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Vol.112|对话特赞范凌:我亲手「杀死」了过去的自己,AI 时代所有的留恋都是负担

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本期节目深入探讨 AI Agent 如何推动企业从‘AI 赋能’迈向‘AI 原生’的范式革命,聚焦技术落地中的真实挑战与组织跃迁路径。
嘉宾指出,当前 AI 已进入 Agentic 阶段,企业核心竞争力正从模型能力转向上下文深度 —— 即对业务场景、暗数据和专有知识的结构化沉淀与活用。GEA 四层架构(意图层、编排层、技能层、上下文层)旨在构建可信赖的生产力增强系统,而非替代人力;人的新角色是目标设定者、审美判断者、反馈提供者与最终责任承担者。在概率性 AI 之上建立确定性,关键在于 Evaluation 基础设施、高质量 human data 沉淀及人机协同闭环(如 AI 生成 70 分方案,人工跃升至 100 分)。企业不应纠结于 AI 成熟度门槛,而应以决心和预算为合作前提,通过全栈式服务实现 Sim-to-Real 跨越。未来胜负手在于:能否以‘China for Global’视野,将深厚业务洞察转化为不可复制的上下文护城河。
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企业不应只给 output,要给 outcome
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客户愿意搁置畏惧开始行动,以免落后于竞争对手
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AI 已不仅是软件替代,还可能替代专业服务人员
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GEA 不是造数字员工替代人做重复事,而是为生产力创造环境
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不能仅靠数字员工解决问题,降本增效是内卷逻辑,要以 AI Native 寻找新机会
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AI 将想法做到 70 分,人再从 70 分做到 100 分,此过程有机且有机会实现 AI 原生
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人的价值在于给 agent 正确设定、提供反馈,成为评价者、提供品位和意外的人,人还是最终责任承担者
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虚拟用户可批量生成 VOC 并参与产品定义脑爆
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AI 模拟用户行为可达 85% 一致性,且在数据稀缺行业优于现有实采数据
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现在是新大航海时代,只要意志坚决、世界观一致的客户都可以合作
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AI 时代有更大马太效应,上船最重要
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纯 AI 公司差异化会变小,用 AI 帮助传统行业缩短新品研发周期是公司存活机会
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GEA 应用是个开端,将以每两周一个场景的节奏使其更多元
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当下 AI 浪潮拉近了科研与市场的距离,是双赢局面
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企业会将自身的 context 变为私有并与模型做物理隔离
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2030 年优秀公司的关键在于从工具驱动转变为上下文驱动,让难结构化的内容结构化