今天几乎所有企业都在谈 AI。有人在接 DeepSeek，有人在做企业知识库，有人在推 Agent，还有更多公司把原来的 OA、协同办公、CRM 又重新包装了一遍，加上 AI 标签继续卖。 但真正的问题一直没变：AI 到底只是员工旁边的一个框，还是真能进入企业运行本身？ 5 月 16 日，酷开举办了一场 Lite MVP 发布会，其实就回答了这个问题。 有意思的是，这场发布会虽然也有一些演示，但酷开 CEO 王志国真正强调的是 AI 融入企业管理的理解和实践经验，更多听到的是场景智能
系统
AI如今已不再只是一个工具，它正在成为新的生产力、新的工作方式，甚至新的企业生命体。5月20日，在“金蝶AI峰会2026”上，金蝶正式发布企业AI操作系统“灵基(Lingee)”。金蝶灵基的发布，不仅是企业AI从工具辅助迈入系统智能的划时代里程碑，也标志着金蝶完成了从ERP、到EBC、再到AI原生操作系统的核心能力跃迁。 “‘灵’，代表智能、灵；‘基’，代表硅基与碳基。未来竞争力的人，一定不是单的碳基人，也不是单的硅基智能，而是善用硅基能力的碳基人。我们把这样的人称为：‘灵基人’
“营销费用居高不下，效果却看不清、管不住——上个TPM系统能解决问题吗?” “可一套系统动辄上百万，万一上了没用，甚至让流程更乱，怎么办?” 这恐怕是当下无数消费品企业管理者面对TPM时的真实纠结。想上，怕踩坑;不上，又怕投入打水漂。进退两难，到底该怎么破? 其实，很多企业担心的“上了没用”，往往不是因为TPM系统本身不行，而是在上系统之前，有三个关键问题还没有真正想透： 1.我的流程，能适配这套系统吗? 如果企业现有的营销费用审批流程本就权责不清、环节冗余
公司的核心驱动程序是保证智能芯片在操作系统中运行的底层基础组件。公司在该方向上掌握了多内存模型管理、异步任务调度及数据拷贝等一系列关键技术。其中，多内存模型管理技术可以提升复杂异构架构下的内存访问效率；异步任务调度可以提升多任务处理的吞吐率；数据拷贝可以提升主机/设备间数据传输效率。基于上述关键技术的突破，公司的核心驱动可以支撑不同计算和存储架构下数据的传输和多任务的运行，以统一的用户接口支撑多种型号的智能芯片/处理器和各类型操作系统。技术开发、技术推广、技术转让、技术咨询、技术服务
公司的核心驱动程序是保证智能芯片在操作系统中运行的底层基础组件。公司在该方向上掌握了多内存模型管理、异步任务调度及数据拷贝等一系列关键技术。其中，多内存模型管理技术可以提升复杂异构架构下的内存访问效率；异步任务调度可以提升多任务处理的吞吐率；数据拷贝可以提升主机/设备间数据传输效率。基于上述关键技术的突破，公司的核心驱动可以支撑不同计算和存储架构下数据的传输和多任务的运行，以统一的用户接口支撑多种型号的智能芯片/处理器和各类型操作系统。技术开发、技术推广、技术转让、技术咨询、技术服务
NVIDIA与戴尔的战略合作正在重新定义AI基础设施产业格。从生成式AI到'数字员工'愿景如何引发算力产业链重构，以及中美技术下的供应链挑战。 上周，黄仁勋作为美国科技企业代表之一随行抵达北京。同行名单里，包括 Elon Musk、 等美国科技公司负责人，而黄仁勋则几乎成为其中最特殊的存在。 就在访华前几天，美国刚刚批准 H200 向部分中国科技公司销售，但真正的订单与落地仍然复杂。 中国希望发展本土 AI 基础设施，美国则希望继续保持 AI 技术，NVIDIA
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你不是问题，系统才是秘籍
嘴上说 “ 为你好"，传递的情绪却是嫌弃和厌恶（内心负能量的无意识或者有意识地流露）——真正的 “ 为你好 ” ，不需要你用理智说服自己"这应该是好"。 家有 “ 不可讨论 ” 清单，通常是创伤、外遇或。当你想指出，会被攻击"胡说八道"，让你转而相信"我才是问题所在"。 不直接沟通，而通过第三人传话或拉拢孩子结盟对付伴侣。你陷入 “ 要么背叛爸爸，要么背叛妈妈 ” 的忠诚分裂。 机制三：操控与勒索——离开等于背叛。
这两个系统分别由谷歌深度思维和非营利研究机构FutureHouse开发，旨在协助科研人员加速科学发现，而非取代他们。 科学发现依赖于不断提出新假设、实验验证和数据分析的循环过程。随着科学主题日益复杂且相互交织，研究人员不仅需要深厚的专业知识，还需具备跨学科的广知识。AI已被证明能加快研究过程中的单个步骤，如今这两个系统：深度思维的“Co-Scientist”和FutureHouse的“Robin”，展示了它们在优化科学发现流程方面的潜力。 这两个AI系统利用多个自主且专业化的AI智能体
这两个系统分别由谷歌深度思维和非营利研究机构FutureHouse开发，旨在协助科研人员加速科学发现，而非取代他们。 科学发现依赖于不断提出新假设、实验验证和数据分析的循环过程。随着科学主题日益复杂且相互交织，研究人员不仅需要深厚的专业知识，还需具备跨学科的广知识。AI已被证明能加快研究过程中的单个步骤，如今这两个系统：深度思维的“Co-Scientist”和FutureHouse的“Robin”，展示了它们在优化科学发现流程方面的潜力。 这两个AI系统利用多个自主且专业化的AI智能体
这两个系统分别由谷歌深度思维和非营利研究机构FutureHouse开发，旨在协助科研人员加速科学发现，而非取代他们。 科学发现依赖于不断提出新假设、实验验证和数据分析的循环过程。随着科学主题日益复杂且相互交织，研究人员不仅需要深厚的专业知识，还需具备跨学科的广知识。AI已被证明能加快研究过程中的单个步骤，如今这两个系统：深度思维的“Co-Scientist”和FutureHouse的“Robin”，展示了它们在优化科学发现流程方面的潜力。 这两个AI系统利用多个自主且专业化的AI智能体