深度解读：国家邮政局发布AI+快递实施意见，六大应用全面落地
官方解读国家邮政局《关于“人工智能+邮政快递”的实施意见》贯彻AI+行动，六大应用聚焦“降成本、提监管”「政策精要」国邮发〔2026〕8号于2026年4月3日发布，旨在落实国务院关于“人工智能+”及“人工智能+交通运输”的战略部署。文件明确了智能客服、智能运行、智能运输、智能收派、智能安全、智能管理六大应用方向，核心目标在于“降低企业运营成本、提升监管质效”。本文核心看点01时间节点明确：2027年夯实基础，2030年全面融合02四大核心任务：技术攻关、场景赋能、要素供给、生态优化03六大应用领域：涵盖客
电销人力开支难降？灵隼 AI 电话机器人助力企业提效减负
人工费用不断攀升，电销岗位招人困难、人员流动频繁，已然成为不少企业发展路上的阻碍。一位电销员工的花销，涵盖工资、社保、办公场地、培训及管理费用，整体支出相当可观。而且员工一旦离开，客户资源与业务经验都有流失的可能。是否存在一种方法，既能确保外呼业务顺利推进，又能显著降低整体运营开支？灵隼科技（云南）有限公司推出的 AI 电话机器人，正是为攻克这一难题而来。该机器人能够承担大批量首轮外呼任务，完成客户初步对接、需求探询、意向评估，自动将有意向的客户筛选出来并推送给业务人员。企业无需大规模扩充电销团队，就能保
AI X TECH公布半年报业绩 母公司应占利润1580.8万元成功扭亏
AI X TECH(0.25, 0.00, 0.00%)（01490）公布截至2026年6月30日为止六个月的中期业绩，集团实现营业收入人民币6867.4万元（币种下同），较上年同期上升3.5%；母公司股东应占净利润达1580.8万元，由去年同期亏损转为盈利；基本每股收益为0.014元。公司公告指出，此次能够顺利实现扭亏为盈，主要源于集团持续深化降本增效举措，运营支出大幅压缩，加上资金管理收益有所提升所致。责任编辑：卢昱君新浪财经声明：此消息系转载自合作媒体，新浪财经登载此文出于传递更多信息之目的，文章内
AI数据中心迎来新动力：多功能混合能源系统
德国卡尔斯鲁厄理工学院与斯坦福大学的研究人员共同研制出一种混合能源装置。该设备融合了光伏发电、太阳能热能转换以及被动式日间辐射冷却（PDRC）技术，能够同步实现制冷、供电和供暖目标，这使其在能源需求巨大的场景中极具潜力，特别是针对电力消耗大且制冷需求高的人工智能（AI）数据中心。该研究成果已刊登在最新一期的《电池报告物理科学》期刊上。 以往，发电用的太阳能板、提供热量的集热器以及依赖耗电空调的制冷设备，往往在建筑有限的屋顶和外墙空间内相互挤占。研究团队致力于让建筑外立面变身“活”的能源界面，集发电、供热和
揭秘：AI如何让采购成本降1%，利润暴涨12%？
制造业的盈利，从来都是精算出来的，绝非坐享其成。2025年，全国规上制造企业利润率仅4.70%——每赚100元，实收不足5元。与此同时，采购成本却占营收的50%-70%。换言之，每100元营收中，有50到70元是从采购部门花出去的。采购既是最大的单项成本，也是核心利润杠杆。在利润率不足5%的背景下，采购端削减1%的成本，对利润的贡献度相当于销售额增长5%-10%。以一个利润率5%、采购成本占销售额60%的典型制造企业为例：若采购成本降低1%，利润率将直接提升12%。同样花100元降本，销售端提价10%仅多
2天杭州实战研学：AI智能体全链路方案助团餐拓客竞标降本
本期研学汇聚互联网大厂与行业实战派导师，融合百余家企业一手案例，深度聚焦AI智能获客与投标增效两大落地模块；同步组织三大标杆食堂实地考察，探访机器人研发基地、智能炒菜机产线、杭州首家低GI社区食堂，零距离借鉴成熟落地打法。精准击破行业普遍痛点：AI升级难以真正落地、工具应用停留在表面、线上引流举步维艰、竞标周期长且竞争力薄弱。专为团餐企业创始人、高管及项目负责人打造，每期仅限30人精品小班。8月22-23日杭州线下沉浸式研学，理论推演+实地参访双线并行，输出可即拿即用的落地体系，感兴趣欢迎咨询锁定席位！
启智（济南）人工智能科技|打破通用AI模板限制，打造岗位专属智能员工助力企业降本增效
一、企业技术突破当前市面上流通的通用型 AI 工具均为固定化模板，难以契合销售、客服、运营等特定岗位的业务流程。本地算法团队自主研发专属 AI 底层框架，拥有 AI 智能体及数字人系统的软件著作权。能够依据企业岗位实际需求定制相应功能，私有化部署保障客户资料与内部文件的安全性，摆脱外地总部的技术管控。二、业务赛道布局全岗位数字员工可胜任线上获客、客服接待、文档归整、报表制作等重复性事务。分级化产品方案满足不同规模商家的使用需求，同时承接 AI 展厅互动展示、政务智能化改造等定制业务，拥有大量政企项目的成功
金蝶推出AI操作系统，助力小微企业降本增效
8月8日，金蝶发布了面向小型企业的全新AI操作系统——金蝶灵基×AI星辰。这不仅代表着金蝶在小微企业市场的战略升级，更意味着其AI产品体系从简单的“单点工具辅助”正式跨越至“全系统级智能驱动”的新阶段。随着金税系统的全面铺开，数电发票及税务数据实现了穿透式监管，社保基数、薪资发放及发票流向实现了全链条打通，小微企业赖以生存的“模糊地带”正在迅速收窄。数据显示，2025年全年，全国约有480万家小微企业退出市场，日均关停达1.27万家；小微企业的平均净利率仅为4.4%，融资拒绝率高达67%，生存环境愈发严峻
AI非但没有减轻负担，反而加重了职场疲惫
不知不觉间，AI已悄然成为众多职场人日常办公不可或缺的帮手。一个疑问也随之浮现：AI普及之后，我们的工作真的变得轻松了吗？不可否认，AI确实能够提升工作效率。然而现阶段，AI带来的效率红利，普通人似乎并未真正受益。反倒可能借由更精细的任务拆分、更快的节奏要求，加速消耗着我们的生命力。用大白话说，就是人更累了。01谋生不易据工作管理平台Asana发布的《工作创新指数报告》，全球79%的企业由于仓促上线AI系统，正在累积庞大的"AI债"。所谓"AI债"，类似于软件开发领域的"技术债"。指为追求快速交付而采用临
AI下沉工厂车间：从智能排单到吨钢降本的真实变革
拆解"AI进厂"这个概念，浙江企业家们今天已经在三个维度落地——用AI联通设备硬件、让AI统筹三条产线的排程、借算法筛选上千条海外推广资源。说得更直白：AI并非悬浮于演示大屏，而是扎进了车间排产表单中。几乎同步上演的另一幕：秦皇岛佰工钢铁部署了"佰慧"AI大模型来精细管控每一卷钢材的成本支出——短短三个月，吨钢成本压减82元；岗位人均效率提升7%；这套模式若被一家新一线企业复用，一年回本完全可期。对决策者而言，今天最值得借鉴的思路是：不必追捧"最强模型"，先在"排产调度+物料管理+报价响应"三个节点切入改
AI浪潮下,'卖铲人'更赚钱——被忽视的算力云存储底层逻辑
淘金热潮涌起时，获利最丰的往往不是那些挥汗掘金的矿工，而是兜售工具、饮水、工装裤的商贩。这条规律在AI时代同样受用。当众人热议哪家大模型更具实力、哪个AI应用更加出圈时，真正闷声敛财的，或许正是那些提供计算资源、云端服务与存储支撑的'基础设施供给商'。更值得玩味的是，近期产业领域出现了若干新动向，让这些'卖水人'的营非但没有缩水，反而愈发红火。01 开源模型：并非分食蛋糕，而是把整块蛋糕撑得更大不少人存在这样的直觉：中国开源模型（譬如Kimi、智谱）物美价廉，会不会蚕食美国AI企业的市场空间？算力需求会不
大同首场AI赋能实战公益培训圆满落幕
点上方蓝字关注我们大同首场AI赋能实战公益培训会圆满举办为贯彻就业优先方针，促进本地新质生产力发展，助力中小企业以低廉成本实现数字化升级，大同市就业创业服务中心携手北京华普亿方科技集团，成功举办了这场新质生产力 AI 赋能实战培训。本次课程采取 50 人精品小班制，邀请同药集团、云冈双创办、大同京东家政、中廉天辰等各界管理者及服务人员参与。通过政策宣讲、案例剖析、上机演练及一对一辅导，构建了务实高效的公益数字化课堂。讲师紧贴大同产业需求，化解大家对于 AI 学习难、门槛高的疑虑。课程摒弃晦涩理论，直击办公
【智能变革·效能跃升】商会知识盛宴圆满收官！双导师实战赋能，揭秘企业节流增收之道！
2026年8月6日上午，由澳大利亚温州工商总会倾力打造的 "AI与海外人才协同讲座" 在高涨的氛围中圆满落幕。现场精英云集，特别鸣谢温州杰出新生代 澳村Nick杨舒宇 与 创科人力创始人JJ徐雪娇 的倾力奉献，将"AI应用落地"与"海外用工策略"剖析透彻，满载实战精华！与会者纷纷表态要将这些实战方法运用到自身企业，切实达成降本提效的目标。让我们一同回眸这场高能量的智慧大餐 。讲座开场，朱峰会长诚挚欢迎在座的各位会员与企业经营者。他着重指出：AI将如互联网一般化作未来的核心基础设施，对AI的驾驭与应用深度，
【园区企业请关注】“AI驱动 智慧办公”——AI智能体赋能企业效能升级主题沙龙
为全面助推园区企业数字化转型落地，切实帮助企业降低成本、提升效率、加速增长，赋能产融公司联合沈阳浑源科技有限公司，拟于8月14日下午举办AI智能体助力企业高效办公主题沙龙活动。活动以AI实战操作培训为核心，借助本地化部署筑牢数据安全防线，助力企业熟练运用智能化数字工具，推动经营管理向数字化、精细化方向持续迭代升级。【活动时间】2026年8月14日（星期五）14:00-15:30【组织单位】主办单位：沈阳赋能产融运营管理有限公司、沈阳浑源科技有限公司支持单位：沈阳方拓物业管理有限公司【活动地点】沈北大学城科
AI资讯泛滥,企业应聚焦哪些核心变化?
AI资讯越多，企业越容易陷入一种忙碌：模型、智能体、融资、案例全都看了，却还是不清楚本周该先做什么。答案不是继续追热点，而是先判断——这条变化究竟改变了能力、成本、流程、案例，还是风险。只有能落到具体岗位和具体环节的变化，才值得安排一次小范围验证；其余内容，先观察就够了。01｜先看能力：它到底替你完成了哪一步？一条模型升级资讯，不需要先记住产品名。更值得问的是：它新增的能力，以前要靠谁完成？是读长文档、整理资料、理解图片，还是连续处理多步任务？再往前一步：这个能力能不能进入自己的流程？它的结果需不需要人工