同"协作"——"触摸"AI技术的工作逻辑 当下，AI技术和应用已经像过往的电力和互联网一样，"润物无声"地走进了我们生活的每个角落。新一 代的"原住民"青少年们，更是自然而然地与其相伴而生，但如何真正使其为青少年的生活和学习带来价 值，则落在了与新技术"协作"的层面之上。 来源：环球网 【环球网报道 记者 陈全】AI时代，作为"原住民"的新一代青少年，究竟应该如何与之共存？在本月中 旬举行的2025年服贸会成果发布活动现场，猿编程创始人李翊给出了他的答案——"人工智能时代，教 育的核心使命是帮助学生掌握人机协作的关键技能，培养适应智能社会的核心素养。" 猿编程创始人李翊在2025年服贸会成果发布活动上进行主题演讲。受访者供图 "知其然"已经不成问题，那么，"知其所以然"就成为了如今AI教育中关键问题。理解AI，编程何为？出 身程序员的李翊表示："在猿编程的学习过程中，最重要的一点就是带领孩子们借此理解人工智能的核 心原理，以及它如何渗透到社会生活的方方面面之中。" "当然，编程教育的内容远不止于书写程序代码，它不仅仅局限于某个领域的应用，而是通过这些过 程，让孩子们理解程序代码如何在不同的行业和领域去解决实际 ...

行业技术应用现状 - 预制菜和炒菜机器人引发广泛讨论 但均非万能解决方案[1] - 行业争议焦点在于使用方式而非是否使用 商家未充分披露信息导致消费者知情权缺失[3] - 炒菜机器人缺乏传统烹饪的烟火气 且节省成本未体现在菜品价格上[3] 自动化技术经济性分析 - 机器人可实现一次性投入 替代需要社保和加班费的人力成本[3] - 自动化设备解决餐饮业出品不稳定痛点 保证第一份至第一千份菜品口味一致性[5] - 机器人24小时连续运营缓解用工荒问题 显著提升运营效率[7] 消费者体验维度 - 自动化餐厅菜品呈现标准但冷淡特质 缺乏情感温度[7] - 全自动面馆案例显示初期客流激增但三个月后门可罗雀 消费者反馈"面热心凉"[7] - 餐饮消费本质包含体验与人情味 个性化服务如忌口记忆等难以被程序替代[9] 技术局限性 - 机器人无法识别顾客情绪反应 处理打翻饮料等突发状况能力有限[9] - 设备维修与折旧费用可观 故障维修既麻烦又昂贵[11] - 程序化系统在停电等计划外状况下容易崩溃[9] 人机协作新模式 - 智能辅助而非全无人模式成为可行路径 机器负责重复繁重工作[11] - 洗碗机应用案例：连锁餐厅引入后减少三名洗碗工 提升清洁效率并降低餐具破损率[13] - 传菜机器人减轻服务员体力负担 使其更专注于顾客服务[15] 运营优化方向 - 标准化设备（煮面机/蒸烤箱/炸炉）解放厨师重复劳动 促进菜品研发创新[15] - 需综合测算机器与人工成本对比 投资回报周期及实际增益效果[17] - 节省人力成本应投向服务升级与菜品创新 而非单纯增加利润[17] 行业本质特征 - 餐饮业始终是关乎人的生意 消费者不会向机器寻找"家的味道"[15] - 理想模式为机器负责标准化烹饪 人类负责情感关怀[17]

蚂蚁财富开放平台3.0升级 - 公司宣布升级开放平台3.0 面向金融机构和内容创作者开放三大专业AI助手 包括AI投研助手 AI运营助手和AI内容创作助手 同时开放全场景联合运营 [2] 平台发展阶段与生态规模 - 开放平台1.0阶段帮助机构在财富号线上开店并提供AI决策参谋等散点AI工具 2.0阶段开放服务场景搭建理财社区 理财直播和理财AI等用户服务矩阵 3.0阶段实现全场景开放 [3] - 目前AI助手已有上百家基金 券商 银行等金融机构注册使用 辅助机构投研 运营和内容陪伴工作 [3] AI在投研场景的应用 - 易方达基金将AI应用于主被动投资环节 包括提升投研人员研究效率和能力边界 从海量数据提取投资信号 在量化策略产品中探索AI智能决策 [3] - AI投研助手已有352家金融机构注册体验 辅助快速汇集市场数据和观点 洞察市场机会和风险 [5] 人机协作模式的价值 - 基于大模型的人机协作能打破传统财富管理服务在个性化 科学性和投后跟踪方面的限制 保证投资建议有理有数并兼顾人工经验与情感信任 [4] AI助手运营成效 - AI运营助手试运行以来帮助首批接入机构的服务平均生产时长缩短90% [5] - 借助AI内容创作助手 金融机构和内容创作者提供的优质投教陪伴短视频数增长203% [5]

政策支持与行业导向 - 证监会2025年5月印发《推动公募基金高质量发展行动方案》 鼓励基金公司加大对人工智能等新兴技术的研究应用 [1] 平台升级与AI工具开放 - 蚂蚁财富开放平台9月12日升级至3.0版本 面向金融机构和内容创作者开放"三大专业AI助手"（AI投研助手、AI运营助手、AI内容创作助手）并支持全场景联合运营 [4] - 目前已有上百家基金、券商、银行等金融机构注册使用AI助手 辅助投研、运营和内容陪伴工作提质增效 [4] - 蚂蚁财富平台1.0阶段开放自运营场景和散点AI工具 2.0阶段搭建理财社区、直播和AI服务矩阵 3.0阶段实现全场景开放 [8] AI应用成效与数据 - AI运营助手试运行以来 帮助首批接入机构的服务平均生产时长缩短90% [7] - AI投研助手已有352家金融机构注册体验 辅助快速汇集市场数据和观点 [7] - AI内容创作助手推动金融机构和创作者提供的投教陪伴短视频数量增长203% [7] - 蚂蚁理财助理"蚂小财"服务用户中45%来自三线及以下城市 [7] 行业调研与机构实践 - 清华大学五道口金融学院调研显示 70%机构投资研究用户在使用AI工具 其中64%为偶尔使用 深度使用比例仅7% [5] - 易方达基金将AI应用于主被动投资环节 包括提升研究效率、从海量数据提取投资信号及量化策略产品探索智能决策 [5] - 中信建投证券认为基于大模型的"人机协作"能弥补传统财富管理在个性化、科学性和投后跟踪方面的不足 [6] 技术价值与行业展望 - AI预计广泛应用于投研自动化、风险预警等领域 推动财富管理行业向高效、透明、普惠方向发展 [5] - 机构用户关注AI对非结构化数据处理、研报生成和交易信号挖掘的效率提升 [5] - 智能投资已从"试验"变为"必选" 资管机构未来核心竞争力在于用AI实现"投得更好" [5] - AI技术通过更新生产工具提升投资者获取专业服务的效率与质量 带来生产关系变化 [7]

蚂蚁财富AI开放平台升级 - 蚂蚁财富开放平台升级至3.0版本 面向金融机构和内容创作者开放三大专业AI助手 包括AI投研助手 AI运营助手和AI内容创作助手 同时开放全场景联合运营[1] - AI投研助手已有352家金融机构注册体验 辅助快速汇集市场数据和观点 洞察市场机会和风险[4] - AI运营助手试运行以来帮助首批接入机构的服务平均生产时长缩短90%[4] - AI内容创作助手使金融机构和内容创作者提供的优质投教陪伴短视频数量增长203%[4] 金融机构AI应用现状 - 清华大学五道口金融学院调研显示70%机构投资研究用户在使用AI工具 其中64%为偶尔使用 深度使用比例仅7%[2] - 易方达基金将AI应用于主被动投资环节 包括提升投研效率 从海量数据提取投资信号 并在量化策略产品中探索AI智能决策[3] - 中信建投证券表示基于大模型的人机协作能打破传统财富管理服务限制 保证投资建议有理有数 兼顾人工经验与情感信任[3] 行业政策与发展趋势 - 2025年5月证监会印发《推动公募基金高质量发展行动方案》 鼓励基金公司加大对人工智能等新兴技术的研究应用[2] - 蚂蚁财富平台AI理财助理"蚂小财"服务用户中45%来自三线及以下城市[4] - 行业从产品线上化 服务线上化进入服务智能化新阶段 AI将广泛应用于投研自动化和风险预警等领域[2][4] 平台演进路径 - 开放平台1.0阶段帮助机构在财富号线上开店 提供AI决策参谋等散点AI工具[5] - 2.0阶段开放服务场景 搭建理财社区 理财直播 理财AI等用户服务矩阵[5] - 3.0阶段全场景开放 生态伙伴可借助三大AI助手满足用户理财全链路需求[5]

蚂蚁财富开放平台3.0升级 - 蚂蚁财富开放平台升级至3.0版本 开放三大专业AI助手 包括AI投研助手 AI运营助手和AI内容创作助手 同时向机构开放全场景联合运营 助力行业提升服务效率和投资者体验 [1] - 目前AI助手已有上百家基金 券商 银行等金融机构注册使用 辅助机构在投研 运营 内容陪伴等工作中提质增效 [1] AI在金融行业的应用现状 - 七成机构投资研究用户在使用AI工具 其中近64%为偶尔使用 深度使用AI工具的比例仅为7% [3] - AI将广泛应用于投研自动化 风险预警等领域 推动财富管理行业向更高效 更透明 更普惠的方向发展 [3] - 机构用户更关注AI对非结构化数据处理 研报生成 交易信号挖掘等方面的效率提升 [3] 机构实践与行业趋势 - 易方达基金将AI应用到主被动投资环节 提升投研人员研究效率和能力边界 从海量数据中提取投资信号 并在量化策略产品中探索AI智能决策 [4] - 智能投资已从试验变为必选 资管机构未来核心竞争力是用AI实现投得更好 [4] - 基于大模型的人机协作能打破传统财富管理服务限制 保证投资建议有理有数 兼顾人工经验与情感信任 让普惠 个性 高质量的投顾服务成为可能 [4] 蚂蚁财富AI助手具体成效 - AI运营助手自3月试运行以来 帮助首批接入机构的服务平均生产时长缩短90% [9] - AI投研助手已有352家金融机构注册体验 辅助快速汇集市场数据和观点 洞察市场机会和风险 [9] - 借助AI内容创作助手 金融机构和内容创作者提供的优质投教陪伴短视频数增长203% [9] 平台演进与生态建设 - 蚂蚁财富开放平台1.0阶段帮助机构在财富号线上开店 并提供AI决策参谋等散点AI工具 [9] - 2.0阶段开放服务场景 搭建理财社区 理财直播 理财AI等用户服务矩阵 成熟AI工具让机构与更多用户建立连接 [9] - 3.0阶段全场景开放 生态伙伴可借助三大助手更好满足用户理财全链路对专业服务 产品和内容的需求 [9] 行业政策与宏观背景 - 2025年5月证监会印发《推动公募基金高质量发展行动方案》 鼓励基金公司加大对人工智能等新兴技术的研究应用 [3] - 我国人工智能+行动在金融产业加速落地 [3]

核心观点 - 清华大学与MIT等机构提出大语言模型驱动的城市规划新框架 实现人机协同设计 提升城市规划效率与科学性 [1][3] - AI在概念设计 方案生成和效果评估三阶段提供全流程辅助 已能超越90%人类规划师的专业考试表现 [1][13] - 该技术通过虚拟居民模拟预演方案效果 在纽约和芝加哥的实验中模拟结果与真实数据高度吻合 [13] 技术框架 - 框架包含概念设计 方案生成和效果评估三阶段闭环流程 由LLM VLM和LLM Agent协同驱动 [5] - 概念设计阶段LLM整合地理 社会 经济多领域知识 生成规划描述文本与空间构想草图 [7] - 方案生成阶段VLM将文本指令转化为土地利用布局 建筑轮廓及三维城市场景 [9] - 效果评估阶段LLM智能体模拟居民出行与设施使用行为 输出交通距离 碳排放等量化指标 [11] 实验验证 - 最大规模LLM在规划师资格考试中表现超过前10%人类专家 [13] - LLM智能体在纽约和芝加哥的设施访问模拟与真实居民流动数据高度吻合 [13] - 研究团队已发布CityGPT CityBench等系列跨模态城市大模型及仿真平台 [13] 应用前景 - 构建人机协同新工作流 人类规划师专注创新与伦理考量 AI处理数据整合与模拟评估 [14] - 需解决高质量城市数据稀缺 计算资源需求及模型地理社会偏见等挑战 [14] - 技术将推动设计高效宜居 可持续的城市环境 释放人类创造力 [14]

人工智能对就业市场的影响 - 人工智能可能影响全球40%就业岗位 发达经济体影响比例高达60% [1] - 数字化转型正在重塑职场生态 非企业部门员工感到焦虑和迷茫 [1] - 真正危险是在变革中停滞不前 而非被AI直接取代 [1] 不同岗位的AI影响差异 - 知识密集型和沟通密集型岗位与AI能力高度重合 风险最高 [2] - 需要体力劳动 机器操作或直接人际互动的岗位与AI重叠度最小 [4] - AI先自动化重复性任务 将人类价值推向创造力 战略性思维和情感联结的高阶功能 [4] 人机协作新范式 - AI无法完全取代任何一个职业的所有工作活动 [7] - 67%高管认为混合智能是AI未来 AI负责计算和数据处理 人类提供直觉和情感智慧 [7] - AI主要改变工作执行方式 而非导致大规模岗位消失 [7] AI技能需求与认证 - 2025年人工智能人才缺口预计达400万 [8] - CAIE认证分为两个级别 Level I报考费200元 Level II持证人年薪可达80万以上 [10][12][14] - 持证者平均薪资比同行高35% 腾讯 字节跳动等科技巨头招聘中明确标注"CAIE优先" [12][14] 企业AI应用需求分布 - 民营企业AI赋能岗位需求占比达49.10% 其中运营人员需求占25.40% [14] - 上市企业AI技术投资中 自然语言处理占比9.35% 计算机视觉占比3.78% [14] - 外资企业AI技术投资占比4.30% 其中智能机器人领域投资达1.11% [14] AI培训效果数据 - 江南农商行"学习强行"AI陪练应用上线三个月使用111万人次 人均使用300余次 [15] - 经过AI训练的新客服每次服务平均薪酬提高14.02% 客户差评数下降29.46% [15] - AI培训系统使员工培训周期缩短32% 考核通过率提升28% 生产故障发生率下降20% [22] AI实践应用建议 - 从自动化日报生成 合同要点抽取 知识检索问答等小任务开始应用AI技能 [18] - 每月更新AI使用模板与案例库 积累复利效应 [18] - 保留学习记录和复盘内容 形成可展示的成长轨迹 [19] 组织内AI价值展示 - 部门主管在会议上展示AI工具制作的分析报告会产生行为示范效应 [20] - 定期举办人机协作成果分享会可激发团队创新应用热情 [20] - 主动分享AI应用成功经验可在组织内树立专业形象 创造更多职业机会 [20]

AI行业人才需求趋势 - 顶尖科技公司如OpenAI、谷歌DeepMind、Meta和Anthropic正积极招聘开发者、律师及专家以训练AI而非替代人力[2] - 受AI影响行业的工资增长速度是其他行业的两倍 且人均创收高出三倍[4] - 拥有AI技能的员工薪资溢价达56% 较去年25%显著提升[4] 抗AI替代职业类别 - 律师(抗AI指数100/100)、医生及医疗专业人员(93/100)、人力资源经理(87/100)因依赖情感交互难以被自动化[5][6] - 创意类职业如创意总监(年薪14-22万美元)、UX/UI设计师(11-17万美元)因文化创造需求持续繁荣[9][13] - 蓝领技术工种包括电工(中位数年薪7.8万美元)、管道工(7.2万美元)因物理环境不可预测性需求增长6-15%[11][15] 新兴AI混合岗位 - AI提示词工程师(13-20万美元)、AI伦理官(15-22万美元)等五年前不存在的职位现年薪超10万美元[10][14] - 人机交互设计师(14-19万美元)、训练数据专员(11-16万美元)需同时理解人类需求与机器系统[10][14] - AI实施经理年薪达16-24万美元 成为连接AI技术与实际应用的桥梁角色[14] 技能发展导向 - 麻省理工学院EPOCH框架强调共情、临场应变、伦理判断、创造力及领导力为抗AI核心能力[16][20] - 整合AI工具的员工生产力提升30-50% 表明人机协作效率增益显著[17][21] - 可再生能源技术员年薪8.5万美元且需求增长52% 反映绿色能源与AI融合领域的高增长性[15][18]

人工智能替代人工趋势 - 人工智能技术正导致多家大型企业裁员 Salesforce已裁撤4000个客服岗位[1] - 客服团队规模从9000人减至5000人 人工智能客服承担50%工作量[1] - 客服成本削减17% 通过先进技术取代人力实现[3] 企业裁员案例 - 微软裁员约9000人 为2023年以来最大规模裁员 波及销售和客户服务岗位[5] - Meta裁员3600人 谷歌裁撤Android等部门数百岗位 原因为精简人力并加大AI投入[5] - 金融科技公司Klarna的人工智能客服承担700名人工客服的工作量[6] 技术应用与效率提升 - Salesforce上线help.agentforce.com平台 促使客服工单量持续下降[1] - 人工智能客服在过去6-9个月完成逾百万次客户对话[3] - 全渠道监管系统协调人工智能客服和人工客服的协同工作[3] 行业影响与岗位冲击 - 科技企业今年裁员总数已超6.4万人[5] - 销售代表和客服人员在受生成式人工智能冲击最严重的职业中分列第四和第六位[6] - 企业正在审视所有职能部门 研究如何实现智能体化运营[4]