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AI賦能政策服務：千億賽道的智能平臺投資機遇
產業(yè)政策平臺正迎來AI賦能的轉折點。借助RAG與大模型技術，新一代智能平臺不僅能破解企業(yè)獲取政策信息低效、匹配不精準、申報繁瑣三大痛點，更將重構政企互動模式——從被動查詢轉向主動服務，實現政策資源的精準滴灌。本文將深度解析如何打造覆蓋政策全生命周期的智能平臺，以及它如何成為企業(yè)獲取政策紅利的新基建。
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AI祛魅2026：從技術狂歡到價值苦旅——算力崇拜到價值算賬：2026年企業(yè)AI 商業(yè)化 價值拐點與生存預測
AI行業(yè)正迎來一場深刻的商業(yè)清算。2026年不再是技術狂歡的時代，而是AI開始算賬的分水嶺。從硅谷的能力工廠到中國的系統(tǒng)化落地，企業(yè)將面臨價值三角的重塑與ROI的殘酷拷問。這篇文章揭示了AI商業(yè)化深水區(qū)的六大真相，以及哪些公司將在這一輪洗牌中被系統(tǒng)性清除。
京東工業(yè)上市，給供應鏈產品經理的啟示
京東工業(yè)的上市絕非偶然，而是供應鏈產品規(guī)劃的完美呈現。從'太璞'解決方案的三層架構設計，到精準把握市場窗口的節(jié)奏把控，再到數據驅動的商業(yè)化閉環(huán)，這個案例為供應鏈產品經理提供了教科書般的啟示。本文將深度解析京東工業(yè)背后的產品戰(zhàn)略邏輯與關鍵指標。
AI泡沫，這只是一個金融而非產業(yè)的“偽命題”
AI商業(yè)化浪潮引發(fā)泡沫擔憂，但這次可能不同于20年前的互聯網泡沫。作為通用目的技術，AI已在金融、投資領域形成完整生態(tài)鏈，從硬件到應用層層滲透。本文將深入剖析AI泡沫背后的四大成因，對比互聯網泡沫異同，揭示資本市場狂熱與產業(yè)真實需求之間的關鍵分野。
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AI音樂在短短兩年內取得了巨大進步，從模仿到全棧升級，AI音樂生成模型如Suno V3和Mureka V1等逐漸嶄露頭角。然而，AI音樂在商業(yè)化路徑和版權問題上仍面臨挑戰(zhàn)。未來，AI音樂將如何發(fā)展，是否會成為主流？
B端產品：Saas商業(yè)化的賬號體系設計（上）
在SaaS系統(tǒng)商業(yè)化的過程中，企業(yè)客戶的需求多樣化和市場競爭的激烈性給產品經理帶來了諸多挑戰(zhàn)。本文深入探討了如何通過標準化和靈活配置來解決這些挑戰(zhàn)，滿足不同客戶的需求。
復盤2024 AI視頻生成：從Sora的驚艷到落地的艱難，萬字報告里的真實現狀
2024 年被稱為“AI 視頻生成元年”，技術不斷變遷，產品形態(tài)進化，商業(yè)化呈現多種打法，巨頭也紛紛布局。本文基于報告為您深度剖析 AI 視頻生成產業(yè)的現狀與未來，揭示其中的機遇與挑戰(zhàn)。
豆包事件作為“壓力測試”：AI Agent商業(yè)化的四重壁壘與破局點
豆包手機助手的閃電下架，遠非一次簡單的產品失敗。這起事件以最激烈的方式，將AI Agent從實驗室推向市場時面臨的技術工程、生態(tài)準入、用戶信任和商業(yè)模式四重壁壘，赤裸裸地暴露在行業(yè)面前。本文深度復盤這場‘全真壓力測試’，系統(tǒng)推演AI Agent如何跨越鴻溝，為從業(yè)者提供一份務實的思考框架。
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你有沒有過這樣的經歷？團隊引入了一個新的AI工具，剛開始大家都很興奮，覺得終于可以解放雙手了。結果用了沒幾天就發(fā)現，這東西就像個剛入職的實習生——看起來懂不少，但真要讓它獨立完成點有價值的工作，要么漏洞百出，要么需要你手把手教半天，最后可能還不如自己動手來得快。這就是現在很多企業(yè)面對AI Agent的真實感受。
