17:58Yangyi@Yangyixxxx企业AI转型的上半场感觉快结束了。这一阶段主要完成了基础设施搭建和初步应用试点。许多企业已经完成了AI工具的引入和员工培训。下半场将更注重深度业务整合和价值创造。行业企业AI转型AI落地行业趋势推荐理由:聊聊企业AI转型的阶段性变化,适合关注AI落地的人看看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 企业AI转型
13:05小互@imxiaohuPalantir CEO 在采访中表示,模型会变成谁都有的东西,真正困难且值钱的是把它塞进真实企业的复杂系统。他认为做好这件事需要长期泡在客户现场,而不是坐在旧金山写代码。他还指出,很多公司招的工程师虽好,但不与企业客户打交道,不理解商业逻辑和技术难题。这些人常常仅凭报告猜测客户需求,无法解决实际问题。行业PalantirFDE企业AI推荐理由:Palantir CEO聊FDE,说模型会普及,拼的是进企业落地的功夫。做AI落地的不该错过。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Palantir
19:38Yangyi@Yangyixxxx一位行业观察者指出,到了2026年,企业AI转型进展并不显著。变化仅在于下决心推进AI的老板数量增加,企业对AI的需求和市场上提供的AI供给都有所增长。但整体市场结构仍然畸形,供需匹配存在严重问题。该作者认为这种畸形状态未因时间推移而改善。行业企业AI转型AI落地行业观察推荐理由:看看这位老兄的真实吐槽:AI转型喊了两年,老板变多了但市场还是一团乱麻。原文稍后读已读值得跟进有用关注 企业AI转型
19:13量子位@梦晨WAIC 2026现场发布了AI商业落地报告,聚焦中国AI商业化进展。海亮科服同时入选产业图谱和Top50榜单。该报告梳理了当前AI在金融、医疗、制造等领域的落地案例。报告还分析了2025-2026年AI商业化的关键趋势与挑战。行业WAIC 2026海亮科服AI商业落地报告推荐理由:WAIC 2026上出了份报告,海亮科服同时进了产业图谱和Top50,想了解哪些公司AI落地做得好的可以看看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 WAIC 2026
18:13Yangyi@YangyixxxxFDE方法论是一套专门面向企业AI落地的系统化流程,涵盖需求分析、数据准备、模型选型与部署评估等关键环节。该方法论针对企业级场景提出了可操作的步骤和决策模板,帮助避免常见陷阱。技巧FDE企业AIAI落地推荐理由:如果你在公司做AI落地,FDE这套框架能帮你少走弯路,把需求到落地的每一步理清楚。原文稍后读已读值得跟进有用关注 FDE
07:37Google AI Developers@googleaidevsBenoit Schillings(Google DeepMind技术副总裁)在aiDotEngineer会议上发表了演讲。他分享了前沿AI研究转化为开发者可用工具的具体方法。听众可以了解DeepMind的研究成果如何落地到实际产品中。行业Google DeepMindBenoit SchillingsaiDotEngineer推荐理由:Google DeepMind的VP亲自讲他们怎么把研究变成工具,开发者别错过。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Google DeepMind
10:33Gary Marcus@GaryMarcusHamel Husain指出当前AI领域存在两种矛盾叙事:一是认为AI已强大到一人可顶20人,只需学会使用Claude;二是公司投入数十亿美元雇佣前部署工程师帮助企业实施AI,因为自行操作仍耗时费力。作者更倾向第一种叙事,但认为两者相互矛盾。Gary Marcus评论称,若真有AGI,根本不需要前部署工程师。行业ClaudeAGI前部署工程师推荐理由:两条AI叙事自相矛盾,一边说会用Claude就能干20人活,一边砸几十亿雇人帮你落地,值得琢磨。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Claude
04:42Ethan Mollick@emollick一条关于AI实施建议的推文指出,用户群体分裂为两个阵营:一派认为AI能力呈指数增长,另一派则认为当前能力已接近天花板,应围绕现有局限与成本结构进行构建。争论焦点在于是否要等待技术突破还是立即优化现有方案。这种分歧反映了行业对AI落地节奏的根本认知差异。行业AI落地企业AI行业观察推荐理由:看看两种AI落地态度,你是信未来爆发还是先解决眼前问题?原文稍后读已读值得跟进有用关注 AI落地
12:47@zarazhangrui@zarazhangruiPaul David在1990年《The Dynamo and the Computer》中指出,工厂初用电时仅将蒸汽机换为电动机,未改变机器布局与工作流,生产率未提升。直到每台机器配备独立电机,工厂围绕工作流重新布局,才实现生产力飞跃。作者类比:企业若只在旧流程上“嫁接”AI而不同时重构工作本身,同样难获增益。技巧AI落地工作流重新设计技术采用推荐理由:别以为把AI塞进现有流程就完事了。这篇文章用历史实例解释为什么很多公司用了AI却没效果——核心是要重新思考工作方式本身。原文稍后读已读值得跟进有用关注 AI落地
15:51官方一手Pandaily@contact@pandaily.com (Pandaily)精选通过对八家中国上市钢铁公司2025年年报的分析,揭示了哪些企业在规模化部署AI,哪些仅停留在集团层面的营销口号。报告指出,部分企业如宝钢股份已在生产、质检、供应链等环节深度应用AI,而另一些公司则缺乏具体案例和投入数据。这一现象反映了中国制造业AI落地的真实差距,对投资者和行业观察者具有重要参考价值。行业AI落地钢铁行业年报分析推荐理由:这份分析戳穿了钢铁行业AI应用的泡沫,做制造业投资或供应链管理的读者,可以从中判断哪些公司值得押注,哪些只是画饼。原文稍后读已读值得跟进有用关注 AI落地
08:46AI Will@FinanceYF5一位AI从业者在SuperAI峰会开幕前分享真实押注:今年赢家不是模型最强的团队,而是能在真实企业环境中存活的产品。大多数AI项目无法落地。他预测“Agent”一词将不再等同于聊天机器人,演示和部署将真正分开。最好的交易发生在饭桌上,而非舞台上。这些观点反映了行业从技术炫耀转向务实落地的趋势。行业AI落地Agent企业应用推荐理由:从业者的真实押注戳中了AI落地的核心痛点——做AI产品的人、企业决策者、投资人,看完会重新思考自己的策略。原文稍后读已读值得跟进有用关注 AI落地
01:40官方账号Decoder@Matthias Bastian贝恩咨询对951家公司的调查显示,近40%的企业AI成本节省不到10%,而多数企业目标为11%-20%。原因之一是仅7%的企业真正运行完全自主的AI智能体,但商业案例却假设了这一点。人类干预和流程阻碍是导致AI节省目标落空的关键因素。该研究揭示了企业AI落地中“人机协作”的现实困境。行业AI落地企业效率成本节省推荐理由:做AI落地和数字化转型的团队值得一看——贝恩的数据戳破了企业AI节省的泡沫,提醒你:光有技术不够,组织流程和人类习惯才是真正的瓶颈。原文稍后读已读值得跟进有用关注 AI落地
05:13官方账号LangChain@LangChainAILangChain 指出,金融服务业在过去一年中,AI 应用已从“有趣的演示”阶段进入“面向客户”的实际部署阶段。取得进展的团队将大部分时间用于缩短迭代闭环,他们需要可解释的追踪、可靠的评估以及始终在线的运行时控制。这表明金融行业对 AI 的落地要求已从概念验证转向生产级可靠性。行业金融AILangChainAI落地推荐理由:金融行业 AI 落地的真实痛点被点出来了——做金融 AI 应用的团队,建议看看他们如何通过追踪、评估和运行时控制来加速迭代。原文稍后读已读值得跟进有用关注 金融AI
17:23Dify@dify_aiDify 台湾负责人 Alvin Wu 在 CIO Taiwan 价值学院首场讲座中指出,全球仅48%的AI项目能进入生产环境。企业面临技术碎片化、人才短缺和治理盲点三大核心障碍。Dify 通过可视化工作流、端到端生命周期管理、企业级安全认证及200+大模型集成来应对这些挑战,其方案已获280多家企业和政府机构验证。行业Dify企业AIAI落地推荐理由:企业AI落地难是普遍痛点,Dify 用可视化工作流和端到端管理降低了门槛,做企业级AI部署的团队值得看看他们的实践案例。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Dify
15:51官方账号Jasper AI@heyjasperaiJasper 首席产品官 Bryan Tsao 在 AI Agent 大会上与 ReadAI、RelevanceAI 高管讨论企业AI系统的落地关键。核心观点是:企业AI只有融入团队现有工作方式才能发挥作用,不能只停留在演示阶段。讨论聚焦于智能体当前的实际价值、团队仍需解决的操作鸿沟,以及实验与生产系统的区别。这反映了企业AI从炫技到务实落地的趋势。行业企业AI智能体工作流推荐理由:企业AI落地最大的坑就是脱离实际工作流,做AI产品决策的团队值得看看这些一线操盘手的真实经验。原文稍后读已读值得跟进有用关注 企业AI
18:54Ethan Mollick@emollickEthan Mollick指出,当AI实验室不再需要“前向部署工程”团队帮助客户整合AI系统、进行组织变革时,才表明他们真正相信ASI(超级人工智能)即将到来。目前企业仍需人工完成AI落地与系统集成工作,因此短期内许多职位仍相对安全。行业ASIAI落地组织变革推荐理由:该观点揭示了当前AI落地阶段依赖人工整合的现实,提示从业者关注AI应用的实际成本与组织变革需求。原文稍后读已读值得跟进有用关注 ASI