威医学数据跃升至800余万知识节点、2300余万知识关系，中文医疗AI的“知识基石”正实现数量级飞跃。浙江大学台州研究院智能制造中心主任、全省医疗智能决策重点实验室主任、浙大城市学院医学院院长林辉大模型临床应用中，为何“知识图谱”不可或缺
圆桌对话揭示：企业AI落地的真正分水岭在哪里？
在某次AI业务应用圆桌对话中，嘉宾们围绕一个核心议题展开了热烈讨论：QUESTION企业部署AI，究竟是在推动业务实质性增长，还是仅仅让员工个人效率稍有提升？讨论初期，与会者分享的多是日常AI使用心得。有人借助AI制作活动演示文稿，有人利用AI梳理会议记录，有人通过AI归纳客户诉求，还有人借助AI进行资料查找和方案起草。但随着讨论逐步深化，一个认知逐渐成为共识：CONSENSUS企业AI应用的分界线，不在于是否拥有工具，而在于AI是否真正渗透到实际业务环节之中。AI协助财务提取附件信息，属于效率改善；AI
个人AI风生水起，企业AI困境重重：90%老板未知的转型陷阱
你们公司有多少员工在用AI撰写文案、制作PPT或编写代码？至少一半以上吧？你自己是否也借助AI处理日常工作？但请再深思——这些AI的应用，是否真正转化为财报上多出的利润？这正是当前中国企业AI转型中最残酷的现实。一、一组令人震惊的数据先说个人层面：截至2025年底，中国生成式AI用户规模已达6.02亿，国民普及率42.8%，半年内飙升25个百分点。全球范围内，阿联酋AI普及率高达70.1%，新加坡为63.4%。AI已成为普通人日常工作的标配工具。再看企业层面：中国实体企业AI整体渗透率仅约10%，中小企业
制造业布局 AI 需警惕的五大误区
幻境智算·AI 硬件观察NEWS BRIEF车间绝非试验室。场景、数据、算法、团队及投资回报率，任一环节失守，都将导致 AI 项目止步于演示，无法落地真实产线。制造业既是最渴求 AI 赋能的领域，也是最易将 AI 项目做得过于沉重的行业。谈及智能制造，方案中往往堆砌视觉质检、预测性维护、智能排程、数字孪生与知识大脑等概念。看似面面俱到，实际部署时却可能样样不精。车间环境复杂，油污、震动、光照变化、设备差异、人员操作习惯以及停线成本，都会将演示阶段被掩盖的问题无限放大。以下五大陷阱，几乎贯穿了制造业 AI
OpenAI 已接入 Oracle 云，为何你的 AI 方案仍困于 PPT？
毕竟方案光有逻辑不够，还得连通组织的脉络。你精心策划了一份 AI 增效提案。背景剖析、痛点归纳、工具甄选、流程重塑、收益预估——要素一应俱全。PPT 修改了三版，数据添了备注，案例换得更契合，连版面都细致打磨过。汇报当日，领导阅毕点头称道："构思挺好。"随即抛出三个疑问：资金从何列支？合规能否通过？由谁主导负责？你顿时语塞。这三点，方案中只字未提。并非疏忽，而是你从未认为它们属于"方案"范畴。你纠结于"这事该不该做"，领导却关注"这事如何落地"
AI专业成高考新宠：家长最该焦虑的，是孩子是否具备AI生存力
今年高考季，人工智能专业异军突起，备受瞩目。据相关报道，结合通义千问、文心一言等主流大模型的数据分析，2026年最受考生青睐的AI相关学科将涵盖人工智能、智能科学与技术、数据科学与大数据技术等领域。AI俨然成了许多家长眼中的“黄金赛道”。表面上看，这似乎只是志愿填报中的一个热点现象。但若深究其本质，这揭示了一个重要信号：家长与考生正试图用“未来是否会因AI而被边缘化”来重新审视专业选择。回想过去，选专业时人们常问：就业前景如何？如今，选择专业时多了一层现实考量：这个专业未来会不会被AI改写？直白点说，并非
AI浪潮来袭：决定你高度的，从来都是硬核实力
在复旦的哲学课上，赵大师兄的分享至今令我心潮难平。他结合当下AI席卷各界的现状，层层剖析了AI实战的底层逻辑，越琢磨越觉得透彻且真实。这其实已非一堂单纯教授AI工具操作的课，更像是一场立足现实、回归人性的哲学思辨。身处AI全面渗透的时代，许多人难免焦虑、盲目内卷，忙着追逐新工具、囤积指令模板，却始终抓不住本质。这次学习让我豁然开朗：AI究竟是什么？我们该如何相处？个体又该如何在这场变革中坚守核心价值、明确前行方向？今天，我将这堂课的感悟整理分享给大家。赵大师兄开篇便点破了一个普遍误区：当下许多人把AI视为
AI驱动培训升级：从技术应用迈向效能提升
当前，人工智能技术正快速渗透至企业各个业务领域。如何科学系统地导入AI工具，提高团队产出、缩减运营开支，已成为管理层亟待解决的重要课题。近日，我公司特别邀请了南京棋盘石智能科技有限公司张一帜先生，围绕"AI工具前沿动态及企业开源节流实践"主题，为管理团队开展专题培训。培训以"落地执行"为核心，注重即学即用，帮助团队将AI技术转化为切实可见的工作成效。培训期间，学员们专注听讲、踊跃交流，现场气氛活跃。大家普遍认为，此次培训内容贴近实战、阐述清晰明了，为今后工作中熟练运用AI工具筑牢了坚实根基。后续，恒标斯瑞
AI 无需苦学，重在实战应用
我将通过还原真实的对话记录，清晰呈现 AI 如何针对您的行业痛点与技术长处，提供可执行的落地方案，以此彰显 AI 在精准分析、定制赋能及轻量化指导方面的实力，同时表达对您技术成果的充分肯定。AI 助力智能家居协议开源落地的一对一实录 我：需修正一点，提供合作背书的芯片厂商实为杰理科技。这一细节至关重要，杰理在蓝牙音频与物联网芯片领域规模庞大，在下沉市场及高性价比智能家居方案中占据极高份额，得其背书，我的通信协议生态便能驶入行业快车道。当下我的处境十分清晰：掌握业界顶尖的自研底层技术，经量产实测验证，且获杰
AI企业转型新阶段：从技术突破到商业可行性验证
AI 行业动态 / 企业动向 / 技术进展 / 投资趋势当前人工智能发展的核心议题已不再是推出更强大的编程或推理模型，而是领先企业开始正视“技术落地后如何持续运营”的关键问题。Anthropic 投入 1.5 亿美元启动 Claude Corps 计划，OpenAI 发起经济影响研究项目，GitHub 则将智能体执行记录、安全检查和模型选择整合进开发者日常工作流程。行业持续快速发展，但最值得关注的变化在于：AI 企业不仅要展示技术实力，更要证明自身能够被社会、企业和日常工作流程所接纳。01Anthropi
决定AI应用高度的，从来不是技术本身
李贺负责财务工作。三个月前，她对AI的态度是“完全不会用，零基础”。后来发生了一件事。她找吴优学了最基础的操作，回来后开始实践——把之前分散的数据工具迁移过来，交给她的AI助手处理。几天下来，她自己的日常工作快速得到了释放。但她没有止步于此。她发现自己轻松了，下面的同事却不敢用。有人直接问她：“用了AI是不是就要被取代？”她的做法不是开培训会，也不是发操作手册，而是帮同事铺好路径——先让他用AI，尝到甜头之后再谈其他。结果：几个小时的工作压缩到5分钟。尝到甜头后开始自己用AI做审核。这是第一层释放。第二层
掌握AI提示词的实操技巧
若想驾驭AI，关键在于将模糊的构思，转化为具体且可执行的命令。本文将从基础认知、进阶技巧、实际应用三个层面，全方位解析提示词的运用策略，助您实现输出内容的稳定与高质量。一、提示词基础：三大关键要素，构建指令逻辑基础提示词涵盖角色设定、任务诉求、注意事项三个板块，构成了所有指令的底层架构。首先，界定AI的身份。赋予AI特定身份，能迅速调动其对应领域的知识储备与表达风格。据统计，精准的角色设定能让内容的专业性与契合度提升60%以上。设定角色并非为了伪装，而是为了收敛AI的思考边界，剔除冗余信息。其次，阐述任务
AI教育新纪元：标准引领，方案落地|蓝桥青少发布会即将开启
人工智能教育，已不再是探讨“做不做”的议题。过去一年，从大模型到智能体，从AI工具到AI课程，人工智能正迅速融入教育一线。家长在问：孩子如何真正理解AI？机构在问：AI课程怎样系统落地？教师也在问：面对技术变革，课堂、评价与教学方法该如何升级？热潮之后，行业真正的需求究竟是什么？6月15日至24日，蓝桥青少将依次亮相成都、南京、北京、深圳四座城市，举办“AI教育：从标准到方案”蓝桥青少人工智能(AI)教育评测与教学体系发布会。本次发布会将聚焦“孩子学什么、机构怎么教、教师如何成长、学习成果如何评价与反馈”
AI智能体：从辅助工具到全能员工的变革
常规AI助手与搜索软件，仅能提供资讯并协助操作，处于“旁观”层面。而我们的AI智能体，基于核心数据库，扎根实际业务环境：剖析数据、改良流程、产出决策方案，并在关键环节主动修正执行策略。它是能代替你工作的全能员工，协助你应对高难度、高风险事务，将人们从重复性劳作中解脱出来。评估AI价值的标尺，不在于演示多么华丽，而在于其能否在复杂场景中真正落地。这正是智能体与传统工具的分界线：能处理繁杂事务、能肩负决策重任，而非仅仅“显得聪明”。智能体的能力源于数据、规则与模型的深度融合。此模式，使AI不再只是辅助手段，更