AI投资逻辑生变：从追逐大模型，转向落地、垂直与变现
资金依然充裕，但单纯靠模型强大已难以获得资本青睐。核心观点：AI投资热点正在向基础设施、企业软件、行业Agent、机器人、芯片和能源领域转移。01 / POINTAI领域的融资和收购活动依旧频繁，科技巨头的资本支出也维持在较高水平。但这并不意味着所有AI企业都能笑到最后。恰恰相反，资本越集中，后续的分化就会越显著。过去靠讲好模型故事就能吸引关注，如今则需要展示基础设施实力、客户价值以及盈利模式。02 / POINT模型训练、推理部署、数据处理、企业整合、能源消耗，每个环节都离不开基础设施的支撑。AI并非轻
周晓江：AI重构体检数据，爱康化解健康管理难题
▲点击蓝字，设为星标鉴于近期微信推送机制调整，为防您遗漏我们的更新，请点击上方【慧保天下】进入主页，点击右上角【···】，并在菜单中勾选“设为星标”点击图像购买合集，立即获赠《保险新时代》2025编者按7月3日至4日，以“AI浪潮涌动，K型分化｜保险业新五年：新动能与新周期”为议题的“2026慧保天下保险大会”于苏州东太湖皇冠假日酒店顺利召开。本次为期两天的盛会，汇聚了来自险企、再保机构、中介渠道、资管公司、券商、基金、咨询机构、半导体厂商、AI创新力量及医康养生态企业等400余位嘉宾，围绕“十五五”新需
外媒深度解析：中国AI护城河非参数规模，而是落地能力与产业生态
外界长期存在认知偏差：认为中国AI重模型参数、轻产业落地。但2026年多家外媒实地调研后形成统一共识：中国AI已彻底走出实验室试点阶段，实现规模化场景落地与实体经济真实价值兑现。随着国家“人工智能+”行动全面纵深推进，国内AI产业告别技术内卷，形成“场景落地、产业融合、商业闭环”的成熟发展模式。从创投视角来看，中国AI的全球核心竞争力，不靠概念炒作，依托扎实的产业底盘与独有生态壁垒，是未来数年硬科技赛道确定性最高的主线。从技术竞赛，转向产业实用落地当前全球AI普遍存在“重训练、轻推理，重研发、轻商用”的结
石家庄制造企业如何借力AI+OPC模式，打造自主出口新生态
石家庄工业 · 智能外贸 · 单人企业石家庄的工厂资源丰富，但真正缺失的是贴近国际买家的营销体系、客户信息库和长效运营能力。近期，我走访了正定、石家庄及周边多家生产型企业。这些企业呈现出显著共性：厂房规模不小，数十人乃至上百人的团队常见，年产值可达数千万甚至更高；不少已涉足出口，但海外市场开拓、推广宣传和订单转化常不在本地执行，而是外包给广州、深圳、杭州、义乌等地的贸易商，或由设在南方的销售部门负责。用一个形象的说法概括：石家庄企业忙于播种耕作，南方贸易商则负责采摘果实。这并非对南方贸易商的指责。谁组建了
AI时代真正的赢家：不靠FDE，靠业务闭环
过去一年，"FDE"（Forward Deployed Engineer，前线部署工程师）成为AI行业最受追捧的角色之一。这类工程师不仅精通技术，还需深入客户现场，完成需求梳理、数据集成、流程重构和系统落地，帮助企业将通用AI平台真正转化为业务价值。毫无疑问，在AI商业化的早期阶段，FDE发挥了重要作用。但如果我们把这一角色过度神化，甚至将其视为AI时代的核心竞争力，就偏离了本质。本文认为：FDE本质上是AI落地过程中的过渡性解决方案，而真正持久的价值，来自于那些能够从业务出发、借助AI跑通完整商业闭环的
AI研究台：让每日选股变成可复用的工作流
今日推荐：AI Market Pulse不少所谓“AI炒股工具”的通病，不是指标太少，而是把研究变成了一次性截图：输入代码，输出总结，看似智能，但第二天无历史，第三天无归因，第四天也无法把自选股、组合、风险与异动提醒整合在同一界面。ai-market-pulse 值得关注，正因它没把大模型当外挂，而是将“每日研究一组股票”拆解为一套可持续运行的本地化产品体系。截至 2026 年 7 月 13 日，GitHub 上 SilentFleetKK/ai-market-pulse 已获 155 stars、32
AI越熟练，你的技能越廉价
你让 Copilot 写一段数据库查询，SQL 能跑通，但你一眼就看出问题——生产环境那张表有软删除字段，必须加WHERE deleted_at IS NULL。你顺手补上，模型下次就不会再漏了。很顺手吧？但那条 WHERE 子句是你经历过线上事故、翻过慢查询日志才积累的。你花钱买它的智能，又免费把自己的经验喂了回去。你敲回车的那一刻，它就学会了。恭喜，你刚完成了一次无偿的知识转移。微软 CEO Satya Nadella 上周在 X 上发了篇短文，叫 “The Reverse Information P
AI驱动汽车变革：从软件定义到智能定义
十年前，评判一台车的好坏，我们看发动机、底盘、变速箱这些硬件参数；今天，消费者选车，最先关心座舱智能、自动驾驶、远程升级能力。软件定义汽车（SDV）的产业变革彻底改写了汽车百年来的发展逻辑。软硬件解耦、全域OTA、全生命周期运营，这套汽车行业跑通的新模式，如今又在AI大模型的加持下走到新阶段。更值得传统制造行业从业者留意的是：这套“硬件标准化、软件创造价值”的底层思路，并非汽车专属，装备、工程机械、特种设备等所有实体制造企业，都能从中找到数字化转型的可行路径。软件定义汽车：底层逻辑，彻底颠覆传统造车思维1
AI 制药进入实验闭环时代：不再只是生成答案
仅从名称判断，这似乎是场寻常的 AI 生物学大会：蛋白质、RNA、细胞、生成模型、基础模型等议题赫然在列。然而本次大会最值得关注的，并非又诞生了多少“能生成分子”的新模型，而是一个被正式摆上台面的核心问题：AI 能否超越给出单一答案，扮演科研助手的角色——提出假设、设计实验、调用工具，并根据实验反馈动态调整后续方案？Anthropic、OpenAI、Boltz、Arc Institute、NVIDIA 的研究人员罕见地出现在同一议程中。官方将其定义为 *agentic AI for biology*，即“
AI没让我翻身，却让我动了起来
AI 没有让我一夜翻身。没有让我马上赚到大钱。也没有替我解决所有现实问题。该面对的压力还得面对。该自己判断的方向还得自己判断。该一件件做的事，也还是得自己一件件做。但我必须承认，它确实改变了我一件事：以前很多事情会卡在脑子里，现在至少能往前推一步。这件事，对我这样一个 40 岁以后还想重新开始的人来说，很重要。因为我慢慢发现，普通人用 AI，最大的变化不一定是效率。或者说，效率这件事要分两层看。成熟项目里，AI 提升的是生产效率。比如你已经有明确流程，有固定任务，有稳定交付标准。这时候 AI 加进来，确实
AI商业落地赛点：谁率先打通变现最后一环？|2026WAIC全球创新者闭门对话
WAIC持续四天，日间观展，夜间交流。2026世界人工智能大会吸引1500多名海外来宾、800多家国际企业，世博与西岸双中心联动。但若你只参观了白天的展览，或许仅触及AI行业的“表层”。真正的“深层”——那些创业者只在深夜聚会中才分享的真心话、在财报中才能察觉的商业闭环、决定后续技术走向的关键抉择——通常于夜色中才浮现出来。7月17日晚间，钛媒体TMTPOST携手WAIC组委会共同推出「WAIC UP! AI三方夜谈」。这并非普通论坛，而是一场仅限200人的“真心交流”。为何称作“三方”？全球AI创新早已
企业家必备的三大 AI 认知
部署了 AI 客服，响应速度提升——这属于工具层面的应用。系统思维意指：当客户反馈“商品损坏”时，系统能自动识别型号、核查库存、判定退换策略、向仓库下发工单并同步更新客户档案，全程无需人工干预。ERP 的核心绝非单纯的记账工具，而是企业的神经中枢。其真正价值不在于软件本身，而在于其所支撑的管理闭环。“我在这行深耕二十年，深知该如何行事。”此类论断在当下愈发充满风险。原材料价格一日一变，消费者偏好三月一换，竞争对手甚至可能来自你未曾设想的跨界领域。数据驱动决策并非摒弃经验，而是利用数据去验证经验。“我觉得应
驱动智能制造升级：AI视觉质检系统架构与质量闭环详解
在制造业加速迈向智能化与数字化的当下，产品质量管控已成为企业立足市场的生命线。传统依赖人工目视抽检或全检的做法，正面临严峻考验：人力疲劳带来的漏检、标准不一造成的误判，以及高产能节奏下难以实现的即时监控。随着深度学习和计算机视觉技术的进步，AI视觉质检系统的研发，已成为提升良品率、降低成本与提高效率的核心技术途径。AI质检系统的关键优势在于其对缺陷特征的捕获与辨识能力。开发此类系统并非简单的图像处理，而需构建一套复杂的深度学习算法体系。首先，卷积神经网络（CNN）作为视觉识别的基础，能通过多层次特征提取，
构建企业AI：从单张业务表起步
TECH SYSTEM作者 | 行上科技众多企业提及构建AI系统时，脑海中浮现的往往是宏大平台、巨型屏幕、繁琐权限及全套流程。大方向并未偏离。然而对于绝大多数中小企业而言，起步阶段规模过大，反倒难以推进。真正能顺畅运转的系统，通常源于一张基础业务表。因为表格承载的并非单纯数据，而是业务实际的流转脉络。01客户来源何处。由谁负责对接。当前进展如何。瓶颈位于何方。后续行动为何。只要将这些字段明确，诸多隐患便会显现。你将发现，部分客户无人跟进。部分任务状态模糊。部分项目缺乏复盘。部分问题周而复始。此表非为美观而
AI驱动型企业正在改写商业规则
AI驱动型企业正在改写商业规则。作为一个超级个体，这句话我说得毫不犹豫。未来的企业，会叫 AI 驱动型企业；未来的组织，会叫 AI 驱动型组织。传统那一套，会被它一点点替代——不是会不会，是早晚。这不全是我拍脑袋。前段时间看 YC 合伙人聊「怎么用 AI 造一家自我进化的公司」，我把他的意思总结成四个观点，越想越觉得，每一条都戳在点上。下面挨个说。先说个最容易搞反的地方。很多老板一提 AI 化，想的是「我得让全公司都学会用 AI」。方向就错了。AI 驱动型公司的重点，不是人人都成 AI 专家，而是把整家公