中欧科创人工智能c怎么样

国产大模型一个接一个密集升级，有的甚至在发布当天就官宣完成。国产芯片适配，国产算力正在加速突破，这背后到底是什么在使劲？ 首先就是做到了新模协同。以前大模型高度依赖海外 gpu， 等跑通了才适配到国产芯片上，国产芯片只能当个备胎，而且适配效率也慢半拍。这次不一样了，国产大模型跑在国产芯片上， 新模协同下模型，可以按芯片来说计，芯片也能针对模型进行优化，形成完整生态闭环，打破国外垄断。 另外，国产算力自主化进程加快，技术端多加国产 ai 芯片，在 gpu 和 ace 的 双路线上迭代，单卡算力、内存带宽和能效比快速提升。 国产算力产业从早期的单点突破，迈入自主技术体系，全占生态能力、商业闭环验证的新阶段，市场份额也追上来了。去年，国产 gpu 和 ai 芯片厂商的市场份额攀升到百分之四十一，总出货量约四百万张， 国产芯片越来越得到市场认可。同时，国产芯片企业经营状况改善，今年一季报出炉，营收集体大涨，头部企业盈利稳固，二线厂商减亏甚至扭亏提速梯对话，成长格局清晰 在心魔协调、自主化进程、业绩改善三重驱动下，国产算力的发展逻辑逐渐清晰。 上证科创板人工智能指数优选三十家科创板中的国产算力精英，聚焦计算芯片等为人工智能提供基础资源、技术应用支持的企业， 覆盖国产替代硬核主线前十大成分股权重合计近百分之七十。科创人工智能 e t f 银华 紧密跟踪该指数，立争为投资者把握国产算力突破的机遇。不讲大道理，只画真逻辑。

挑战回访客户一百家今天我们来到的是江苏省徐州市鼓楼区的一家生产型企业， 这一次我们回访的是我们为客户之前定制的超大油箱的机能焊接。 超大油箱机能焊接覆盖范围从我们的油箱长度八百毫米到一米五，当然我们的能力不止于此，我们可以微信你的需求再定制。这一次我们机能焊接工作带来了油箱重达八百公斤。 我们 h 型的变位机具有大覆盖，在焊接过程中我们可以通过一次翻转连续焊接三周，定位具备 x、 y、 z 三个方向的移动， 大大提高了我们的焊接连贯式，减少我们在焊接工程中的变形以及奋斗的风险，减少了我们人工翻转后期改进的几率。这笔手尾呢，是我们二零一八年为客户首批定制的机器人焊接油箱工作站。 其实到目前我们的手背已经持续稳定生产有八年时间，八年多时间，不管在前八年还是在后八年、十年，在整个产品生产期以内，我们都在不断的进行回访，优化服务，满足我们客户持续稳定生产，这就是我们回访的意义。

最近呢，有一个人工智能基金热度非常高，他的热度高呢，不是因为他的业绩有多好，而是说散户的认购热情非常高，一共是十七亿多的认购规模，参与的人数却接近二十八万人。 具体是哪只基金呢？媒体也没有给出具体的名称，那我专门去扒了一下，这只基金应该是中欧上证科创板人工智能。 根据目集的数据来看，这只基金虽然说规模不大，但是因为参与认购的机敏比较多，所以呢，他创造了两个数据记录。 第一个记录是他刷新了普通指数基金历史最高的认购户数，这个是普通指数基金自从二零零三年面试以来创下的最高的认购户数。二零零三年三月成立的万家上证幺八零指数基金是国内首只普通指数基金，户际规模接近二十亿，有效认购户数是五点零六万户。 普通指数基金指的是非 e t f 还有非 e t f 联接基金，虽然说跟踪的也是指数吧，但是因为他购买的方式是场外，不是主流类型，关注度呢，一直不高。除非呢，谁的选择，否则大家往往会选择 e t f 基金或者是 e t f 联接基金。 这类基金中大家比较熟悉的应该就算是招商中证白酒了。第二，这个产品也创下了二零二一年七月以来，最近五年以来新发指数基金的认购户数新高， 上演公募基金二十八年的历史认购户数排名前十的指数基金大多都出自近五年成立的产品，基本上都是当时行情下的热门主题指数，比如说人工智能、半导体、光伏消费，还有中正 a 五百，沪深三百这些宽基指数， 那说了这么多，这跟我们有啥关系呢？那这说明啊，第一，目前人工智能板块的行情热度真的很高，尤其是半导体含量比较高的科创，人工智能，关注度站在了前排。 第二个呢，就是中欧科创板人工智能指数基金，他认购的户数比较多，但是规模并不大，这说明参与认购的基金基本上都是散户，大家可以把这个信号呢，当做是这个板块短期过热的一个信号， 因为成熟的投资者在这种加速上涨的行情下呢，一般都不会去选择新发基金。一，那不选择新发基金的原因呢？我跟大家说直白一点，就是因为新基金他的一个募集期还有建仓期，他都会错过一部分行情。第三点就是根据数据来看，这轮行情还没走完。 从历史数据来看，上轮牛市里面的招商中证消费龙头指数增强 a 的 认购户数达到了恐怖的一百一十三万户，就是一方达上证科创版五零 e t f 连接金的认购户数接近了九十万户， 而本轮行情中认购户数最多的也只有二十八万户，所以说呢，散户或者是普通机敏的情绪还没有到极致。

我上星期出差，在北京待了将近有四五天，第一天先在中欧去上课，我发现有一个趋势就是二代的学生越来越多了，接下来应该在五年到十年，会有大量的企业要开始进行接班， 如果一群二代能够找到一群跟你一样背景的人，其实蛮好的。所以我自己观察，传承这个事情在国内应该会是一个很大的市场，这是我的第一个。观察完了之后，我接着就去德勤大学，这次我主要是去参加他的一个项目，叫 future program， 叫做未来的项目。 ai 时代很不同的嘛，所以我这个项目其实时长两年，那主要是针对这些合伙人，因为在这个时代你要跟人家竞争，其实 ai 时代同质性越来越高， 你怎么做？让别人能够喜欢你、信任你，你能够给别人创造价值，这件事变得越来越重要。那这一次为了让活动效果更好，我请了三个机器人跟我一起到现场去上课，学员们在课堂上大家都觉得，哇，这个活动太新奇了。 这个时代就是各行各业都不容易，因为真的很卷。那你要比别人不一样，你要做的比人好，其实就是要把新的科技包含 ai， 就 最前沿的东西带给大家，那这个大家才会觉得你跟别人不一样。那我觉得第三个感触是这次我还去见了一个我大概十多年前的学生， 他经历过很多行业，从最早的制造业到互联网，现在自己创业，这应该是他创业第二年，他做了一个品牌贪喜欢帆布包，他觉得市面上的帆布包都不好看，然后他的旗舰店开在北京的七九八， 一家小小的店一个月也都可以做到三四十万，更不要说他在旅游景区的大店，一个店都可以破将近百万，你说景区不好吗？大家很难赚钱吗？其实还是有人在赚钱， 你说大家不花钱吗？那是因为他没有遇到他喜欢的东西，而且平替这个概念就是名牌，我觉得奢侈品是越来越辛苦了， 可是这些平替平价，有创意、有设计感、性价比高的东西反而会成为大家消费的香饽饽。反而在这个时代让大家都有机会可以创造出属于自己的一片天，在这么不景气的大环境下， 期待大家都能够坚持自己的初心，然后能够越来越好。而且德勤的学生说，见到黄老师上过我三次课就可以成合伙人，我觉得这个也是蛮有意思的。然后朋友圈还有人写，怪不得我没有升到合伙人，因为我只上了黄老师两次课。

我觉得这个英伟达的老板，那个老黄最近说了许多话，我觉得是说到实处了，美国没有办法通过竞售高端的芯片来 啊，把中国排除在人工智能的发展的大门之外。嗯，不可能的，因为中国现在正在加速实现芯片生产的自己之足。 另外一个你不管是在数据方面，在算法方面啊，然后呢？在半导体的种种方面，比如说生产啊、制造啊等等啊方面，还有比如说量子计算。 最关键是在这个电力方面，中国的电力已经是美国的两点五倍了，中国的工业用电已经是美国的六倍了，美国现在要增加发电量，一筹莫展啊。

我觉得这个英伟达的老板，那个老黄最近说了许多话，我觉得是说到实处了，美国没有办法通过竞售高端的芯片来 啊，把中国排除在人工智能的发展的大门之外。嗯，不可能的，因为中国现在正在加速实现芯片生产的自己之足。 另外一个你不管是在数据方面，在算法方面啊，然后呢？在半导体的种种方面，比如说生产啊、制造啊等等啊方面，还有比如说量子计算。 最关键是在这个电力方面，中国的电力已经是美国的两点五倍了，中国的工业用电已经是美国的六倍了，美国现在要增加发电量，一筹莫展啊。

如何让我们的这个企业呢来拥抱这个人工智能，那我提出这个框架的这个名词呢，叫做 a， d， o， p， t， 解释为 adopt， a 呢， 我认为它代表了这个 awareness ar 的 战略呢，我想一定是这个自上而下。 d 呢，就解释为这个 data 做好数据的治理，做好这个系统化的这个数据库。 o 呢，就是解释为 operation， 就是 找这个应用落地场景，它是要满足这三个标准，叫高价值、 重人力啊，高融错屁呢，解释为 people， 有 三层含义，第一层呢，解释为这个流程再造，流程进行再造完之后呢，我们组 织架构要进行这个改变，那么最关键的还是企业文化如何跟这个 ai 来进行这个适配。那最后一步呢？是这个英文单词啊，解释为这个 iterate， 解释为重复，解释为迭代。技术的变化 往往是非常快，但任何一个组织的变化往往又是非常非常慢。呵，那个这个中间的这个差距呢，就是在 管理二字上，在当下呢，这个管理教育，或者说像我们中欧这样的管理教育呢，他的这个价值啊，就得到了一个这个凸显， 我们不能因为这个技术呢，他存在的一些瑕疵，可以预防那些这个风险呢，我们就不去拥抱这个技术。在短期内呢，我想确实会看到一些阵痛，新的岗位呢，还没有被创造出来，但是我们站在一个这个中期啊， 或者说一个长期的一个这个环境来看呢，我认为这个整个社会，整个经济呢，会形成一种新的一种平衡，会有这个，就像我们前两位嘉宾所说，大的新的这个岗位被创造出来，我也建议企业的一把手最起码应该自己先养一个 起来。你先找找感觉，先去理解一下 ai 是 什么， ai 能发展到什么程度了，你才能去思考。那我的企业未来在整个 ai 的 落地也好，转型也好，我可能 应该怎么去做？因为这个东西没有人能够去教会你，但是先可能不用太急，说大规模铺开，你要确保风险可控，给企业去做专属的小龙虾的部署。对，养成肯定是限阶段啊，一定是可以去做最快的，而且是相对来说比较快的。比如说你在 hr 领域里面非常非常专业的 hr 好跟我来合作，我要把它变成 skill， 然后我要不然就一次性买断这个 skill 的 这个价值，要不然的话我就跟你长期的合作分成就未来就是超级小组，我觉得是这样的天下。然后你公司里面必须要培养你的团队，快速地进化成我们公司每一位员工 ai 应用到工作中的能力。

最近 get up 上超火的开源项目 open club 真的 引爆全球科技圈了，但很多人还是一头雾水，这到底是个什么东西？一句话总结一下，自托管，能操作电脑、帮你干活，执行自动化的个人 ai 助手，而且相比于目前常见的 ai 工具，它最大的特点就是把 ai 助手从 云端搬到你的设备上，让 ai 真正在你自己设备上工作。它不仅能回答问题，还能处理邮件信息、安排日常运行各种命令、脚本操作流程，甚至还有很多更复杂的应用场景。 现在你只需要设定目标，它就能让你的后台动起来。而且它还支持接入 whatsapp、 telegram、 飞书等聊天工具。这意味着你可以在手机上的聊天软件里指挥自己电脑里的 ai 助手，帮你处理任务和工作。

学机器人到底有没有用？现在人工智能越来越火，有的家长盲目跟风，有的家长听完我的避雷分享，成功让孩子少走三年的弯路。 今天给大家分享四点核心逻辑，特别是最后一点非常重要。先聚焦分享市面上主流机器人类型，乐高机器人、 vx 机器人、 apm 机器人、 mac 叉机器人、鲸鱼机器人。 第一点，考量赛事的权威性，是否具备全球权威，认证范围含盖多少国家，汇聚多少参赛者，有没有全球通用竞技平台，这关乎孩子的成果能否成为国际通用实力的认证。第二点，关注高校的认可度， 全球有多少顶尖学府认可这个奖项能否为孩子海外升学综合评价背景提升增添有利筹码，这决定了孩子的付出能否收获切实的价值回报。第三点，省市成长的进阶性，是否构建从小学、初中、高中、大学贯通式的课程体系， 是否采用项目式教学，教学如何有效实施，中途是否会更换赛道？是否需要推倒重来？唯有稳定持续的积累，才是升学路上最坚实的后盾。第四点，也是最重要的一点，最能看出孩子的差异，看孩子是机械模仿还是自主创造。 有的孩子在上课过程中看图纸搭建，按流程去编辑程序，也能搭建出一个完美的作品。但是当你问他，你的设计思路是什么？有没有遇到什么问题？你是怎么解决的？孩子哑口无言，这种学习不过是流水线操作，看起来用的时间很多，但是思维却毫无成长。 真正优质的机器人课程核心绝不是拼出成品，而是孩子能够条理清晰的表述我的设计构想是什么，我遇到的难题是什么？是如何去解决的？具备复盘表达创新与解决问题的能力，这种底层作为创造能力，才是人工智能时代孩子最宝贵的核心竞争力。 下期内容我将直接揭晓众多机器人中，谁才是赛道天花板最契合孩子？长期钻研，想了解你家孩子最适合哪个赛道，从什么时间开始学？评论区留言选课，我为你提供一对一专属分析。

判断力我觉得是最不容易被替代的，往前延伸一步，人做事的品味、人工智能甚至在很长时间内我觉得不可能达到人的这个水准。 过去可能我们从切的 g、 t、 d 到 deepsea 都是你问，我答，这能体他很大的不同，就是你给他是一个目标，他来自己去做规划，要用不同的工具，然后在这个过程中间还可以自我纠错等等。这次课程的目的不是说让大家了解这个变化 本身，而是说想让大家想到如何和我的企业经营实践、决策升级啊，还有一些组织冲突管理的这个过程结合起来。 ai 过去，那他擅长的就是做数据分析，对吧？但是我们很多真实的情况，其实你会发现企业的这个业务非常复杂， 数据很脏，对吧？然后决策过程也不是像讲和书上讲的这样干干净净，我们怎么样根据这个变化复杂的环境，在 a a 的 辅助下能够做出来正确的决策？第一个层面呢，是一个运营层面，数据的趋势的预测，异想检测，可以绝大多数 你靠 ai 去做，对吧？在这个战术层面呢，人和机器可以 have have 的 去去写作，那么最上面层是战略层，让 ai 帮你去做一些复杂的这个情况的推演，对吧？那么这时候人的作用，人的经验可能更重要，不同的这个经验或者数据，怎么样让 ai 去知道未来要去就是 学习的一些技巧， 我，呃课堂上去就问，呃，就是学习的一些技巧，我，呃课堂上去不能坐上。 第二，人工智能输出的一些结果，你凭什么相信我们的责任心，这个人工智能肯定没判断力，这个最终还是要交给人。还有更难的就是品味，有的时候我们看很多，嗯， a i g c 的 一些内容，他可能有那个形，但他没有那个神， 对吧？这个是怎么去做？所以这都是我觉得我们人工智能短期内，甚至在很长时间内，我觉得不可能达到人的这个水准。 更多的我们现在不是说什么人工智能替代什么什么专业，或者替代什么什么工种啊？我觉得不是这样，而是人工智能在我们这个企业管理决策过程中间，我避免了多少损失， 我降低了多少风险，首先要活下来，一次大的风险折腾，可能真的把一个企业给折腾死了。人工智能在这个过程中间能不能让这个过程变得更加透明，更加有迹可循，可能很小的一些有问题，让流程更顺一点。 我想呢，我们中欧的学生可以给鼓励大家去用，加强中间的一些过程的分享，这个课堂上面 我们能形成一些大家的这个共识，对吧？那么把这个共识带到管理，带到自己的这个实践中去，金融深度、管理广度、科技锐度，祝愿中欧 f m b a 越办越好。

九八五的学校，这些人就算你加在一起也无法满足市场需求，所以这些是公司最最核心的。对最缺的人才，一个不会使用 ai 工具的人，他是会被淘汰的。如果实在的红牛来了，一个人是阻挡不住的，你必须学会去适应他。我的中欧同学，一男， 国内头部 ai 科技公司 hr。 本期我们来聊聊，在资深大厂 hr 的 视角里，普通人如何搭上 ai 这个风口。行业 ai 现在主要太火了，所以大家都觉得 ai 公司里面可能都是算法大神，那 ai 公司的技术岗和非技术岗，它的各自的占比 能有多少？因为 ai 的 构成我们叫三大要素，一个是算力，一个是算法，一个数据。算力呢，一般是租用的，不管是机器人公司，还是一般的人工智能公司，它们更多聚焦在算法和数据上面， 所以肯定是技术人员的比例要大幅，按道理至少要就占到百分之六十以上，更好一点的可能占到百分之八十以上。这些人是必须要学计算机的，所以这些是公司最最核心的。对最缺的人才，因为这些人 全都抢掉，而且全国就那几所好的大学，哪几所 c 九，再加上一些九八五的学校，他们的计算机专业，这些人就算你就加在一起，也无法满足市场上的需求。 你想是个公司要去做算法呀，不做他就会被淘汰。现在是岗位需求远远大于人才的供应，因为你也在华为待过，你在阿里也待过，在 ai 的 公司也待过，你觉得在 ai 公司待的话，一些软技能是晋升最快，我觉得只要在职场里面，它跟你的公司的属性没有关系。 你职场里面，对啊，沟通，就算在跟机器，跟软件打交道，你也要协同啊。对你，对你的领导，连个事讲都讲不清楚， bug 出在什么地方你都讲不清楚，你的功能，实现，客户的需求什么你全都讲不清楚，那你怎么干好这个工作？ 高管常问的必问问题是什么？如果是高管，我们就得拆解来看啊。高管他一定考察的不是这个人的专业技能，不是他的编程能力，因为这前期已经全都考察过了，一定是考察的是文化适应性，就能不能适应这个公司。适应要包含几个适应， 除了文化事业以外，还有就是愿不愿意奋斗啊，愿不愿意加班，能不能接受啊？这很多高管都会问这个，但他不会直接问啊，他会问你过往的情况，但也有很个性的后人说我不愿意，那这个后人就不要了。主要我觉得还是文化匹匹配性，包括诚信呢？能不能考察出来， 我还是要再问一下，就是未未来的 ai 行业，除了计算机编程之外，还推荐哪些潜力专业信息？如果是跟硬件相关的，还有自动化这些，机械设计，还有建筑式开发这些，还有一些直接叫软件开发的软件工程的这样一些专业，如果你不信，确实学了文科或者学了其他的专业， 那你就再腐朽一个计算机的编程市场上有这么多 ai 附加载体的行业，哪个赛道是你现在最看好机器人？真正能够走上万亿赛道的，那肯定是硬件的机器人，我就看好巨星机器人余生中讲过一句话，就是在时代洪流面前，任何人都是渺小的， 你说智能驾驶谁能决定？因为这不是你决定的，这是人类发展必须要经历的地方，就必须 有一部分人先使用起来，有一部分人他可能后知后觉，那就看你是不是踩在这个风口上面，或者说浪潮的前沿，你 没这个认知，你就不会感受到，如果时代的洪流来了，你一个人是阻挡不住的，你必须学会去适应他。你的建议呢？我建议就是你从现在开始你就去研究一下，你们就得开始研究这个 ai 会对你这个行业，你的岗位，对你本人会有什么样的变化， 会带来什么样的机遇和挑战。确实有些重复的，机械的一些活，不跟人打交道的，不需要情感投入的，未来可能会被淘汰。我们有朋友在微软突然被开了， 不知道为什么，后来有人告诉他说，后台数据显示，你用 ai 编程的数据量就量工作量小于百分之三十，你就被淘汰了， 那就是面对这种问题的时候，你就得去学会适应这个时代，学会去使用这个，让他给你带来一些更好的机遇。 如果说我们的下一代说不会用 ai， 人家会耻笑你，我们说不会用电脑，人家会耻笑你，对吧？那我们上一辈说不会用智能手机啊，他们也是时代推的，所以这一次一次的革命，而且时间会越来越短，他会越来越早的去显现出他的带来的这些变化。今日份笔记 承认，我们是社会机器中的齿轮，接受工具迭代是历史轮转的铁律，在机器越来越像人的时代，我们更应该守护自己作为人的内核。

来，这个指数能投吗？看这些问题，咱们一个个解决。 ai 现在有泡沫吗？ 对于新兴产业的发展是非限性的，聪明的钱看到的可是未来的空间。所以啊，不能仅仅用静态适盈率去简单定义泡沫。对新兴产业来说，需要结合更多的因素分析 ai 有 多普遍。对于这个问题更简单，你摸着自己的良心问一下， 因为 ai 大 模型的出现，你已经多久没用过传统的搜索引擎了？当一个技术已经开始不知不觉的改变你我的生活习惯的时候，他可能具备改变世界的能力，这就是风起于清平之末。第三个问题， 就算你还不信，从资产配置的角度，我给你算了一下 a 股主流的 ai 指数，成分股加起来市值已经高达了十二点六万亿， 已经占了 a 股总市值的近百分之十， ai 相关板块在 a 股中的市值占比有所提升，其构成呢，投资者们可以去关注关注。但问题来了， ai 的 产业链这么复杂，芯片、 cpu、 软件应用怎么选？这个时候呀，咱们的科创创业 ai 提供了一种分散配置的思路。 科创创业 ai 跟踪的是公正科创创业人工智能指数，它的特点就是会选。从 创板和创业板两大 ai 人才库里挑选市值较大的五十只人工智能相关股票来看一下它的成分股构成。全面入布局，从算力、芯片、 c p o 到软件应用， ai 全场原研他没落下。 第二呢，有一个金字塔结构，他有一半的权重放在千亿市值的超级公司身上，保证了基础，同时又配置了大量的中小盘成长 坚固了大市值的特点和中小市值的成长性，下面的指数历史业绩也可供参考。所以大声告诉我，这艘 ai 领航舰队究竟值不值得关注呢？如果你关注 ai 对 未来的影响，想用一种相对便捷的方式 布局科创版和创业版的 ai 公司，那这艘由科创创业人工智能 etf 打造的舰队或许是你了解这一领域的参考工具，关注趋势才重要嘛！

千万想不到，中国机器人公司想当安卓系统，欧洲公司只想做手术刀女的战士，谁更能够统治未来呢？格局更清晰。中国机器人公司估值 百分之六十以上来自平台故事和生态想象力。而欧洲一大批已叫不上名字的隐形冠军，却默默地拿走了全球高端的医疗和精密装配机器人 超过了百分之四十的利润，我们扑灭他们站点。这是两种统治力的对决。中国的路线是生态富人平台化，就像修高速公路，目标是让所有车各行各业都能够跑上来。我收通行费和定交通规。 欧洲路线是深度垂直隐形冠军将打造唯一能登上珠峰的装备，在一个窄而深的领域里面做到不可替代，让全球顶级客户都只能够找我。长远看，这不是谁对谁错，而是谁能把自己的魔 模式推到极致。中国的风险在于，如果生态类应用不够肥，平台就只是空架子。欧洲的挑战在于，赛道如果被颠覆或者市场萎缩，再深的技术护城河也有可能变成孤岛。未来的王者，可能需要同时具备平台的广度和赞 头的深度。你觉得统治一个行业，是靠连接一切，还是靠党目唯一呢？评论区亮出你的商业谈判！

现在让我们进入模块期，探讨如何通过 aigc 技术提升办公效率。 本次分享将分为三个部分，首先带大家出示 aigc， 接着介绍 aigc 如何助力文案编辑。最后探讨 aigc 在 图像处理中的应用。 随着人工智能技术的快速发展，人工智能生成内容，也就是 aigc 正在逐步改变我们的工作方式，尤其是在办公领域。本模块将带您深入了解 aigc 的 概念特点以及发展进程，并重点探讨它在高效办公中的实际应用。 我们将聚焦于 aigc 如何帮助提升文案编辑和图像处理的效率，从而切实提高日常办公的生产水平。本节课的学习目标主要包括几个方面，首先，我们需要理解 aigc 的 基本概念，明确它是什么以及它的核心内涵。 其次，要掌握 aigc 的 主要特点，了解其相较于传统内容生成方式的优势所在。同时还需要了解 aigc 的 发展阶段与当前的行业现状，把握技术眼近的脉络。 此外，要熟悉 aigc 在 实际工作中的应用场景，特别是如何将其融入日常办公流程。我们还将重点学习文新一言等主流 ai 文本生成工具的功能和使用方法，提升文字创作效率。 最后，也要熟悉豆包等 ai 图像生成工具的特点及其在办公场景中的具体应用，全面掌握 ai gc 在 内容生产中的多样化能力。通过本节课的学习，我们系统了解 ai gc 的 基本概念、核心特点以及在办公场景中的实际应用。 大家不仅要掌握文心一言和豆包等工具的使用方法，也深入探讨如何利用 a、 i、 g、 c 提升文案拷写与图像生成的效率。希望这些内容能帮助大家在日常工作中更高效地运用人工智能技术，共同推动办公模式的创新与升级。

什么样的人在合肥能月入过万？讲到这个问题，我们首先排除少数人群，比如前几年的地产黄金周期，干的好的销售一个月拿个三五万很正常， 但销售毕竟不稳定嘛。我们首先看产业发展，合肥现在的定位是科创路线，像京东方、科大讯飞、长青存储、未来汽车这些头部企业全在合肥扎根，也给应届生提供了不少的就业机会。所以从专业的角度来讲，从事半导体、新能源、人工智能、医疗教育这些行业的人，就业机会要多一点。 如果你是工科生，在合肥的就业机会会多很多。像如我们的工程师在长兴，未来的技术岗位普遍薪资在八到十二 k。 如果你学的是 ai 和计算机专业，像科大讯飞的技术岗普遍在九到十五 k。 我 为什么没有细说文科生？因为文科生在合肥确实不占优势， 我最近收到很多私信，都是文科生找不到合适工作，想转型学 ai 技能的。从我们这里走出来的文科生月入八千一万的也很多，所以选专业比选学校重要的多，九八五二幺的文员也是文员，所以想要找好工作，技能专业比学校学历更重要。

中关村人工智能园建的好漂亮啊，这里边有一百到一万六高品质研发空间，蓄谋以待 啊。那我们看啊，还是办公研发制造，人工智能产业新高地，人工智能企业进京优选地 啊，那我看啊，这里边呢，盖好了这么漂亮的楼，这么漂亮的楼，今天也赶上这么好的天气，当然北京啊，这天气已经越来越好了，去年都三百一十一天了。那我们看到哈这样的园区，现在呢， 区位已待等着各位的进入，但是这里边呢，搭建了需要什么很好的产业链和生态圈，今天 祝福人，老董正好来这里边来参加，千人见千企。作为一个专家啊，到这个人工智能园如何跟大家有个交流，对于这些人工智能类的企业，如果提供更好的应用场景 啊，当然他们现在呢，看似他们缺人缺钱，但最主要的是应用场景，所以最近呢，国家也在推出 o p c 计划，各地呢也是这样，上上周呢，正好我到这个 苏州去考察啊，我们看啊， o b c 计划里边有个 o b c 社区，里边有一个关键，一是地方政府的品牌，还有一个产业链的链主，当了这些链主以后哈在做这些事呢，就有些不一样 啊，那我们看到啊，这里边呢，现在逐渐成为一个新的 产业的新的高地啊，我们说不光有这个空间，有这个壳，还有这个瓤，有这很好的产业，最重要的是很好的人， 所以说 opc 能解决我们这样的很好的人的问题，让我们一携起手来，共同城市更新，解决好科技创新，人人才，给他们以赋能好。