企业级AI
为什么你的AI上线了，用户却说它很笨？
最近两年，很多企业都在跑马圈地做AI。有人接了DeepSeek，有人部署私有大模型，有人搭知识库，有人建Agent流水线。 但有个现象我反复看到：项目上线了，领导觉得很先进，用户觉得没什么用。问题出在哪？大多数时候，不是模型不够好。而是AI根本没搞清楚用户想干什么。
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来温州，看AI如何破解传统制造“看不懂、用不上”难题
给老板，有工厂的老板，以及原意为这些老板分忧的人。你不需要懂算法，只需要带着一个问题来：我的工厂，哪里还能再挤出水来？三张行业智能体价值链图谱会告诉你，同行已经把AI用在了哪些环节、省下了多少人工、避开了多少坑。 给数字化负责人。你需要的不是又一场PPT洗脑，而是一套能跟老板交代、能跟服务商对齐的语言。
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Gartner:破解2026 CIO如何应对AI规模化、云成本与安全挑战
2026年第一期报告揭示了CIO领导者们普遍面临的三大痛点：规模化部署生成式AI优化AI云投资与成本管控网络安全威胁，包括AI驱动型攻击
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2026制造业AI真实水温：比你想的热，比你做的冷
—老板嗅到了AI的热度，高层已经下了决心，但真正落地的第一步，却不知道该迈在哪里。 这就是2026年制造业AI的真实处境：舆论的温度比实际落地的温度，高了至少十度。
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制造业如何把数据变成“真金白银”？一文讲透数据要素落地全路径
拆解制造业数据要素从“沉睡资源”向“核心资产”跃迁的实战路径。23个典型场景，提供了一套可落地、分阶段的实施框架。
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AI中国行·制造业AI场景应用生态大会-- 诚邀制造业同仁6月27日到无锡参会
在智能制造进入ROI对账的临界时刻，我们都讲究落地、实践、可验证。制造业以其坦诚、严谨让AI幻觉无处遁形，在AI场景应用必须真的到工厂到车间的时候，我们究竟如何研判？这场生态大会，就是让已经上线并创造超预期价值的应用案例走向前台，并还原到需求场景里，帮我们看是怎么想的，怎么做的，还能发生什么。
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企业AI最值钱的数据，不是知识库，而是意图库
我们聊了一个观点：很多企业AI项目做失败，不是因为模型不够聪明，而是AI根本没搞清楚用户想干什么，意图识别出问题了。这个问题背后，藏着企业AI建设里一个被长期忽视的东西：
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