AI 时代的挑战与反思
代表着大规模机械、电气、计算及自动化的智能化演进。然而，其进化之路仍未完满。以我参与的一个项目为例，AI 耗费两周仍未成功运行。面对非通用架构的 MCU，AI 程序员陷入循环困境，这实属常态。与妻子探讨 AI 时提出：若原始输入信息有误，AI 如何保持逻辑自洽？我的观点是，至少需要两个完全独立且无联网的 AI 系统相互验证。但现实中这几乎难以实现。常看到国产 AI 在推理过程中输出大量英文，对此我存有疑虑。同时，国外 AI 也被传接入了中国开源模型，令我难以分辨究竟是谁借鉴了谁。AI 提升了生产效率，替代
AI进化之路：先谈约束，再谈成长
回顾过去一年的发展，我们逐渐习惯将AI视为一个“答疑解惑”的工具。提出疑问，它回应答案；布置任务，它完成代码编写、文章创作、表格制作。这个阶段的AI如同一位高效外包：响应迅速，成果丰硕，但缺乏真正的内在成长。真正的深层问题在于：若AI能超越任务执行，从结果中反思、调整工具、更新记忆、优化流程，是否能演化为自我进化的系统？这个设想既引人入胜，又暗藏风险。吸引人之处在于，持续学习的AI将从静态工具转变为长期伙伴。但同时带来挑战：谁能决定AI的改进边界？如何验证修改？若出错能否回退？因此，我逐渐认识到AI进化的
从To AI进化至Be AI：EDA与AI融合重塑验证新范式
近日，在IC设计验证领域的重磅技术盛会DVCon China上，国内数字EDA/IP领军企业上海合见工业软件集团股份有限公司（简称“合见工软”）携其验证硬件产品及全套解决方案精彩亮相。在技术分论坛环节，合见工软验证产品市场总监曹梦侠联合Hybrid混合验证平台研发负责人朱振中，共同发表了《AI赋能验证：智能技术如何重塑验证全栈》的主题演讲，全方位剖析了合见工软在AI与EDA深度协同方面的技术路线、产品落地成果及行业前瞻洞察。双重范式驱动下，验证行业迈入AI工程化落地的关键阶段当前半导体产业正经历史无前例的
AI商业化元年——拥抱技术的顾问正在取代固步自封的管理者
2026年5月，两组数据形成鲜明对比：阿里云AI业务单季营收达89.71亿，年化规模突破358亿，CEO吴泳铭宣布AI产业正式进入盈利兑现阶段。同期调查数据显示，45%的企业对咨询方案深感不满，认为内容同质化严重，仅17%的项目能切实推动业绩提升。一组攀升，一组下滑。但两者处于同一条价值链条之中。这意味着什么？AI正在帮企业精打细算，而不少顾问却还在为自己精心包装PPT。2026年5月的行业洞察中，有一个观点被反复提及：AI产业正从“技术狂热期”转向“价值检验期”。用通俗的话来说就是——过去你声称“拥有大
狂欢、危机与转折:AI算力共识的前世今生与突围之道
本轮AI算力共识正处于“强化末期”，部分领域估值与筹码集中度已至历史峰值。虽然产业链PEG中位数（约0.96）未及历史泡沫临界值，但极致结构（前5%个股成交占44%）使其异常脆弱。共识延续依赖业绩持续超预期，而潜在瓦解（关注2026年Q3业绩与流动性）可能由业绩不达预期或产业逻辑受损触发。若瓦解，资金将首先流向高股息（银行/电力）与超跌消费避险，随后AI应用、中企出海及周期资源品有望成为新主线。建议采用“杠铃策略”平衡风险与机遇。2026年的A股市场，正经历着一场史诗级的结构性分化。以光模块、AI芯片、服
AI焦虑？其实它只是工具
随笔 · AI · 思考作者：墨鱼Dev｜原文发布于 2026-05-30最近经常能看到一个词：AI 焦虑。有人担心自己会不会被 AI 取代，有人担心再不学 AI 就落后了，也有人每天刷到各种“一个人干掉一个团队”“十分钟做出一个产品”的内容，看多了之后更焦虑。但我自己折腾下来，AI 确实很神，但是没那么可怕。在我看来，至少是现在看来，它更像是一个把“试一试”的成本大幅降低的工具。很多时候，一个想法卡住，并不是因为技术上完全做不了，而是因为成本太高。比如你突然想到一个小工具、一个自动化流程、一个页面、一个
受监管环境下的AI:责任归属的深层思考
当人工智能进入受监管流程时，多个环节同时面临挑战。启用AI的系统（而非仅仅指模型本身）必须适合明确界定的预期用途。这包括数据基础、配置方式、系统集成、供应商或服务提供商的设置、用户操作流程、审核工作流以及使用限制。该系统必须在实际应用场景中进行验证、持续监测，并置于变更控制之下。只有满足这些条件，合格人员才能对输出结果进行有意义的审核、批准和辩护。唯有如此，签名才有价值这正是为何“人在环中”作为控制声明可能过于薄弱。人的存在本身并不能使其成为GMP控制手段。该人员必须具备质疑输出结果的能力、被授权接受或拒
AI赋能Fuzzing：让程序崩溃转化为可修复的安全漏洞
AI漏洞猎手（四）：AI赋能Fuzzing——让程序崩溃转化为可修复的安全漏洞核心观点一句话：AI无法完全替代fuzzer发现所有问题，但它能大幅降低harness开发、crash解读、原因归纳和回归验证的成本。本文是"AI漏洞猎手"系列第四篇，重点探讨fuzzing技术。这不是关于系统攻击的教程，而是介绍在授权代码和测试环境中，如何借助AI帮助安全团队将"发现崩溃"推进到"修复漏洞"。重要声明：本文仅讨论授权环境下的fuzzing、崩溃分析、修复和回归测试。不涉及真实目标攻击方法、可复现payload、
AI 渗透专业领域|2026.05.30|谁来为AI应用担责?
AI 资讯速递|信息平台 2026.05.29 官方发布；近 72 小时补充窗口：2026.05.27-2026.05.29今日的核心议题并非模型对话能力再度突破，而是 AI 融入更严谨的专业体系后，授权机制、评估标准与责任归属如何界定。近期官方动态呈现一条明确脉络：AI 正迈向风险更高、真实性更强、亟需明确责任界限的应用场景。生物防护、第三方检验、编程 Agent、设计转代码、搜索工具链、全球云服务及机器人技术等领域，共同将一个关键问题推至焦点：AI 不仅要具备执行能力，还需可被验证、可被约束、可被妥善
探索阶段AI项目为何必须选择顶级模型？五大核心理由
这篇文章发出后，我进一步思考后发现：探索类投入的"执行细节"还有一个反直觉的点没有讲透。先说我的观察：探索类 AI 项目，应该用最好的模型、最好的 AI 工具、投入最好的资源。这听起来与"探索类要控制成本、要小步快试"相矛盾。我最初也是这样想的。这一两年踩了不少坑、又观察了一些客户和同行的实践，反而更加坚信：探索阶段（无论是 POC 还是应用早期）在工具和模型上省钱，是最昂贵的省钱方式。先明确一下"探索阶段"的范围。它在企业 AI 实践中有两种典型形态：PO
AI 未取代程序员，却重塑开发协作
老 A 拆局第二篇：AI Coding 真正改变的，绝非仅仅是编写代码。而是软件开发的职责划分。距离上一期已过了许久，近期忙于差旅，感谢仍关注的朋友们。这两年来，关于 AI Coding 的探讨极易陷入两个极端。一种观点认为：程序员即将被 AI 取代。另一种观点认为：AI 生成的代码质量平平，顶多算是高级自动补全。我认为这两种看法都过于片面。更贴近现实的演变是：AI 将让“编写代码”的成本日益降低。但会让“界定问题、规划流程、核实结果”的价值愈发凸显。代码生成的速度必将加快。但软件能否顺利交付。能否便于维
AI技能库②|技能获取全攻略——定位与安装实战指南
当你准备使用一个Skill时，最关键的问题只有一个：你目前掌握了多少信息？这看似简单，但恰恰是大多数人卡壳的地方。有人手里攥着GitHub链接，却不知从何下手；有人仅有模糊的想法，根本不清楚该选择哪个Skill。这两种情况看起来差异很大，但本质上都是"信息不充分"导致的困境。Datawhale的AI技能库教程第2讲和第3讲，正是为了破解这个难题。第2讲传授在已知Skill链接时如何稳妥高效地部署；第3讲传授在仅有需求时如何从Skill库中筛选合适的工具。两讲相互配合，构建了完整的"
用工程化方法驾驭AI，提升任务执行可靠性
让AI帮你写代码，它写着写着开始删你的核心文件；让AI帮你做调研，它越跑越远，最后给你编了一堆不存在的信息；让AI跑个多步任务，它跑到第三步就忘了第一步要干嘛。你第一反应是什么？换个更强的模型？写更详细的Prompt？都没用。因为问题不在模型，问题在你没有给AI套上"缰绳"。今天聊一个很多人还没听过但特别重要的概念——Harness Engineering，驾驭AI的工程实践。 读完这篇，你就知道怎么让AI从"看着挺聪明但不敢用"，变成"又聪明又靠谱"。大模
AI数据基建论坛探讨行业智能升级路径
在2025年华为创新数据基础设施论坛期间，一场以'AI数据基础设施，加速AI行业化应用落地'为主题的专题分论坛顺利举行。该活动汇聚了产业界、技术供应商和学术界的专家，共同讨论AI系统建设、高质量语料供应及智能体应用等关键议题，为AI从实验阶段迈向广泛商业应用提供了系统性策略与实践指导。当前，人工智能正在制造、医疗、金融和媒体等行业快速渗透，而稳定高效且可扩展的数据基础设施成为实现AI能力落地的核心支撑。数据作为AI模型训练的基础资源，其质量与管理方式直接影响模型在真实场景中的表现，包括可靠性、合规性和成本
宁德时代启用全球最大实证储能基地，开启行业验证新纪元
5 月 29 日讯，由厦门市政府携手宁德时代 (426.020, 10.34, 2.49%) 联合打造的厦门实证储能科技研究院于 28 日正式揭牌运营。该院占地面积达 150 亩，总投资额约为 30 亿元人民币，现阶段已成为全球规模最宏大、检测功能最完备的储能系统全场景一站式检测与实证基地。研究院面向全球储能领域敞开大门，致力于成为行业共享的基础设施平台。 “储能产业已正式跨入‘实证型时代’。”中国工程院院士、宁德时代首席科学家强调，当下，储能电站的规模正快速迈向“吉瓦级”，这对现有的验证体系提出了全新挑