铜业板块午后强势领涨 中国有色矿业飙升紫金矿业大涨
午后铜业股表现亮眼，涨幅居市场前列。截至发稿时，中国有色矿业(12.52, 1.14, 10.02%)（01258）攀升11.25%，收于12.66港元；紫金矿业(30.72, 2.54, 9.01%)（02899）上涨9.37%，报30.82港元；五矿资源(7.29, 0.39, 5.65%)（01208）增长6.96%，达7.38港元；江西铜业股份(31.72, 1.14, 3.73%)（00358）提升4.12%，报31.84港元。 责任编辑：卢昱君 新浪财经声明：此消息系转载自合作媒体，新浪财经登
发改委负责人详解循环经济'十五五'规划核心要点
新华社北京7月3日电 题：国家发展改革委有关负责人解读《循环经济发展“十五五”规划》 经国务院同意，国家发展改革委近日印发《循环经济发展“十五五”规划》。规划有哪些重点部署？国家发展改革委有关负责人3日进行了解读。 问：规划出台的背景是什么？ 答：发展循环经济是我国经济社会发展的重大战略。“十五五”时期是我国高质量发展的关键期，也是实现碳达峰目标的决胜期，资源安全保障和全面绿色转型任务艰巨，资源循环利用的重要性和紧迫性更加突显，需要进一步加大循环经济工作力度，加强资源安全保障，强化产业链供应链韧性，支撑如
发改委发布《循环经济发展“十五五”规划》
新华社北京7月3日电（记者魏玉坤）记者3日从国家发展改革委获悉，为认真贯彻党中央和国务院决策部署，落实生态环境法典和循环经济促进法要求，根据“十五五”规划纲要，经国务院同意，国家发展改革委近日印发《循环经济发展“十五五”规划》。 规划明确，到2030年，覆盖生产、消费、回收、利用全链条的循环经济体系更加完善，主要资源产出率比2025年提高16%左右，大宗固体废弃物年综合利用量达到45亿吨左右，主要再生资源年循环利用量达到5.1亿吨，资源循环利用产业产值达到8万亿元。到2035年，循环经济高质量发展体系基本
AI产业竞速新赛道：水资源成关键筹码，品通工业园抢占先机
伴随人工智能（AI）与数据中心产业的高速崛起，全球投资者的聚焦点正悄然转移。以往，数据中心的选址核心在于电力供应、土地资源及网络设施。然而随着AI算力需求节节攀升，数据中心体量日益庞大，水资源保障已跃升为全新的关键评估维度。对需全天候不间断运转的数据中心来说，冷却系统发挥着举足轻重的作用。众多前沿数据中心选用水冷方案，以此强化散热效能并确保运营平稳。故而，持续可靠的供水能力已然成为左右长期投资布局的关键要素。虽然厄尔尼诺效应与干旱隐患引起各界瞩目，但东部经济走廊（EEC）依旧是泰国境内水资源储备最为充裕的
AI时代信息素养教育新路径
AI时代信息素养教育的新路径在AI浪潮中，信息真假交织，传统素养面临升级挑战。为此，图书馆联合高校信息素养教育数据库，推出‘AI时代信息素养教育新路径’主题讲座。本次讲座为教师提供教学‘减负工具’：通过AI新框架助力学生识别虚假内容，降低指导负担，实现从‘授人以鱼’到‘授人以渔’的转变；也为学生构筑学业‘防护盾’：帮助突破算法构建的‘信息茧房’，增强辨伪能力，成长为能驾驭AI而非被替代的复合型人才。诚邀您积极参与，共掌智能时代主导权！直播时间2026年3月31日18：30讲座主题AI时代信息素养教育新路径
人工智能通识课：人类对智能机器的憧憬与追求
人工智能通识课第2讲：人类对智能机器的憧憬与追求为响应中小学信息科技新课程标准，推动人工智能基础知识普及，我校借助国家中小学智慧教育平台丰富的科技教育资源，为全体师生推出人工智能精品课程自主学习项目。本次推荐的是由人大附中信息科技高级教师袁继平讲授的人工智能通识课第2讲《人类对智能机器的憧憬与追求》。请全体师生登录国家中小学智慧教育平台完整学习课程资源。课程根据中小学生认知规律设计，摒弃复杂的专业术语，从人类自古以来对智能机械的美好想象入手，追溯人工智能的发展历程，用通俗易懂的方式解析AI基本原理，结合日
蔡昉：破解AI挑战的三项关键策略
6月27日，中国宏观经济论坛季度研讨会在京召开，社科院学部委员蔡昉受邀出席并发表主题演讲。蔡昉预估，若要达成2035年跻身中等发达国家行列的目标，未来五年内中国经济需维持4.4%至4.8%的年均增长。随着人口红利消退，传统资源调配效率渐缓，而人工智能凭借更精准的资源配置能力，有望显著提升劳动生产率，扭转潜在增长率的下滑趋势。他归纳指出，人工智能提升生产率主要依赖双路径：一是“资源配置效应”，即借助数据与算法实现最优匹配，将传统“试错”模式转变为“试对”模式；二是“创造性破坏效应”，人工智能将以史无前例的速
盲目裁员后悔了 科技企业纷纷召回员工
核心观点随着投资者对人工智能热潮能否持久产生担忧，各企业正迅速转变“AI包办一切”的观念，转而重新招聘员工以促进业务增长。汽车制造商福特是最新一家调整策略的企业。据报道，该公司正在重新聘请数百名资深工程师，以解决自动化系统无法解决的质量问题。福特汽车硬件工程副总裁查尔斯·潘对媒体表示：“人工智能是一个强大的工具，但其效能取决于用于训练它的数据质量。”其他调整招聘策略并更加重视人力资本的公司包括澳大利亚联邦银行和软件巨头IBM。去年，澳大利亚联邦银行（CBA）裁减了40多名客服人员，用AI语音机器人取而代之
AI 越贵,小闪越香!普通人机会仅剩半年
AI 热度攀升，算力成本激增，身份体系日益繁杂。能够跨越周期的，往往不是聚光灯下的主角，而是那些默默夯实基础设施的建设者。展望 2026 年，AI 领域持续高热。大模型快速迭代，训练开销不断上涨，算力瓶颈、数据安全及身份核验等议题愈发备受瞩目。据 IDC 预测，2026 年中国 AI 服务器市场容量将达 3500 亿元，2027 年有望冲破 4800 亿元，全球 AI 基建投入亦在稳步增长。当众人纷纷聚焦 AI 应用之时，老四团队却将重心置于另一维度——深耕 AI 时代必备的基础能力。众人热衷追逐风口，却
HR智能体训练营：零基础打造六大模块AI助手
超级会员年卡欢迎立即扫码咨询报名一、HR必须掌握的AI技术全景图谱大模型LLM—智能体Agent—AI编程Vibe Coding—OpenClaw二、AI如何重塑HR价值1.让HR从“事务执行”到“战略伙伴”2.使用AI重构企业工作流，赋能全员效能提升三、人力资源AI转型：金字塔模型1. AI大模型：精准驾驭AI对话，高效产出优质人力资源方案2. AI办公工具：打通多工具生态，全面提升HR团队办公效能3. AI智能体：为企业批量搭建7x24小时的专属“AI员工”4. AI编程：0代码快速搭建HR专属工具应
AI浪潮下，口语能力为何成为最抢手的技能？
如今不少大学生在求职时都会遇到同一个障碍四六级成绩不错，词汇量也够用，阅读能力也还行。但一旦开口说话，脑子就一片空白。自己也很困惑从小到大，花了那么多精力，怎么就是说不出口？这个问题，实际上反映了这个时代最残酷的现实。当所有能够标准化、形成文字的内容逐渐被AI替代时，那些只能在现场发生、只能在人际互动中产生的技能，反而会成为最稀缺的资源。你的口语表达能力，就是其中之一。AI可以帮你撰写邮件、翻译资料、制作演示文稿但当你面对海外客户的突然提问当面试官要求你即兴回答职业发展计划当你在国际会议中需要当场回应质疑
AI落地难？国地科技让业务人员自己造懂行AI
六月底，夏季达沃斯论坛在大连落幕。全场最热的关键词之一，是‘AI规模化’。与会嘉宾达成了一个共识：当前AI竞争的焦点，已经从‘谁拥有更先进的技术’转向了‘谁能更快把技术变成现实生产力’。世界经济论坛AI卓越中心负责人甚至直言：中国企业正率先探索‘从AI工具走向AI驱动的系统性转型’。话很提气，但现实是另一回事。很多政府和企业已经用上了大模型，可一旦把AI放进具体业务场景——比如国土空间规划、耕地保护、执法巡查——就发现不对劲了。问它基本农田政策，给一段百度百科式的泛泛回答，既不区分时间效力，也不判断适用范
彩云之南：撑起中国AI产业半边天
百年之前，山河破碎，大后方的云南勇挑家国重担，以一省之力支撑半壁江山，保障全国过半抗战军需物资，那句"天下粮草半云南"，是滇地山河最厚重的家国担当。百年变迁，时代更迭，战火硝烟散尽，产业浪潮翻涌。当人工智能成为新时代科技竞争的核心赛道，算力、电力、矿产构筑起AI产业的核心根基，而中国AI产业的大半"粮草"，依然根植彩云之南。昔日滋养家国生机的沃土，如今成为推动中国AI产业蓬勃发展的核心腹地。AI产业的本质，是算力驱动、能源托底、硬件支撑的产业体系，电力是AI运转的燃油，算力是AI迭代的核心动力，稀有矿产是
第七届百日千万招聘专项行动正式开启
北京消息（新华社7月1日电）人力资源社会保障部于7月1日正式启动第七届“百日千万招聘专项行动”，拟在约100天周期内，密集开展线上线下招聘对接活动，全力促进高校毕业生等求职群体实现更高质量就业。 本届行动重点聚焦先进制造、现代服务、消费升级、民生保障等领域，全面收集重点企业、重大项目、重点工程、产业集聚区等用人需求，同时系统归集机关事业单位、基层服务项目、基层管理及社会服务等就业岗位信息。此外，行动还将深化就业政策解读，创新职业指导方式，积极推进职业技能培训，推出人工智能、低空经济、健康养老等培训项目“微
锡业股份铟资源：AI金属热潮下的共识与争议
当AI主题蔓延至小金属领域时，东吴证券在其《小金属行业深度报告：AI金属乘风破浪（一）：锡、铟、铪的春天》中，将锡、铟、铪纳入统一分析视角。就材料本身而言，最明确的关注点是锡业股份的铟资源与产出：报告指出，截至2025年末，该公司铟金属保有资源储量为4701吨，2025年产品铟总产量达119吨。本文不将这些数据简单推演为股价判断，而是从“共识、反方观点、后续验证信号”三个层面展开：市场共识聚焦于资源和产量地位，反方观点质疑传统估值框架在瓶颈资产上的适用性，后续验证则关注产量与份额数据能否持续更新。值得关注