企业AI转型没有点“硬实力+软实力”，真不行！
自2023年ChatGPT的横空出世，让生成式AI一夜之间成为商业世界的焦点。但当热潮退去，企业管理者面临更现实的拷问：当大模型从“暴力美学”转向“成本效益革命”，当AI从实验室走向生产线，你的企业是否做好了从“技术观望”到“价值落地”的准备？ 根据《2025年人工智能就绪度白皮书》对企业AI实践的深度调研，揭开了一个关键真相：AI就绪不是技术装备竞赛，而是从战略到执行的系统性进化。红熊AI
人工智能在工业领域的应用
DeepSeek在工业制造领域的应用场景实战
前言最近两个月，由于大客户项目交付到了关键阶段，以及忙于各种路演和融资，风叔实在是分身乏术，让大家久等了。在过去半年时间里，我们一直在和多家世界500强企业共创和打磨应用场景，其中就包括了一些全球领先的能源与工业自动化企业。通过深入学习和了解工业制造的业务流程，风叔越来越看好AI智能体在该领域的应用场景，工业制造也将是风叔未来重点深挖的行业。从整体上来讲，工业制造主要包括设计研发、采购、生产制
如何将生成式 AI 集成到工业网络中?
生成式 AI 在工业网络中的集成正在重塑 IEC 62443 等安全框架的实施和维护方式。通过自动化威胁检测、网络配置和合规性监控，AI 驱动的编程成为缩小运营技术（OT）安全挑战差距的有力工具。工业网络是关键基础设施的骨干，为能源、制造和运输等行业的正常运营提供支持。然而，随着 IT 和 OT 的融合日益加深，网络安全隐患正以惊人的速度增长。国际自动化协会/国际电工委员会（ISA/IEC）6
生成式 AI 在 B 端软件中实践的思考
我一直认为 C 端软件和 AI 的结合会更顺畅一些，例如，笔记工具“墨问”最近推出了 MCP 功能，允许我在各种客户端中与 AI 交互，并将结果通过 MCP 保存至其中。这是因为大部分情况下，C 端对准确性的容忍度更高。B 端软件则不同，其对准确性要求极高，尤其在金融、医疗等行业。本文简单谈谈关于生成式 AI 在 B 端软件中实践的一些思考。AI 在 B 端软件中的一些场景1、结合
AI正在接管实验室：药物研发和工业的应用效果
涉及多个企业和组织，涵盖医药研发、工业优化、科学实验及实验室智能化等领域。这些案例展示了AI如何通过数据分析、模型预测、自动化流程等手段提升实验效率、降低成本并推动创新。AI助力实验行业案例Mayo Clinic（医疗实验领域）利用AI优化临床决策流程，加速药物研发。AI助手分析患者医疗数据，提供诊断建议，显著缩短研发周期并提高准确性。应用效果：在药物实验环节减少了人工干预，提升了研发效率。
工业AI Agent落地难？且看研华硬核破局之道
本期导读工业 4.0 风起云涌之际，AI Agent 产业化落地成为各界竞逐焦点。研华科技凭借深厚的行业积淀，勇于创新、积极探索，在企业级工业 AI Agent 方面积累了扎实的实践经验。本期访谈邀请到研华 WISE-IoT 产品总监康宁女士，深入剖析工业 AI Agent 的发展态势及实践思考，期待为您揭开产业智能化跃迁的全新篇章。loT与LLM深度交融推动产业智能升级研华 WISE-I
AI 来了，工具软件「大逃杀」
工具型软件的困境，本质是工业时代的单点功能思维与 AI 时代的系统化智能化需求的碰撞。图由 AI 生成作者｜周效敬编辑｜燕子很多小而美的工具型软件，发展到最后让人唏嘘。Evernote 就是这样一款笔记应用产品。Evernote 创立于2000 年，公司创始人 Stepan Pachikov 给这款产品一个很经典的定位 —— Evernote 是人类大脑的延伸。这款产品的使命是帮助用户记