广西钢企如何用AI重塑生产体系
2025年，中国钢铁行业出现了一件二十多年未曾发生的变化，制造业用钢量首次超过建筑业用钢量。建筑业用钢占比由2020年的58%降至49%，制造业用钢占比则提升到51%。过去二十年，房地产、道路、桥梁建设一直是钢铁需求的最大来源，如今，汽车、船舶、新能源、航空航天等产业正逐步成为新的主要买方。这不只是下游客户发生了变化，建筑领域常用的螺纹钢品种相对单一、规格也较为简单，比拼的是规模和价格；而高端制造业需要的钢材种类更多、性能要求更严、交付节奏更快，竞争核心转向精度与管理水平。钢铁行业整体的竞争规则正在重构，
中泰证券五年净利占比下滑近1个百分点 盈利能力持续垫底行业
四月伊始，各大券商陆续披露2025年度成绩单。 这些财报不仅是证券业2025年的行业版图定格，更承载着对过去五年的深度回望。据SAC数据，全行业150家证券公司2025年度实现营业收入5411.71亿元，较2020年增长20.67%，全行业实现净利润2194.39亿元，较2020年增长39.30%，券商业整体取得丰硕成果。 纵观各家券商表现，可谓喜忧参半。 截至4月3日，25家券商已公布年报，按近五年净利润市占率变动排序，前三甲为国泰海通(16.290, -0.18, -1.09%)（合并因素）、中信证券
AI重塑私域运营：6位一线嘉宾的核心判断与落地经验
AI正在重新改写私域这门生意的做法。以往依赖人工紧盯、靠经验打磨、靠团队堆砌出来的诸多环节，如今已经陆续由AI接管，而且它不只是停留在工具辅助层，而是正深入获客、运营、成交以及服务等核心链路。在前不久结束的见实「AI*私域*全域增长」私享会上，6位来自业务一线的实战嘉宾带来了他们最新验证过的案例：有人做出了3亿新增业务，有人将获客成本压低了一半以上，也有人把人效提升了5倍。本文梳理了这场活动中最值得关注的嘉宾观点与最受欢迎的PPT内容，帮助大家快速把握AI×私域当下最真实的变化趋势。另外，4-5月见实发起
Coze结合飞书多维表格：打造AI原生工作流的实战指南
随着AI大模型从简单的对话工具转型为具备自主执行能力的智能体，企业的运营模式正在经历深刻变革。从OpenClaw引发的智能体热潮，到Coze这类工作流平台的广泛普及，众多企业都在尝试利用AI来解放繁琐且重复的业务流程。Coze与飞书多维表格的联姻，无疑是这场技术浪潮中最具潜力的组合。许多企业都深陷于相似的泥潭：每日充斥着海量重复性事务——诸如订单录入、客户资料整理、数据统计报表等。尽管这些任务本身不难，但其庞大的数量和高频次让人应接不暇。传统的解决之道往往是专人专岗或人工手动，这不仅耗时费力，还极易导致错
AI外包副业实战：三月逆袭月入两万，构建你的“数字员工”军团
上周三凌晨2点，我收到前同事老张的微信：“兄弟，我被裁了，35岁，房贷还剩180万。”三个月前，他还是那个加班到深夜、担心被优化的传统运营。昨天，他发来一张截图：AI智能体外包平台后台，月收入显示22,847元。他告诉我：“现在我有7个‘数字员工’在帮中小企业做营销自动化，我自己只负责接单和升级系统。”那一刻我懂了——这波AI浪潮里，会‘养’AI的比会用AI的，赚钱速度快10倍。朋友，我跟你讲个真事儿。上周同学聚会，老王端着酒杯，神神秘秘地拉我到一边。“兄弟，我副业收入超主业了。”他压低声音。我愣了一下：
AI智能体：2026商业核心生产力揭秘
与“人力内耗”说再见！AI智能体：2026年最强劲的商业生产力，一文读懂应用之道。你是否注意到？当下领先企业的竞争焦点，早已不再是比拼人力和加班时长。在美的工厂，13000名“数字员工”全天候不间断工作，自主排查设备异常、优化生产参数，目标是在2026年节约成本9亿元；银行后台，AI智能体每秒处理上百笔交易筛查，一年成功拦截上亿元欺诈损失；电商大促期间，一个智能体的效能等同于100名客服人员，还能主动挽回订单，为商家创造数百万额外利润——这些并非科幻情节，而是2026年AI智能体在商业领域的真实应用图景。
知行学AI五位一体模式第四大价值：智能软件赋能企业提效
深圳知行学AI智能体五位一体服务模式的五大价值之四：AI智能体软件——创新高效工具在数字化转型加速推进的背景下，AI智能体已从理论概念跃升为企业降本增效、赢得市场竞争的关键利器。然而，大量企业在实际应用中仍面临“选型迷茫、操作复杂、落地困难、回报难测”等现实挑战：或因市场产品繁杂而无从抉择，或引入工具与业务脱节难以融合，或受限于高昂成本与技术门槛无法普及，或仅拥有零散功能无法构建完整赋能体系。针对这些痛点，深圳知行学首创“研究+培训+咨询+软件+辅导”五维一体服务体系，其中AI智能体软件作为核心引擎与价值
AI助力企业：轻松应用，提升效益
点击左上角：“AI赋能社”关注我们，更多AI赋能内容带你一起赋能商业引言：当AI从“前沿概念”走进商业运营的每一个角落，从智能客服的即时响应到数据决策的精准落地，从中小企业的降本尝试到头部企业的生态重构，AI已不再是可选的“加分项”，而是决定企业生存与发展的“必修课”。解析AI赋能商业的当下现状、把握未来趋势，不仅是企业应对存量竞争的现实选择，更是实现长期可持续增长的战略关键。今天，我们就来拆解这份核心重要性，读懂AI与商业的深度绑定逻辑。许多企业家一听到 AI 就觉得那是程序员、技术团队的事，要投入大量
2026年AI获客与创业：普通人逆袭的法宝
上周，一个做了三年跨境电商的朋友清空了库存，退掉了办公室。他发了一条朋友圈：“流量越来越贵，广告越来越废，一个人实在扛不住了。”我问他接下来有什么打算。他说：“不知道。可能先找个班上吧。”这不仅是他的困境。2026年，无数创业者、自由职业者、小团队都面临着同样的焦虑：传统获客方式正在失效，新的方法又不知道从哪里入手。但同时，我也看到了另一群人——他们用AI工具，一个人做着过去一个团队才能完成的事；他们不投广告，客户却源源不断；他们甚至没有自己的产品，只是帮别人做获客，就活得很好。这两种人的区别在哪里？区别
AI算力竞赛拐点：架构重构挑战
当前市场对AI算力的理解仍停留在‘国产替代’和‘需求爆发’的线性叙事上，普遍高估了单纯硬件堆砌的线性机会，而低估了由‘效率焦虑’驱动的架构重构所带来的非线性变革。真正的变量Y，是摩尔定律放缓背景下，追求单位算力成本（TCO）最优化的强大压力。因此，最被低估的投资机会Z，并非仅仅是更多的芯片和服务器，而是支撑超大规模AI集群高效、稳定运行的‘提效降本’核心环节——光互联、液冷、高速互联芯片及集群架构创新。
强强联手！共筑AI车货匹配新生态，驱动智慧物流革新
3月24日，象屿股份下属厦门象屿智运供应链有限公司（简称象屿智运）联合厦门供应链数智创新有限公司（简称数智创新公司），与福建大道成物流科技有限公司、云仓配供应链管理（厦门）有限公司正式签署战略合作协议，合力推进AI车货智能匹配大模型的应用，全面助推物流行业迈向数字化、绿色化发展新阶段。这款AI车货智能匹配系统由象屿智运与数智创新公司联合开发，研发团队紧密围绕物流领域关键痛点，依托多维度数据整合与先进算法架构，构建起高效协同的技术体系，有效破解“车货难配”的行业难题。该系统专注于实现秒级高精度匹配，能够深度
AI赋能餐饮业：2026年智能化转型加速
过去，AI在餐饮领域更多是“纸上谈兵”，诸如“无人餐厅”“全自动厨房”等概念层出不穷，但实际效果往往不尽如人意。然而，到了2026年，情况发生了显著变化。炒菜机器人开始批量进入街头快餐店，中关村论坛上六类异构机器人在短短两分钟内无缝完成出餐任务，上海更是为餐饮智能化设定了“三年内渗透率达到70%”的硬性目标。这场迟来的智能化浪潮，终于从“空谈”走向了“实践”。2026年的春天，注定将成为中国餐饮史上浓墨重彩的一笔。3月末的北京中关村论坛年会上，一个“机器人餐吧”成为全场焦点。六类异构机器人在统一的“云端大
AI赋能制造：NXT平台促供需精准对接
点击蓝字 关注我们4月3日，NXT创新平台（以下简称“平台”）顺利开展“智造驱动·AI先行”人工智能与制造业融合专项对接会。活动紧扣汽车零部件厂商的实际痛点，采取“需求匹配+现场调研”双轨模式，促成企业与南京新工数字科技有限责任公司（简称“新工数科”）、南京埃斯顿自动化股份有限公司（简称“埃斯顿”）的高效互动。上午时段，平台联合新工数科技术专家深入零部件生产车间。企业方详细说明当前外观质检环节存在的瓶颈，新工数科团队结合自研AI视觉方案，实地考察产线布局、产品特性及检测条件，并就光源配置、模型训练耗时等核
AI智能助力个贷处置，破解失联难题
点击蓝字关注我们告别黑灰查，AI助力找人难信任度AI失联画像智能体信任度科技推出AI失联画像智能体，合规高效破解个贷处置"找人难"难题，实现自动化线索挖掘与失联修复。企业文化行业痛点与AI智能体核心定位近期武汉某助贷平台内催团队因M1早期违规信修被查处，再次为金融贷后处置敲响警钟：失联修复、找人找线索，一旦触碰合规底线，非法信息获取、黑灰产，必然面临合规风险与法律代价。针对个贷不良处置、诉前调解、财产追索、强制执行等场景而言，债务人失联隐匿、有效线索稀少、传统修复成本高、效率低下已是行业共性痛点，人工多平
AI落地的另类尝试
带你一窥当前AI大潮众生相。公司每天要产大量固定模板的图，课程封面、推广位、喷绘横幅、桌签、臂贴等。基本都是改改文字，并从一批固定的背景图中选一张用。设计师手动改不现实，运营不会PS也不想学，外包出去要20块一张。我主业是UI设计，但这活儿一直都是我在干。我有个个人项目，把Excel和Photoshop的能力结合起来。运营填表，设计师维护PSD模板，我程序一跑，就能把表里的数据填到模板里，一次出一大批图。过去两年已经产了价值近15万的图，足够雇几个设计实习生来手工干这事了。https://github.c