当AI开始替用户做决定，品牌如何成为“默认答案”？
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行业案例库 1月前 • 166

当AI开始替用户做决定，品牌如何成为“默认答案”？

问答智能诞生记：当AI开始替用户做决定，品牌如何成为“默认答案”？——写给所有正在错过AI流量的企业 一、从“搜索框”到“对话框”：一场静悄悄的流量革命  2025年9月，OpenAI给ChatGPT上线了“即时结账”按钮，用户连链接都不用点，就能在对话里直接完成下单。几乎同一周，Adobe发布数据：由生成式AI导流至零售网站的流量，7月同比暴增4700%。  这不是简单的渠道更替，而是决策主

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面对大模型技术汹涌而来、AGI时代逐步成型，我们每个人都被迫回答一个根本问题：在这个技术无限逼近智能边界的时代，普通人如何变得不可替代？在腾讯新闻直播中，清华大学心理与认知科学系主任刘嘉教授结合其新书《通用人工智能》，对这一问题进行了深入探讨。刘嘉教授与腾讯科技主编郑可君围绕人类价值的重估、不可替代的能力，以及与AI共生的新路径展开探讨，本期主要分享内容：1、第一次工业革命解放了“身体”，人得

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AI 落地，技术并非关键，真正门槛是理解业务与行业 Know-how。为什么许多 AI 产品在内测时表现良好，一旦交付客户后就会 “翻车” ？在「DeepTalk」第三个系列话题栏目「AI 落地实战」对话中，崔牛会创始人 & CEO 崔强，与北森联合创始人 & CEO 纪伟国，围绕 “AI 产品上线第一仗：从内测到客户交付的那些坑” 这一主题展开了深度对话。纪伟国认为：第一，AI 产品在从 0

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时代给出的考卷，然而题目已变，但很多人还在用旧答案。当人工智能的浪潮席卷而来，B端市场首当其冲。无论是做SaaS的、硬件的、咨询的，还是深耕制造业、零售业、金融业，都会发现客户需求变了、采购逻辑变了、竞争格局变了。尤其在ToB业务里，过去那套“跑关系、堆人海、靠规模”的打法，正在迅速失效。而新打法，既需要洞察AI技术的本质，又需要抓住B端用户的心理和场景。这篇文章，我们分五个部分来聊：为什么A

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Abstract：不同规模的企业该如何利用AI，这是本文章所讨论的问题。由于企业性质和规模的不同，应用AI的策略也必定不同，不存在一个统一的理论或实践定律。所以我从公司的两个维度，即企业性质与规模这两维度来分别简要介绍该如何应用AI。在产业互联网与数字化浪潮席卷之下，人工智能（AI）正在成为企业发展的核心驱动力。然而，不同规模的企业，资源禀赋、核心痛点和战略目标迥异，其拥抱AI的策略也应“量体

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编者按：今年的政府工作报告提出，持续推进“人工智能+”行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持大规模广泛应用。这是“人工智能+”第二次被写入政府工作报告，与去年侧重于技术研发和产业集群建设不同，今年的提法更侧重于技术的落地应用，将人工智能的应用重点指向了制造业。《中国电子报》特开设“AI+制造”深度调研行栏目，深入基层、走进一线展开实地调研，报道各地方、各企业优秀案例，探讨新一代

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在OpenAI近期发布的《企业中的人工智能》报告中，深入分析了七家前沿企业成功采纳和部署人工智能的经验。报告指出，AI在提升员工绩效、自动化运营及驱动产品创新方面展现出显著且可衡量的改进。企业应将AI视为一种全新的工作范式，而非仅仅是软件或云应用，这需要秉持实验和迭代的思维方式。这份报告对于很多正在规划AI战略的企业决策者而言是一份很好的实践手册。接下来，我们将结合报告和一些其他机构的研究，为

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海外和国内AI上差异最大的点可能还不是模型的水平，而是真的没应用。这导致一个很可怕的后果：国内AI整个生态是断链的。什么叫断链？形象讲就是算力干算力的、模型干模型，然后在最终用户这里不闭环。比如过去的电商是有生态的：有人做云、有人做电商平台、有人做供货方、有消费者，这样就把互联网的技术完整和商业体系融合了起来，链条上的每个人都可以有收益。现在AI上在海外这个正反馈链条差不多跑起来了，至少在我感

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今天我们再延展到制造业领域，看看别的公司是如何落地智能体的，希望对大家有所启发。案例1：柔性生产线动态调度智能体 (汽车零部件制造)痛点：多品种、小批量订单激增，传统固定产线切换效率低，设备空闲率高，订单交付延迟风险大。智能体方案： 1) 部署： 在MES系统上部署调度智能体集群（每个工位/设备有代理智能体，中央有协调智能体）。 2) 感知： 实时采集订单信息（ERP）、设备状态（IoT传感器

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今年 4 月，Fiverr CEO 在 X 上发布的一封公开信迅速刷屏。他直吐真言：AI 正在抢你的饭碗。不管你是程序员、设计师、产品经理、数据科学家、律师、客服、销售，还是财务，AI 都会找上你。过去那些「简单任务」会消失，「难题」将变成新常态，「做不到的事」会成为下一轮的挑战。如果你还不是这个领域的高手，很可能几个月内就得考虑转行。这段话直白、不留情面，却也点中了当下对 AI 与工作的集体

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