AI落地的现实挑战
关于AI落地，我们正在寻找那些敢于“泼冷水”并提供“搭梯子”建议的人这段时间，团队也在不断修正我们的认知。起初，我们认为做深度访谈，就是要把创始人的故事讲得更动人，把产品的逻辑梳理得更清晰，把团队的背景挖掘得更深厚。这没错，但这只是上半场。随着接触的AI项目越来越多，我们发现了一个尴尬的断层：技术端讲得天花乱坠，但场景端却步履维艰。许多AI产品在演示阶段堪称完美：识别率99%、效率提升10倍、成本降低50%。但一旦走出实验室，进入真实的工厂车间、城市治理系统、医院诊疗流程或企业办公习惯，问题就来了。问题不
非技术背景如何立足 AI 领域
上周，一位前辈询问我过往的研究方向。"高科技领域的战略咨询。""噢，那你现在投身于 AI 和数据变现了？""没错。算是被 AI 解放了双手😄。""看来你技术功底很深厚吧？此前是专攻 NLP 还是 CV？"我沉默片刻，决定坦白："我本科主修公共政策，专注国家安全与反恐研究。"那位前辈的神情，由好奇转为疑惑，继而变为同情，最终凝固成一种"这人究竟如何踏入此门"的复杂神色。那一瞬我顿悟，在 AI 这个圈层中，我的履历某种程度上堪称"偷渡客"。老实说，我的心路历程确实是从兴奋到惶恐，再到自我怀疑，最后索性听天由命
企业AI Agent落地的核心难题与解决路径
2026年，AI Agent已经从技术圈的热词，变成了企业界争相布局的战略方向。但一个残酷的现实是：90%以上的企业AI Agent项目，要么卡在立项阶段，要么上线后效果不达预期，要么落地后无人问津。为什么会这样？作为深度参与超过百个企业AI Agent项目的技术服务商，狄逊科技在今天这篇文章里，把我们总结的3大落地挑战和应对策略，毫无保留地分享出来。在讲挑战之前，先快速对齐认知。AI Agent（AI智能体），不是简单的AI聊天机器人，而是一个能够：举几个实际例子：2026年，以Kimi、DeepSee