AI居品大会上的九个重磅共享，揭示了居品司理在AI时间的三条糊口法例：从低代码到天然语言交互的用具创新、从文献管束到智能问答的常识重构、从通用平台到垂直落地的场景深耕。本文深度拆解扣子Coze、声网、腾讯云等前沿案例开yun体育网，带你掌持AI时间居品联想的底层逻辑与实战设施论。
两天的AI居品大会，第二天九个共享听下来，嗅觉信息量巨大。不是那种”听完以为有真理”的大而空，而是每个嘉宾都在讲实实在在的案例、数据和设施论。
我试着把这九个共享串起来，发现它们其实在回答并吞个问题：
AI时间，居品司理到底应该何如作念居品？
整理札记的过程中，我发现这九个共享不错归纳成三条澄莹的逻辑线：
第一条线：用具层的变化——从低代码到天然语言交互
第二条线：常识层的重构——从文献管束到智能问答系统
第三条线：场景层的深耕——从通用平台到垂直落地
底下按照这个逻辑，总结每位嘉宾的中枢内容。
第一部分：用具层的变化01 蔡贤锋（扣子Coze）：从低代码到零代码的范式跃迁共享主题：揭秘扣子全新开发模式：AI时间的居品范式跃迁
蔡贤锋上台第一句话就抛出了一个数据：40天，8000多轮对话，一个用户用AI生成了上百个诳骗。
这个数据让我厚实到，居品开发的门槛正在发生质变。
扣子的演进旅途
扣子从2023年底降生到目前，阅历了三个阶段：
第一阶段：低代码平台（2023年底-2024岁首）
中枢逻辑是通过可视化的步地缩小操作资本。用拖拽节点的步地搭建责任流，不需要写代码。
但问题渐渐清晰：
对小白用户：天然有模板，但节点太复杂，复制后不知谈怎样修改对开发者：写几行代码就能解决的事，要拖拽几十个节点，还不如顺利写代码低代码的门槛还不够低，生动性又不够高。
第二阶段：代码才气的指数爆发（2024年中）
蔡贤锋提到一个关节转化点：代码才气不是线性增长，而是指数型爆发。
两年前，AI写代码还不够踏实。但目前，不错把通盘这个词代码仓库托管给AI，让它和会高下文、生成代码、以至优化架构。
这个发现改变了扣子的居品想路：
以前：东谈主操作、东谈主和会、东谈主成就目前：东谈主讲话、AI和会、AI责罚第三阶段：扣子编程（2024年底-目前）
扣子编程的中枢是：一句话描画需求，AI帮你把诳骗作念出来。
不是低代码，而是零代码。
扣子编程的居品逻辑
蔡贤锋现场演示了一个电商图片打标的案例，通盘这个词进程是：
用户用天然语言描画需求：”帮我作念一个电商图片打标的责任流”AI生成通盘这个词可视化责任流，每个节点自动成就好用户不错单独运行调试每个节点要是那处不好意思瞻念，顺利对话修改：”这个节点改成XXX”一键部署上线关节点在于：用户只需要描画需求，不需要和会时候杀青。
蔡贤锋强调，真实的难点不在前端，而在”终末一公里”——何如把诳骗从demo作念到坐褥级可用。
从demo到坐褥级：封装90%的复杂度
扣子编程把居品开发比作冰山，前边10%是交互和展示，底下90%是基建和运维。
他们把底下90%的复杂功能都封装了：
1. 集成才气
内置常用API：字节的豆包模子、火山引擎才气外部集成：微信公众号、企业微信、飞书文档授权AI自动调用：你只需要说”我要发微信音问”，AI知谈去调哪个接口要是某个集成没成就，AI会教导：”请给我一个AppID和AppSecret”。
2. 部署才气
一键部署：无谓请求云作事器、无谓配域名、无谓走审批进程版块管束：集成Git有缱绻，撑持版块回滚开发/坐褥环境碎裂
3. 数据存储
接入腾讯云数据库（企业级）
可视化管束：顺利看到数据库表格信息
不错写SQL查询，也不错用可视化界面
4. 用户系统
5. 安全机制
环境变量：API token加密存储，运行时才解密数据碎裂：开发和坐褥环境严格碎裂中枢瞻念察
蔡贤锋终末说了一段让我印象深刻的话：
“在将来，软件坐褥力升迁之后，描画明晰需求才是最伏击的才气。这刚好是居品司理的看家智力。是以在将来，才是真实的’东谈主东谈主都是居品司理’——这不是标语。”
他的逻辑是：
第一代：机器语言（0和1）→ 惟一系统工程师能用
第二代：高档语言（C、Java）→ 软件工程师能用
第三代：低代码平台 → 懂业务逻辑的东谈主能用
第四代：AI编程 → 通盘东谈主都能用
每一代的抽象，都在缩小使用门槛。AI编程是用天然语言看成接口，通盘东谈主都不错参与诳骗创作。
但这不料味着东谈主东谈主都是居品司理。
蔡贤锋说，天然开发诳骗变粗浅了，但描画明晰一个需求依然很难。而这恰是居品司理的中枢才气。
共享主题：从”活东谈主感”缺失到体验基准打造：对话式智能体的进化之路
姚光华的共享从一个故事运行。
2024年夏天，上海遭受90年来最热的天气。8月的某天中午，雇主打电话：”停驻手头的事，帮我写个PPT。”
他推掉了下昼和晚上通盘安排，写了三页PPT，内容包括WebSocket、WebRTC、WebTransport三种左券的对比，开源RTC和生意RTC的对比，以及及时对话的居品架构。
凌晨开会，到家一经五点。但这仅仅运行。
接下来45天连轴转加班，在2024年国庆小长假第一天，他们和OpenAI共同发布了世界上第一款to B的real time API。
从那天起，通盘开发者都不错在我方的软件里接入对话式智能体。
中枢挑战：活东谈主感的缺失
姚光华说，对话式AI最大的问题是清寒”活东谈主感”。
什么是活东谈主感？等于你跟它对话时，嗅觉像在跟真东谈主疏导，而不是在跟机器讲话。
活东谈主感的三个维度：
1. 蔓延
东谈主类对话的天然反当令间是200-300毫秒。要是AI的反应突出1秒，你就会嗅觉不天然。
但传统的语音交互进程是：
语音识别（ASR）：200ms大模子推理：500-1000ms语音合成（TTS）：200ms计较：1000-1500ms
这等于为什么许多AI助手用起来别扭的原因。
声网的解决有缱绻是及时流式传输，把蔓延压缩到300ms以内。
2. 音质
东谈主类对声息的明锐度远超想象。要是音质不好，哪怕内容再准确，用户也不想用。
3. 神气抒发
真东谈主对话有心情、有口吻、有节拍。AI要是仅仅机械地回答问题，就会很幼稚。
体验基准的建立
姚光华团队作念的事情，是建立一套圆善的对话式AI体验基准。
包括：
蔓延圭臬：若干毫秒是可摄取的？音质圭臬：什么样的采样率、比特率是必须的？神气圭臬：什么样的语调变化是天然的？这些圭臬不是拍脑袋定的，而是通过无数用户测试和AB实验得出的。
鸿沟化落地的挑战
从demo到千万级用户的居品，中间有无数工程化问题。
姚光华提到，他们在和OpenAI合作的过程中，最大的挑战不是时候杀青，而是怎样保证全球用户的体验一致性。
他说了一句让我印象深刻的话：
“地球是圆的，硅谷也不错是卷的。
2024年圣诞节，OpenAI连开12天居品发布会。世界上最优秀的一批东谈主，一经烧毁了所谓的’大概感’，运行负重致远。因为人人都看到了一个详情味的将来。”
共享主题：腾讯云智能体开发平台时候创新与实践
刘永的共享一上来就给出了两个数据：
Gamma陈说：40%的企业将在半年内干预智能体探索
IDC陈说：国外企业41%已大鸿沟探索，中国仅30%
他说，企业级智能体开荒靠近两个中枢挑战：
1.AI智能体作念什么？
2.怎样落地？
智能体落地的四阶段演进
刘永把智能体落地分为四个阶段，每个阶段代表不同的才气跃迁。
阶段一：Simple QA（常识问答）
这是最基础的诳骗，解决的是”问答”场景。
传统RAG（检索增强生成）靠近的挑战：
文档瓦解清苦：PDF里的图片丢失、复杂表格识别不准多模态问答：用户可能上传图片发问多文档推理：谜底需要从多个文档中轮廓得出腾讯云的解决有缱绻：Agentic RAG
不再是传统的”问题→检索→回答”，而是：
1.通过数据表索取痕迹
2.到文档里查询
3.到常识图谱里推理
4.轮廓生成谜底
时候创新点：
腾讯云OCR瓦解大模子Doc2Graph模子（文档转常识图谱）图文检索（YouTube Clip模子）结构化检索典型诳骗案例：
杨国安组织管束智囊（小圭表）吴晓波频谈AI技能中石化1400万会员智能问答阶段二：常识与进程交融
这个阶段解决的是”问答+实践”的场景。
典型案例：华住栈房智能客服
用户可能问：”栈房早餐几点运行？外面有什么好玩的？”
这一个问题包含两个意图：
传统责任流的问题：
只可解决单一意图必须从运行节点走到扫尾节点用户不可半途跳出腾讯云的解决有缱绻：Agentic RAG + 责任流
不错用责任流实践进程，也不错随时跳出到对话。用户体验更生动。
落地设施论（华住案例）：
启动阶段：解决多意图、穿插问答的问题调优阶段：细腻化每种意图和首轮反应（因为智能客服瞄准确率条件极高）上线阶段：建立赓续不雅测机制，确保效果踏实效率：
上线千家华住门店
伊利导购助手
邯郸公积金：退休办理进程从15分钟→3分钟，提速80%
阶段三：Multi-Agent配合
刘永说：”我明确条件团队用多智能体模式实践通盘任务，因为Multi-Agent才是将来趋势。”
为什么Multi-Agent是将来？
因为复杂任务无法通过单一Agent解决，必须通过多个Agent配合。
典型案例：下载助手
需求：自动在浏览器中下载某个居品的发挥书
杀青步地：
Search Agent：在搜索引擎中找到官网lDownload Agent：在官网中定位型号、找到下载贯串、完成下载两个Agent协同责任，完成一个复杂任务。
Multi-Agent的三个中枢优化：
1. LM的后锻真金不怕火
刘永强调：”开源模子和闭源模子在预锻真金不怕火后效果远隔不大，但在复杂任务上各异巨大。关节在于后锻真金不怕火。”
后锻真金不怕火是什么？等于针对特定场景的赓续优化。
比如让模子学会”任务拆解”——把一个复杂任务拆解成多个子任务，分拨给不同的Agent。
2. Tool的有用性
不是给Agent越多用具越好。
刘永说，要是给Agent插入无数无服从具，反而会影响效率。
比如网页瓦解用具，许多网站有反爬虫机制，顺利用根底瓦解不了。需要针对每个网站优化。
3. Memory管束
Agent在实践任务时会失败，失败的教学要记载下来，幸免重叠犯错。
同期，每次禀报的网页内容可能有几十KB以至上百KB，需要压缩和总结，否则context很快就满了。
腾讯云的Memory管束有缱绻：
Context管束：从写入到调回到压缩到碎裂主动总结失败教学高下文的压缩和收复其他Multi-Agent案例：
AI写稿助手：
主Agent：和会用户意图大纲Agent：生成著作大纲内容Agent：针对每个章节补充内容步地Agent：转变成PDF、Word等步地表格数据分析：
数据读取Agent数据清洗Agent代码生成Agent（生因素析代码）陈说生成Agent（生成可视化图表和分析陈说）阶段四：端到端诳骗系统
将Agent API看成底层中枢，通过Web、PC端、硬件交融构建圆善诳骗。
最新的ChatCanvas交互形态，让用户在一个对话框中杀青更丰富的交互。
中枢瞻念察
刘永终末说：”一个同学一周探索就能作念出成型的Multi-Agent诳骗——这才是腾讯云智能体平台真实的价值所在。”
他的真理是：平台的价值不在于有若干功能，而在于能闪开发者多快作念出诳骗。
共享主题：AI时间，常识库居品的再想考与实践
赵九囿的共享开场就很接地气：
“你简直会发现，拍完像片归档后，过了很久你也不会用它。”
现场许多东谈主笑了，因为这确乎是现实。
常识管束的三大痛点
赵九囿说，他们作念了5万份用户调研，发现常识管束有三大痛点：
常识是碎屑化的：文档、图片、邮件、会议记载、网页保藏……洒落在各个地方。东谈主的牵挂会败落：你明明牢记存过，但想不起来存在哪儿了。文献步地各样：有些是Word、有些是PDF、有些是图片、有些是邮件。查找和使用都有阻力。中枢瞻念察：
“用户想要的不是常识自身，也不是档案，而是快速准确、合理地给到一个谜底。”
这句话改变了WPS常识库的通盘这个词居品逻辑。
WPS常识库的三个关节决策
决策一：选定窄赛谈——责任办公场景
赵九囿说，要是作念通用常识库，竞争敌手是网盘、云盘、企业OA。WPS天然有用户上风，但看成创新址品，选定正面战场不聪慧。
为什么选定责任办公场景？
因为WPS的中枢上风在于：99%的用户有突出1000份历史文档。
这些文档等于最好的常识起首。而况在责任流里作念常识管束，用户不需要跳出去。
决策二：镶嵌式架构，而非独处客户端
团队里面也曾有缱绻过要不要作念独处客户端。
独处客户端的刚正：
但问题是：
开发周期要2-3年（WPS的C++代码库太巨大）用户学习资本高需要从零运行取得用户最终选定镶嵌式架构：
决策三：指针式索引，而非复制或移动
这是最难的时候决策。
三种有缱绻对比：
有缱绻一：移动
刚正：不占额外空间，逻辑粗浅
问题：原文献找不到了，用户领略杂沓
有缱绻二：复制
刚正：原文献和常识库文献一双一映射
问题：空间占用翻倍，用户不好意思瞻念，存储资本高
有缱绻三：指针式索引
刚正：不占额外空间，原文献位置不变
问题：需要监听原文献的增转变变化，时候改良难度大
WPS选定了有缱绻三，花了小半年时间作念时候改良。
赵九囿说：”咱们但愿常识是有活性的，不是静态的罗列馆。同期，用户对常识的使用迁徙，这是他的金钱，是他的物权。”
Adjective Software：软件的AI化改良
赵九囿惨酷了一个新见解：Adjective Software（描画词软件）。
传统AI软件有两种形态：
形态一：用户先看到软件，AI在后头
比如Word加个AI润色功能。AI的作用很小，只可作念一些提拔性的事情。
形态二：用户先看到AI，AI调用用具
比如AI生成一个PPT。但问题是，生成的PPT不可裁剪，因为它是一个圆善的页面，不是一个个可裁剪的元素。
WPS的步地：软件、AI、用户三角联系
AI和用户一谈操作软件。
具体何如作念？
软件为AI联想专有才气（比如WPS为AI提供”插入脑图”的API）
AI为软件场景优化输出（比如生成的内容是可裁剪的元素，不是一张图片）
用户珍爱决策、判断
AI珍爱和会、归档、存储、自动化实践
基于这个架构，WPS开发了一系列创新功能：
1. 讲演模式
基于常识库的一类文献，自动生成年度总结。
比如：”帮我把昔日一年来通盘的销售数据表，整成一个年度总结。”
AI会自动从常识库里找到接洽文献，索取数据，生成陈说。
2. 磨砺功能
从常识库抽取内容，生成磨砺题目。
企业场景：客服常识库生成客服磨砺，通过磨砺才能转正。
3. 转变功能
AI回答不错转成脑图、PPT、PDF。
而况这些转变后的文献是可裁剪的，不是静态的图片。
Knowledge as a Service：常识引擎的将来
赵九囿终末惨酷了一个骁勇的愿景：KaaS（Knowledge as a Service）。
中枢逻辑：
在AI时间，咱们管束的不再是：
而是独特常识。
管束独特常识的载体，不一定是操作系统，而可能是调解的左券圭臬。
RAG的进化不是绝顶，它应该像通信左券相通，成为一个圭臬的中间件。
WPS但愿作念的是：
1.调解圭臬接口，通盘软硬件都不错调用
2.全场地数据瓦解，圭臬化常识示意
3.精确语义检索和调回
4.着实、跨品牌、细颗粒度的权限管束
5.常识金钱化和价值交换
举个例子：
将来你开车时，问小爱同学”帮我看一下上周的销售材料”。
小爱不需要你把材料传给它，而是顺利调用WPS的常识引擎，取得谜底。
这么的刚正：
用户的独特常识得到调解管束通盘IOT开荒和软硬件无谓我方作念常识库常识不错跨开荒、跨诳骗、跨场景流动第三部分：场景层的深耕05 井然（前祥瑞）：智能座舱体验度量新范式共享主题：AI驱动的智能座舱体验度量新范式
井然是《赢在体验》作家，曾任祥瑞中央推敲院智能座舱中心用户体验珍爱东谈主。
他开场就给出了一个关节布景：新动力车浸透率超50%，智能座舱体验成为购买决策的关节因素。
传统体验度量的五大窘境
后视镜效应：传统体验度量依赖用户调研，但用户调研是过后的，只可看到一经发生的问题。幸存者偏差：惟一留住来的用户会参与调研，流失的用户你根底宣战不到。抒发偏差：用户说的和用户作念的频频不一致。用户可能说”这个功能很好用”，但施行从来无谓。数据孤岛：语音数据在语音部门，视觉数据在视觉部门，触控数据在交互部门，无法酿成圆善视图。一次性拍照：传统调研是一次性的，无法赓续跟踪用户体验的变化。AI驱动的四大创新
创新一：全量监测
不再依赖小样本调研，而是对通盘用户的通盘操作进行全量监测。
比如：
用户说了什么话（语音识别）用户看了那处（视觉跟踪）用户点了什么（触控记载）车辆的情状（传感器数据）创新二：多模态交融
把语音、视觉、触控、传感器数据整合起来，建立圆善的用户行为图谱。
比如用户说”翻开空调”，AI不错记载：
用户说这句话时的口吻（是否暴躁）用户的视野（是否在看屏幕）车内温度（是否真实很热）空调反当令间（用户是否需要恭候）创新三：数字东谈主压力测试
用AI数字东谈主模拟真实用户，在居品上线前进行大鸿沟压力测试。
比如模拟1000个用户同期使用导航功能，看系统会不会崩溃。
创新四：主动闭环
发现问题后，AI自动触发优化进程，不需要东谈主工侵犯。
比如发现某个功能的误触率很高，AI自动治疗按钮大小和位置。
三维度量框架
井然惨酷了一个三维度量框架：
维度一：交互触点
用户与系统的每一次交互都是一个触点。语音、触控、手势、视野……
维度二：场景任务
用户要完成的具体任务。导航、听音乐、调空调、打电话……
维度三：数据缱绻
量化的体验评估圭臬。反当令间、顺利率、造作率、好意思瞻念度……
三个维度交叉，酿成一个圆善的体验度量矩阵。
中枢瞻念察
井然终末说：”AI时间是体验管束的爆发年，但咱们要记取，体验管束是面向东谈主性的，不是面向AI的。”
这句话我和会是：AI是技能，东谈主的体验才是宗旨。
共享主题：视觉大模子驱动工业智能化
刘凯是想谋科技工业AI平台居品总监。他的共享很求实，全程都在讲案例和数据。
工业AI的三大上风
行业部署转变快：工业场景相对圭臬化，一个工场考据顺利，不错快速复制到其他工场。场景密度高：一个工场可能有几十上百个质检点，每个点都是一个诳骗场景。ROI可量化：工业AI的价值不错顺利费钱算出来。比如：
东谈主工质检：200万/年AI检测：50万/年从简：150万/年ROI异常澄莹，雇主很容易作念决策。
中枢悖论：数据额外与高良率矛盾
但工业AI有一个中枢悖论：工场越顺利，AI越饥饿。
什么真理？
传统AI需要无数颓势样正本锻真金不怕火模子。但优秀工场的良率可能达到99.9%，简直莫得颓势数据。
你需要AI来作念质检，但AI需要颓势数据才能锻真金不怕火。这等于矛盾。
破局有缱绻：视觉大模子+合成数据
想谋的解决有缱绻是：
第一步：用视觉大模子和会平常样本的特征
不需要颓势样本，只需要无数平常样本。AI学会什么是”平常”。
第二步：用合成数据生成颓势样本
基于对”平常”的和会，AI不错生成各样颓势样本。
第三步：用合成数据锻真金不怕火质检模子
用这些合成的颓势样本锻真金不怕火模子，然后用极少真实颓势样本微调。
效果：
传统设施需要数千个颓势样本，目前只需要几十个。
典型场景与价值量化
场景一：苹果屏幕检测
东谈主工质检：200万/年，漏检率5%
AI检测：50万/年，漏检率0.1%
从简：150万/年，质料升迁50倍
场景二：半导体晶圆检测
东谈主工质检：无法24小时责任
AI检测：24小时不阻隔，踏实性远超东谈主工
场景三：食物包装检测
东谈主工质检：主不雅性强，圭臬不调解
AI检测：圭臬调解，可追思
中枢瞻念察
刘凯说：”工业AI的ROI是踏实且可量化的。这是比拟其他AI诳骗的最大上风。”
他的真理是：工业AI不是讲故事，是实实在在能算出来的收益。
共享主题：企业AI智能体的实践与各异化想考
刘向华是蓝凌软件副总裁、居品研发中心总司理。他的共享很接地气，全是企业落地的实践教学。
两种落地旅途对比
企业AI智能体落地有两种旅途，他用两个客户案例对比。
旅途一：从上至下（中交建模式）
调解缱绻、调解部署、调解管束。
上风：
一次作念对，幸免重叠开荒
轮廓效率高
系统整合好
劣势：
周期长（可能要1-2年）
风险大（要是场地错了，全盘皆输）
生动性差
旅途二：从下到上（OPPO模式）
各部门我方探索，顺利的案例推行。
上风：
快速收效（1-2个月就能看到效果）创新才气强（各部门都在尝试）适合变化快劣势：
刘向华的不雅点：
“不是每个企业都适应并吞种旅途。选定哪种旅途，取决于企业文化和发展阶段。”
大型国企：适应从上至下（因为需要调解管束）互联网公司：适应从下到上（因为需要快速创新）五大高频场景
刘向华总结了企业AI智能体的五大高频场景：
1. 进程发起
AI自动识别用户意图，触发对应进程。
比如用户说”我要请假”，AI自动翻开请假进程，填好默许信息。
2. 意见总结
汇总多方意见，生成决策建议。
比如一个款式有10个东谈主参与，每个东谈主都发表了意见。AI自动总结中枢不雅点和不合点。
3. 自动审批
基于法令和历史数据，智能审批。
比如差旅报销，要是金额在预算内、发票合规，自动通过。
4. 智能收文
自动分类、索取关节信息、推送给接洽东谈主员。
比如收到一份合同，AI自动识别合同类型、金额、签约方、到期时间，推送给法务和财务。
5. 批示援用
智能匹配历史批示，提拔决策。
比如率领要批示一个款式，AI找出历史上访佛款式的批示，供参考。
五个共同趋势
刘向华不雅察到，非论是哪种旅途，都有五个共同趋势：
1. 独特部署
企业对数据安全条件极高，都选定独特部署。
2. 创新大赛
许多企业通过里面创新大赛，激励职工创造力。
比如OPPO的”AI创新大赛”，职工提交智能体诳骗，评比出优秀案例推行。
3. 卡片形态
智能体的交互形态，都在向”卡片化”发展。
比如钉钉的智能助手，不是一个独处诳骗，而是镶嵌在各个卡片里。
4. 智能体管控
企业需要调解管寡言能体，幸免失控。
比如职工不可已然创建智能体，需要审批。
5. 教导词金钱化
“教导词是企业的中枢金钱。”
刘向华特别强调这一丝。好的教导词是经过反复调试的，代表了对业务的深度和会。
企业需要把这些教导词千里淀下来，酿成最好实践库。
共享主题：AI在培植行业的诳骗与实践
黄鼎隆是码隆智能独创东谈主，2014年就运行AI创业，算是老兵了。
他的共享从一个见解运行：把AI放在指数位置，而不是加号后头。
居品+AI vs AI^居品
这个见解来自清华大学教学杨斌。黄鼎隆说，刚看到时以为新奇，但当真实从这个角度想考时，发现确乎不相通。
居品+AI的想维：
定位角度：在传统居品中镶嵌或附加AI模块
联想逻辑：先有居品功能，再洽商用AI优化
用户体验：使用时嗅觉”有AI在里面”
进化机制：用数据驱动AI功能
AI^居品的想维：
定位角度：从一运行就由AI驱动通盘这个词居品的联想和运行
联想逻辑：从AI才气开拔，想考居品形态和交互步地
用户体验：嗅觉像一个醒宗旨实体在互动
进化机制：用AI驱动通盘这个词居品质命周期
远隔在哪？
黄鼎隆说：”前者是优化，后者是重构。”
从AI+X到找到X的过程
黄鼎隆讲了他们的创业历程。
2014年，深度学习刚出现，他们有了AI时候，但不知谈往哪儿用。
于是运行找X：
前锋：用AI分析时装周的流行趋势可衣服开荒：用AI识别面料因素安防：用AI检测行李中的危境品超市：用AI识别生果自动称重藏书楼：用AI自动盘货文籍黄鼎隆说：”目前追念起来，看成创业团队，居然同期尝试几十个不同的X，有许多不熟练的地方。”
真实的转化点是找到了培植场景。
培植场景的刚需：中考实验操作评分
2022年，培植部规则要把实验操作纳入中考。
学生要动手作念实验，安分要看过程打分。
问题来了：
深圳中考十几万考生，哪有那么多安分？而况安分主不雅各异大，难以保证公正公正。
码隆的解决有缱绻：
用AI自动评分。
视觉AI：及时期析学生的实验操作
动作识别：判断每个设施是否正确
自动打分：给出客不雅分数
落地过程：
2022年：深圳盐田区，寰宇第一个区级AI评分
2023年：珠海全市中考，东谈主质复核率接近100%
2024年：寰宇拓展500+学校
从磨砺到教学的进化
找到刚需后，黄鼎隆运行想考：怎样把AI放在指数位置？
磨砺一年只用两天，日常教学每天都要用。
于是开发了多模态大模子，专门用于实验场景：
功能一：实验联想
学生和大模子一谈联想实验有缱绻。AI会问：”你想考据什么假定？需要哪些器材？”
功能二：实验锤真金不怕火
数字东谈主锤真金不怕火实验重点。比如：”提神迟缓倾倒，不要太快。”
功能三：及时指导
AI及时期析实验操作，判断对错。比如学生用手去转变砝码，AI会教导：”这个操作不相宜范例。”
功能四：数据读取
视觉识别读取容器刻度、天平数据。不需要学新手动记载。
更进一步：AI学习空间
黄鼎隆展示了一个案例：深圳某学校的AI学习空间。
学生不错在这里跟大模子进行全科学习。学校运行进行教学调动——听不懂的学生不错请求去AI空间学习，AI凭证学生程度个性化指导。
安分不错给不同学生移交不同的AI学习任务，AI成为安分的助教。
最新探索：超等安分（AI+智能眼镜）
和南科大合作，开发”超等安分”系统。
安分戴上智能眼镜，目前每个学生头顶冒出一个泡泡，骄贵学生情状——实验中扣了几分，离别是哪些点。
安分不错及时下发题目，通盘学生回答，谜底坐窝呈现。
不测的发现
黄鼎隆说，AI居品最专诚想的地方是：使用场景频频跟联想时想象的不相通。
比如学生会跟AI一谈把不会的题目搞懂后，再创作一个题目发布到大屏幕上，让同学挑战。
这个场景是团队之前没料到的。于是他们把大屏幕朝外，让空间外的学生也能参与。
居品司理的新技能门槛
黄鼎隆终末提了一个警示：许多居品司理的技能门槛正在缩小。
上个月，广东省发明协会组织了智能体制作大赛，包含小学生。
许多小学生创作的智能体水平异常高。
为什么？
因为制作智能体所需的门槛一经很低。小学生想象力无尽，莫得任何禁止。
那么AI时间居品司理的新技能应该在那处？
黄鼎隆认为：主导一个AI agent系统联想的才气，以AI为搭档、以AI为接口，重构东谈主与AI共生的新址品空间。
共享主题：AI在数字化系统中的诳骗与实践
顾行宙目前大部分时间在中东作念AI动力优化款式。他的共享很不相通，全程都在讲文化各异和场景和会。
领略对皆的伏击性
顾行宙先给人人看了一张像片：他住的公寓电梯面板。
5楼对应的是6楼（Ground Floor不算一楼），中间是P1、P2、P3（泊车场），泊车场建在中间5层。
为什么？
中东地下水浅，岩石鉴定，往下挖资本极高。是以通盘楼都是泊车场建在中间，再往上走。
这个细节为什么伏击？
因为他们作念的款式是房地产设施的AI改良——楼宇动力节能。
要是不了解当地国情，不知谈楼的特质，用AI优化动力就会出大问题。
祈祷风俗改变AI联想
顾行宙讲了一个更具体的例子。
中东客户一天祈祷五次。开会开着开着，一半东谈主去祈祷了。
要是你装了传感器，侦测到房间没东谈主，就调温度，10分钟后他们转头了——这个AI联想就透彻错了。
还有斋月，白日不吃不喝。
还有沙特的数据不可离境，云作事行欠亨。
顾行宙说：”文化不相通，居品业务进程都得改。”
生意模式的重构
中东东谈主心爱pilot project，但pilot频频意味着free（免费）。
何如办？
顾行宙他们干脆说：免费。
但免费不是真免费，而是终结付费。
具体步地：
乙方出钱给甲方作念光伏或动力改良。改良完成后，要是帮你动力优化了40%，那20%的资本从简就变成乙方的收入。
这个模式的中枢：把终结变成作事自身，只卖作事。
为什么这个模式在中东行得通？
因为中东第三产业推崇，作事业推崇，作事质料高。但工业不推崇，高技术不推崇。
更关节的是，中东东谈主力资本低——菲律宾劳工500好意思金一个月。
是以竞争东谈主力资本是竞争不外的。必须竞争终结。
三不原则
顾行宙总结了提款式的”三不原则”，掷中率会更高：
不改良：中东客户很惦念改良，不想大动战争。你要告诉他，这是额外加上去的，不影响原有系统。不中断：分分钟几千万高下，不允许停工。你要告诉他，不错在不停工的情况下部署。不绑定：被西洋东谈主坑深切，很歧视绑定系统。你要告诉他，这是随时不错撤走的，不会被锁定。渐进式授权
顾行宙强调，AI的诳骗要渐进式授权。
他们给客户的智能优化有缱绻，前期不作念优化。
前1-2个月只收罗数据，明确告诉客户不要期待前期就杀青资本缩小。
为什么？
因为客户有异常强的自我风俗。
比如阿谁六七十年代的楼，对方条件空调主机7天24小时不关机——那何如优化？
只可先收罗数据，了解他们的真实需乞降使用模式，再作念优化。
跳跃数字化，顺利智能化
顾行宙终末惨酷一个不雅察：中东还处在数字化过程，但很可能顺利跳跃到智能化。
因为智能化波浪来得太快，许多企业会跳过传统数字化，顺利走向智能化。
这既是契机，亦然挑战——基础设施是莫得的，电子化、数字化的基础设施都莫得。
那何如顺利智能化？
这需要居品司理再行想考通盘这个词委派有缱绻——不可假定客户有完善的数字化基础，而要从零运行联想。
听完九个共享，我试着把它们串起来，发现存三个中枢瞻念察聚合永恒。
瞻念察一：用具门槛在缩小，需求瞻念察在增值蔡贤锋说：40天8000轮对话，一个用户生成上百个诳骗。
刘永说：一个同学一周就能作念出成型的Multi-Agent诳骗。
黄鼎隆说：小学生都能作念出高水平的智能体。
这意味着什么？
画原型图、写PRD、管束开发程度，这些才气的门槛在缩小。
但和会用户真实需求、再行界说问题本色，这些才气变得更伏击了。
扣子的蔡贤锋说得对：”描画明晰需求，才是最伏击的才气。”
但问题是，咱们能描画明晰需求吗？
许多时候，用户我方都说不明晰要什么，咱们只可通过不雅察、访谈、数据分析去瞻念察。
这个才气，AI替代不了。
瞻念察二：常识和数据才是真实的护城河赵九囿说：WPS的上风是用户的1000份历史文档。
黄鼎隆说：培植场景的真实教学数据，才是码隆的护城河。
顾行宙说：中东客户最惦念的是数据不可离境。
这给了我一个很大的启发。
以前作念居品，咱们总想着要无意候壁垒、要有专利、要有独家算法。
但AI时间，时候的门槛在缩小。开源模子性能越来越好，大模子API越来越低廉。
真实的壁垒是什么？
是你蕴蓄的用户数据，是你和会的场景常识，是你千里淀的业务教学。
这些东西，别东谈主拿钱买不到，AI学不会。
瞻念察三：场景和会比时候掌持更伏击赵九囿花了小半年作念指针式索引的时候改良。
黄鼎隆说许多AI使用场景是你预先没料到的。
顾行宙说中东客户的祈祷风俗，会透彻改变AI的联想。
我倏得显然了一件事。
以前作念居品，咱们总以为只消时候够强，什么场景都能作念。
但目前发现，时候是基础，真实难的是和会场景。
用户在什么场景下用你的居品？他们的真实痛点是什么？他们的使用风俗是什么？他们的文化布景是什么？
这些问题，需要你耐久浸泡在用户场景里才能和会。
时候不错买，不错学，但场景和会需要时间蕴蓄。
写在终末整理完这27页札记，一经是凌晨两点。
AI居品大会，我最大的得益是：
AI时间的居品司理，不是被AI替代，而是要学会用AI的想维作念居品。
什么是AI的想维？
不是把AI当成一个功能加到居品里，而是从AI的才气开拔，再行想考居品应该是什么样的。
扣子的蔡贤锋说：”东谈主讲话、AI和会、AI责罚。”腾讯云的刘永说：”Multi-Agent才是将来。”WPS的赵九囿说：”用户要的不是常识库，是谜底。”码隆的黄鼎隆说：”把AI放在指数位置。”前阿里的顾行宙说：”场景和会比时候掌持更伏击。”这些话不是标语，是实实在在的设施论。
终末共享三个我的想考：
第一，不要被AI的才气截至了想象力。
AI能作念的事情，远比咱们想象的多。但前提是，你要先想明晰要让AI作念什么。
第二，不要被时候的复杂度吓倒。
许多底层的复杂性，平台都帮你封装好了。你要作念的，是和会用户需求，描画明晰问题。
第三，不要离开用户场景作念居品。
时候再先进，要是不睬解用户真实的使用场景，作念出来的居品亦然空费。
作家：Blues
整理自2025年12月21日深圳AI居品大会第二天
共享主题列表和嘉宾：
蔡贤锋，扣子coze高档居品司理《揭秘扣子全新开发模式：AI 时间的居品范式跃迁》
姚光华，声网 AI居品线珍爱东谈主《从“活东谈主感”缺失到体验基准打造：对话式智能体的进化之路》
井然，《赢在体验》作家，前祥瑞中央推敲院智能座舱中心用户体验珍爱东谈主《AI驱动的智能座舱体验度量新范式》
刘凯，想谋科技工业AI平台居品总监《视觉大模子驱动工业智能化》
刘向华，蓝凌软件副总裁、居品研发中心总司理《企业AI智能体的实践与各异化想考》
赵九囿，金山办公高档居品总监《Al时间，常识库居品的再想考与实践》
刘永，腾讯云智能体平台居品运营珍爱东谈主，优图实验室人人推敲员《腾讯云智能体开发平台时候创新与实践》
顾行宙，前阿里巴巴机器东谈主首席居品司理《AI在数字化系统中的诳骗与实践》
黄鼎隆，码隆智能独创东谈主《AI在培植行业的诳骗与实践》
本文由东谈主东谈主都是居品司理作家【Blues】，微信公众号：【BLUES】，原创/授权 发布于东谈主东谈主都是居品司理，未经许可，回绝转载。
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