人工智能加速规模化应用 深度挖掘产业潜力
在人工智能产业迭代的新一轮浪潮中，行业底层逻辑正经历深刻重塑。伴随技术体系的日益成熟及应用边界的不断拓展，人工智能已逐步脱离单一工具的定位，深度融入产业运营、行业演进及社会服务的各个层面，成为推动产业变革、引领业态升级的关键基础设施。近期，国家发改委在新闻发布会上明确释放信号，正着手制定推动“人工智能+”落地的配套政策，进一步强化要素保障。这一顶层布局立足于高质量发展，旨在引导人工智能迈入全行业广泛渗透、体系化融合的全新发展阶段。在当前的产业格局下，人工智能的价值范畴正持续向外延伸。昔日，AI更多作为企业
人工智能专业：前沿技术培养与职业发展
专业特色本专业立足国家战略发展需要，深度整合AIGC、大模型、AIAgent等尖端技术，通过与华为、百度等行业领军企业的深度协同，保障教学内容始终与产业前沿保持同步，涵盖最新技术路线、算法架构与应用生态，构建"理论+实战+产业"三位一体的培养模式。课程涵盖AI模型训练、生成式AI研发、多模态大模型、AIAgent等热门方向，配置高算力计算集群，学生可深度参与智能驾驶、医疗大模型、AI健康养老等实际项目。毕业生凭借扎实的技术积累与行业历练，在AI明星企业、头部科技公司及科研院所实现高质量起步，薪资水平行业领
融合物联网感知与AI边缘算力，打造多灾种应急联动新范式
数据壁垒难以攻克：各职能部门系统独立搭建，标准各异，互联互通受阻，形成众多信息孤岛，无法支撑全域态势的实时感知与深度研判。跨部门协作效能不足：突发事件处置需多方联动，传统沟通方式流程繁琐、耗时久、协同难，指令传达滞后，易错失黄金处置窗口。决策依据经验缺失数据支撑：管理决策多依赖过往经验与主观判断，缺位实时数据分析与预测预警功能，难以达成精准施策与科学治理目标。态势感知存在视觉盲区：传统监控覆盖范围有限，难以全面掌握城市运行全貌，无法构建“可视、清晰、完整”的立体化感知网络。全域物联感知网络：打造一体化物联
“人工智能+”迈向规模化实战新阶段
4月末举行的中央政治局会议明确，要全面推行“人工智能+”行动，培育智能经济新形态，并健全人工智能治理体系。业界专家指出，从过去的“深化拓展”“深入实施”升级为“全面实施”，这一措辞变化表明“人工智能+”行动已由试点探索转向规模化落地，人工智能（AI）正式步入规模化、商业化发展的新纪元。我国正处于AI产业化与产业AI化双向深度融合的关键期，需通过系统性布局，将人工智能的技术与产业优势切实转化为推动经济高质量发展的强劲增量。系统性部署“提出全面实施‘人工智能+’行动，意味着顶层设计已然成型、技术底座基本稳固、
福建木拱廊桥：跨越千年的活化传承
福建作为我国廊桥资源最为集中的省份，现有文物廊桥547座。其中，宁德市寿宁县、屏南县被授予“中国木拱廊桥文化之乡”的荣誉称号。 福建省致力于古廊桥的保护与创新发展，通过深入挖掘非遗传承潜力，推动文旅融合，培养本土木拱桥营造技艺传承人。2024年12月，“中国木拱桥传统营造技艺”成功列入联合国教科文组织人类非物质文化遗产代表作名录，标志着千年闽派廊桥文化在保护与活化利用中焕发出新的生机。
智能驱动·共创未来——高金富恒集团首届财务AI先锋训练营圆满落幕
当财务管理的精密与人工智能的智慧相遇，会迸发出怎样的创新灵感？当四十名充满激情的年轻财务精英与尖端科技深度碰撞，又将激发出怎样的变革势能？2026年5月23日至24日，在风景秀丽的海滨城市——阳江中心华邑酒店，高金富恒集团首届财务AI先锋训练营圆满落幕。集团及旗下各公司近四十名杰出的年轻财务骨干齐聚一堂，共同开启了一段从"思维突破"到"成果转化"的深度学习征程。NO.1对标先进，开阔眼界——在实际场景中体验"业财融合"5月22日，财务AI先锋训练营以实地考察拉开帷幕。这不仅是一场普通的参观，更是一次寻找业
AI赋能实体经济：深度融合的路径与展望
如今，人工智能已成为引领新一轮科技革命和产业变革的关键引擎。如何把“技术热度”变成“产业厚度”，促进AI与实体经济的深度结合，是政企双方亟待解决的重要课题。聚焦制造业这一核心阵地，筑牢融合发展的基础。作为国民经济的支柱，制造业是AI应用的关键领域。2025年末，八部委联合发布《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，目标到2027年打造1000个高水平工业智能体、落地500个典型应用场景。顶层政策的密集出台，表明“人工智能+制造”已进入系统化推进的新时期。深圳多家领军企业正展现出卓越的实践成果。工业富联作为
广州成立全国首个AI+社工产教融合共同体
5月25日，广州迎来了一场聚焦“AI+社工”的行业盛会——新时代人工智能社会工作行业产教融合共同体成立大会暨研讨活动。本次大会主题为“人工智能深度嵌入社会工作高质量发展的机遇与挑战”，汇聚了教育部、广东省委社会工作部及行业协会的200余位专家与代表，共同见证全国首个“AI+社工”行业产教融合共同体的诞生。▲大会现场▲仪式上，徐伟新、邹文开、蒋晓明等领导分别为理事长、常务副理事长单位颁发了牌匾，并为各专业委员会颁发了聘书。▲徐伟新为共同体理事长单位颁发牌匾▲▲邹文开、蒋晓明为共同体常务副理事长单位颁发牌匾▲
广州松田职业学院赴“产教融合，AI赋能”交流会
5月22日，我校创新创业学院院长惠钢行携团队成员受邀前往粤港澳大湾区（广州增城）技能人才产业园，出席由增城经济技术开发区市域产教联合体与广州日报·粤传媒联合主办、广州增城人才发展集团有限公司协办的“产教融合，AI赋能”培训交流会。会议聚焦人工智能技术全面融入教育与人才培养、AI背景下的区域教育发展与招生突破、技术平台支撑校企资源共享等核心议题。多位专家发表主旨演讲，深入分析以ChatGPT、Sora、DeepSeek为代表的大模型技术对职业教育带来的机遇与挑战，并结合教育部《加快推进教育数字化转型的意见》
AI的"感知力"觉醒：从被动响应到主动理解环境
导语：真正的智慧不在于识别图片或执行指令，而在于对"场"的理解。能够感知氛围、洞察意图、把握情境，在这个转折点，AI从工具进化为一种全新的感知系统。未来的技术不再依赖界面和命令，而成为一种"无声的判断力"，在你未察觉时主动与你的生活同步。过去十年，AI本质上是一个"任务执行器"——识别图像就输出结果，接收命令就采取行动。它能识别物体，但无法理解场景；能判断事实，但无法感知氛围。而AI正悄然跨越一个关键能力——场感。场感是对环境整体的理解能力，不仅仅是识别具体事物，而是把握"正在发生什么"。当技术具备场感时
AI培训班在玄武区成功举办
2026年5月21日至22日，由玄武区委统战部、区工商联牵头，联合区人工智能企业商会及模数师学院共同组织的“玄武区统战系统AI素养与实战应用技能培训班”顺利举行，共有50余位学员参加。南京投石智能系统有限公司董事长兼玄武区人工智能企业商会会长孙峰峰受邀担任课程讲师。此次培训聚焦于“AI认知+AI办公+AI创作”三大核心内容，注重实用性、操作性和实战性，通过系统的理论学习和实际操作演练，帮助学员迅速掌握AI工具在日常办公、文案撰写、图文设计及短视频制作等多场景中的规范使用方法。四大特色，打造差异化培训体验文
第二届国际AI数学挑战赛启幕，数学与科技融合等你来战
第二届国际创科AI数学大赛数学驱动科学科学塑造未来合办单位：内地报名单位：北京希语汇国际教育科技有限公司01活动宗旨与核心理念国际创科AI数学大赛是一项以推动创科融合为核心的国际性活动。本活动紧扣创科（Innovation & Technology）主题，致力于促进人工智慧（AI）与数学基础的深度结合，引导参与者运用数学思维解决前沿科技难题，激发创新实践能力。我们尤其重视为青少年及家长提供一个以数学认识科学与AI的互动平台。本活动并非以竞赛为目的，而是注重启发学生自我探索、发现潜能。我们希望通过丰
智能时代的人才摇篮——人工智能专业
人工智能专业·专业代码：080717T· 学制：4年· 授予学位：工学学士学位21世纪的前二十年，在超级计算中心、海量信息资源、深度神经网络以及类脑处理器等关键技术的驱动下，人类社会依次经历了网络化、数据化和智能化三大阶段。当前，移动互联的发展动能逐渐减弱，后移动时代已然到来。当新一轮科技革命和产业变革席卷全球，人工智能已成为推动产业升级的核心引擎：各大科技领军企业纷纷将人工智能作为抢占后移动时代制高点的战略核心，致力于在云平台构建人工智能服务的完整生态；传统制造业在产业转型过程中，将人工智能视为驱动发展
AI赋能职业教育新篇章：云职政高质量发展研究院实践探索
云南云职政教育咨询服务有限公司是国内早期专注于"人工智能+职业教育"协同发展的专业服务机构，长期致力于促进职业院校办学质量的高水平提升与产教融合的深入发展。公司依托云职政职业教育高质量发展研究院，打造从产业需求洞察、教学规范编制、数字化工具开发到实训场所建设的完整生态链条，实现人工智能对职业教育的全流程支撑。一、现有身份与行业定位公司作为多个国家级行业协会与专业委员会的重要成员，积极参与行业规范制定与政策研究工作：中国教育发展战略学会产教融合专业委员会中国教育技术协会职业教育大数据建设与应用专业委员会中国
AI+国家战略步入规模应用新纪元
4月末举行的中央政治局会议明确，全面推进"人工智能+"战略部署，构建智能经济发展新模式，完善人工智能监管体系。业界人士指出，从先前"深化拓展""深入实施"演进为"全面推进"，措辞的转变意味着"人工智能+"战略已从试点验证转向大规模推广，AI进入产业化、商业化发展新纪元。我国已迈入AI产业化与产业AI化深度融合阶段，需通过系统性规划，将AI技术优势、产业优势切实转化为经济高质量发展的强劲动力。"提出全面推进'人工智能+'战略，意味着顶层设计已趋完善、技术基础基本夯实、产业应用条件日益成熟，不再局限于单一领域