天驰PLM AI+上线：语义+参数双引擎智能查料
制造业研发工程师，大多都被「找零件」拖累过研发进度：库里明明有现成物料，却因命名格式、空格、写法细微差异，无法检索匹配；需要匹配规格、性能适配的替代零件，只能人工逐条翻阅物料清单，耗时费力；存量物料长期闲置无法复用，团队只能反复新增物料建档，最终造成非标件堆积、物料库存冗余，持续抬高企业研发、采购与库存管理成本。针对制造业研发普遍存在的查料难、找料慢、复用低、建档冗余核心痛点，天驰PLM AI+版本正式发布！本次升级深耕研发实际场景，推出轻量化全新界面+双维度AI智能物料选型能力。在保留原有操作习惯、保障
喧嚣背后的理性抉择：企业AI产品选择指南
近期，无论行业论坛还是内部研讨，“AI”始终是热议的焦点话题。从生成式大模型到智能体（Agent），从代码辅助到营销内容自动化生产，AI产品的进化节奏几乎以天为单位。身为企业的数字化负责人或CIO，我们正身处一个机遇与挑战并存的岔路口。一方面，业务团队期望借助AI达成降本增效，甚至推动业务流程再造；另一方面，市面上种类繁多的AI产品令人目不暇接，定价、功能、安全性各有不同。"究竟该选哪一款？"这不仅是技术命题，更是战略议题。历经多次技术评估与落地实践，我归纳出一套以业务为导向的AI产品筛选框架，期望为同样
AI落地为何总是碰壁？四大症结全解析
85%的企业在AI面前手足无措，这份35页的选型指南终于把话说清楚了。《人工智能行业：2026年AI+行业场景落地选型指南》【文末附资源免费下载地址】，篇幅不长，却道出了所有想应用AI的企业都必须直面的现实：85%的企业在场景定位上模糊不清，87.5%的供应商表示客户需求描述不明确。换句通俗的话说：想用AI的企业找不到切入点，做AI的厂商摸不准客户到底要什么。供需双方如同蒙着眼睛的两个人在房间里摸索，偶遇是运气，失之交臂才是常态。【文末附资源免费下载地址】报告中有组数据让我记忆深刻：70%的企业在"