AI真的能提升工作效率吗？AICRM填表神器揭秘
之前几篇文章聊了AI自动建档和语音录入，有朋友提问：那签合同、建商机、报费用的时候呢？这些表单字段繁多，AI能插手吗？能。而且处理方式完全不同。先来看一个最典型的场景。客户在签约现场拍张营业执照发过来。以前你需要做的是：打开CRM系统，进入客户档案和合同管理页，然后对着照片一个字一个字敲进去——公司名、统一信用代码、法人代表、注册资本、成立日期、注册地址、经营范围……营业执照上有20多个字段，手动输入至少需要10分钟。遇到照片歪斜、字迹模糊或反光的情况，还得放大眯眼细看，输入完还得仔细核对有没有输错。现在
AI智能体迎来质变：从问答助手到执行任务
智能体 GPT-5.6 智能体经济 B端 生产力 产业变革2026年7月10日，OpenAI 正式推出 GPT-5.6 系列模型及 ChatGPT Work 智能体，AI 首次具备“连续数小时跨应用自主完成任务”的能力。同日，国内腾讯、阿里、字节同步关闭 C 端娱乐化智能体，全面转向 B 端生产力工具。两个信号同时出现，标志着 AI 智能体从“会思考的技术演示”正式迈入“能干活的生产力交付”阶段。我们从技术突破、产业转向、市场规模、落地案例、安全治理五个维度，深度解析这场正在发生的质变。2026年7月10
AI智能体退潮后，B端价值成新战场
各位好，在豆包、通义千问、腾讯元宝等多家头部平台相继下线C端开放式AI智能体后，行业并未退场，反而加速了战略重构。曾经热火朝天的C端UGC智能体风口迅速降温，资源正加速向高价值B端场景集中。今天我们梳理各大平台最新动向，厘清AI智能体赛道的真正走向。各大平台动作梳理：收缩C端布局 资源集中B端和专业场景在集体退出C端智能体后，各大平台的战略路径已十分明确：字节跳动方面，尽管豆包主App关闭了用户自建智能体功能，但独立平台Coze扣子却加快迭代，今年六月上线3.0版本，彻底转型为企业级Agent开发与协作平
AI智能体泡沫破裂：免费情感背后的算账时刻
科技行业趋势深度洞察，前沿Tech领域实时动态，创新科技方向精准聚焦。欢迎关注公众号：科创猫。7月3日，豆包与千问同步发布公告，宣布智能体功能将于7月15日下线。同日发布、同日关停，两家团队显然未事先协调。同一月内，腾讯元宝的AI智能体已于6月30日停止服务，网易云音乐旗下妙时也在7月14日停运。字节、阿里、腾讯、网易四大巨头，在几乎同一时间窗口，集体退出了"用户自建智能体"的战场。直白点说：过去两年被捧上神坛的"AI智能体生态"，在监管压力与算力成本的双重挤压下，彻底宣告
AI圈本周三大转折：芯片自研、B端突围、入口重构
一周要闻与信号6月27日｜GPT-5.6发布，美国政府首次实施分阶段审批。 OpenAI推出Sol、Terra、Luna三款模型，旗舰Sol编程测试Ultra满分，但受行政令约束仅向约20家可信伙伴开放（央视财经）。信号——前沿AI正式纳入国家安全审查，顶级能力从"公共服务"变"分层供给"。6月26日｜智能体互联7项国标发布。 覆盖身份码、发现、交互、工具调用等核心环节，填补该领域标准空白（人民网）。信号——多智能体系统有了统一"接口协议"，政企部署门槛和集
AI的真金白银，藏在B端
今天和几位朋友小聚，都是各行业头部外企的从业者，聊到AI，我顺手做了一个Token额度的小调研。结果耐人寻味。一家科技巨头，员工每日AI额度300美元；某药企，每月8000美元；全球云服务商和电动车企更干脆——不限量。这些数字单独看平平无奇，但对比国内：腾讯将人均月度AI预算从2000美元砍至1000至5000元人民币不等；字节技术岗年上限1000美元，其他岗位仅300美元。一边是无上限投放，一边是精打细算。媒体上满是“AI支出失控”“Token限流”“集体刹车”的报道，可我的实际感受截然相反：在头部外企
AI浪潮下的B端产品经理转型指南
全局视角 · 变革路线📖 预计阅读时间约 12 分钟先抛出三个问题——若上述任一问题触动了你，那这篇文章正是为你而作。本文隶属「B端产品AI实战手册」首篇课程。核心目标不在于传授单一AI工具的使用技巧，而是为你勾勒一幅全景认知图谱：AI如何重塑B端产品的工作模式，你应当如何主动适应，以及这场变革的终极走向。B端与C端产品在底层逻辑上存在根本区别。只有深刻认识到这一点，才能洞察AI对B端产品经理的独特价值所在。挑战一：业务逻辑错综复杂，需求解读门槛较高。对于C端产品，亲自体验即可感知全貌；而B端产品，你通常
八部门联手布局AI消费新赛道：智能机器人产业如何突破发展瓶颈
商务部等八个部门联合发布了一份重磅文件，名为《关于加快“人工智能+消费”发展的实施意见》，涵盖5大领域共17条举措。从AI手机、电脑、智能家居，到智能网联汽车和人工智能机器人，被点名的领域都备受关注。但仔细审视“机器人”相关条款，行业目前最迫切的需求，恐怕远非这波补贴政策所能解决。这份文件由八个部门联合签发：商务部、科技部、工信部、发改委、住房城乡建设部、交通运输部、文化和旅游部、市场监管总局。文件框架清晰——5大领域17条：“深化人工智能应用赋能”4条、“扩大人工智能产品供给”5条、“拓展人工智能服务场
AI搜索重构获客逻辑：B端企业全域引流+独立站构建智能信源体系
当下采购群体的决策路径已然重塑：先经由AI问答初步锁定供应商，继而通过搜索引擎交叉验证，最终访问官网发起询价，AI平台已然成为采购决策的首要关口。B端线上获客若仍局限于传统SEO显然不够，必须同步推进SEO+AEO问答优化+GEO生成引擎优化三线协同；独立站作为各AI平台最为信赖、权重最高的自主信息枢纽，核心价值在于促使大模型主动抓取、深度采信并积极推荐企业与产品。一、AI时代语境下，B端企业线上获客全景架构（全域部署）（一）底层范式更迭：由“抢占搜索位次”迈向“化身AI权威答案”1.传统SEO：角逐搜索
AI创业谈|藤校博士三宝妈，用AI重塑人才评估
你是否见识过这样一位“硬核妈妈”？她一边攻读顶尖名校的AI博士，一边养育三个孩子，同时还能成功创立一家AI企业？本期《闹了Gen》AI创业谈栏目，我们专访了AI初创企业Griting的创始人兼CEO张洁。她完成从文科到计算机的跨界，正致力于利用AI技术重塑人才评价体系。《闹了Gen-AI创业谈》是一档深度对话AI创业者的栏目，旨在探索技术前沿与商业落地的结合点，记录AI浪潮中的新思维与真实践。我们过往的其他原创访谈包括：与AI创业者、学者共话：与AI谈感情真的可行吗？｜vol.4闹了GenAgent元年已
拒绝画饼：2026普通人利用AI赚钱的5条实战路径
不讲虚的，不吹牛皮，只谈那些实实在在能变现的AI副业最近网络上充斥着“AI副业月入过万”的言论，比如用AI做视频、写小说、搞设计……仿佛只要用了AI，就能躺着数钱。然而现实是残酷的，90%号称能赚钱的AI副业，要么根本赚不到钱，要么早已是一片红海。作为长期关注AI创业与副业的人，今天我想分享一些靠谱的、普通人切实可行的AI变现方法。没有花哨的概念，只有硬核的实操案例。很多人认为AI内容创作已是红海，但这仅限于C端。在B端（企业端），企业对AI内容的需求才刚刚井喷。具体怎么做？例如：协助企业搭建AI内容生产
张涛谈具身智能：迎来ChatGPT级突破仍需等待3至5年
新浪科技讯 5月27日下午消息，第六届BEYOND国际科技创新博览会（BEYOND Expo 2026）于5月27日至30日举行。在开幕式上，谈及普渡机器人在商用服务领域的战略布局，公司创始人兼CEO张涛指出，对于面向消费者的机器人企业而言，首款产品的成功具有决定性意义。相较于C端产品，面向B端的机器人创业更像是一场持续的多轮博弈，即便初期产品表现不尽如人意，也能通过不断迭代优化，以时间换取成长空间，使产品逐步契合客户需求。 张涛指出，面向B端的机器人竞争更加考验企业的综合实力，需要技术、产品、商业化、战
鼎信创率先布局AI智算，抢占市场先机
借助AI提升智能算力，鼎信创已率先迈出关键步伐✅ 张总今日受邀出席在深圳举办的硅基九尾狐AI培训会并发表演讲——九尾狐，作为国内领先的AI赋能平台，曾服务过中国移动、联通、电信、TCL、亿纬锂能、张琦老师等超过10万家的B端企业。 鼎信创已与硅基九尾狐建立深度合作，投入约10万元，计划携手两年，私域运营效果显著。目前正带领800名细分领域的伙伴共同布局AI智算的线上市场，机会难得、潜力巨大！ 感兴趣的朋友欢迎交流合作，携手共创🚀 广东 , 2小时前 ,借助AI提升智能算力，鼎信创已率先迈出关键步伐✅ 张总
AI降本背后的隐忧：企业省钱，员工买单
AI收费的真相：B端企业赚得盆满钵满，为何C端用户始终不愿掏腰包？前文曾提及，AI商业化的双轮驱动中——B端走得稳健，C端却摔得很惨。B端企业纷纷斥资采购AI，降本增效的逻辑无人能挡。然而，这里存在一个被严重低估的连锁反应：若C端始终无法突破，所有AI的买单方仅限于企业，最终结果将如何？答案或许比你想象的更为沉重——企业利用更具性价比的AI替代人工，导致员工失业且失去收入。从宏观经济链条来看，这实质上是利用员工未来的薪资，构筑了AI产业链公司当下的营收。这并非阴谋论，而是一个正在上演的经济学剧本。企业并非
AI浪潮下的破局之道：金融SaaS“数据冗余困境”如何影响决策质量
你是否有过这样的体验：打开一个功能完备的金融数据看板，铺天盖地的表格、成堆的指标数字不停闪烁，还夹杂着红绿相间的动态曲线。领导站在身后，指向屏幕说：“我们要为客户提供最完整的数据（潜台词：让他们自行判断）。”然而结果呢？用户盯着屏幕看了半分钟，眉头拧成一团，最终无奈地叹气，关掉页面，打开自己那个简陋的Excel表格开始计算。是不是很心塞？明明我们呈现了更丰富的数据、更及时的更新频率、更出色的渲染性能，为何用户反而不买账？因为另一个残酷的事实是：在许多高复杂度的业务场景中，信息越多，做出的决策反而越糟糕。今