我是双非本科，软件工程专业，学校是天津理工大学，大学期间，其实我走了弯路。那时候更多精力放在挣钱上，自己开过店铺，也确实赶上过平台红利期，生意一度比较忙。但后面行业越来越卷，竞争加剧，利润下降，最终店铺还是关掉了。现在回头看，这段经历让我积累了一些社会经验，但也导致自己在专业技术成长上投入不足。 到了大三下，我开始明显焦虑，尤其意识到技术能力偏弱、就业竞争越来越激烈。在前辈建议下，我选择转向软件测试方向，也找到过一段测试实习。但比较遗憾的是，后续秋招和春招都没有拿到满意结果，整体求职过程并不顺利。 现在让我最迷茫的是未来方向。一方面，看到 AI 发展非常快，行业变化也很明显，我会担心自己的技术基础比较薄弱，如果继续走技术路线，是否还有机会。另一方面，家里经济负担也比较大，所以也在考虑是不是直接回家准备考公，走一条更稳定的路线。 15 个帖子 - 9 位参与者 阅读完整话题
IT之家 5 月 11 日消息，今天下午，优必选科技通过公众号宣布： 优必选与日立（中国）有限公司正式签署战略合作协议书。 双方将紧扣中国制造业智能化转型升级的关键趋势，聚焦柔性生产与提质增效的迫切需求，共同探索人形机器人在智能制造场景中的应用，助力行业实现高质量发展。 双方将在日立集团具有市场竞争力的 电梯、楼宇系统、医疗健康、工业设备及半导体制造设备等领域 展开深度合作，充分发挥优必选在人形机器人方面的技术优势，以及日立在智能制造与系统集成领域的丰富经验，共同开发适用于不同生产场景的智能化解决方案。 据IT之家了解，双方的合作已经进入实质性验证阶段。 日立已在部分制造场景中引入优必选的工业级人形机器人 Walker S2， 与优必选共同推进现场作业测试与应用场景验证。围绕电梯智能制造场景，日立中国研究院与优必选、日立电梯联合，在日立电梯制造现场开展人形机器人应用深度二次开发，实现全流程柔性化智能流转与数据贯通。
在当前找不到工作的大环境下，很多人选择了送外卖和进厂。但是转念一想，这些外卖员群体是否可以从事最简单的数据采集以及标注的工作？我们知道当前大模型对于图片和生图的理解力大幅度提升，其中离不开对各种数据的标注，像是文字，物体，属性等等。如果能让AI公司大量提供相关岗位，一是解决了就业问题，二是使模型能力进一步提高，这不是一举两得吗？ 8 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
作者丨欧雪 编辑丨袁斯来 硬氪近日获悉，工业智能体及高价值应用公司——智用开物已完成近亿元天使+轮融资。本轮由老股东瑞枫资本领投，创享投资跟投，同时获得战略级客户立讯精密家族办公室及高管团队的战略投资。资金将主要用于建设全球首个面向产业的“工业语义引擎”及制造业高价值岗位智能体研发。 这已是智用开物过去一年内的第三轮融资。2025年，公司先后完成由瑞枫资本、豫资涨泉及上市公司制造业数字化龙头企业赛意信息的投资。 智用开物2024年1月成立于广州，专注于通过“工业语义引擎+工业级多智能体系统”，将复杂的工业知识转化为AI可解析、可执行的逻辑，降低AI在工业场景的落地门槛。 硬氪获悉，智用开物的核心团队带有浓厚的“微软基因”。CEO管震曾任微软中国首席技术顾问，是国内知名人工智能应用专家，COO赵铭曾任微软全球CTO办公室首席架构师，CTO张善友是连续20届微软最有价值专家和腾讯架构师名人堂成员；团队其他核心成员也均来自微软、阿里、腾讯、IBM等企业。 与市面上多数停留在数字化层面的软件公司不同，智用开物已真正深入产线。公司产品能原生支持OPC UA等工业协议（基于C#语言），实现毫秒级响应；其多智能体系统已能协同产线上的机械臂与机台，完成复杂任务的自主规划、调度与智能工艺优化协作。 本轮资金将重点用于深化工业级多智能体操作系统 Agent Foundry的技术迭代，构建由“工业语义引擎（Ontology & Harness）”支撑的底座，并以此驱动“岗位智能体（NCREW）”在多个高价值工业场景的规模化应用。 目前，智用开物已形成三大产品矩阵：一是多岗位智能体：面向企业终端用户的标准AI员工产品。企业无需投入大量资源从AI基础开始研究，只需上传岗位SOP等资料，智能体便可通过自学习，在“N分钟”内完成上岗适应多任务。岗位智能体（NCREW）并非简单的对话机器人，而是基于企业SOP和工业逻辑自进化的“虚拟员工”。在特定场景下，其综合协同效能可提升数倍，并实现7x24小时的无间断精确执行。单个岗位智能体效能相当于6-10名人类员工。 二是工业制造领域的人工智能可赋能的高价值场景产品，基于和链主企业的产业私有化数据和场景的挖掘，在ICT,装备制造，汽车产业中的BOM管理，APS排产，供应链预测及管控等领域广泛服务客户。 三是多智能体操作系统“领航navi”+工业语义引擎的黄金底座：语义引擎承载企业核心业务逻辑、裁决机制与领域机理的“中枢大脑”。它解决不同系统间数据语义不一的问题，将隐性工业知识结构化，确保AI的输出符合制造规范与工艺约束，是实现智能体跨企业快速迁移的关键。多智能体操作系统，负责复杂任务的理解拆解、多智能体协同规划、动态调度与自我反思迭代，支撑智能体的全生命周期演化。 Navi劳动力智能体市场（图源/企业） 管震告诉硬氪，智用开物的价值已在头部客户处得到充分验证。以本轮战略投资方立讯精密等链主为例，智用开物的智能体已在其多条产线深度应用。 成果包括：单个AI排产员效能相当于六名人类员工；SOP自动化率达到80%；潮汐用工上岗培训时间从1.5天缩短至2小时；产线异常处理速度提升8倍；设备维护效能提升40%。接下来，公司计划今年内推出多款通用岗位智能体，覆盖工业企业中研发、排产、供应链风险、质量等核心场景。此外，公司将持续深化与多个产业链主企业的合作，共同推进装备制造，汽车零部件、精密电子加工等产业的工业语义引擎标准制定。 以下为硬氪与智用开物CEO管震的访谈节选： 硬氪：与互联网大厂及传统软件公司相比，智用开物的核心优势是什么？ 管震： 大厂的最佳商业模式是卖算力和模型，很难为单一工厂定制产线逻辑，边际成本太高。传统软件公司则有历史包袱，要自研多智能体系统投入巨大，容易失败。我们的优势在于三点。第一，真上产线。我们原生支持工业协议，无需转译，能实现毫秒级响应，这在工业现场很关键。第二，工业语义引擎。我们把80%的通用工业逻辑模型化，剩下20%的个性化知识由AI自学习，实现跨企业快速迁移，同时，我们利用Harness框架对工业流程进行了物理约束，这意味着AI不会产生“幻觉”，它的每一个动作都符合安全和工艺规范。这是我们敢说“半小时上岗”的底气。第三，多智能体协同。我们不仅做单点任务，更让产线上的机械臂、机台、质检系统像团队一样自主协作。检验标准很简单——你是不是真上了产线，能不能当6个人、10个人用。 硬氪：工业场景高度定制化，你们如何实现标准化和规模化？ 管震： 这正是我们今年主攻的方向。我们推出“岗位智能体”这种标准产品，企业不需要从选模型、买服务器开始。你只需告诉AI这个岗位是干什么的，上传SOP、历史数据等资料，它会通过自学习在半小时到几小时内完成上岗适应。我们把这套能力拆解为“工业语义引擎”——它把80%的通用逻辑预先抽象好，剩下20%的个性化部分用解析器自动对齐。就像一个人类员工入职，熟悉一下系统就能干活。我们不是在卷模型参数，我们是在卷工业逻辑的解析深度。大厂做的是“通才”，我们做的是“闭环的专才”。 硬氪：智用开物的商业化路径是怎样的？ 管震： 我们分三步走。第一步，服务大型链主企业，提供平台加高价值场景打造，目前已服务立讯精密等头部客户。第二步，与ISV（独立软件开发商）深度合作，帮助他们的传统软件升级为AI原生应用。第三步，面向中小企业推出标准化的岗位智能体，通过分销渠道快速覆盖。2026年，智用开物将通过“链主引领、ISV赋能、渠道下沉”三位一体的商业策略，实现业务的规模化爆发。目前公司合同额已呈现十倍级增长趋势，预计未来两年内将覆盖超千家制造业企业。 投资方观点： 瑞枫资本董事长令西普 ：瑞枫此次加码，核心在于我们对“无赋能，不投资”的贯彻执行。不同于财务投资人，瑞枫依托独有的产业生态圈及链主企业资源，持续为智用开物提供真实的工厂场景与一线需求。瑞枫始终通过产业一手信息筛选项目、判断项目、赋能投后项目，此次作为老股东追加投资，是对智用开物在链主企业落地能力的高度认可，更是瑞枫构建“产业生态圈”的战略延续，旨在通过资本与资源的双重加持，推动被投企业从技术验证走向规模化商业落地。