人工智能时代的就业挑战
近日研读了一些关于技术革新与职业变迁的文献，想和各位简单交流一下。首次发生在英伦三岛的工业革命，想必大家都有所耳闻，即"羊吃人"事件。当时新兴的资本家通过改良纺织机和蒸汽机，将农民从土地上驱赶至工厂从事基础制造工作。同时受到冲击的还有那些家庭式手工纺线作坊，它们被珍妮纺织机所取代而纷纷倒闭。这些失业人员中，一部分进入工厂从事制造业，另一部分则被技术升级后的蒸汽铁路建设所吸纳。虽然他们的收入依然微薄，但至少还能维持生计。当然失业问题依然存在，否则"羊吃人"的说法也不会流传至今。第二次工业革命即电气化的广泛应
AI赋能，MES报表焕发新生
AI入局，MES报表迎来彻底革新AI 入局，MES 报表彻底革新“报表堆了几十页，却找不到一个能指导生产的结论”“想查个交叉数据，要等IT团队排期一周”——这是无数制造企业管理者的共同痛点。长久以来，MES系统的报表管理始终深陷尴尬：标准报表固化死板，无法匹配个性化需求；定制报表流程繁琐、成本高昂，管理者因不懂数据结构，连明确需求都提不出。直到AI强势入局，这场困局才被打破，MES报表终于从“无用摆设”变身“生产决策利器”。一、传统MES报表：难以突破的四大局限传统MES报表的“鸡肋”属性，根源在于设计逻
解码智能经济：普通人如何理解AI驱动的新经济模式
在人类经济形态的演进史中，有两个关键的转折点：一是农业经济的兴起，人类从狩猎采集走向定居耕作；二是工业革命的爆发，机器替代人力开启了规模化生产。2026年春天，第三个转折点的标志性事件悄然发生——政府工作报告首次将“智能经济”作为独立的经济形态写入其中。这意味着什么？意味着人工智能不再是某个行业蹭热点的“营销标签”，不再是你手机里偶尔用一下的ChatGPT助手，而是正在成为与工业经济、数字经济并列的全新经济范式。我们正站在一个历史分界线上，从“AI赋能”到“AI定义一切” ，这个转变比你想象的更快、更彻底
人工智能新时代：大语言模型引领未来
你是否还记得那些只会死板应答的早期聊天机器人？如今，人工智能已经完成了一次惊艳的进化。这背后的核心引擎，正是大语言模型（LLM）。它不再仅仅是执行预设指令，而是通过“阅读”海量的互联网文本，学会了理解、推理，甚至创造。简单来说，大模型就像一个超级学霸，它“吃”下了海量的书籍、文章、代码，从中总结出语言的规律和世界的知识，从而拥有了强大的通用智能。正是这三者的结合，引爆了这场席卷全球的AI革命！提起AI，别再只盯着国外了！国内各大科技公司的自研大模型已经百花齐放，更懂中文，更贴合我们的使
AI赋能管理革新，天津制造企业共探数智转型新策
5月18日，由金蝶软件（中国）有限公司主办、天津市金蝶软件有限公司承办的“AI+管理 成就不凡”创见者城市峰会·天津站圆满举行，200余位来自政府、学界、产业及研究机构的嘉宾共聚一堂，深入探讨AI推动企业管理变革的实战路径。天津市工业和信息化局、天津大学、天津百利机械装备集团、天津大沽化工等单位的领导、专家及企业代表参会，围绕“AI+财务”、“AI+制造”两大核心议题，天津制造标杆企业现场分享了数智化转型经验，全面呈现人工智能助力产业升级的创新画卷。天津市工业和信息化局工业数字化转型处处长毛继华在致辞中强
苏姿丰论AI：科技生涯30年最激动时刻
新浪科技讯 5月19日下午消息，今日举办的AMD AI开发者日活动上，AMD董事长兼首席执行官苏姿丰在谈及人工智能的发展时指出，AI的进步令人难以置信，预计未来五年，将有50亿人每日使用AI，而支撑如此庞大AI用户群体的最大关键，在于存在合适的应用场景。在苏姿丰看来，不存在某一种单一应用或工作流程能够满足这种需求，我们需要各种类型的模型和工作流程，从而利用AI来彻底改变生活与商业中的交互方式。“我在科技行业已经工作了超过30年，但从来没有比现在更让人振奋的时刻了，当前发生的一切确实非常精彩。”苏姿丰表示。
人工智能背后的核心驱动力：芯片技术解析
时至今日，人工智能已经深入到日常生活的各个层面：无论是与AI助手轻松对话、手机刷脸解锁、AI绘画创作、自动驾驶技术，还是大数据的精确分析，我们都深切体验到了人工智能所带来的便利。然而，在这些便捷背后默默支撑整个AI体系的核心组件——芯片，却往往被人们所忽视。如果将人工智能比作一台拥有强大能力的“智慧引擎”，那么算法就是它的思考中枢，数据是其成长的养分，而芯片则是驱动这一切运转的“心脏”。没有高性能芯片作为基础，再尖端的AI算法和再丰富的数据资源也无法发挥实际效用，人工智能也只能停留在理论阶段，难以真正落地
AI编程与模型革新推动行业变革
2026年5月18日周一｜AI开源日报要点速览：一是 AI 编程进入企业级和多 Agent 阶段，二是视频生成、Physical AI、Graph RAG 成为新热点，三是 AI 商业化收入继续扩大，四是开源工具链正在围绕 Agent 的检索、成本、流程管理和安全治理快速补齐。1. GPT-5.3-Codex成为GitHub Copilot企业版默认模型GitHub 已将 GPT-5.3-Codex 设为 Copilot Business 和 Enterprise 的默认基础模型，替代此前的 GPT-4.
文香携AI全栈方案亮相拉美与东南亚双展 加速区域教育数字化进程
文香作为人工智能驱动教育创新的全球解决方案提供商，同步亮相2026年巴西Bett教育科技展与越南国际教育展，两大展会协同发力深度拓展拉丁美洲及东南亚市场。围绕"以智能重塑教与学未来"这一主题，文香精准对接拉美与东南亚教育数字化转型需求，全面呈现端到端AI教育技术能力，突破传统设备简单堆叠模式，充分展现"AI原生、场景驱动、全链协同"的解决方案竞争优势。作为拉丁美洲规模首屈一指的教育科技盛会，巴西Bett汇聚全球教育科技领军企业，聚焦人工智能教育应用、智慧校园构建、教育数字化转型等核心议题，是连接拉美教育市
AI手机时代悄然来临
AI将走向何方？这或许是眼下最“炙手可热”的议题。而作为这一问题的答案，“AI手机”正逐渐浮出水面。在众多大模型如雨后春笋般涌现与大众热切期盼的技术革新之间，手机将成为一座最优的桥梁，连接生活与科技，让大模型蕴含的技术力量触手可及。AI技术融入日常生活，人人皆可享用。（图/《人工智能》）AI的浪潮在舆论场中翻涌，每个人耳边都充斥着各种声音，人们更加渴望看到真正“颠覆生活”的实际应用——对于广大用户而言，GPT似乎暂时沦为令人乏味的“对话框游戏”，能够根据文字描述生成视频的Sora，距离重塑影视行业仍有差距
存储芯片龙头预估上半年收入激增超677%
长鑫科技在最新发布的招股说明书中透露，2026年首季度，在全球算力需求不断攀升及主要厂商产能调整的推动下，全球DRAM产品出现供应短缺，导致价格自2.65年以来持续飙升。伴随公司产销规模扩大和产品结构优化，其收入实现快速增长。 受益于2026年第一季度DRAM产品价格的急剧上升，公司在营业利润、净利润、息税折旧摊销前利润等关键财务指标上均实现同比显著增长。 2026年1-3月期间，公司实现营业收入508亿元，同比激增719.13%；归属于母公司净利润达247.62亿元，成功实现扭亏为盈。 公司预测2026
AI应用浪潮来袭：普通人即将迎来的转折时刻
过去两年，AI领域最热门的话题是英伟达、GPU、算力、数据中心。资本市场涨幅最大的，是那些普通人叫不出名字的半导体企业。很多人会问：这和我有什么关系？答案是：目前关系不大，但第三幕开始之后，关系会非常大。这篇文章想做一件事——把AI未来十年的路径，用一个普通人能看懂的框架讲清楚，并且预演一下，当AI应用真正爆发，我们每个人的工作和生活会发生什么。任何一场科技革命，都不是一夜之间完成的。它通常分三个阶段走：第一阶段，筑基。最稀缺的是基础设施。谁解决了"能不能用"的问题，谁就先被资本重估。第二阶段，搭台。基础
国产 AI 神作《丧尸清道夫》引爆好莱坞，素人导演获全球悬赏
无需名导坐镇，不必组建专业班组，仅凭一台电脑、一位业余玩家以及三千元预算，竟打造出一部令好莱坞竞相“求贤”的电影级短片。往昔，人们常言“电影乃工业皇冠之明珠”，非得巨资投入、顶尖器械与专业团队不可。然而 2026 年 5 月 10 日，一部题为《丧尸清道夫》（Zombie Scavenger）的国产 AI 短片，仅耗时十日、花费三千，便彻底颠覆了这一铁律。零宣发、无明星，乃至连个正规制作班子都欠缺。《丧尸清道夫》初时不过是 B 站某 UP 主上传的一段三分三十四秒视频。未出数日，它便如病毒般席卷全球社交网
AI与数智技术驱动模具产业转型升级
——“模具产业发展和数智化、AI 赋能探索” 专题论坛成功举办为抢抓数字经济与新型工业化战略机遇，破解模具行业设计周期长、精度管控难、柔性生产弱、人才依赖度高等痛点，推动AI与数智技术深度融入模具全产业链，2026年5月14日上午，“模具产业发展和数智化、AI 赋能探索” 专题论坛在大连国际工业博览会C馆会议室隆重举行。本次论坛由大连市模具协会主办，紧扣国家 “人工智能 +” 行动与智能制造发展战略，聚焦模具设计、精密加工、质量检测、设备运维、全生命周期管理等核心环节，系统探讨数智化转型路径与 AI 赋能
AI教育革新者Andrej Karpathy
【AI人物志】AI教育布道者-Andrej Karpathy 在AI的星辰大海中，Andrej Karpathy 是一个无法被忽视的名字。他是 OpenAI 的创始元老，曾执掌特斯拉 Autopilot 视觉团队，更是全球数百万工程师心目中的“金牌讲师”。 1. 缘起：物理学、第一性原理与“Badmephisto” 1986年，Karpathy 出生于布拉迪斯拉发。东欧严谨的数理教育在他心中种下了“第一性原理”的种子。15岁移民加拿大后，他在多伦多大学攻读计算机科学与物理学双学位，并遇到“深度学习教父”H