这个站在写什么

中心话题是 AI，分三条线

范围不限于某一个垂直领域，也不做每日快讯——写的是需要几个月才想清楚、但几年内仍然成立的东西。

• 技术演进：模型、架构与工具链在变什么，以及这些变化真正改变了哪些能力边界，而不是又多了几个榜单分数。
• 行业赋能：AI 进入制造、医疗、金融、供应链等具体场景时，哪些环节被真实改造，哪些还停在演示阶段。
• 组织与转型：要把 AI 变成日常运营能力，需要动的是流程、数据、权限和人的分工，不是买一套系统。

此外，非 AI 议题只要值得用数据说清楚，也会写。站内那篇 6,065 条立项名单的分析就属于这一类——它演示的是本站处理数据的方法。

不写什么

• 不发每日快讯。信息密度低的聚合内容对读者没有增量，对判断也没有帮助。
• 不写没有来源的断言。"研究表明"而不给出处，等于没写。
• 不做软文与代笔。涉及具体厂商时，只写能被公开资料验证的部分。
• 不预测"你能不能中/能不能成"。数据能说明分布，不能替人做决定。

怎么写

• 长文，不做碎片。宁可一个月一篇，也不发十条没信息量的短评。
• 能给数字的不用形容词。凡是数字，必须带口径——分母、时间范围、样本量。
• 关键论断给一手来源链接。引用写进正文，不用文末脚注糊过去。
• 区分事实与推断。推断明确标注；发现错误公开更正，并注明改动日期与具体改动。

从哪篇开始读

• 想了解企业 AI 的底层结构：Ontology（本体）是什么
• 想看数据怎么写才算可复核：2026年国家社科基金立项全景分析

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