2026-03-21|AI 应用探索、技术落地与产业合作|活动记录
开始时间:2026-03-21 14:00
一、自我介绍与行业背景
1. 金融与电信领域
- 吴超(电信AI中心主任)
- 电信优势:政府与企业资源整合能力,本地化服务网络(460个政企客户经理、600+线务员)。
- 业务进展:2026年3月5日发布OPC套餐,开始销售算力资源。
2. 科技与研发领域
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臧腾飞(创业者,活动发起人)
- 行业经验:美企远程办公软件工程师。
- 当前项目:与常州本地医院进行 AI 智能医疗项目合作;推进 AI 工具站出海。
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屠亚杰(创业者,前科技公司研发总监)
- 行业经验:2012年起落地多个项目(新疆生态局环评报告智能审核、电力知识库构建等)。
- 当前项目:开发AI原生集成办公环境”IOE”(MVP阶段),以PPT生成为切入点,解决上下文管理和记忆机制瓶颈。
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徐博士(神经科学背景,脑机接口研究)
- 研究方向:spike sorting技术(锋电位分类),在猕猴上实现1万个电极实验;关注AI agent的企业管理科学问题(可观测性、可控性)。
- 技术挑战:传统算法(如Hidden Markov)效率不足,考虑引入Transformer;AI系统与人员管理体系整合(计划与头部茶饮品牌合作调研)。
3. 工程与制造业领域
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吴东(工程装修行业)
- 核心问题:行业文件资料与数据处理繁琐,传统工程扒量需4-5人通宵完成。
- 解决方案:计划搭建OpenClaw公司,建立公共库实现数据快速查询;探索CAD图纸AI自动识别扒量。
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毛星培(花木行业,11-12年开发经验)
- 行业痛点:苗木为非标产品,报价单处理困难,中间商需手动拆解找货。
- AI应用:开发领域用于代码生成、文档处理、流程简化;计划利用大模型解析报价流程,结合苗木数据解决价格实时性问题。
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Chris(轻食门店,供应链系统项目经理)
- 实践经验:无代码基础,使用AI重写轻食门店系统及骑手配送系统,推动企业SaaS升级。
5. 交通与新能源领域
- 郁跃(交通行业,运维及软件开发)
- 核心问题:每周一或雨天全国性堵车现象;传统组织架构难以适应AI发展,技术人员不足。
- 行业观察:大数据和AI模型难以解决实际业务模型构建问题。
- 包晗(常州电池技术协会,“能核”公司)
- 公司定位:国内首家电池全生命周期知识管理AI底层基础服务商,基于AI和知识图谱的SaaS平台。
- 目标场景:缩短电池研发周期(传统8-24个月→目标缩短80%),服务高校、科研院所及新能源企业,涉及回收标准制定和固态电池研发。
- 商业模式:平台付费制,主攻海外市场(北美、欧洲),国内付费意识较弱。
- 齐天立(00后创业者)
- 项目方向:开发”韧链”系统,解决新能源电池供应链问题,实时监控政策、地区局势影响,计划加入碳合规功能。
- 开发方式:使用国内模型,通过AI开发助理快速生成方案并调整,已跑通agent开发MVP。
5. 其他领域
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icy(金融行业行政)
- AI应用:辅助撰写材料、处理批处理问题;认为AI可媲美专业投资咨询师,为普通用户提供需求寻找、搭建、营销全流程支持。
- 个人发展:关注远程工作和出海领域,利用货币优势拓展机会。
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icy朋友:因顺丰医药物流业务受触动,响应国家”新质生产力”宣传,旁听学习AI。
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花花:计算机行业背景,质量领域经验,纯学习交流。
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刘昊:电信行业,希望成为AI专家,寻求技术交流。
二、主题分享环节
1. 屠亚杰:AI原生集成办公环境(IOE)
产品定位与理念
- 定义:生产力底座,而非平台或系统,以”Human in loop”(人机协同)为核心,强介入生产过程。
- 切入点:PPT生成,解决企业用户(如电力行业)内容生产痛点。
- 市场机会:泛办公领域20亿信息工作者,高频刚需,数据化程度高。
技术方案与优势
| 方案类型 | 问题 | IOE优势 |
|---|---|---|
| Office插件 | 权限弱,无法深度结合企业数据 | 全流程可控,上下文感知 |
| 通用智能体(如CoWork) | 输出似是而非,不可控 | 可视化执行,数据溯源 |
| 颠覆派工具(如Gamma) | 依赖模板,无法持续交付复杂内容 | 内容为核心,支持逻辑化生成 |
核心功能
- 文件管理:基于项目目录组织,上下文感知数据。
- 可观测执行:计划可视化、执行打断、数据溯源(记录引用文档与工具)、改动可视化(幽灵显示框)。
- 智能辅助:上下文补全、多格式输出(JSON编译为PPT/Excel/Word)。
技术挑战与未来规划
- 瓶颈:上下文管理和幻觉控制;技术路线:自定义Agent核心逻辑(基于Langchain和Langgraph)。
- 生态扩展:从PPT生成到全文档生成,构建技能市场与权限管理。
2. 徐博士:脑机接口中的spike sorting技术
技术背景与挑战
- 多通道数据难题:1万个电极存在噪声和多神经元信号叠加,传统方法无法实时分类。
- 现有局限:临床脑机接口(如洪波团队)仅8通道,精度有限;额叶等脑区场电信噪比极低。
解决方案
- 传统流程:阈值筛选→非监督学习(Mountain Sorter)→物理建模(模拟电极漂移)。
- 扩散模型创新:借鉴图生文原理,在噪声中提取自然spike信号,还原流形结构;但处理信号叠加(overlap)效果待优化。
临床应用障碍
- 非专业人员(如医生)难以掌握专业参数(如奈奎斯特频率);传统监控界面与AI结合效果不佳。
3. 吴超:电信AI战略与OPC生态
核心定位
- 差异化优势:本地化落地与私有化定制,连接技术方与用户(政府/企业)。
- 资源支持:算力(天云平台,国内模型首月20亿Tokens)、政策(中医产业园合作)、资金(3亿AI专项资金,已申报1.25亿)。
业务进展与计划
- 时间节点:
- 2025年10月8日:向周市长汇报AI规划;
- 2026年3月5日:发布OPC套餐;
- 2026年4月11日:展示苏超抢票系统等应用。
- 场景开放:提供政府/企业需求场景,负责商务与法务,邀请开发者合作设计OPC服务平台。
4. 臧腾飞:AI视频工作流商业化案例
短视频制作SOP
- 三阶段流程:文案生成(Claude工具)→内容创作(数字人/真人拍摄)→后期剪辑,支持热点抓取与多平台适配(抖音、小红书等13个平台)。
- 市场价值:同类工具售价3999元(包年或买断)。
技术实现
- 模型策略:仅口播文案需微调,其他环节依赖提示词优化;工具选择:扣子(Coze)平台搭建完整工作流。
- 风险提示:小红书对自动化工具采取”秋后算账”策略,需避免规则漏洞利用。
三、自由讨论环节
1. AI Agent的协作与管控
核心挑战
- 交互边界不清晰:AI常擅自决策(如徐博士案例:写算法时AI自选CCA而非经典方法)。
- 上下文幻觉:数据量过大导致输出失真,类比人类脑容量有限。
解决方案
- Human in loop机制:AI生成plan后人工审核(参考Coze和谷歌Anti),支持分级控制(全自动化/逐步审核)。
- 技术管控:强制记录上下文输入与文件操作,通过JSON Patch实现精准修改,避免整体刷新。
2. 传统行业AI转型痛点
- 数据碎片化:工程装修、苗木等行业数据分散,知识平台建设需求迫切(如OpenClaw、苗木报价系统)。
- 组织与人才障碍:传统架构难以适应AI迭代,技术人员不足(如郁跃所在企业240-250名软件技术人员)。
- 付费意识与成本:国内企业习惯一次性采购,对token计费模式认知不足(类比手机流量套餐解释)。
3. 算力与政策支持
- 地方政策:江苏省以AI算力消耗量为地市考核指标;常州市提供2600万财政补贴(算力租赁20%返还)。
- 算力资源:H100(315万/台,2023年12月采购)、H200(250万/台,2024年底-2025年初采购)、G200(350万/台)。
- 企业落地模式:私有化部署(120万起)vs 按月租赁(2万/月),后者更受中小企业欢迎。
4. 关键结论
- AI应用具象化:需聚焦垂直场景(如工程扒量、电池研发、交通信号优化),避免技术空泛化。
- 协作模式:“人机协同”是现阶段可靠方案,集成环境(IDE模式)提升AI生产力。
- 生态建设:OPC平台、行业知识库、跨组织数据共享是突破行业壁垒的关键。
- 管理科学:AI Agent需作为”实体”管控,明确责任归属与审核机制,平衡自主性与可控性。
【内容由 AI 生成,仅供参考】
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