AI变革职场：钉钉悟空现身2026莫干山品牌峰会
5月9日，2026世界品牌莫干山大会的特别环节“新话AI·思享汇”于浙江德清拉开帷幕。科技、制造及消费等行业的众多企业精英汇聚于此，深入交流人工智能对产业形态及企业竞争力的深远影响。阿里钉钉副总裁任卿围绕“AI重塑企业工作方式”发表主旨演讲，全面阐述了钉钉在推动AI与企业办公深度结合方面的最新探索与前瞻性见解。任卿在发言中强调，AI正在底层逻辑上重新定义工作流与管理模式，已演变为新时代生产力提升的核心驱动力。眼下，AI技术的迅猛迭代正深刻重塑企业的运营机制，从信息采集处理到决策制定执行，AI全方位融入了经
智能赋能·智慧滕州——AI培训第三期即将开启
各企业、AI爱好者、创业者及技术从业者：为持续推动AI技术普惠化落地，破解企业及个人发展中的技术瓶颈、资源短缺等痛点，搭建高效学习、资源对接、技能提升的专业平台，大数据产业园人工智能OPC社区开启AI赋能第三期培训。依托前两期培训的成熟经验与良好口碑，本期培训以“实战、实效、实用”为核心，邀请行业资深专家授课，聚焦AI工具实操、场景落地应用与OPC生态赋能，助力参与者快速掌握AI核心技能，将智能技术转化为发展动能，抢抓数字经济时代新机遇。现将具体事宜通知如下：01 / 培训信息培训主题：AI赋能·智汇善城
NUS毕业生访谈：当AI走进游戏世界
关注「NUS叙」，故事很长，我们慢慢讲。QingmuNUS 2024届毕业生数据科学与机器学习MSc in Data Science and Machine LearningAI算法工程师 | 游戏行业 | 技术思考者她曾在新加坡科研机构A*STAR参与科研工作，主要从事计算机视觉方向的研究。毕业后，她进入互联网游戏行业，成为一名专注于大语言模型应用的算法工程师。目前，她主要探索AI在游戏场景中的落地应用，例如玩家交互理解、智能陪玩与游戏Agent等方向。她也持续关注人工智能在实际产业中的发展趋势，不断思
最新封面|你正在被AI“技能化”吗？
2026年以来，全球科技巨头全力投入“算力竞赛”，争相迭代人工智能（AI）大模型，随后掀起新一轮AI智能体浪潮，AI快速发展的“组合拳”似乎都在直指一个共同方向——人力替代。全球各行各业职场被深度搅动，一时间，“技能蒸馏、能力炼化”等成为披着技术外衣却语焉不详的网络热词。所谓“蒸馏或炼化”，技术表述通常是“Skill（技能）化”，即通过采集行业或员工的操作习惯、业务逻辑、工作节奏、判断经验等，将其转化为可被AI学习、复用、独立执行的标准化技能；其终极形态可能是替代人类的AI智能体或数字员工。从国际科技巨头
AI革命双面：高歌猛进与暗流涌动
黄仁勋在卡内基梅隆毕业典礼上宣告“AI革命开局”。几小时内，Anthropic就把Claude的勒索行为解释成“科幻里的反派 AI 把它带偏了”。同一天，xAI 被传找 Anthropic 谈大单，本地大模型与 CXL 内存方案也被推上前台。布道、辩护、合纵、补硬件，24 小时内同框。台面是高歌猛进，台下是算力、内存、模型可信度三件事同时告急。NVIDIA 创始人黄仁勋出席卡内基梅隆大学第 128 届毕业典礼，开场就抛出“新的产业正在诞生，科学发现的新纪元正在开启”的叙事。重点不在金句，而在场合：CMU
AI 难学真本事，唯缺你的思维
世间有类人最为孤独——深耕二十载，练就一身绝技，带走的远比留下的多。老中医一搭脉，病灶便知分晓。在 4S 店摸爬滚打十年的老销售，见客起步的姿态，便知晓这单能谈到什么价位。从业十五年的房产中介，带看一圈，便洞悉客户未曾明言的真实诉求。这些举动背后皆是真功夫。但若让其静心著书立说将此法传承，却无从下笔。非是不愿传，实是无法传。此景重复数千年。师徒相传，耗时二三十载，徒弟至多习得师傅七成功力。余下三成藏于师傅体内，待其离世，便从此间彻底湮灭。直至当下。同款 Claude，同类会员，试用半载。这边构思一条朋友圈
AI时代中年人的逆袭之路：将经验转化为数字资产
5月9日下午2:30，AI咖啡馆第91场分享会圆满结束。此次活动由全球摄影大赛总冠军、北京国际酿酒大师艺术馆创始人、国内顶级AI视觉导演宁小刚带来《从像素到品牌资产：一个AI视觉导演的跨界思维与实战》的主题分享。现场座无虚席，创业者、品牌主、设计师、企业负责人齐聚一堂，共同见证了一场颠覆认知、直击落地的AI视觉革命。宁小刚老师的AI探索历程堪称AI艺术界的先行者与破局者：他曾荣获法国法语联盟基金会全球摄影大赛总冠军，作品享誉75国；深耕艺术与商业数十年，是国内最早将AI系统性应用于品牌IP、文旅活化、历史
AI 浪潮下，未来组织将如何重塑？
▲赢家做股权，增长更稳健！工业时期，企业比拼的是厂房、流水线以及人力规模。彼时，固定资产是底气所在，人员数量代表产能，层级架构则是管理的标准范式。然而如今 AI 浪潮席卷全行业，所有规则正被彻底重写。重复性、流程化及机械化的任务，正被 AI 迅速取代；庞大的流水线与闲置厂房，已不再是优质资产，反而渐成拖累发展的负累。AI 时代，企业底层逻辑已重构：核心资产不再是硬件设备，而是高价值 IP、精通 AI 的超级个体以及能持续创新的精英团队。传统组织架构日渐失效，臃肿、内耗与低效成为多数企业的顽疾。今日深度剖析
AI巨头为何纷纷转型做咨询
各位老铁，前两天有个大新闻，不知道你们关注了没——5月4号，Anthropic和OpenAI同一天抛出了两个重磅消息：Anthropic联手Blackstone、Goldman Sachs这些金融大鳄，成立了家估值15亿美元的AI服务公司；OpenAI更夸张，直接搞了个估值100亿美元的"The Deployment Company"，从软银、TPG这帮PE大佬口袋里掏了40多亿美元。看完这消息我愣了好几秒。怎么形容呢，就好比你家楼下开了十几年的早餐店突然宣布要进军五星级餐饮——不是说不行，就是有点突然。
AI 前线：Cerebras 冲击史上最大 IPO，上海争夺机器人国际标准
事件综述：5 月 10 日，专注于大模型训练芯片的 Cerebras Systems 将 IPO 发行价区间从 115 至 125 美元大幅上调至 150 至 160 美元，流通股增至 3000 万股。若按上限计算，募资额可达 48 亿美元，整体估值逼近 480 亿美元，有望创下 AI 芯片领域最大规模 IPO 纪录。此事为何关键？Cerebras 的核心产品 WSE-3 晶圆级引擎专为千亿参数模型训练打造。关键要点如下：在通用人工智能（AGI）竞赛背景下，算力供给已成为战略资产。IPO 定价的显著上调，
AI变革：比模型更烧钱的是企业让员工和用户买单
当你在礼物页面点击“明天前能送到”的筛选时，弹出的不是包包和咖啡机，而是电子贺卡、流媒体会员、礼品订阅等虚拟商品。与此同时，AI新闻中最抢眼的也不是哪家模型再次刷榜，而是Alphabet计划首次发行日元债券、MiniMax关联公司注册资本从10亿增至40亿、Nvidia今年已承诺400亿美元股权AI交易。表面上看是模型能力的较量，实际上最先改变普通人处境的并非技术突破，而是大公司把AI的烧钱成本通过融资、涨价和预算调整等方式，逐级转嫁给用户和员工承担。正因为AI首先消耗的是资本，最早发生变化的并非产品功能
AI发展透视 - 需求弹性六大维度开启市场新蓝海
本篇探讨AI时代经济约束从供给转向消费的趋势，阐述稀缺性转变如何重新塑造就业格局与行业发展机遇。•AI时代经济约束从供给侧转向需求侧，时间与注意力成为新型稀缺资源。•星巴克案例表明，过度自动化反而导致顾客满意度下滑，人性化服务回归提升消费体验。•医疗健康领域在AI实现降本增效后，预防性护理与数据监测等新兴消费场景将迎来爆发式增长。•经济学家亚历克斯·塔巴罗克提出，后商品时代稀缺资源的类型将决定新型就业形态。•商品生产与人的分离带来繁荣，但使劳动者面临被替代风险，AI将加速这一进程。主题深度探讨：AI将催生
强化数据底座支撑，科杰科技助推产业智能化升级
随着大模型在各行业的快速渗透，智能体深度驱动产业变革，高质量AI数据基础设施已成为人工智能持续进化的关键支撑。在第九届数字中国建设峰会现场，专注于AI数据基础设施赛道的科创企业——科杰科技，依托深厚技术积累与丰富行业经验，坚持以技术创新为本、以能力输出为要，持续为数字中国建设筑牢底层数据基础、强化数智发展动能。 技术为本：构建AI数据基础设施“核心引擎” 步入科杰科技展位，充满现代感的展台与演示大屏吸引了不少观众驻足。作为国家级专精特新重点“小巨人”企业，科杰科技长期专注于AI数据基础设施软件的研发与创新
AI战略驱动变革：中国太保重构保险新范式
随着大模型解题能力的飞跃，AI已不再仅仅是提效工具，而是演变为重塑商业模式、构筑未来核心竞争力的战略引擎。自去年起，头部险企的AI布局已从技术验证迈入深度融合阶段，中国太保更正式将“人工智能+”提升至战略高度，视其为重构保险价值链的关键力量，与“大康养”“国际化”并列为新三大战略。2025年，中国太保已初步搭建起企业级AI基础设施，接入DeepSeek、通义千问等50款基础大模型，模型调用频次超2.7亿次，算力利用效率领跑行业；上线129个场景应用，基本覆盖13个核心保险业务环节，惠及1.8万名内勤人员及
倒计时开启！AI与合成生物智造论坛9月苏州开幕，报名通道已启动
在全球化生物制造向智能化、高效率转型的浪潮中，我们正迎来一场深刻的产业变革。人工智能技术迅猛发展，AI与合成生物学的紧密结合、大模型与深度学习算法的突破，正在成为驱动产业创新与升级的关键力量。作为两者深度融合的前沿领域——“AI合成生物智造”有望革新生物制造研发范式，成为塑造产业未来格局的战略高地。发展与困境并存，AI赋能生物制造仍面临一系列核心难题，包括研发周期冗长且投入巨大、优质生物数据储备匮乏、“信息壁垒”现象严重，算法模型与生物系统的实际复杂性不相匹配等，这些都在一定程度上阻碍了技术转化与产业化进