派瑞股份财务造假被罚千万，篡改验收单美化报表数据
半导体热门股派瑞股份（300831）财务造假事件尘埃落定。2026年7月31日，该公司及相关当事人收到了陕西证监局出具的《行政处罚决定书》。由于采用篡改商品验收单据的手段推迟收入入账，致使2024年年报和2025年半年报存在重大虚假记载，公司及三名核心高管共计被处以1020万元罚款，股票简称已改为"ST派瑞(15.170, 0.40, 2.71%)（维权）"。上海沪紫律师事务所刘鹏律师团队代理的数百位投资者索赔诉讼正在陆续提交立案。凡在2025年4月15日至2025年12月26日（含当日）期间买入，并于2
会问AI不等于善用AI
不少企业主使用AI已有时日，实际上只是在和AI进行低效互动。今天让它写条朋友圈，明天让它改个标题，后天再问一句：“能不能写得高级一点？”表面上看每天都在用AI。但聊天窗口一关，原本的工作毫无变化，一件都没减少。我越来越意识到，AI真正的分水岭不在于会不会提问，而在于能否把完整任务说清楚，让它先产出初步成果。为什么许多人用了AI，工作量却未见明显下降？不是工具不行，而是我们的使用方式过于碎片化。想到什么就问什么，缺一段文案就让它补一段，需要一个标题就让它改一个标题。AI每次都回应了，但这些回应彼此无关，也未
踩过160多个坑后，我总结出与AI共事的生存法则
踩过160多个坑后，我总结出与AI共事的生存法则 之前我聊过「做完了」这三个字有多能骗人。那到底防得住吗？ 说实话防不住，AI 该编还是编——我这套做法不是防出来的，是接住的。 手册现在攒了 160 多条，回头翻了一遍，里面大概八成是 AI 自己真犯的错，不是我瞎说的。 挑几个我感受比较深的说说。 第一个，构建通过不等于跑得对。代码 build 零报错，我以为稳了，一运行直接崩——build 只检查语法长得对不对，不检查逻辑对不对。 这条我现在写死：过 build 只算及格线，不是终点。 第二个，会话一长
AI越强，为何打工人越疲惫？
— AI 并未替你担责，而是把你推上了审核岗"AI并未替你担责，它只是把你推上了审核岗。最近写AI，最容易踩的坑是：通篇都是趋势、产品、模型、入口，乍看都讲得通，但读者读完后毫无触动。今天换一个更贴近日常的角度：AI明明越来越强，为什么不少人反而更累了？答案直白，也很戳心：AI并未真正替你担责，它只是把你从执行岗挪到了审核岗。本文看点01为何更累工作从执行变成验收02真实风险AI出答案，人来兜底03该练什么标准、边界、审核流程RESPONSIBILITY过去你写一份方案，慢归慢，但每句话的来由，你
工业AI项目投产验收全流程指南——三大验收关卡、四大指标体系与持续运营方案
一、前言：工业AI项目交付的核心挑战前三期指南已系统阐述标准化资料底座、数字人角色消歧义、知识切片与冷热分层三大关键基础设施建设。当前工业AI项目普遍面临严峻挑战：系统部署后运行不稳定、缺乏统一验收标准、持续运维责任不清、使用效果逐渐衰减。工业AI与通用AI的本质差异在于：容错空间极小、直接影响生产流程、涉及安全底线、必须可量化评估、可追溯查询、可持续运营。本章将建立工业AI专用上线验收标准、全方位量化指标体系、周期性运营标准流程、风险熔断机制，推动AI从"试点验证"迈向"规模投产、稳定运行"。二、工业A
智能助手越强大，团队协作越不能沉默
智能助手的真正隐患，并非它无法生成代码，而是团队中每位成员都开始只与自己的助手交流。这种现象已经出现。当你为团队配置了 Claude Code、Codex Max，每个人看上去都更高效了。曾经需要两天完成的功能，现在半天就能产出版本。以往无人愿意涉足的脚本、报表、自动化任务，如今也有人着手处理。从短期来看，这自然是积极信号。然而，如果会议减少、讨论稀疏、需求判断缺乏统一协调，麻烦就浮现了：个体效率提升，并不代表整体团队效能增强。今日这组 Follow Builders 动态，表面是在探讨 Claude C
2026数据要素验收季:AI竞争的新赛点已转向数据资产化
国家数据局在7月6日至7日连续两天发出明确信号：优质数据集、流通机制与落地场景，正成为AI实现产业化的关键约束条件。国家数据局在7月6日至7日连续两天传达同一信息：优质数据集、流通机制与落地场景，正在成为AI实现产业化的关键约束条件。7月7日，国家数据局发布的一则消息，使数据要素这个看似偏重制度和政策的议题，再次回到AI产业的核心位置。同一脉络在前一天已经显现。7月6日，国家数据局举办2026年“数据要素×”系列发布会第二场，聚焦真实数据、真实需求、数据产权登记、数据换订单、换服务、换模型、换场景，同时涉
AI编程时代：三类开发者的分水岭悄然浮现
AI编程正在将软件工程师划分为截然不同的阵营，Business Insider在7月1日发布的这篇报道引发了行业热议。有人早已全身心接纳AI辅助，觉得离开智能工具写代码就像不用IDE一样不可思议；有人态度明显排斥，担心代码质量、责任归属、职业价值会被逐渐稀释；更多的人则处于观望状态，既依赖Copilot、Cursor、Claude Code、Codex等工具，又不敢将核心代码完全交付给AI处理。这篇报道真正戳中开发者痛点的，并非"AI又进化了"这类老调重弹。而是它深刻揭示了职场中正在发生的结构性变化：衡量
电池巨头响应支付规范倡议，产业链共筑诚信生态
6月29日，中国汽车动力电池产业创新联盟携手中关村储能产业技术联盟共同推出了《动力和储能电池企业供应商款项支付规范倡议》。 据不完全统计，在倡议发布后，宁德时代、比亚迪旗下弗迪电池、亿纬锂能、欣旺达动力、中创新航以及海博思创等多家动力及储能电池企业纷纷公开发声，承诺积极响应号召，致力于维护行业的良性发展。 该倡议涵盖了五个核心板块，包括总体原则、订单确认与变更、交付与验收、支付与结算以及合同期限。 在“总体原则”中，明确要求坚持平等、自愿、公正及诚信，遵守国家相关法律法规，落实《保障中小企业款项支付条例》
AI赋能避坑指南：千万别做这三件事
近期在回顾利用 AI 构建工作流时，我察觉到一个违背常理的现象：最容易出错的，通常并非那些微不足道、看似笨拙的初级应用，反而是那些初看极其完善、极具逼格的方案。我曾亲身经历过这种误区，起初总妄图将全链路一股脑托付给 AI，表面上看流程无缝衔接，可一旦出问题，排查起来难如登天。例如内容创作从定题到出稿一气呵成，客户对接从纪要到答复一步到位，知识沉淀从录入到产出一次性搞定。。。诸如此类此类方案听着仿佛效率爆表，也最能令人热血沸腾。但真到落地实操时就会发觉，我原以为是在追逐极致效率，很多时候却是在提前将无序状态
AI 客服上线前，这份评估表必须看
JitAI 观察近期 Nubank 发表的一篇论文，非常值得企业管理者研读。其价值不在于探讨更庞大的模型，而在于阐述了一个更本质的道理：部署 AI 客服，绝不能仅凭“看似能回答”就贸然上线不少企业尝试 AI 客服时，首要动作仅是测试几个问答。若回答尚可，便认为可以投入使用。然而，真实业务中的隐患，往往并不在于“完全无法作答”。真正的风险隐藏在那些看似已回应，却未实质解决问题的场景里例如客户询问交付周期，AI 仅回复标准话术，却未关联订单实际状态。客户已有明确购买意向，AI 却将其视为普通咨询，未触发销售跟
新华语典项目通过验收，树立权威AI时政智能标杆
6月18日，中国信息通信研究院在北京主持召开了“新华语典”项目验收评估会议。此次评审汇集了来自中国工程院、中央党校、中宣部、中国信息通信研究院、国家数据局发展研究院、清华大学等机构的资深专家，对项目进行了详尽严格的审核。经过提问和讨论，专家组认定“新华语典”项目已达成建设目标，各项功能符合设计标准，系统运作平稳，展现出良好的实用性和扩展潜力，一致同意项目通过验收。“新华语典”是新华社精心打造的权威AI时政资讯智能助手，基于新华社全域权威新闻内容作为纯净训练数据和可信信息来源，服务对象覆盖党政机关、科研院所
AI落地的核心挑战：如何将智能应用嵌入实际业务与项目文档
AI落地的核心挑战：如何将智能应用嵌入实际业务与项目文档制造业推进AI应用时，最常陷入的困境并非缺乏先进工具，而是未能精准定位应用场景、梳理清晰的工作流程，导致成效难以在项目材料中充分体现。先说核心观点制造业AI落地的真正交付物，并非一份工具清单，而是一个能够深入生产现场、经过数据验证、能够写入项目文档的AI实际应用场景。近期与多家制造企业交流AI实施经验时，我注意到一个普遍现象：企业负责人对AI高度关注，团队也尝试过豆包、DeepSeek等各类办公智能工具，但当被问及"企业内部真正投入运行的AI场景是什
企业AI核心：学会交接，而非盲目提问
原创 九天青年工作室 2026-06-20AI正在从单纯的“回答疑问”，转变为“承接具体任务”。这绝非空谈。近期多方的技术动态显示，趋势已定：微软在Build 2026上聚焦于让智能体掌握企业信息、会议邮件及工作系统；Gartner将企业级AI编程智能体定位为从代码补全演进至覆盖软件全生命周期的系统；OpenAI也将Codex置于企业编程智能体范畴，强调其能读懂代码库、调用工具、调试代码并提交结果供人工核查；Intel的SuperClaw则侧重本地与云端结合，确保敏感高频任务在终端或边缘处理。这些来自不同
大藤峡枢纽完成竣工验收
6月18日，大藤峡水利枢纽工程经水利部组织的竣工验收正式通过，标志着建设任务圆满收官，全面进入常态化运行阶段。 大藤峡水利枢纽坐落于广西桂平市，兼具防洪、航运、发电、压咸补水、灌溉等多重功能，是国家水网的关键节点工程。