AI行业资本支出与市场表现 - 2025财年微软、META、谷歌、亚马逊四家公司资本支出有望超过3172亿美元，较2024财年增长约49.6% [2] - 国内百度、阿里、腾讯等巨头股价显著上涨，百度创2023年10月以来新高，阿里大涨5.28%，腾讯控股市值重回6万亿港元 [2] - 商汤科技创近52周新高，市值突破千亿港元大关 [2] 科大讯飞财务与市场表现 - 公司2025上半年归母净利润亏损2.39亿元，扣非后亏损3.64亿元 [4] - 开放平台业务毛利率持续下滑至16.58%，智能硬件营收同比下滑3.27% [4] - 总市值1220.57亿元，股价52.80元，近期走势平稳未跟随AI股上涨趋势 [2][3] - 预测市盈率为亏损状态，市净率6.832，EPS为-0.1736 [3] 技术实力与商业化对比 - 讯飞星火V4.0Turbo七大核心能力全面超过GPT-4Turbo，数学和代码能力超越GPT-4o，国内外中英文14项主流测试实现9项第一 [4] - 但商业化落地能力较弱，智慧教育业务2025上半年营收35.31亿元（同比增长23.47%），占总营收32.36% [12] - 对比百度Robotaxi项目累计订单超1400万单，智能云等AI新业务收入破百亿（同比增长34%） [6][7] - 阿里云二季度营收同比增长26%，AI相关产品收入连续8个季度三位数增长，占外部商业化收入超20% [8] - 腾讯通过AI赋能广告、云计算、游戏三大主业提升商业化效率 [9] 学习机市场竞争格局 - 2024年中国AI学习机市场销量592.3万台（同比增长25.5%），未来销售额有望破千亿 [13] - 作业帮以33.4%市场份额领先，学而思占19.8%位列第二，科大讯飞以12.1%位居第三 [17][18] - 公司产品定价约6000元档次，在内容为王和强社交属性的学生市场中不占优势 [20][21][22] - 教培机构拥有内容优势（如作业帮18亿题库+547万真题试卷）和品牌渗透度 [20][26] 公司运营模式与挑战 - 非经常性损益中政府补助达8630.43万元，占上半年1.25亿元非经常性损益的较大比重 [5] - 曾因学习机内容审核问题引发舆论风波，对品牌形象造成潜在长期影响 [27] - 当前AI市场更注重落地转化而非技术概念，公司"B+G+C"业务模式面临商业化突破压力 [5][27]

在模型能力快速迭代之下，如何落地AI成了所有人关心的一个话题。 原因很简单，尽管AI能力很强，但如何将这些「魔法」真正融入到自己复杂又具体的业务流程中，成 了一道难以逾越的鸿沟。 这不，为了解决这个问题，硅谷开始重新兴起了一个新的模式：FDE。 简单说，FDE就是一个驻扎在客户现场的工程师，负责填补"产品能做什么"和"客户需要什么"之间的巨 大鸿沟。 这模式现在有多火？YC的招聘网站上，已经超过100家上百家AI Agent公司在招FDE，连OpenAI自己也 组建了FDE团队，专门服务大客户。 甚至连 Bob McGrew（Palantir前高管、OpenAI 前首席研究员）都忍不住调侃：他去参加 AI 创业者大 会，大家对 ChatGPT 或 GPT-4 没啥兴趣，全场只想问他一件事——Palantir 的 FDE 模式到底怎么玩？ 今天乌鸦君就来聊聊，这个十几年前又重又累的模式，为什么在AI时代突然就火了？ 01 FDE模式，撑起4000亿美金的Palantir FDE模式，最早源于Palantir。 甚至毫不夸张的说， FDE模式撑起了如今4000亿美金的Palantir。 故事还要从Palantir ...

文章核心观点 - 2025年是企业级AI应用从试点走向规模化落地的关键转折点 AI正从效率工具升级为企业经营中需量化价值的核心能力 但企业在战略制定、技术实施和人才培养等方面仍面临系统性挑战 [1] - 2025 ITValue Summit数字价值年会聚焦AI落地"十大核心问题" 通过行业领先企业的实战案例分享 为企业提供可借鉴的解决方案 推动AI从概念验证走向生产级应用 [1][3][5] AI战略共识构建 - 企业面临从技术试点到战略重构的关键转折 管理者和执行者之间存在认知落差 90%的AI项目未能实现预期 70%的高管认为效果不佳 [8][16] - 瑞幸咖啡通过AI驱动价值链重构 以数字化底座支撑用户、产品、门店三大支柱 实现爆品预测准确率85% 租金占比降至8%以下 以9.9元定价策略颠覆行业格局 [12] - 企业需重新定位AI与人的关系 AI应作为提供策略的"顾问"和鼓励执行的"教练" 而非单纯工具 人机协同需遵循"334框架"：30%人类智能定战略 30%人工智能做分析 40%执行系统保交付 [16][18] 技术可靠性与可解释性 - AI幻觉和决策黑箱问题成为证券行业深度应用的关键瓶颈 金融业务要求输出内容必须可靠可解释 且严禁未经许可的投资建议 [21][24] - 国泰海通构建千亿参数多模态证券垂类模型 采用"可信知识库+小模型校验"双重保障机制 通过180多个业务方法库实现分析过程可追溯 满足监管合规要求 [23][26][28] - 业务部门深度参与是保障AI可靠性的关键 国泰海通技术团队与业务人员共同设计场景 业务人员占比远高于技术团队 [29] 数据基础与治理 - 数据质量贯穿全生命周期 香港医管局30年积累近60亿条高质量医疗数据 通过一体化数字平台实现医疗信息高效互通 诊疗时可实时调阅患者全病程记录 [33][35][36] - 数据困境主要源于信息割裂和标准不一 香港赛马会面临跨国数据整合挑战 海外赛马数据缺少标准化采集 单场比赛视频分析需20个GPU集群 处理成本极高 [38][40] - 数据使用成本决定应用有效性 随着算力效率提升和成本下降 当前数据挑战将成阶段性现象 医疗行业需推进数据资源资产化、服务产品化和生态空间化 [41][50] 应用场景选择 - 企业应避免"技术优先"误区 易鑫集团年交易规模700亿人民币 80%用户来自三线以下城市 通过自研AI大模型实现获客、风控、路由匹配全流程智能化 帮助三农群体获得金融服务 [46][48] - 医疗领域强调"数据-AI能力-行业Know-how"黄金三角 业务人员参与开发对成功落地至关重要 医生通过接触AI大模型提升诊疗水平 但需平衡AI建议与专业诊断的关系 [49] - 医药行业AI应用处于早期阶段 需确保数据质量和数量 进行全新流程设计 中国药品审评改革深化 CDE筹划AI辅助审评将促进行业发展 [50][51] 模型选型策略 - 仅40%的POC项目能走向生产 失败主因包括业务评估不足、数据准备不充分等 而非模型选择错误 企业焦点应从"选哪个模型"转向如何避免POC陷阱 [56][58] - ROI衡量需关注新业务模式创新 亚马逊Ring智能摄像头通过增加AI功能推出视频回看订阅服务 创造新增长点 单纯运营效率提升反居次要位置 [60] - 模型选型需综合考虑数据持续投入能力、工程化水平和Agent范式把握 企业竞争力体现在系统化生产部署能力而非模型选择 [60] 行业模型落地 - 行业小模型比通用大模型更具优势 通用模型训练使用65万亿数据 而行业内部沉睡着170万亿未利用数据 医疗领域豆蔻妇科模型问诊准确率达90.2% 通过妇科主任级考试得分64.94超越GPT-5的52.5分 [64][66] - 行业模型需具备复杂推理和专业数据生产能力 航旅纵横强调行业大模型是系统工程 需建立"数据-模型-数据"闭环保持持续进化 [71][73] - 酒店行业通过AI数字经理实现收益优化 五一期间杭州门店通过实时商圈流量分析 在店长经验判断与AI建议冲突后执行降价策略 最终入住率提升8.3% RevPAR实现增长 [73][74] 知识库体系建设 - 企业42%知识留存人脑 26%以文档存储 仅12%进入可检索知识库 东航员工每天花1.2-2.7小时跨系统检索知识 [80][81] - 东航通过RAG技术构建涵盖300多本公司手册的知识库 服务超1万名一线员工 地服人员询问"大提琴托运"可迅速返回精准规定 减少70%的旅客投诉 [83] - 知识管理目标是无缝嵌入生产过程 东航已有400多个部门级智能体投入运行 新开航线智能体可快速生成覆盖经济效益、飞行条件的分析报告 [83][84] 人机协同实践 - 美的荆州工厂14个智能体覆盖38个核心生产场景 由"工厂大脑"统一协同计划、供应链、物流和生产 上半年实现财务认可提效2.83亿元 节省490.4万小时 [89][91] - 一线员工参与智能体开发 美的内部涌现9000多个"民间智能体" 由业务人员自主开发解决实际痛点 [91] - 云迹科技机器人完成超5亿次任务 服务3万多家酒店 行走2033万公里 具备学习力、适应力等六维能力 在酒店场景中能通过电话温柔提醒客人取物 为盲人开启无障碍服务 [91][93] 人才战略调整 - AI岗位需求量同比翻倍 但人岗适配率仅20% 企业需从"花钱买人才"转向"主动造人才" 将人才战略与业务战略同步推进 [99][100] - 传统制造企业案例显示 基于战略明确人才画像后 对业务人员开展系统技术培训 同时在关键岗位引入外部专家 可搭建完整人才体系 [102] - 需构建"全职员工+外包/独立顾问+数字员工"多元用工模式 AI原生国企从10人团队快速成长为近200人的明星企业 得益于灵活用工形态 [102] 安全合规管理 - 财务领域数据合规是"生死线" 2020-2024年受处罚上市公司财务人员从60人升至137人 年复合增长率23% 70%-80%处罚集中在虚假财务报告和未及时披露信息 [108][109] - AI在财务合规的应用包括智能票据处理、现金流预测、欺诈检测等 智能报销平台可通过语音指令自动完成票据整理与填报 提升效率并保障合规性 [110][111] - 需警惕AI生成技术带来的风险 Nano Banana能零成本在十几秒内篡改电子原始凭证 对财务数据合规构成巨大挑战 [113]

核心观点 - 2025年是企业级AI应用进入规模化落地的关键节点 AI从效率工具转变为需要量化价值的经营必修课 但企业仍面临从试点到规模化的多重挑战 [1] - 2025 ITValue Summit数字价值年会聚焦"AI场景落地真相"主题 系统性拆解AI落地过程中的十大核心问题 包括战略共识 数据质量 场景选择 模型选型等行业共性难题 [1] 会议议程设置 - 设置6小时"年度演讲"环节 深度拆解AI落地中最棘手的十大问题 由问题提出者与解决者同台分享 结合一线经验和实践案例 [2] - 上午场涵盖五大问题：战略挑战与共识建立[7] 可靠性问题与AI幻觉黑箱[8] 数据困境与死亡数据激活[8] 场景筛选与真痛点识别[8] 基础模型选择与不可能三角平衡[8] - 下午场涵盖另外五大问题：行业大模型与行话应用[9] 知识库管理与知识活水工程[9] Agent技术与人机协作[9] 人才瓶颈解决方案[9] 安全合规与新型魔法攻击防范[10] 行业垂直研讨 - 设置多场垂直闭门研讨会 深入航司 酒旅 医疗 制造 零售 金融 企业出海等核心行业场景 [3] - 特别设置CIO×CFO专场 重点讨论AI投资的价值衡量与决策协作 促进技术与财务管理共识达成 [3] 实践案例展示 - 发布"创新场景50"榜单 遴选过去一年最具代表性的AI应用案例 展示企业在真实业务中通过AI实现价值的探索成果 [4] - 案例涵盖多个行业领域 包括金融证券[8] 医疗健康[8][9] 航空旅游[9] 酒店管理[9] 智能制造[9] 科技服务[9] 食品供应链[10]等 交流平台建设 - 延续"千亿俱乐部" CXO早餐会 交流晚宴等高价值连接环节 为企业管理者和实践者搭建无PPT无记录的自由交流场域 [5] - 千亿俱乐部聚焦"数字时代的企业数字化战略设计与执行"主题 邀请华为 南方航空等企业高管参与对话 [10] 会议背景与成果 - 会议已连续举办16年 见证企业从信息化到数字化再到智能化的演进历程 [5] - 除年会外 全年将围绕1场年度演讲 5大ToB明星IP持续内容产出 打造《AI场景落地指南》 探索数字经济时代变革机遇 [11]

百度智能云生态合作升级 - 百度智能云在2025百度云智大会宣布产品、政策、路径三大维度升级 共享10亿元大模型商机 打造超1000+大模型课程 强化合作伙伴能力 [1] - 公司发布企业级智能体联盟及第二批大模型行业合伙人 推动AI Agent开箱即用 加速智能体在各行业场景落地 [1][3] 合作伙伴案例成果 - 华胜天成联合百度智能云中标中国电子口岸数据中心海关热线系统升级项目 实现12360热线业务运行体系全面数字化和智能化 [2] - 力维智联利用百度千帆大模型平台聚焦制造和能源领域大模型应用 图灵智新联合百度打造AI实训方案 易联通达依托百度平台实现从传统IT服务向AI能力型伙伴转型 [2] 行业拓展与生态建设 - 众数信科联合多家机构发布国内首个船舶与海洋工程大模型"文鳐大模型" 百度智能云通过MCPServers向伙伴开放更多核心技术能力 [3] - 中电金信、湘江智慧等10家企业成为百度智能云第二批大模型行业合伙人 共同分享超百亿元规模大模型行业增长红利 [3] 战略定位与愿景 - 百度集团执行副总裁沈抖表示2025年为AI落地关键年 大模型技术进入深度应用阶段 需与伙伴共同推动云基础设施和模型落地 [1] - 百度智能云4月推出大模型时代产销服一体新型云计算生态体系 启动大模型行业合伙人计划 展现出强劲生态增长力 [1]

核心观点 - 虎嗅智库AI落地研学营第三期聚焦AI在供应链环节的应用 旨在帮助企业实现供应链柔性与智能化转型 [1][6][22] - 活动通过一线操盘手实战分享、场景体验及高管资源连接 提供可直接落地的业务解决方案 [9][11][13] 活动内容与形式 - 日期为2025年9月17日 地点设于上海 面向餐饮、零售、消费企业CEO及AI服务商决策者 [6][21] - 涵盖四大模块：头部企业案例分享（柠季、叮咚买菜、特赞、蜀海供应链）、前置仓与门店实地参观、40+企业高管资源连接、全年系列课程闭环 [9][11][13][20] - 实战案例包括柠季AI搭建全球化供应链 叮咚买菜AI降本增效生鲜供应链 特赞AI驱动内容个性化生产 蜀海供应链实现餐饮柔性管理 [9] 行业聚焦与价值主张 - 供应链环节被定义为零售消费企业的"生死关" 直接影响客户体验与成本控制 [7][8] - AI在消费品、餐饮、生鲜、跨境等行业中通过提升供应链柔性与智能性释放核心价值 [8][22] - 活动已沉淀近40位头部企业决策者资源 包括伊利、海底捞、万达、飞书等品牌负责人及中小技术服务企业高管 [13] 历史成果与参与情况 - 前两期研学营已在北京（AI-Agent）、杭州（AI+营销服）落地 参与企业包括千岛湖啤酒、Lola Rose、小仙炖等 [3][20] - 学员反馈活动"信息密度大 可立即落地业务" 并强调其连接与共建价值 [3][12][14]

文章核心观点 - AI技术正从工具销售转向价值创造 重点在于为企业提供可量化的收益提升[2] - 企业AI落地需聚焦高价值复杂场景 通过行业Know-How与AI技术融合实现闭环控制[3][5][14] - 垃圾焚烧行业通过"感知-预测-控制"三层架构实现AI规模化应用 自动投运率超90%[5][6][20] 中国垃圾焚烧产业发展阶段 - 进口技术引进阶段：早期依赖欧美日技术引进 如日立/卡万塔/马丁炉等技术[9] - 本土化适配阶段：针对中国垃圾含水率高/成分复杂特点改造技术 开发出三段式V型焚烧炉[9] - 技术出海阶段：2024年V型炉技术反向输出海外 实现从技术引进到输出的突破[10] 瀚蓝环境AI落地实践 - 设备规模：AI系统部署于9个项目18台焚烧炉 覆盖垃圾处理规模近10万吨/日[2][5] - 技术成效：自动投运率超90% 显著提升燃烧效率并降低人工操作强度[5][20] - 技术架构：通过精准感知（传感器与视频分析）/动态预测（AI建模）/协同控制（智能算法）实现闭环管理[5][6] - 数据基础：提前布设上千个传感器 积累多年运营数据形成历史数据库[15] 阿里云工业AI落地方法论 - 场景选择：聚焦制造业"研产供销服+金融管理"中的生产制造环节 因其价值最大且需求强烈[4][13] - 行业筛选：选择高价值设备且工艺复杂的行业 AI提升效能空间更大[5][14] - 技术适配：需结合物联网能力与工控领域认知 形成可执行的技术闭环[14] - 合作模式：需与行业用户深度共创 2019年派驻热工+控制+AI复合背景团队驻场数月[12] 行业痛点与技术突破 - 核心痛点：垃圾成分受来源/天气/时间段影响 含水率与热值波动大导致燃烧不稳定[17] - 控制难点：原有ACC控制技术不可用 需替代依赖老师傅经验的人工操作[12][17] - 创新方案：通过多模态视觉大模型识别垃圾成分 结合吊车/推料器/炉排数据预测热值[23] 企业AI战略实施路径 - 启动原则：在"模糊正确"理念下先行试点 通过小场景验证价值再推广[27] - 实施周期：瀚蓝环境花费6-7年时间 从点状探索发展到全面推广[27] - 生态建设：联合成立人工智能研究院 打造环保行业超脑集群与开放生态[21] 出海机遇与挑战 - 市场机遇：发展中国家如东南亚/中亚/西非垃圾焚烧需求巨大 正处于起步阶段[30] - 技术挑战：需适配欧美标准体系 应对垃圾成分与热值差异带来的超温问题[30] - 落地模式：中国技术出海核心逻辑是"客户带技术"而非"技术找客户"[31][38] 行业未来布局 - 瀚蓝方向：从单点验证转向全流程覆盖 构建数据驱动+主动干预的闭环管理[20][21] - 阿里云规划：拓展大模型应用 如垃圾投运助手提升操作员能力 缩小新手与老师傅差距[22] - 技术演进：将时序模型/视觉模型等多模态技术融合 持续迭代智能控制算法[23]

市场表现 - 沪指低开0.30%报3604.70点 深成指高开0.05%报11208.46点 创业板指高开0.65%报2382.97点 [1][2] - CPO PCB板块涨幅居前 军工 有色金属板块跌幅居前 [1] - 上证指数成交金额61.38亿 深证成指成交金额81.28亿 创业板指成交金额39.09亿 [2] - 纳斯达克中国金龙指数跌1.82% 热门中概股普跌 蔚来汽车跌4.25% 小鹏汽车跌2.01% 理想汽车跌3.40% [3] 光伏行业 - 光伏行业面临同质化低价竞争和产能过剩问题 行业回归规范化有序竞争后有望迎来价格回升和盈利修复 [4] - 技术创新是光伏行业走出同质化竞争困境的根本路径 具备差异化优势的厂商有望迎来业绩反转 [4] AI产业 - AI行业进入Token增长驱动新阶段 AI Agent在办公 医疗 金融等垂直场景应用显著丰富 [5] - 服务器算力需求持续增长 厂商重点推广大模型后训练和推理算力服务 [5] - 生成式AI发展呈现2B领先2C特征 B端商业化进展快于C端消费级产品 [5] 化工行业 - 化工行业"反内卷"重点关注纯碱 煤化工 有机硅等细分领域 这些行业亏损程度高 集中度高 老旧产能占比高 [6] - 纯碱 氨纶 染料 聚氨酯 钛白粉等行业同时满足多条筛选标准 建议高度关注 [6] 流程工业设备 - 流程工业设备受益于煤化工建设投资和存量设备更新政策 西北煤化工领域投资规划大力推进 [7][8] - 流程设备涉及压缩机 泵 阀门 仪表等多个环节 已成长出具备国际竞争力的龙头企业 [7][8]

市场表现 - 沪指涨0.17% 深成指跌0.77% 创业板指跌1.62% 三大指数涨跌不一[1] - 沪深两市成交额1.84万亿元 较上个交易日放量411亿元[1] - 影视 油气 婴童 食品等板块涨幅居前 稳定币 固态电池 软件开发 稀土永磁等板块跌幅居前[1] AI行业 - AI进入Token增长驱动新阶段 AI Agent在办公 医疗 金融等垂直场景应用显著丰富[1] - 服务器算力需求持续增长 厂商重点推广基于大模型的后训练和推理算力服务[1] - 生成式AI发展呈现2B领先2C 应用领先终端特征 B端商业化进展明显快于C端[1] - 国内外厂商形成良性竞争推动行业进步[1] 流程工业设备 - 流程工业顺周期属性明显 2024年石油化工资本开支显著下滑超20%[2] - 西北煤化工领域投资规划大力推进 为新增市场带来边际变化[2] - 存量设备更新政策持续发力 补贴逐步落地 提供中长期韧性[2] - 流程设备涵盖压缩机 泵 密封 空分设备 阀门 仪表及控制系统等环节[2] - 建议把握煤化工 存量更新 出海 国产替代四条逻辑主线[2] 光伏产业 - 光伏行业存在同质化低价竞争和产能阶段性过剩问题 是反内卷核心阵地[2] - 随着行业回归规范化有序竞争及潜在供给侧改革政策完善 产业链有望迎来价格合理回升和盈利修复[2] - 技术创新是走出同质化竞争根本路径 具备产品差异化 市场高端化 制造品牌化优势的厂商有望业绩率先反转[2] - 建议关注具备长期竞争力和量价回升弹性的龙头公司[2]

AI项目落地现状 - 全球仅有41%的生成式AI试点项目能成功进入生产阶段，近六成项目在实施阶段失败[1][2] - AI落地处于混沌期，缺乏既定成功路线图和方法论，企业普遍依赖模仿成功案例[3] - 行业面临信息过载与碎片化问题，传统会议模式无法满足深度交流需求[3] AI落地核心挑战 - 跨行业ROI评估框架缺失，导致价值对标困难[5] - 85%工业数据处于未激活状态，模型调优与数据治理方案透明度不足[5] - 53%高管认为缺乏AI与业务融合人才是首要障碍，50%企业现有组织架构无法支撑AI规模化部署[5] 2025 ITValue Summit创新举措 - 推出6小时年度演讲，聚焦AI落地10大问题及解决案例，采用互动串讲模式[7] - 设置10+闭门会，深度探讨航空、医疗、制造等行业的真实挑战与解决方案[7][8] - 评选50个年度创新场景案例，要求AI为必选项，获奖企业将现场分享经验[8] - 构建高价值社交场域，包括千亿俱乐部闭门会、CXO早餐会等无PPT交流活动[8] 参与方式 - 线下参会可通过官网报名，线上可通过钛媒体视频号观看直播[9] - 开放「创新场景50」榜单申报，截止日期8月22日，专家评审8月23-31日[9] - 社群讨论通过官方微信加入，提前参与AI落地话题交流[10]