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🦞AI浪潮中抓住机会--物理世界采集数据变现：偏远地区如何用AI技术把“土特产”变成“数字资产”
想要AI真正“看懂”真实世界、在物理环境中干活，必须喂给它海量的物理世界数据——这被称为物理AI（PhysicalAI）。 安顺金刺梨已全面推行“数字身份证”，消费者扫码即可查看种植地块、农残检测、加工流程等全链条信息，产品附加值提升3倍以上。 2026年中央一号文件明确提出“因地制宜发展农业新质生产力，促进人工智能与农业发展相结合”。许多地方政府对智慧农业项目有专项资金支持，具体可咨询当地农业农村局。 真实案例：宜君基地的员工中，80%以上为女性，其中绝大多数是宝妈或留守妇女。 可见，任何物理世界中的真实场景——从极端天气下的路面状况，到特殊地形下的驾驶轨迹——都是AI企业急需的训练数据。实操步骤：第一步：识别你所在地区的“稀缺数据”你那里有什么大城市没有的？
54542编辑于 2026-04-17 - 来自专栏SaaS业务讨论
漫谈SaaS业务3-AI浪潮
影响3：受AI浪潮的热情，显卡变成了稀缺资源，目前的算力成本都很高，已经成为企业沉重的负担。影响4：受视觉识别，语义理解技术限制目前所有的AI应用无法像人一样去处理问题。 ## 技术角度总结 在本次AI浪潮中相关信息是爆炸式流传，很多都是为了商业宣传，如何去伪存真这对企业很重要。 对应于AI浪潮，对标的是2020年之前一直从事AI相关技术研发企业。现如今这些企业在AI浪潮中，成为了国际资本重点收购的对象，水涨船高。 对应AI浪潮中，对标那些面对AI浪潮丝毫不去改变的企业，温水煮青蛙，慢慢被市场所淘汰， <5>环境受害者，大规模的采矿活动对环境造成了严重的破坏，包括水土流失、河流污染和生态系统破坏。 第三个结论，浪潮中的信息很多都是不真实的，大部分随波逐流投入AI赛道的企业未来都将是受害者，我们需要在AI浪潮中执行差异化策略。
30610编辑于 2025-01-25 漫谈SaaS业务3-AI浪潮
影响3：受AI浪潮的热情，显卡变成了稀缺资源，目前的算力成本都很高，已经成为企业沉重的负担。影响4：受视觉识别，语义理解技术限制目前所有的AI应用无法像人一样去处理问题。 ## 技术角度总结 在本次AI浪潮中相关信息是爆炸式流传，很多都是为了商业宣传，如何去伪存真这对企业很重要。 对应于AI浪潮，对标的是2020年之前一直从事AI相关技术研发企业。现如今这些企业在AI浪潮中，成为了国际资本重点收购的对象，水涨船高。 对应AI浪潮中，对标那些面对AI浪潮丝毫不去改变的企业，温水煮青蛙，慢慢被市场所淘汰， <5>环境受害者，大规模的采矿活动对环境造成了严重的破坏，包括水土流失、河流污染和生态系统破坏。 第三个结论，浪潮中的信息很多都是不真实的，大部分随波逐流投入AI赛道的企业未来都将是受害者，我们需要在AI浪潮中执行差异化策略。
28510编辑于 2025-01-25- 来自专栏技术人生
AI+独立开发者如何抓住机会？
今日公开独家分享一人公司AI工具栈实战数据：国内优先技术策略下，85%开发工作由AI完成，工具类产品开发周期从月缩短至周，月度成本控制在2k以内。 技术分析AI技术通过三个维度重塑一人公司竞争力：工具能力指数提升：AI处理内容创作、代码开发、设计制作、数据分析等任务的效率提升，降低专业门槛。 创业成本大幅下降：AI替代技术、设计、营销、客服团队，一人+AI工具栈可实现多人团队服务能力。 市场机会快速涌现：垂直行业AI应用、个人效率工具、企业数字化转型、教育培训服务等领域需求爆发。 案例：图片AI修图工具从需求到上线仅2周。 建立个人品牌信任：通过Work in Public分享开发过程和思考，解决一人公司信任难题。 构建可扩展模式：开发可复用产品，建立被动收入，用AI提升服务效率，避免时间换金钱。 当前挑战：0收入阶段需聚焦变现路径，立即上架核心产品并建立付费转化机制。
79410编辑于 2025-09-30 - 来自专栏创作是最好的自我投资
身处AI浪潮中，你get到了什么
当然，最火爆的还得是今年的 DeepSeek ，毫无疑问，DeepSeek的发布再次掀起了AI的浪潮。相信在未来，AI必然会颠覆性地改变甚至替代某些行业。 大模型掀起的AI浪潮是以技术驱动的创新，作为技术从业者我们深有感触，在日常工作中也有随处可见的用到 AI。 最后总结到这里，在身处AI浪潮之中的我们，也算对这个主角有了一个大概的了解。 在这场大模型+AI的技术革新浪潮中，我们必须积极拥抱大模型，取其精华并知其弊端，将AI技术更好地结合在自己的领域中，这样你才有机会超越同行。未来的人工智能将会融入我们每个人的生活，变得无处不在。 但是身处人工智能发展的急速浪潮中，我们需要积极学习，学会接纳融合新技术，在保持乐观态度的同时，也要保留理智，不过分夸大其作用，盲目从众。真正将人工智能的长处发挥出来，改善人类生活，助力经济发展。
81930编辑于 2025-03-22 - 来自专栏DT数据侠
科大讯飞：AI浪潮中的数据玩家
把这个过程中涉及到的学生、老师的动作整个组合起来，就实现了个性化学习的数据闭环。 众所周知，医生工作量很大，每天要诊断许多的病人，写大量的病例，现在他们可以通过麦克风对讯飞说出病人的情况、应采取的治疗手段，原来20分钟手写的病历只需要3分钟语音就能结束。 在2017年临床执业医师综合笔试中，“智医助理”机器人取得了456分的成绩，超过临床执业医师合格线（360分），属于全国53万名考生中的中高级水平。 以大数据、人工智能的发展为特征的第四次工业革命来临，人、机合作将成为职场的常态，“未来人们会不会因为AI失业”逐渐被热议，但我相信比人类更强大的一定不是人类制造出来的AI，因为AI仅仅是一个算法，而掌握了 AI的人类才是更强大的。
1.9K00发布于 2018-08-08 - 来自专栏学习
Deepseek 与 ChatGPT：AI 浪潮中的双子星较量
引言 在人工智能飞速发展的当下，AI 语言模型成为了人们关注的焦点。Deepseek 与 ChatGPT 作为其中的佼佼者，各自展现出独特的魅力，引领着 AI 技术的发展潮流。 性能表现：数据说话见真章 推理能力 在 Chatbot Arena 基准测试中，DeepSeek-R1 成绩斐然，位列全类别第三，与 ChatGPT-4o 并列，在风格控制类模型中更是排名第一。 在数学推理任务中，DeepSeek-R1 能够快速准确地解决复杂的数学问题。 对于一些小型企业和初创公司来说，使用 DeepSeek 进行 AI 应用开发的成本大大降低，这有助于推动 AI 技术在更广泛的领域落地。 在这场激烈的竞争中，我们看到的不仅仅是两款模型的较量，更是 AI 技术不断突破边界、向更高效、普惠方向发展的强大动力。
64010编辑于 2025-02-21 - 来自专栏博文视点Broadview
书单 | 深扒ChatGPT核心技术，在AI浪潮中狂飙！
面对ChatGPT带来的冲击，了解其背后的核心技术，才能在AI浪潮中狂飙！ 第3章介绍能够提高机器学习模型的泛化能力的因果表征学习。第4章介绍因果机器学习如何提高机器学习模型的可解释性与公平性。第5章介绍因果机器学习在推荐系统和学习排序中的应用。 “实践篇”介绍知识图谱实践中的基本原则和有用实践，初步讨论了知识图谱实践中的开放性问题。 （限时五折，快快扫码抢购吧！） 第1部分从人工智能的发展带动对话式交互引出Chatbot的应用场景及其分类；第2部分和第3部分从需求分析、流程设计、数据处理、对话脚本撰写、系统搭建、对话任务测评、平台渠道集成、运营反馈等方面，对Chatbot 活动方式：关注下方“博文视点Broadview”公众号，在后台回复“书单抽奖”参与活动，届时会在参与的小伙伴中抽取3名幸运鹅！ 活动时间：截至2月13日开奖。
2K30编辑于 2023-04-04 - 来自专栏人工智能
理性看待AI浪潮中的真实与谎言
理性看待AI浪潮中的真实与谎言（下篇）》 * * * 技术伦理：被忽视的达摩克利斯之剑 伦理困境 典型场景 开发者应对策略 算法偏见 招聘系统因训练数据失衡导致性别歧视 而AI 拥抱不确定性：在敏捷迭代中寻找PMF（产品-市场匹配），拒绝完美主义陷阱 守护技术信仰：当KPI与伦理冲突时，敢于做"不聪明"的选择 历史不会记住那些跟风炒作的概念，但会铭记真正解决现实问题的技术创新 **团队反脆弱性** - 优势配置：CTO有10万行以上工业级代码经验 - 风险信号：算法团队与工程团队人数比>3:1 （ 真实数据：2024年AI赛道估值回调幅度TOP3领域： 场景聚焦：收缩到已验证的3个核心用例 3. 那些在泡沫中沉淀下来的，终将成为数字文明的新基石。
75010编辑于 2025-03-17 - 来自专栏喔家ArchiSelf
万字揭秘：生成式AI浪潮中的架构模式
生成式人工智能（Generative AI，简称GenAI）已在全球范围内掀起颠覆性浪潮——从娱乐产业的数字人创作到医疗领域的药物研发，从市场营销的智能生成到科学研究的虚拟实验，这项技术正在重塑人类认知的边界 在生成式AI的演进史中，生成对抗网络通过"生成器"与"判别器"的持续博弈，构建出数字世界的镜像宇宙。 与此同时，GAN对计算资源的贪婪需求也令人咋舌，创造越强大的生成模型，反而需要越庞大的计算资源投入——正在重塑整个AI产业的基础设施布局。 3. 这些模型最令人惊叹的能力体现在文本生成领域——像GPT-3这样的数字携手不仅能创作出文学作品，还能编写代码，甚至在对话系统中展现出接近人类的对话理解力。 生成式AI架构的未来趋势 在生成式人工智能的演进浪潮中，技术革新正与人类社会需求形成共振。
90510编辑于 2025-06-08 浪潮信息驶入AI深水区
在科技行业持续白热化的竞争格局中，IT基础设施两大巨头中科曙光、浪潮信息的业绩表现，始终是市场关注的焦点。2025年第三季度财报的披露，让两家公司的增长轨迹呈现出鲜明对比。 从外部环境看，作为高度依赖高端芯片的硬件厂商，浪潮信息长期使用英伟达A100/H100等GPU构建AI服务器。 在这一蓬勃发展的市场中，作为中国第一、全球第二的服务器龙头企业，浪潮信息正面临着机遇与挑战并存的复杂竞争环境。 浪潮信息因互联网大客户占比过高、议价能力偏弱的结构性问题，在价格竞争中承受着更大压力。其三，技术创新成为企业竞争的关键，浪潮信息在AI加速芯片等核心技术领域持续加大研发投入，不断提升自身的技术实力。 浪潮信息自主研发的新一代AI加速芯片，在性能和功耗方面实现了双重突破，计算速度提升30%，功耗降低20%。
1.8K10编辑于 2025-12-05- 来自专栏数据社
AI编程浪潮下的报表开发
一、被 AI 浪潮遗忘的“报表孤岛” 当 AI 编程早已从“代码补全”迈向自主执行任务的 Agent 时代，业务代码在 AI 加持下效率翻倍时，同为开发任务的报表制作却仿佛成了一座被遗忘的“孤岛”，技术人员依然深陷于手动拖拽单元格 、手写复杂表达式、反复调整格式的泥沼中，AI 带来的巨大红利并未惠及这一领域，大模型的出现并没有解决复杂报表制作的难题 二、核心困境：为什么通用大模型搞不定复杂报表？ 单元格公式或汇总结果，更关键的是，LLM 生成过程属于 “黑盒模式”，即便报表出错，开发者也难以追溯错误根源、定位问题环节，这对于金融、政府、军工、制造等对数据合规、结果严谨性要求极高的行业而言，完全无法接受 3 报表架构中，LLM 扮演“智能前台”，负责理解用户随意、口语化的表达（例如：“把单价按 500 1000 1500 分段显示”），并将其“翻译”成相对规范的指令；而规则引擎则作为“精准执行官”，将这句规范指令转化为最终的报表呈现 ，降低了部署成本；同时，私有化部署成为可能，彻底解决了企业数据安全的后顾之忧 写在最后 AI 无疑是高效且强大的，但它绝非万能，在报表开发这一高度专业且容错率极低的领域，AI 的价值在于辅助而非完全替代
13410编辑于 2026-06-24 - 来自专栏深度学习与python
如何在 AI 浪潮中屹立不倒：来自企业的组织弹性实践
计算机是愚蠢的 作为一名在计算机早期时代成长起来的软件工程师，我总结出了一条在我整个编程生涯中对我很有帮助的准则：计算机是愚蠢的。 威胁与变革 分析师和经济学家预测，由于生成式 AI 在整个经济中的应用，我们将看到全球生产力每年增长 3.3%。 每个组织都将不得不努力将其融入到流程和工作流中。这可能涉及从自动化客户支持和市场调研到生成内容和分析数据的方方面面。 通过培训来建立组织的 AI 素养，例如哪些任务适合使用 AI，哪些不适合。分享有关如何有效利用 AI 的知识。在组织内部分享有关如何防止生成式 AI 产生幻觉的信息。 人类在工作中所融入的东西 人类会在工作中融入创新、推理和同理心，而你并不总是能在工作描述中看到这些。目前的 AI 无法做到这些。通常，工作描述不足以让你真正完成工作。
95210编辑于 2024-02-17 AI刹住了浪潮信息下坡
另一方面，浪潮信息的业务中，低毛利的硬件销售占比较高，而高附加值的云计算服务与解决方案业务收入增长未达预期。AI服务器虽然市场需求旺盛，但其硬件成本较高，导致整体毛利率偏低。 此外，大客户通过集中采购压价，导致浪潮信息的毛利率被压缩，如阿里云2024年启动“白牌服务器”计划，将浪潮的订单毛利压缩至3.8%。3供应链风险。 例如，华为通过“鲲鹏+昇腾”一体化方案，将服务器+交换机打包报价，直接迫使浪潮在竞标中牺牲5-8个点的毛利以维持份额。5长期发展受限。客户集中度过高可能限制浪潮信息的长期发展。 3管理成本增加。存货规模的扩大增加了仓储、物流、保险等管理成本。此外，存货管理的复杂性也会上升，可能导致管理效率下降。例如，浪潮信息需要投入更多资源用于存货的盘点、监控和维护，以确保存货的质量和安全。 服务器行业技术迭代迅速，如果浪潮信息不能及时更新存货中的产品和技术，可能导致存货中的部分产品因技术落后而贬值或滞销。例如，部分芯片和服务器组件可能因新技术的出现而迅速失去市场竞争力。
1.1K10编辑于 2025-06-16- 来自专栏量子位
浪潮发布OpenStack AI云平台，加速行业AI进程
8月30日，在2018浪潮技术与应用峰会（Inspur World 2018）上，浪潮发布OpenStack AI云平台，实现了在OpenStack云平台上快速、轻松的构建AI开发能力。 为此，浪潮将持之以恒的发展融合架构IT基础设施，此次OpenStack AI云平台的推出，是浪潮在云+AI融合基础架构上的一次探索与实践。” ? 通过对GPU虚拟机的支持，浪潮OpenStack AI云平台能够以多租户的形式，按需分配异构计算资源，从而实现AI敏捷开发。 △ 浪潮OpenStack AI云平台架构 高集成度进一步简化AI开发 浪潮自主开发的AIStation在集成度上有显著提升，极大的降低了AI开发难度并简化操作。 浪潮AI&HPC总经理刘军表示：“浪潮OpenStack AI云平台为用户提供了面向未来的云+AI融合基础架构，使其在开源云平台上能够简单、快速构建易用、先进、完整的AI开发环境，赋能更多行业快速利用人工智能技术进行产品服务开发
1K40发布于 2018-09-29 - 来自专栏悦思悦读
AI 入行那些事儿（11）人工智能浪潮中的企业与人才
2021 巨献 —— 系列文章《AI 入行那些事儿》，为您讲述： 人工智能的基础原理、发展历程、当前应用 成为 AI 技术人员所需的入门技能和学习途径 以及求职、面试的全过程 我们来看看国内有哪些类型的企业已经把业务向人工智能做了迁移 比如百度自动驾驶技术中的语音搜索技术和百度地图导航、微信的语音和图像处理等。 数据企业 还有一些本身并不以技术见长的企业也是人工智能行业中必不可少的一个环节，因为它们的业务内容是数据。 观望中的企业 除了这些已经投身人工智能大潮的企业之外，还有一些尚在观望的企业。这些企业多是一些小型IT企业，虽然它们已经认识到了人工智能的未来前景，但限于自身实力，还对是否投入有所犹豫。 而150人以下的小企业，在整个行业占比还不到40%，小微企业占比只有3%。显然，目前人工智能岗位的需求主要来自大中型企业。
77410发布于 2021-04-12 - 来自专栏腾讯大数据的专栏
找准赛道 在技术浪潮中厚积薄发
技术的浪潮此起彼伏，我们不必去盲目追求热点方向。程序员需要潜心笃志，选好自己的赛道。多看、多听、多思考，不要受外界浮躁因素影响，不要因为某个行业的待遇给得高，就往那儿涌。 我们在获得这一规模上的突破之后，通过开源的方式将Angel系统贡献了出来，让更多的企业能够在自己的应用环境中进行部署，帮助他们有效提升了内容推荐的准确率，最终也成为国内第一个从LF AI基金会（Linux 基金会旗下，面向AI领域的国际顶级基金会）毕业的开源项目，实现了项目价值的最大化。
69420发布于 2020-12-21 - 来自专栏白话互联
AI搜索时代，你的内容真的「适配」了吗？这份优化清单帮你抓住机会！
关键操作： 每段只讲一个概念（比如「什么是robots.txt」而不是「SEO工具大全」）； 用清晰的H2/H3标题分隔，结构像「总-分」； 避免「概括性废话」，直接上干货。 关键操作： 引用权威来源（官网、研究报告），标清楚时间（比如「数据截至2025年3月」）； 标明作者（比如「作者：Aleyda，SEO顾问，XX机构作者」）； 定期更新内容（比如每年改一次，加个「2025 七、内容要「懂用户」：别让AI「猜不透」 AI会根据用户的「位置、搜索历史、需求」调整答案。如果你的内容只「讨好」一部分人，可能被AI「过滤」掉。 评论区告诉我」），让AI知道用户需求。 八、内容要「能被爬」：别让AI「进不来」 最后一步最关键：你的内容得让AI「爬得到、读得懂」！ ❌ 坏做法： robots.txt屏蔽AI爬虫； 内容全用JS加载（AI抓不到）； 标「noindex」（AI进都进不来）； 链接写「点这里」（AI不知道链接到哪）。
81720编辑于 2025-11-24 - 来自专栏老张的求知思考世界
AI浪潮之下，软件测试如何突破重围？
3大核心亮点 值得每一位技术人深读 01、全景式技术覆盖，构建测试知识体系 基础理论完备：无论是测试左移/右移、DevSecOps，还是可测试性设计，都能重塑测试工程思维。 02、 实战案例驱动，解决真实业务难题 性能压测实战：第20章“XRunner应用案例”中，某金融系统通过全链路压测，将故障恢复时间从分钟级压缩至秒级，并发承载能力提升数倍。 AI测试挑战：第15章揭秘人脸识别系统的“蜕变测试”方法，通过光照、遮挡等极端场景模拟，将误识别率大幅降低。测试时的相关代码。 伦理风险管控：建立算法公平性评估矩阵，避免性别、种族偏见，案例：某招聘平台AI筛选工具通过伦理审查，歧视投诉下降恒大。 分布式共识验证：HotStuff共识算法测试中，进行时序建模。 本书适合谁 测试工程师：从自动化到智能化，掌握性能调优、精准测试、混沌工程等高阶技能。
45210编辑于 2025-04-16 - 来自专栏高速公路那点事儿
AI浪潮中，交通软件何去何从？《暴跌漩涡中，软件选择主动被大模型“吞噬”》看法
以下内容和想法全部是我看完《暴跌漩涡中，软件选择主动被大模型“吞噬”》文章后的一些认知和感受。 从前几年的软件定义一切，到现在软件都快变成日抛，AI浪潮下，一切没有安卵。 读完本文，再想交通软件作为行业软件，运行在内网，也会面临急迫的变革。 我们不讨论AI编程，也不讨论人工智能加持下的软件怎么设计与开发。 我们来关注一下，现有的存量业务软件如何适应AI浪潮？ 这个场景我在以前的文章中讨论过。 当大模型以词元进行结账时，现有的软件还以页面来提供服务已经落伍。 这个方面，资本市场是敏感的，这几天电算协同的板块多火。 当具备对接能力的软件代替你时，你已经从大模型的能力清单中消失了，未来就是被淘汰的局面。 当国际软件公司已经开始变革，我在考虑何时会波及到高速公路的这些软件平台开发厂商。 以上个人简单想法，仅供参考。
13410编辑于 2026-05-19
腾讯云开发者
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