企业AI困局：为何智能助手活越干越差？
上一篇写了《企业AI思考：为什么我越来越觉得，企业 AI 不应该从一个聊天框开始》有不少朋友开始和我讨论企业 Agent。讨论最多的一个词，就是Memory记忆。希望AI可以记住，包括长期记忆、经验积累、跨会话上下文……很多人认为Memory 会成为下一代 Agent 最重要的能力，记住越多AI越聪明，干得越好。刚开始，我也是这么认为的。前段时间流行 Openclaw 还有 Hermes，为了让 Hermes 记住更多事情，我花了很多时间折腾 Memory，调整记忆框架、优化存储方式，希望它能够积累更多经
企业AI推广困局：业务部门为何袖手旁观？
"AI系统上线三个月，后台数据看起来很漂亮。可我到车间走了一圈，发现主任还在用Excel排产。"跨部门AI的ROI比单部门高36%，但启动难度是2.4倍。本文拆解如何让生产部和采购部坐到同一张桌前，将产线因等料停工从月均7次降至1次。上个月，浙江永康一家200人五金工具厂的老板老徐，在我面前说这话时，语气充满挫败。他投入不少资金部署DeepSeek做排产优化，IT部门测试显示能节省15%的闲置时间。但车间完全无视它。这不是个例。我最近在企业管理者社群里看到一条吐槽，点赞过千："AI上线三个月，只有IT部门
同程旅行逾14亿港元收购嘀嗒出行，承诺保持港交所上市地位
新浪科技讯 6月30日上午消息，同程旅行与嘀嗒出行联合发布公告。根据公告，同程旅行拟通过旗下全资子公司 eLong, Inc.向嘀嗒出行提出自愿有条件全面现金要约收购。该要约将涵盖嘀嗒出行全部已发行股份，同时处理尚未行使购股权及受限制性股份单位相关权益。 嘀嗒出行现有10.26亿股，按每股1.3875港元的要约价格计算，交易总金额达14.24亿港元。公告透露，该交易已获嘀嗒出行主要股东认可，五名核心股东已签署不可撤销承诺函，同意接纳要约的股份占嘀嗒出行已发行股本约53.70%。 公告明确表示，此次收购不以
肖特韦尔受访透露：SpaceX与特斯拉整合"有望减轻马斯克负担"
专题：史上最大IPO本周来袭 马斯克旗下SpaceX拟募资750亿美元 市场针对 SpaceX 与特斯拉(400.77, 1.62, 0.41%)合并的揣测持续升温，SpaceX核心管理层肖特韦尔在回应 CNBC 记者摩根・布伦南提问时指出，两家企业若实现整合 “或将帮助埃隆减轻工作压力”。 肖特韦尔表示认同两家企业存在业务互补性，但她强调现阶段专注于推进火箭规模化生产、扩展卫星互联网覆盖范围以及完成国际空间站人员运输任务。 “特斯拉与 SpaceX 未来必然存在广阔的合作潜力，” 她指出，“两家企业战略
为何AI助手难以落地业务
老板在群里转了一条大厂AI智能体演示视频。视频里，一个对话框能写报告、做PPT、查数据、回邮件、订机票。评论区全是"太牛了""这就是未来"。三个月后，你们公司也上线了一个AI助手。它悬浮在页面右下角，看起来很像未来。可用户一问稍微复杂的问题，它就开始反问、绕圈、答非所问，最后给出一句："抱歉，我暂时无法处理。"问题不在于这个聊天框不够聪明。问题在于，它从来没有真正进入业务流程。这不是个别公司的执行力问题。Gartner 在 2024 年曾预测，到 2025
业务引入 AI 智能体，为何可信知识图谱是首要前提？
当企业将 AI 融入业务系统时，关键不在于追问“模型能否给出答案”，而在于审视“企业是否敢信任该答案”。一旦 AI 涉足订单、采购、库存、质检、财务及客服等核心环节，可信度便不再仅仅是体验层面的考量，而是关乎经营责任、流程管控与风险治理的重大议题。核心研判可信 AI 是 AI 入驻业务系统的唯一准入门槛。业务知识图谱的真正价值，并非仅仅绘制一张关系网络，而是将可信数据、业务规则、权限界限、证据链条及反馈机制，整合成 AI 能够理解、调用并接受审计的业务语义体系。图 1：企业业务 AI 知识图谱主视觉在演示
首代AI Agent折戟数据泥潭：夯实底座方显智能实效
试想，你雇佣了一位才华横溢的私人助理。他见多识广，思维敏捷，能领悟你最复杂的指令。你满怀希望地将公司最核心的客户维护任务托付给他。首日，表现尚可。次日，你察觉他遗忘了昨日进度，将同一份方案重复发送给客户。第三日，他彻底“死机”——因他试图从一系统提取客户姓名，从另一系统获取订单金额，而这两组数据不符，导致他陷入逻辑死循环。最终，你不得不亲自接手。这并非科幻情节，而是众多品牌企业在首代AI Agent试点中遭遇的真实窘境。曾在Demo中惊艳众人的AI Agent，一旦进入真实、冗长且数据交织的业务流，便屡屡
富景中国收购苗木资产拓展农业旅游业务
立足香港，放眼世界。新浪财经全球资本峰会金曜奖投票启动！挖掘最具价值的资本力量，你的一票，至关重要 点击投票 富景中国控股（02497）发布公告，于2026年5月28日，买方（公司的间接全资附属公司青岛富景农业开发有限公司）拟向卖方王爱娟收购资产（一批苗木，共计50，657棵树苗），代价为人民币3608.23万元，该款项将由公司向卖方配发及发行9063万股代价股份予以结清。 近年来，农业旅游已成为乡村旅游的核心支柱。市场对结合了苗木景观观光、盆栽蔬菜采摘及种植体验的综合性服务的需求日益增长，该等产品的大众
同投AI新星,为何结局冰火两重天?
资本市场的戏剧性，往往在短短24小时内演绎得淋漓尽致。5月25日晚间，米奥会展官宣出资1.5亿元，入股国产大模型独角兽阶跃星辰；消息落地后，次日股价直接拿下20厘米涨停。仅仅隔了一天，5月26日晚，莲花控股也发布公告，计划最多拿出3亿元现金增资同一家公司。可让人意外的是，5月27日开盘后，莲花控股股价非但没跟风走强，反而直接被摁到了跌停板。两家公司，投的是同一家AI企业，同样是现金战略入股，而且莲花控股投资金额更大且附带兜底条款，在A股市场却走出冰火两重天的行情。如果只盯着短期盘面情绪，很容易被表面涨跌带
瓴羊在新加坡千问大会展示AI数据分析新范式
2026年5月26日，由阿里云主办的千问大会（Qwen Conference）新加坡站正式开幕。作为面向全球开发者与企业客户的年度盛会，本次大会重点展示了大模型与智能体技术在企业实际场景中的应用落地。在智能体应用专题论坛中，瓴羊解决方案架构师潘若琛发表了题为《Quick BI: Your AI Data Analyst, From Insights to Action》的演讲，深入探讨了Quick BI在智能化分析领域的最新进展。在千问大会现场，一个明显的趋势是：尽管通用型Agent平台正日益强大，但真正
药企AI实战指南：20位高管揭秘落地路径
5月9日，由医药行业AI创新联盟牵头，联合Veeam、Fortinet、识林及唯信计算共同举办的“相聚五四，共探AI——医药行业AI创新联盟首届线下私享会”在湖州圆满举行。联盟内二十余位药企CIO及AI领域掌舵人齐聚一堂。会议主席、舶望医药IT负责人史俊全程主持了本次活动。活动议程主要涵盖案例分享与圆桌研讨两大板块。复宏汉霖AI创新部负责人王兆阳、济民可信数据与AI创新负责人李伟先后登台，深度剖析了各自的AI实战经验。在医药行业AI创新联盟秘书长、九日蕊致咨询创始人兼CEO张蕊的主持下，一场关于“医药AI
AI智能体如何赋能大宗商品行业转型
一、基本概况 本文旨在协助大宗行业从业人员梳理AI智能体的应用逻辑、掌握实施方法、避开常见误区，切实发挥AI技术在提升工作效率、加强风险管控、贯通业务链条方面的作用，对推动数字化转型、探索AI技术落地具有显著的指导价值。 二、核心内容 1.行业AI应用现状及核心诉求 目前，数字化转型已成为大宗商品行业实现高质量发展的必由之路，各企业均在积极探寻AI技术的应用路径，但整体仍处于探索期，存在明显不足：部分企业虽已尝试运用豆包、DeepSeek等AI工具，但应用多局限于单点场景，业务链条衔接不畅，对人工干预依赖
东方证券拟收购上海证券 打造顶级投行加速推进
4月19日下午，东方证券(9.340, 0.06, 0.65%)A股披露停牌公告，宣布正计划通过发行股份和支付现金相结合的形式，收购上海证券全部股权。东方证券A股将于4月20日起暂停交易，预计停牌时长不超过10个交易日。 上海证券注册资本53.27亿元，股权结构为：百联集团持股50%，国泰海通(16.980, -0.15, -0.88%)证券持股24.99%，上海国际集团投资持股16.33%，上海国际集团持股7.68%，上海城投集团持股1%。4月19日，东方证券已与上述股东签订意向协议，计划通过股份发行加
IT党支部：实战化培训贯通数据建模与AI应用，驱动业技一体化
低代码平台作为企业四大核心平台之一，核心目标是简化技术应用、加快项目交付速度，并促进业务与技术的深度融合。信息技术部在2026年2月3日组织了面向中级水平的低代码实战培训，吸引了79名相关人员参与。整场培训紧扣真实业务需求，针对平台的主要功能模块进行理论讲授与实操练习相结合，重点攻克开发过程中常见的难题。培训课程由两大板块构成：中级低代码实操与AI技术展示。实践部分选取"费用报销"作为典型场景，引导参训者全面体验从数据结构搭建到业务逻辑设置的完整链条。在数据架构设计环节，导师会提出典型字段规划问题，指导学
金融AI落地的三道暗坑：为何技术与业务总在错位沟通？
一、一个真实的难题前不久，一家银行AI研发团队的负责人来找我，直接说："静秋老师，如果这门课您不讲，我们就真的没法继续推进了。"我当时很意外："为什么会觉得我能讲？我之前从没专门对外讲过面向研发团队的AI课程。"他说："市面上的老师我们几乎都研究过了，这个主题如果连您都讲不了，那大概也没人能讲清楚了。"我接着问他："你们到底卡在什么地方？"随后，他抛出了三个让现场都安静下来的问题："我们做AI研发，却不知道怎样判断自己的工作到底做得好