2026济南AI数智营销沙龙：抢占GEO流量新风口
点击蓝色按钮 关注我们如今获客成本不断攀升、转化效率日益降低，令众多企业感到棘手。随着传统SEO流量萎缩及短视频广告费用飙升，传统营销模式遭遇瓶颈。然而，在AI技术席卷而来的当下，全新的流量获取逻辑已经形成。GEO（生成式搜索引擎优化）突破了传统营销的束缚，利用语义匹配、内容嵌入及智能推送等特质，成为2026年企业以低成本获取客户的关键基础。为了助力济南本地企业深入掌握GEO技巧、抓住AI流量机遇，我们定于5月底在山东（济南）人工智能岛举办一场专属的线下GEO营销沙龙，剖析行业趋势，强调实战应用！Q为何大
食品集团携手哈工大农智学院共话线上研讨
旨在促进食品产业迈向高质量台阶，突破生产加工技术桎梏，加快科研成果转化落地，5 月 11 日，食品集团联合哈尔滨工业大学农业人工智能学院举行了线上交流研讨会。党委书记兼董事长王刚，以及在家班子成员、合适佳公司、麦福劳公司、麦业公司、服务保障分公司的相关人员出席会议。双方紧扣食品行业发展动向、技术转型升级路径等核心话题展开深度交流，构建了“产、学、研”协同创新的对话通道，为未来合作夯实根基。哈工大农业人工智能学院专家团系统阐述了该院在农业与食品智能技术领域的科研底蕴，着重展示了团队组建、实验设施、研发思路及
AI时代真正稀缺的究竟是什么
AI更拿手的是快速生成、检索、整理、推演和执行；而人更关键的，是提出真正有价值的问题，判断方向是否准确，识别内容质量的优劣，能够把技术融入具体应用场景。也就是说，AI可以让事情做得更快，但它很难帮我们决定什么事情值得做，为什么要这样做，以及做到什么程度才算理想。近年来外部环境变化剧烈，很多人在某个行业深耕多年，熟悉流程、了解客户、掌握渠道、懂得供应链、清楚组织中的实际痛点，也曾走过不少弯路。但一旦离开原有岗位，或者原本的平台不再稳固，就容易陷入迷茫。我的这些经验还能不能用？离开公司后，它还算不算一种能力？
警惕科研“重数轻质”的倾向
最近，生物和医学界爆发了多起学术造假丑闻，国内多所高校的学者遭到举报，相关论文涉及细胞凋亡等新兴领域。4月份，卫健委通报了一批科研失信案例，微小RNA等诺奖级课题频频“上榜”，论文买卖、弄虚作假等乱象，使得科研热点与失信阴影形成了鲜明对比。 生物和医学是直接关乎民众生命健康的科研领域，应坚持应用为本的价值观，发表论文仅仅是科研征途中的一个“逗号”。然而，部分科研人员受急功近利心态驱使，把前沿领域异化为“高产论文田”，将探索未知的研究变成“轻车熟路”的套路，甚至“换个靶点就能发新文”。往科研土壤里“注水”，
AI竞争新变局：资本实力决定竞争格局
■苏向杲 今年全球AI产业融资热度高涨。DeepSeek拟募资最高500亿元；智谱AI、MiniMax等头部企业今年也相继在香港融资。海外方面，OpenAI完成了新一轮1220亿美元的承诺资本融资，估值达到8520亿美元；Anthropic也在筹划百亿美元级融资，以扩充算力储备。 这些融资事件之所以备受瞩目，不仅在于金额之巨，更在于AI产业竞争的资源结构正在演变：资本越来越多地流向算力基础设施、模型训练、工程化能力和场景生态建设，这直接关系到企业技术迭代、成本控制和商业落地的效率。过去，市场关注AI企业主
AI 虚拟主播速成指南：零基础三天即精通？
随着直播电商和本地生活服务的迅猛崛起，AI 数字人直播凭借投入低、效率高以及全天候运行的优势，已成为众多中小商家及个体创业者的“心头好”。不过，市面上产品质量参差不齐，究竟该如何挑选一款真正契合自身需求的工具？本次评测将锁定 AI 数字人直播系统，以登登 AI 数字人为核心，横向对比其他主流产品，从技术底蕴、功能匹配度、性价比等多个角度深入剖析，协助读者锁定“最佳方案”。声明：本评测基于真实体验与公开资料，不含任何商业推广意图，排名仅反映评测团队看法。本次评测围绕 5 大核心维度实施量化打分，各维度权重各
AI 裁员真相：非技术替代，而是成本失控致破产
这是本年度最透彻的一篇裁员自述，出自一位科技大厂资深工程师之手，他坦言自己有 10% 的概率在 5 月 20 日面临失业。他既未指责 AI，也未抱怨老板，仅凭冷酷的商业逻辑，彻底揭示了本轮裁员的本质。外界普遍认为，AI 写代码能力突飞猛进，工程师即将失业。然而现实却是：当前各大科技公司的代码生成量与 PR 提交量，均激增了 2 至 5 倍。但应用界面未变，用户体验依旧，公司营收也没有丝毫增长。那多出的 5 倍代码，究竟流向了何处？答案是：全沦为无效代码。作者借用麦肯锡分析框架，一针见血地戳破了所有幻象：•
西安AI实训基地：打造真实场景下的AI应用能力
近年来，AI技术正逐步走入大众视野。有人借助AI撰写文案，有人利用AI制作演示文稿，有人通过AI创作图像与视频，还有人探索AI在数据分析、知识管理、应用开发及企业流程优化方面的潜力。然而在实际应用过程中，许多人意识到：仅仅会使用工具，并不代表能够熟练运用AI；仅掌握几个指令，也无法保证持续产出优质成果。学生追求的是可写入简历、能展示给面试官的实践项目；职场人士渴望的是能立即提升效率的实用方法；企业则需要能融入业务流程、为团队长期使用的解决方案。AI学习的核心目标，并非"是否学过"，而是"能否运用它解决实际
拒绝无效堆人，闪控猫AI开启直播智能化新篇章
别再依赖纯粹的人力堆砌了，这场竞争真的让人精疲力竭！你是否察觉到，尽管直播间人手增加了，设备升级了，效率却反而下滑？每天光是切换后台、复制评论、手动推广商品，就把人累得够呛，核心的流量和转化策略根本没精力去琢磨。这背后的根源，根本不是人不够多，而是我们过去的管理模式，跟现在多平台、多账号、高频互动的直播新常态，彻底脱节了。过去，一个团队管理一个账号就够了。但现在呢？商家需要在抖音、视频号、小红书布局，MCN机构管理多个达人账号，连锁品牌每个区域都要开播。过去靠人工盯屏、手动操作的模式，就像用算盘处理大数据
AI 搜索新时代：品牌信任如何驱动商业价值？
随着人工智能生成式搜索日渐成为用户获取信息的主导渠道，品牌展示的舞台已不再局限于官方网站和传统广告形式。您是否曾思考过：当用户向 AI 询问“哪个品牌更值得信赖”时，您的品牌是否会被提及？AI 提供的答案中，您的品牌信息是否足够“可信”？Trustpilot 与飞书深诺Meetsocial集团旗下的 Martech 品牌觅跃科技Meet Experience 携手推出直播分享《AI 搜索中的“信任”投资回报率》！我们将在 5 月 28 日 15:00-16:00，深入剖析 AI 搜索时代下，品牌信任与曝光
Shopify 用 AI Toolkit 给“代理电商”上硬件：改变从后台开始
在 2026 年 4 月 9 日的开发者更新里，Shopify 正式宣布 Shopify AI Toolkit 已经进入可用状态。官方给出的定义很直白：它把 AI 工具与 Shopify 平台打通，让开发者能够依托 Shopify 文档、API schema 以及代码校验能力来搭建应用，同时还可以借助 CLI 的 store execute 来对商店进行管理。官方文档的重点也很明确——这样做的目标，是让 agent “用 Shopify 的方式工作”，而不是凭空猜测。目前官方文档提供了三种接入路线：优先建
AI赋能独立站：2人团队靠内容营销月省3万广告费
广州林小姐深耕功能性运动服饰领域已有六载。专营瑜伽裤与运动内衣，目标客群为北美女性消费者。如同众多独立站经营者，她早年依托Facebook广告迅速崛起——2019年广告投资回报率高达2.5，每投入百元可获利二百五十元，收益颇丰。然而自2023年起，形势急转直下。投资回报率从2.5锐减至1.2。每投入百元仅获利二十元。扣除货品成本、物流费用及退货损耗后，月均广告开销约三万元，所得利润却日渐微薄。"并非流量缩减，而是流量成本飙升。"林小姐坦言。她与合伙人阿伟曾仔细核算：若持续依赖付费推广，每月
人机协同，效能倍增
效能革新并非取代，而是让人机各展所长众多企业常走入极端：或依赖人工海量拨号，坐席不堪重负；或完全交由AI执行，服务缺乏人情味。真正高效的获客模式，在于智能工具与人工团队优势互补、并肩作战。销售人员每日实际通话时长往往仅2-3小时，多数精力耗费在筛选资料、查找号码、填写记录中。面对庞大数据，人工拨打难以覆盖。单纯依靠AI外呼虽能提升数量，但在应对复杂情境时灵活度不足，客户提出意外问题便难以招架，极易错失潜在商机。1. 智能批量筛选，迅速剔除低质线索智能AI外呼平台单线路日均可完成200-500次呼叫，通过语
中试破局：让创新走上“货架”
作为实验室“样品”迈向生产线“产品”的关键环节，中试通常因投入规模大、潜在风险高、运行机制不够顺畅，长期被认为是创新链条里最难跨过去的部分。 “十五五”规划纲要明确提出，支持科技型骨干企业牵头组建创新联合体，围绕关键共性技术开展研发，并推进科技成果中试及示范应用。借助国家层面的顶层设计，中试平台体系的建设预期将持续提速，形成打通科技成果转化“动脉”的抓手。中试过程中如何解决风险分担、信任形成与持续运营等现实难题？新华每日电讯记者深入多家实验平台，梳理并探索各方如何共同作答。 工作人员在合源生物科技（天津）
ChatGPT广告转型：从边缘到核心，重塑电商广告新生态
到了2025年3月，奥特曼首次透露了商业化构想，称“用户通过‘深度研究’找到想买的东西，我们可以收取2%的佣金”。2025年10月，他在播客中公开称赞Instagram广告“带来实际价值”，直言“相信能做出对用户有净收益的酷广告产品”。这种态度转变的背后，是OpenAI难以承受的财务压力。2025年，OpenAI年化收入突破200亿美元，但运营亏损高达80亿美元。算力成本是核心症结--ChatGPT的每次对话都需要消耗高昂的算力成本，单轮交互成本可达0.01美元，这意味着每天处理10亿次交互就要烧掉100