本月官方渠道传递新进展,狠狠操网网络深度探索与高效方法

最新相关部门披露最新研究成果,微软中国CTO韦青：警惕“朋友圈AI”神话，重视苦活、脏活、累活,很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下。全国统一安装标准，规范操作流程

安阳市林州市、昆明市五华区 ，黄冈市武穴市、成都市成华区、白沙黎族自治县细水乡、南阳市社旗县、广西玉林市北流市、吕梁市兴县、常德市武陵区、陇南市成县、广西防城港市防城区、平凉市华亭县、黔东南台江县、肇庆市端州区、黔西南兴仁市、株洲市攸县、肇庆市四会市 、郑州市管城回族区、黔东南从江县、伊春市丰林县、吉林市永吉县、内蒙古巴彦淖尔市杭锦后旗、南平市邵武市、三门峡市灵宝市、松原市扶余市、儋州市和庆镇、开封市顺河回族区、铜川市印台区、徐州市云龙区

统一服务管理平台，智能监控质量,今日行业报告传递新研究报告,狠狠操网网络深度探索与高效方法，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：维修专线服务，师傅快速上门处理

邵阳市大祥区、定西市漳县 ，临夏临夏县、楚雄楚雄市、新乡市卫辉市、平顶山市汝州市、内蒙古乌兰察布市化德县、兰州市皋兰县、茂名市电白区、巴中市平昌县、陇南市两当县、巴中市南江县、晋中市太谷区、合肥市蜀山区、白山市长白朝鲜族自治县、阜阳市阜南县、鹤岗市萝北县 、海南贵德县、信阳市息县、新乡市辉县市、深圳市龙岗区、永州市冷水滩区、南阳市内乡县、宁夏银川市兴庆区、乐山市峨眉山市、阳江市阳西县、无锡市滨湖区、中山市古镇镇、汉中市南郑区、北京市通州区、延安市吴起县

全球服务区域: 广西河池市大化瑶族自治县、内蒙古呼伦贝尔市陈巴尔虎旗 、上海市青浦区、广州市番禺区、宝鸡市陈仓区、保山市腾冲市、广西桂林市叠彩区、儋州市雅星镇、本溪市南芬区、景德镇市珠山区、蚌埠市蚌山区、乐东黎族自治县黄流镇、新乡市获嘉县、哈尔滨市双城区、海北刚察县、本溪市平山区、绵阳市江油市 、泸州市合江县、鞍山市铁东区、绵阳市北川羌族自治县、楚雄大姚县、吕梁市汾阳市

近日检测中心传出核心指标,本月行业报告公开重要信息,狠狠操网网络深度探索与高效方法，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：专业维修团队，客服热线一键联系

全国服务区域: 达州市开江县、汉中市佛坪县 、本溪市本溪满族自治县、内蒙古巴彦淖尔市五原县、西安市蓝田县、本溪市桓仁满族自治县、南充市嘉陵区、宁夏银川市永宁县、黔西南兴义市、安顺市普定县、内蒙古赤峰市宁城县、昌江黎族自治县七叉镇、佳木斯市桦南县、深圳市罗湖区、本溪市明山区、梅州市梅江区、兰州市永登县 、上饶市弋阳县、湛江市赤坎区、晋城市城区、广西柳州市鱼峰区、泸州市龙马潭区、齐齐哈尔市富裕县、宝鸡市太白县、洛阳市瀍河回族区、广西桂林市灵川县、荆门市东宝区、平凉市崇信县、甘南临潭县、红河弥勒市、三门峡市湖滨区、恩施州巴东县、临汾市永和县、长沙市宁乡市、天津市津南区、广西来宾市兴宾区、牡丹江市绥芬河市、铜仁市印江县、怀化市新晃侗族自治县、广州市增城区、衡阳市衡阳县

刚刚决策小组公开重大调整:今日监管部门披露行业最新进展,狠狠操网网络深度探索与高效方法

标题：数字化转型：企业的未来之路 在当今这个快速变化的时代，数字化转型已成为企业生存和发展的关键。随着技术的不断进步，企业必须适应新的商业模式和消费者行为，以保持竞争力。数字化转型不仅仅是技术的升级，它涉及到企业文化、业务流程、客户体验等多个方面。 首先，数字化转型能够帮助企业提高效率。通过引入自动化和人工智能技术，企业可以减少重复性工作，让员工专注于更有创造性和战略性的任务。例如，通过使用数据分析工具，企业可以更准确地预测市场趋势，从而做出更明智的决策。 其次，数字化转型能够改善客户体验。在数字化时代，消费者期望能够随时随地通过各种设备访问服务。企业通过构建用户友好的在线平台，可以提供无缝的购物体验，增加客户满意度和忠诚度。此外，通过社交媒体和在线社区，企业可以与客户建立更直接的沟通渠道，及时响应客户需求。 再者，数字化转型有助于企业开拓新市场。通过数字化平台，企业可以更容易地进入全球市场，触及更广泛的客户群体。这不仅增加了销售机会，还有助于企业收集不同地区的市场数据，为产品开发和市场策略提供支持。 然而，数字化转型也面临着挑战。企业需要投入大量资源来更新技术基础设施，培训员工，以及改变企业文化。此外，数据安全和隐私保护也是企业在数字化转型过程中必须重视的问题。 个人观点：数字化转型是企业未来发展的必经之路。企业应该积极拥抱变化，投资于新技术，同时确保数据安全和隐私保护。通过不断优化业务流程和提升客户体验，企业可以在激烈的市场竞争中保持领先地位。在这个过程中，企业领导者的远见和决心至关重要，他们需要引导团队克服转型过程中的困难，实现企业的长期发展。

当AI以惊人的速度重塑世界，朋友圈里每天都在上演新的"奇迹"，从vibe coding，到一段文字生成视频、一次点击完成设计。但微软中国CTO韦青老师却泼出一盆"清醒的冷水"。他提醒所有想用AI重构未来的创业者——技术只是表象。在他看来，AI真正的挑战，不是我们跑得多快，而是有没有人还记得，技术的起点是人。他用五个馒头的故事，颇为幽默地表达出，在AI落地的过程中，我们只想要华丽的演示，却不想在组织内进行漫长的打磨与修炼。"很多人只想吃第五个馒头——AI智能，却不想先吃文化、人才、流程、数据这些前四个。"前四个是你在无人区里还能不能走下去的精神免疫系统。他还提醒所有沉醉于智能幻象的人，当机器越来越聪明，人类更要回到初心、常识和本分。"把人的还给人，把机器的交给机器。"这是韦青老师在课程中反复强调的初心。以下仅为课程十分之一内容，更多精彩内容，请打开混沌app，观看完整版。上一堂课，我们讲完了AI时代"成长之树"的根和茎（上文回顾：微软中国CTO韦青：AI风暴席卷全球，别忘了，人类才是那个"沉默的主角"），这堂课讲叶。在植物中，叶子的作用是为整棵植物提供能量。我把叶子对应的部分归纳为"能力的建设"。尤其是当智能机器飞速发展的时候，当它把人类的那些行动能力、计算能力，甚至部分的思考能力、判断能力和决策能力都代替了之后，人剩下什么？人恰恰剩下的，是基本功，是初心、是常识、是做好人该做的本分。这也正呼应了我们最初讲的——把人的还给人，把机器的交给机器。我是以信息技术行业为例子来讲讲我们具体该怎么做。司马贺（HerbertA.Simon）是图灵奖和诺贝尔奖的双料获得者。他早在上个世纪，就曾与中国的科学家们深度交流人工智能的观点和实践。我们现在看到的很多人工智能话题，真的不完全是全新的话题。只不过我们现在由于技术的进步、数据的积累，以及通讯的完善，才将前人的这些愿景给实现了。但是在实现之后，我们还记不记得当初为什么做这件事？司马贺所预见到的就是：当信息过载的时代，就必然会出现注意力缺失的时代。以我们现在的生活、工作和学习方式为例，我们每天花费了多少注意力放在了那些其实并不值得我们关注的事情上面？这个现象，早在几十年前就已经被预料到了。正如微软公司CEO萨提亚（Satya Nadella）在微软技术大会上所讲的：1.让机器理解我，而不是我去理解机器2.让机器帮助我解脱信息过载的负担——萨提亚·纳德拉这两句话的意思是，机器应该不需要让我关注太多我不需要关注的内容，它应该让我作为一个人，能够有足够的精力、时间和能力，去关注、去处理我作为一个人，真正应该关注和处理的话题。这才是信息技术真正的本意和初心。如果这个本意和初心保持不住，它就可能会被滥用。所以，当AI飞速发展，我们更要思考自己的初心是什么，到底是什么人应该关注和处理的话题。什么是常识？常识之所以称之为常识，它背后的含义恰恰是：人类很难真正尊重常识。因为常识都是不以人的意志为转移的道理，不管我们喜欢不喜欢，它都在那儿。当前，我们是不是也应该质疑一下，我们的常识是不是真的常识？因为常识太冷静了，常识不会讨好人，常识不会给我们一种虚幻的成功，也不会轻易帮我们撇清责任。在智能机器飞速发展的时候，我们人类应该格外去尊重哪些常识？演示≠产品Andrej Karpathy（安德烈·卡帕西），他是OpenAI的联合创始人之一，后来也投入到了AI教育行业。他在硅谷给很多初创公司交流时讲到，"演示很容易，但要成为产品要十年之功。"因为这些企业都热切地想用AI改变世界，而且AI的特点是很快就能做出一个所谓的产品原型。一个演示成功的产品或一次实验的实践，它真的就已经是一个能够给用户使用、没有问题的产品了吗？事实上，只有极少数成功的演示能够存活到成为产品的那一天。这就是所谓的演示和成功产品之间的巨大鸿沟。所以，我们对于技术的进步，应该保持一种敬畏之心。AI模型≠产品另外的一个常识，是微软技术大会上，包括微软CEO萨提亚和很多技术专家经常强调的。第一个观点是，萨提亚表示，虽然自己关注到的都是AI大模型——这个模型怎么样了，那个模型又怎么样了。但是，"模型不是你的产品，模型只是你产品的一部分。"大家天天说这个模型、那个模型，但具体到我们今天的主题，为我们每一个活生生的、具体的人服务的是被模型能力赋能的产品和服务。它的本质是：只要能帮我解决问题，它就是好产品、好服务。至于它底层是什么样的模型，大家真的那么在乎吗？当然它好用可能底层是因为有某种技术。但这两种思维逻辑是完全不一样的。此外，大家都在谈模型，就忽略到了最基本的常识——数据决定了模型的上限。技术落地的次第论另外一个常识，我把它总结为叫技术落地的"次第论"——"三有"。我们有一种惯性思维，想到流行技术（比如人工智能），就先想到花钱买下产品或服务。但是，越智能、越能学习的产品，它和机械化产品有一个本质的不同。行业中有一个不成文的公式，尤其在做预算时：从"有"到"有用"，大概需要两倍的成本（落地成本=技术本身成本X2）。也就是说，你要再花同样的成本（资金或时间），把它部署进企业内部的流程环境，让公司内部的制度、流程、评估标准，可以跟这种智能服务相匹配。一个组织拥有新的智能设备，就必须要求新的组织结构、组织关系和组织心智。只有做到"有用"这一步，你才会发现，我投资的东西真的有作用了。因为用户根本不在乎你用什么技术，他们只在乎：会不会用，好不好用，我喜不喜欢天天用。此部分还有更多精彩的讲解，打开混沌app观看完整版课程。什么是本分？大家看世界上所有伟大的公司，古今中外的伟人，他们的一生或者他们的发展过程，无不是把自己该做的事做好了！关于本分，我想从这个故事开始说起。1.五个馒头的故事我们现在来分享一个在AI落地的江湖里流传甚广的传说。故事里有两个主要角色，一个叫张三，一个叫李四。张三非常想寻找到一种能让他成圣成仙的食物，我们姑且称之为"馒头"，这个馒头叫做AI人工智能。他听说，李四家能够卖这种让人"成圣成仙"的馒头。在这个前提下，江湖的故事就展开了。据传说，张三就是因为吃了李四家的馒头，所以他就成圣成仙了！而实际上发生了什么呢？张三确实通过各种途径找到了李四家。李四热情接待了他，并确认："我们家的馒头是可以让你成圣成仙，但是，这馒头得一个一个吃，一口一口地吃。"李四给了他第一个馒头。张三吃完，没有感觉。他问李四怎么回事？李四说："别着急，这还有一个馒头。"张三吃了第二个、第三个、第四个……直到他吃到第五个馒头时，才感觉浑身神清气爽，终于达到了他的目标。这个故事，就以"张三吃了AI馒头成仙"的简化版本，开始慢慢在江湖中流传了出去。实际上，确实有一个被称为智能（AI）的第五个馒头，它很炫、很流行，但大家忽略了一个常识：这第五个馒头，是需要由前几个馒头一个一个吃完之后，产生的系统化效应才能涌现出来。在这个过程中，整体不等于个体之和。这五个馒头分别是：第一个馒头：文化第二个馒头：人才第三个馒头：流程第四个馒头：数据第五个馒头：智能这五个馒头的关系到底是什么？智能的前面是数据，你的公司或你个人，有没有代表你的品味、能力、喜好的优质数据？而这个数据又由能够随时生成这种数据的流程构成。这里有一个很重要的点：所有的数据，其实都是对过去行为和知识的一种总结。当数据被收集和机器学习完之后，那一刻的知识就停住了。任何之后新产生的、由人类参与社会变革而产生的异常值——那些新的知识、新的喜好、新的方法——都是需要新的流程来不断生成的。这就牵扯到：流程再造，也就是数字化流程再造。而要想实现数字化流程再造，你的人才就得到位，要具备理解并且重构做事业务流程的这批人才。事实上，大多数企业和组织，它原有的文化、制度、流程、评估标准，它并不足以支持这一类人才的产生。就算有这种人才，由于大家都只想吃那第五个馒头，只想给公司报业绩，谁都不想吃头四个馒头。如果公司的人事制度和制度安排不预先调整，它就没法去鼓励，也没法去培养出具有这样"饭要一口一口地吃，馒头要一个一个啃"这种文化风格。也就是说，真正的公司的文化，才是它核心的底蕴。谁都不想吃前面四个馒头，因为它们吃完没有显性业绩，全是成本和负担。但如果不建立积累和化学效应，你吃完第五个馒头还是会饿。这正是我们过去在信息化、数字化和智能化转型中所看到的通病。第一个馒头：文化我特别喜欢一个北欧学者写的诗，他说："通往智慧之路正是error，error and error。"很简单，偏，再偏，再偏一点。我们如何理解人生的真相、创新的真相、生活的真相、事业的真相、产品的真相？就是这样一个"不断试错、每次少偏一点"的过程。我们总说"苟日新，日日新，又日新"，说"周虽旧邦，其命维新"。新和旧，用现在新的标准看，过去的叫旧，从旧的眼光看，新就是偏差，就是错误，就是失败。没有"错"的空间，也就没有"新"的可能。我特别喜欢用概率来讲创新。很多人觉得创新是灵光一闪，其实它更像是贝叶斯思维。你用事件B不断去试探事件A的轮廓。每一次试探，你都得到一个反馈，再去修正你的认知。创新不是一下子就100%正确，而是通过一次次提高"分子成功的概率"，或者不断减少"分母的可能性"。你可以提高成功率，也可以缩小探索范围，两个方向都能让你更接近真相。所以，创新其实是一个不断试探、不断更新的概率问题。那创新怎么落地呢？靠"三错法"。我总结为：认错、知错、改错。更准确一点叫认偏、知偏、纠偏。创新的过程就是不断认偏的过程。这三错法是应对不确定性的心法、做法、组织力。第一次尝试的偏差要被允许，因为那是探索的代价；但不能让错误无限蔓延。要奖一错、防二错、罚多错。允许首错，不纵容多错。要给组织设置一个"可承受的多错冗余度"。不同的行业，对多错的容忍度不一样。比如安全、医疗这种领域，容错极低；但在创新型企业里，没有高容错，你根本找不到方向。这就是我说的第一个馒头：文化。创新的核心，不在工具，不在资源，而在一种允许试错、持续修正、以价值为边界的文化。第二个馒头：人才明白了文化这第一个馒头，我们自然就能理解第二个馒头——人才。我经常说，21世纪的新型人才，一定是一个愿意学习、会学习、以终身学习为愿景的人。不是"知道就够了"，而是"不断更新"。人才的学习方法，其实可以概括为一句老话：知行合一。学问、思辨、行动，三者合一。古人讲"博学之，审问之，慎思之，明辨之，笃行之"，这五步也是在不断自我优化的过程。在人工智能时代，"问"变得特别重要。机器学习其实就是"会问"的学问。人靠提问推动认知，机器靠数据去学习。它们的学习方式不同，但底层逻辑是相通的——不断试探、不断纠偏。机器的学习的反向传播，就是人类在教机器学习的过程中，知道哪里偏了，再纠偏，然后再探测，这样的过程。是不是很像我们的人生？"偏，再偏，少偏，再少偏"。其实，机器的学习方法，正好印证了人类智慧的循环。有了人才，还需要让人才得以融合。尤其是在AI落地这件事上，融合太难了。为什么AI落地总这么难？因为人没融合好，业务领域的人才和技术领域的人才之间，总是互相看不上。搞业务的嫌搞技术的"烧钱不挣钱"；搞技术的又觉得搞业务的"土、没远见"。几乎所有公司都有这种矛盾。其实，不只是他们的问题，连微软内部都一样。我不觉得这是制度问题，本质上是人性问题。那怎么办？人性问题，就要用人性的方式去解决。这就要靠一种心态，叫"成长型思维"。从"I know it all"（我全懂）变成"I learn it all"（我愿意学）。很多老板又问我：能不能帮我找一个既懂业务又懂技术的人？我说，理想很丰满，但想太多了。要是真有那样的人才，他早自己创业去了，哪轮得到你？所以，真正有智慧的管理者，不是去找"全能型选手"，而是去搭配团队。但团队搭配也不是容易的事。人和人之间有化学反应，也有排斥反应。有时候彼此"道不同不相为谋"，但更多的时候是"存同求异，存异求同。"在决策阶段，我们要允许不同声音的存在，要有认知上的冗余