人工智能赋能科学研究的核心观点 - 人工智能正以前所未有的深度与广度重新定义科学发现的路径，推动科研范式变革，成为驱动原创发现的“新引擎”与“新伙伴” [1] - 一场以“人机协同”为核心的科研新范式正在展开，未来的科学家角色与科研生态也在被重新定义 [1][2] AI作为科研“新引擎”的行业应用 - 在生命科学领域，AI将基因组、单细胞、空间组学等海量多维数据转化为可执行的医疗决策，推动研究从“数据积累”走向“知识挖掘”，加速创新药物诞生和精准医学时代的到来 [1] - 在土木工程行业，AI重构建筑研发与建造的逻辑链条 [1] - 在农业领域，AI支持着智慧农业全链条决策 [1] - AI赋能本质是将数据的复杂性转化为知识的深度，将行业的经验模型升维为可计算、可优化、可预测的智能系统 [1] 科研范式的根本性变革 - AI正推动科研从传统“正向试错”向“目标牵引的逆向设计”转变 [2] - AI将从工具进一步演进为知识发现手段，为跨尺度、跨学科的复杂问题提供新路径 [2] - 现阶段AI仍是高通用性的科研工具，其模型在科学领域的可解释性、可靠性仍需加强，关键结论必须经过严谨的交叉验证 [2] - 算力资源不足是高校与科研机构的普遍约束 [2] - 从算法创新到工程应用的“最后一公里”，以及伦理与安全的边界界定，都是亟待解决的课题 [2] “人机协同”新生态与未来人才要求 - “人机协同”将成为创新常态，核心在于将科研人员从大量重复性、程式化的工作中解放，交由AI工具链处理 [2] - 人类智慧将更聚焦于提出关键科学问题、构建创新框架、进行战略性判断与跨域联想 [2] - 教育从“教师教、学生学”的二元结构，转向“学生—AI—教师”三元深度协同的新生态 [2] - 未来的科研人才必须主动拥抱变化，不仅要掌握本专业知识，还需学会“与AI共事”，通过自主生成假设、设计实验、解析结果来探索创新方案 [3] - 研究者个人需成为善用AI“超级参谋”的“指挥官”，将核心智慧集中于提出真问题、把握大方向、做出精判断 [3] 对高校与科研机构的要求 - 需加快构建支撑“人机协同”的算力平台、数据环境与交叉学科文化 [3] - 需改革评价体系，鼓励在新范式下的探索 [3]

核心观点 - 越州镇创新采用“信息化+数字化+智慧化”治理模式，通过部署无人机自动化巡检系统，以“机巡代岗”模式解决传统基层治理中人力巡查效率低、高空盲区监管难、应急响应滞后等痛点，提升了基层治理的主动发现预警能力 [1] 技术方案与基础设施 - 构建了1个“自动化机巢+智慧巡检平台”指挥室，并在3个社区建设了6个无人机固定机场，共部署6台无人机设备，另配有1台移动式应急手持无人机 [1] - 无人机每天定时巡航，搭载的人工智能（AI）算法能自动识别烟雾、火光等异常情况，实现自动报警并将画面推送至负责人手机 [2] - 无人机可自动返航充电，为夜间巡查做准备，实现了全天候的自动化巡检能力 [2] 应用场景与效能 - 无人机被赋予防火员、土管员、城市管理员、水域管理员、治安员、宣传员共6个角色，形成“智慧六员”工作模式，深度应用于防火减灾、水域巡护、治安防控与政策宣传等方面 [2] - 该系统实现了对车辆开不进、人员进不去、肉眼看不到的盲区的全覆盖，利用空域优势压缩了时空损耗 [1] - 在灾情预警方面，系统将预警时间缩短了30%以上 [2] - 具体应用案例包括实时发现河道边垂钓人员，并通过搭载的喊话器进行远程安全劝导 [1] 治理模式与协同机制 - 治理理念更新，将无人机定位为“空中网格员”，负责发现、预警和前期处置 [2] - 通过“人机协同”模式，让科技承担重复性巡查任务，为基层减负增效，使地面网格员和社区干部能更聚焦于需要温度与沟通的劝导、调解、帮扶等后续环节 [2] - 形成了空中无人机与地面网格员电动车协同巡查、共同守护的立体化治理格局 [2]

文章核心观点 - 人工智能技术正从实验室走向产业应用，从单一工具升级为系统性赋能能力，其带来的不仅是生产效率跃升，更是对各领域生产逻辑、服务形态与价值体系的颠覆性重构[1] - 这场变革是关乎全局的生产力革命，正在打破行业壁垒、重塑产业肌理，为经济社会高质量发展注入强劲动能[1] AI对传统产业生产方式的重塑 - 在农业领域，AI应用已超越“智慧农业”初级形态，例如搭载AI视觉识别系统的植保无人机能精准识别病虫害并自动调整农药配比，结合土壤传感器数据通过AI算法生成个性化种植方案，实现亩产提升和农药使用量减少，推动农业从劳动密集型向技术密集型转型[2] - 在制造业领域，AI实现了从“自动化”到“智能化”的跨越，例如汽车企业引入AI驱动的数字孪生系统，对核心零部件生产全流程进行数字化建模，通过AI算法模拟生产参数以预判风险，使产品不良率下降，生产周期缩短，深刻重构了制造业的成本结构与竞争逻辑[2] AI构建全新产业生态 - 在教育领域，AI智能教学系统实现从“知识传授”到“能力培养”的转型，例如在线教育平台的AI助教能通过分析学生互动与作业数据，精准定位知识盲区并为每个学生定制专属学习路径，同时为教师提供学情分析报告以优化教学方案[3] - 在职业教育领域，AI驱动的虚拟实训系统广泛应用于电工、焊工等技能培训，例如职业院校搭建的AI虚拟实训平台，让学生在虚拟场景中进行高危操作训练，保障安全的同时提升技能掌握效率，推动职业教育向标准化、精准化转型[3] 企业应对AI变革的战略 - 各类经营主体需打破传统思维定式，主动拥抱AI技术，将AI融入企业发展战略，通过技术创新提升核心竞争力[4] - 中小企业可借助AI云服务等轻量化工具，降低技术应用门槛，加速实现数字化转型[4] AI时代的人机协同新形态 - AI擅长处理重复性、规律性工作，而人类的创意、共情、决策能力仍是不可替代的核心价值[5] - 在教育领域，AI可承担知识传授、作业批改等基础工作，但教师的育人引导、情感关怀功能无可替代[5] - 在医疗领域，AI可辅助诊断、筛选病例，但医生的临床经验、人文关怀仍是诊疗核心[5] - 把握AI变革主动权的关键在于实现人机协同高效融合，让技术成为人类能力的延伸，而非简单替代[5]

核心观点 - 云南省曲靖市麒麟区越州镇创新采用“信息化+数字化+智慧化”治理模式，通过部署无人机自动化巡检系统，有效解决了传统基层治理中人力巡查效率低、存在监管盲区、应急响应滞后等痛点，提升了治理效能 [1][2] 技术应用与部署 - 越州镇构建了1个“自动化机巢+智慧巡检平台”指挥室，并在3个社区建设了6个无人机固定机场，共部署6台无人机设备，另配有1台移动式应急手持无人机 [1] - 系统采用“机巡代岗”模式，实现对车辆开不进、人员进不去、肉眼看不到的盲区进行全覆盖巡查 [1] - 无人机每天定时巡航，搭载的人工智能（AI）算法能自动识别烟雾、火光等异常情况，系统可自动报警并将画面推送至负责人手机，使灾情预警时间缩短30%以上 [2] - 无人机在完成日间任务后可自动返航充电，为夜间巡查做准备，实现了全天候运作 [2] 治理模式与成效 - 越州镇为无人机赋予了防火员、土管员、城市管理员、水域管理员、治安员、宣传员共6个角色，形成“智慧六员”工作模式，技术深度应用于防火减灾、水域巡护、治安防控与政策宣传等方面 [2] - 该模式通过人机协同，将无人机作为“空中网格员”负责发现、预警和前期处置，而地面网格员和社区干部则专注于后续需要温度与沟通的劝导、调解、帮扶环节，实现了科技为基层减负增效 [2] - 应用无人机巡查后，发挥空域优势压缩了时空损耗，提升了基层治理主动发现预警的能力 [1]

行业战略转型 - 中国制造业发展战略正从“效率优先”全面转向“安全可控与效率并重” [1] - 工业大模型已成为智能化转型的核心引擎，将驱动制造业从技术突破走向产业重构 [1] - 智能制造通过深度融合工业互联网、大数据、人工智能、机器人等技术，引领制造业向智能化、高端化、绿色化转型升级 [1] 技术发展趋势 - 人机协同进入“认知智能”新阶段，展望2030年，中国智能制造的竞争高地将集中于此 [2] - 工业机器人应用从传统搬运向空中、水下、地下等非结构化环境全域延伸 [2] - 纯视觉定位系统已成功替代人工执行地下管廊等高危巡检任务，实现安全与效率双提升 [2] 市场与产业表现 - 中国工业机器人销量稳居全球第一，2024年协作机器人出货量已突破4万台 [2] - 具备长期竞争力的企业是能打通“感知—决策—执行—反馈通路”并构建行业知识库的系统解决方案提供者 [2] - 制造业正在向高效、智能、可持续发展的“新工业”演进，将迎来更加智能化、个性化与绿色化的黄金时代 [2] 企业生态与创新 - “智能制造科技50”上榜企业中，智能制造与智能机器人赛道占比超过七成 [2] - 上榜企业中，成立6年—10年的成长期企业占近半数，超八成企业技术人员占比高于40% [2] - 企业地域分布表现出“东部引领、中西部崛起”的格局 [2]

行业核心观点 - 毕马威发布《第二届智能制造科技50》报告及榜单，提出工业大模型已成为智能化转型的核心引擎，并展望了面向2030年的六大发展趋势 [1] 市场与规模预测 - 工业大模型应用市场规模预计将以23%的年复合增长率扩张 [1] 行业发展趋势 - 工业大模型驱动制造业从技术突破走向产业重构 [1] - “人机共生”的智能制造生态轮廓日益清晰 [1] - 工业元宇宙将推动虚拟制造全球化 [1] - 人机协同进入“认知智能”新阶段 [1] 技术与应用进展 - 中国工业机器人销量稳居全球第一 [1] - 协作机器人出货量突破4万台 [1] - 机器人应用从传统搬运向空中、水下、地下等非结构化环境全域延伸 [1] - 纯视觉定位系统已成功替代人工执行地下管廊等高危巡检任务，实现了安全与效率的双重提升 [1]

核心观点 - 武警西藏总队通过开展高原实战化演练，验证了“人机协同”模式能显著提升侦察、打击等核心作战效能，并推动了作战思维的深刻转变 [1][7][9] 演练背景与目的 - 演练在海拔3500米的高原复杂山林地域进行，旨在检验无人装备在复杂地形下的硬核战力 [1] - 训练核心是让无人装备适配高原环境，并使人机协同模式契合高原实战需求 [7] 人机协同战术应用 - 采用“装备探路、人员补盲”战术，利用红外无人机侦察锁定目标，由观察员在无人机侦察间隙快速补充侦察，以平衡暴露风险与侦察连续性 [3] - 战术改变了以往单靠人力侦察覆盖范围小、速度慢、易暴露的缺点，使人机配合下的侦察链隐蔽性和效率翻倍 [3] - 在确定目标位置后，使用穿越机携带破片弹进行精准打击，随后派出无人机器狗抵近排查潜在埋伏，为突击组清剿创造条件 [5] 作战效能提升 - 无人装备的运用使侦察范围扩大了3倍 [7] - 打击响应时间缩短了一半 [7] - 拓展了陡坡、峡谷等以往人力难以到达的作战空间，显著提升了高原无人装备的核心作战效能 [7] - 作战模式从“全员撒网”转变为“人机联动”，在雪域高原构筑起智能化防线 [7] 对行业与作战体系的影响 - 无人装备的引入不仅是装备更新，更带来了作战思维的深刻转变，促使以更前瞻、更系统的视角应对高原复杂环境 [9] - 这一转变为战斗力的生成注入了全新动能 [9]

2026年营销行业核心趋势 - 行业进入技术深度赋能与人本主义回归并行发展的新阶段 [1] - 这不仅是营销方法的迭代，更是思维模式的重构 [1] - 品牌需要同时驾驭技术力量与人性共鸣 [1] 技术发展对营销环境的影响 - DeepSeek等技术的出现标志着行业正站在机器与技术跃迁的交叉口 [1] - 技术正以意想不到的节奏改变人们的生活和营销环境 [1] - 机器与技术的至高境界是让人感受不到其存在，同时让生活变得更好 [1] 2026年营销发展的核心方向 - 2026年将是人机协同与人本之年 [1] - 营销浪潮中人机协同正式开启，人本主义迎来升华 [2] - 行业既要驾驭技术的强大力量，更要回归人心的温暖本质 [2] 研究方法与趋势总结 - 基于原创并结合双方优势及资源的趋势研究方法 [1] - 总结了2026年关键的十大营销趋势 [1]

文章核心观点 - 人工智能技术发展已进入超越人类智能并不可逆重塑世界的“奇点”时代 [1] - 人工智能已深入社会肌理 改变生活形态与认知方式 [1] - 以新石器X1为代表的具身智能机器人正致力于破解物流“最后100米”难题 推动快递行业全流程自动化 [2][4][9] 行业智能化转型现状 - 智能仓储中心已演变为由算法驱动、机器人集群执行的智慧体 实现入库、上架、出库全自动智能流水线 [5] - 京东物流的智慧仓通过“超脑”智能调度系统与“狼族”机器人集群协同作业 构建出高效运行的自动化仓储网络 [5] - 传统依赖人力的分拣模式大部分已被机器替代 智能化分拣系统依靠图像识别等技术让海量包裹有序流动 [6] - 韵达、申通、中通等快递公司正以前所未有的速度与规模将智能化分拣系统遍布全国物流网络关键节点 [8] - 申通快递兰州转运中心日均处理能力超100万件 车间内智能化装备正推动当地快递服务向标准化、智能化转型 [8] - 新石器X1采用紧凑型两轮架构 基于L4自动驾驶技术实现自主出入人行道、通过窄道闸机及搭乘电梯 [4] - X1的出现使快递行业基本实现了从仓储、分拣到末端配送的全流程自动化 [4][9][10] 人机协同与岗位进化 - 在实际运行中 人机协同模式逐渐显现优势 快递员得以从长距离、重复性运送中解放 专注于终端服务与用户体验提升 [11] - 智能化体系升级将推动终端配送岗位内涵、价值与协作模式迎来深刻转型 从单一体力劳动转向更注重服务个性化、问题解决的高价值环节 [12] - 短期内 配送工作不会简单消失 而是进入人与机器优势互补的新阶段 共同构建更高效、更具人情味的终端服务生态 [14] - 智能化转型催生了智慧仓运维员、无人机群飞行规划员、机器人运维员等一系列新兴技术岗位 [14] - 据最新调查 87%的企业表示更青睐具备AI专业知识的求职者 而2023年这一比例仅为66% [15] - 企业对人才的需求正向“人机协同”能力倾斜 职场竞争力取决于能否与智能技术有效协作、共同创造价值 [15]

行业趋势：企业智能化发展路径 - 从信息化、数字化到智能化的叠加深入是长期行业趋势 [4][8] - 企业运作模式正从以人为中心转向人机共生协同完成任务 [4][8] - 未来可能发展为以某种绝对真理为中心，形成人机协同、相互教学的新业务运作状态 [4][8] 智能体企业应用：三大核心落地领域 - 智能体企业落地划分为三大核心领域：营销销售服务、企业知识管理与办公提效、具体业务流程的优化提升 [3][7] - 营销销售服务领域已进入普遍性落地阶段，是相关公司的重点布局方向 [3][7] - 企业知识管理与办公提效领域需结合企业内部知识与行业特性进行定制化 [3][7] - 业务流程优化提升领域的行业差异性最大，落地难度最高 [3][7] 智能体落地难度与现状 - 落地难度随领域深化而增加，营销销售服务领域已具备产品化条件，越往后越难 [3][7] - 营销销售服务领域通过前端实时团队即可实现良好应用效果，例如智能外呼在反应速度和灵活性上已接近人的效果 [3][7] 智能体企业落地的关键挑战 - 关键挑战总结为三大核心问题：对企业业务规则或SOP的遵循能力、准确率要求、性价比问题 [3][7] - 解决挑战需要技术精进、产品设计与效果实施的融合，并关注客户预期管理和落地顺序规划 [3][7]