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

• 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。

• 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。

• 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

• 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。

• 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。

• 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

• 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。

• 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。

• 花花：计算机行业背景，质量领域经验，纯学习交流。

• 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

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

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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】