AI项目需求把控：当业务提出智能化诉求时的破局之道
业务方最常说的一句话："我们想搞个智能化的 XX。"听到这话，别急着答应，也别急着回绝。因为"智能化的"三个字，在业务脑子里可能是一种魔法，在你脑子里是一堆工程。中间差着的，就是需求梳理的全部活儿。我带过十几个 AI 项目，几乎所有需求对接的起点都是模糊的。不是因为业务方讲不清，而是 AI 能落地的场景太多了，业务方不清楚具体该要什么。需求管理的本质，是把"魔法"转译成"工程"。今天把这套转译方法拆给你，包含真实对话记录和能直接套用的模板。先搞明白为什么 AI 需求梳理比传统软件难：传统需求管理的核心是"
波音转让三大子公司股权予Archer，eVTOL与无人机赛道整合提速
波音(234.42, 2.23, 0.96%)将旗下三家子公司转让给电动垂直起降（eVTOL）初创企业Archer Aviation，以此换取该公司未披露的股权份额。该举措意在使波音聚焦核心业务领域，同时推动Archer加快eVTOL技术研发与配套网络布局，并扩展其军工业务范围。 转让标的资产：Wisk、SkyGrid及Insitu 这三家子公司涵盖：致力于自主eVTOL研发的Wisk Aero；专注于空中出租车交通管理系统开发的SkyGrid；以及生产高空无人机、产品已在全球多个地区（含美国海军）投入部
AI时代为何呼唤数据库3.0
前阵子跟一位制造业的CIO喝茶，他抛给我一个问题："我们现在有MySQL做业务库，MongoDB存日志，Milvus放向量，InfluxDB跑时序，这算不算数据库2.0？"我反问：“那你做AI项目时，这几个库之间来回倒数据，到底有多少次？”他愣住了，说：“光是做个RAG知识库，我们就写了6个ETL脚本。”这就是我写这篇文章的初衷。很多人误以为数据库3.0只是比2.0多加几台服务器、多分几个分片。但看了那张“数据库1.0→2.0→3.0”的演进图就懂了：真正的3.0，不是Y轴（机器）的延伸，
海湾资本豪掷冠名 特朗普海外品牌授权营收跃升至5950万美元
海湾开发商重金冠名，特朗普海外品牌授权业务营收飙升至5950万美元 特朗普重回白宫第一年，集团海外地产品牌授权业务呈现井喷式增长。2025年该板块吸金5950万美元，多家海外开发商豪掷重金购入授权，将特朗普品牌植入当地顶级住宅楼盘、高尔夫球场及滨海度假项目。 媒体通过梳理特朗普年度财务申报文件发现，全球范围内物业使用特朗普品牌产生的海外授权收入，较2024年飙升71%，规模接近2023年的十倍。业绩暴增的核心驱动因素在于特朗普集团打破了其首个任期内"不再拓展任何海外新合作"的承诺。 特朗普集团第二任期出台
AI智能体驱动产业升级:从技术工具到价值兑现,抢占万亿新风口
2025年我国人工智能产业规模化进展突出，核心产业营收冲破1.2万亿元大关，关联企业逾6200家，生成式AI用户攀升至6.02亿。2026年5月，三部门协同发布《智能体规范应用与创新发展实施意见》，AI智能体跃升为产业落地的关键引擎——行业角逐焦点，由大模型参数竞赛迁移至业务落地实力的比拼。1.2万亿2025 AI核心产业规模6200+相关企业数量6.02亿生成式AI用户(2025末)70% / 90%2027 / 2030 智能体普及率目标近两年，大模型商业化侧重于接口调用、智能办公、知识检索、内容生成
越沉迷AI工具，越难把事做成
各位好，我是健鑫近几个月来，我每次拿起手机，总能看到冒出来的新 AI 产品。今天有人宣称某个新模型颠覆了整个行业，明天有人吹嘘某个智能体即将取代xxx，后天又冒出一个号称“全面革新”的玩意儿每当新工具亮相，评论区便炸开了锅：吹捧变革多厉害、警示不学就掉队。过段时间热度消退，又一款新工具登场，再次沸腾，如此循环于是圈子里逐渐流传起一句话：AI 时代，只要你不学，就可以永远不学，因为根本学不过来我认为这话一半是玩笑，一半是事实不少人确实被这种节奏折腾得焦头烂额。今天追这个，明天赶那个，每天耗费大量时间看评测、
让 AI 走出 Demo 落地真实场景，FDE 实战营招募启动
近一年来，搭建一个 AI 演示项目变得愈发简单。然而，真正的挑战正在转变为：随着 AI 逐步深入实际业务环节，这些议题将变得愈发关键，这也是我们将目光聚焦于 FDE（前沿部署工程师）的根本原因。整体课程围绕真实 AI 项目的全流程展开：需求洞察与方案规划 → 数据与知识治理 → AI 应用开发 → 验证与交付 → 运维与持续优化期间，我们特邀来自企业、AI 公司及各行业的一线从业者，共同分享真实项目中的实践心得与挑战。除理论授课外，还将持续输出外贸物流、零售、央国企、农业、工业制造、消费等领域的真实行业案
企业真正缺的，不只是AI助手，而是能融入业务的AI CRM体系
QUOTE绝大多数企业并不缺AI工具，也不缺CRM平台。真正欠缺的，是一套能够将客户数据、团队协同与后续执行真正串联起来的AI CRM。近两年，企业在数字化转型和AI应用上投入了大量资源。有的团队上线了智能客服，有的采购了传统CRM，有的则在销售、服务、项目与管理等环节不断叠加新的工具。但实际运行一段时间后，很多企业还是会遇到一个共同的难题：系统数量在增加，数据却没能真正贯通；AI响应越来越迅速，业务推进却未必变得更顺畅。症结通常不在于工具数量不足，而在于各工具之间缺少统一的业务语境。客户信息散落在CRM
AI项目启动：先找人，再选工具
许多管理者在启动 AI 项目时，首先纠结的是：“到底该用哪个平台？”然而项目落地后，阻碍往往并非软件本身，而是三个关键难题：谁能精准描述业务痛点？谁能把方案付诸实践？谁能评估其实际效果？若这三个问题没有定论，即便演示再完美，也难以转化为日常的生产力。企业掌舵人无需深究每个模型细节，也不必盯着员工写提示词。老板的核心职责是把控方向、明确边界及设定验收标准。一个成功的 AI 项目，至少需要两类明确的责任主体。第一类是业务主管。他需精通业务流程，洞察问题所在，协调各方资源，并能依据业务常识评估 AI 输出的准确
中国建材宣布再次延期履行解决同业竞争承诺
中国建材(4.175, 0.11, 2.71%)（03323）发布公告，公告内容涉及终止宁夏建材吸收合并中建信息相关交易，以及宁夏建材与天山股份的水泥资产重组事项，同时涵盖公司对宁夏建材和天山股份所做出的避免同业竞争承诺延期两年执行的相关安排。于2026年8月，公司分别向接受承诺的各方发送了最新延期告知函，函中说明自相关承诺作出以来，公司始终积极推进承诺的履行，持续与各方保持沟通，努力寻找既能维护上市公司独立性，又能充分保障上市公司公众股东利益的最佳方案，以彻底化解同业竞争难题。公司认为，基础建材板块的业
力量发展发盈喜 上半年除税后净利润预增31%至40%
力量发展(1.9, 0.00, 0.00%)（01277）发布公告，预计2026年上半年实现除税后净利润约人民币7.3亿元至7.8亿元，与上年同期相比增长31%至40%。公司2026年上半年业绩较上年同期明显改善，主要原因包括：（i）受市场煤炭价格回暖的推动，2026年上半年集团的煤炭产品平均售价较上年同期上涨约18%，核心煤炭业务利润实现增长；（ii）受益于集团持续推进高效财务管理举措，集团整体盈利水平得到进一步提升。2026年上半年，集团煤炭产品的单位成本较上年同期下降幅度在9%至12%之间，管理费用
AI可批量产出代码，软件企业为何仍重金争抢开发者？
最近两年，开发者群体中弥漫着一种普遍焦虑：AI编程能力突飞猛进，我们是否即将面临失业？ 体验各类AI编程产品，从接口编写、页面开发、Bug修复到批量产出测试用例，AI短短数秒便能交付完整代码，效率远超人力。 过去开发者苦恼于逻辑难以实现；如今许多人目睹AI的产出后，开始担忧自身被全面取代。 然而现实中却出现了一个耐人寻味的反差： AI编码水准不断攀升，各大软件企业、科技机构却长期开放大量开发职位，重金扩充开发者队伍。 不少人心生疑问：企业明明知晓AI可替代大量编码任务，为何仍在持续招聘？ 答案既残酷又温暖
一周AI商业洞察：当智能体能自主决策，企业的治理框架必须重新架构
当AI从“聊一聊”演进到“跑一跑”，它早已超越了普通软件工具的范畴，正在蜕变为具备自主行动能力的全新主体。本周最值得反思的焦点，并非模型新增了多少技能项，而是AI已经学会了调用工具、规划路径、运用凭证并达成目标。企业经营管理的根本议题，也由此从“是否引入AI”转变为“愿意赋予AI多大的决策权”。过去几年间，我们倾向于将AI视作更高级的软件：人负责提问，AI输出响应，人再评判是否采纳。这一运作模式正在遭遇根本性的挑战。8月6日，OpenAI一方面扩大GPT‑5.6的免费适用层级，另一方面披露全球用户分布情况
企业AI落地频频受挫？根源不在大模型，而在于AI原生本体论！
当下，众多企业陷入了一个难以破解的AI困局：大模型迭代升级日益强大，可企业AI落地却依然状况百出、问题不断。AI能够编写代码、撰写文案、生成PPT，通用能力看似无所不包，然而一旦应用于实际业务场景便漏洞丛生：审核合同时遗漏关键风险、统计数据无中生有、业务执行偏离既定流程、风控判断时对时错。问题的根源从来不是大模型不够智能，而是企业AI落地缺失三大核心支柱：不熟悉专属业务、不清楚规则边界、缺乏行为约束。通用AI仅具备语言能力，缺乏企业的业务认知、合规底线、流程逻辑，只能依赖通用逻辑进行“盲目推测”，这正是9
Agent 浪潮下的 FDE：把模型实力转化为业务成果
FDE · 系列第 4 篇前面三篇文章，我们对 FDE 做了整体梳理：第一篇讲它为何是未来十年最关键的风口，第二篇讨论该招聘什么样的人、归属哪个部门、薪酬如何设计，第三篇对比了中国模式与硅谷路径的异同。但始终有一个悬而未决的问题：我们反复强调 FDE 是“把 AI 嵌入真实业务”，那 AI 究竟以什么方式嵌进去？答案是 Agent。而“让模型能力在真实业务中落地”这件事，在 Agent 时代与过去截然不同——难度发生了根本性的变化。原因何在？过去两年，大家实现的是“模型能力”：搭个知识库、做个对话窗口、让