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吴晓波点赞中国科技:荣耀ROBOT PHONE重塑AI终端想象力
金融界· 2025-12-29 11:01
行业趋势:AI技术从云端向终端迁移 - 消费电子行业正经历深刻转变,厂商致力于赋予设备感知、行动甚至拟人交互的能力,终端形态的边界正在被重新绘制 [1] - 机器人行业正从工业场景向消费级领域渗透,家用服务、陪伴、物流等场景逐渐成熟 [8] - 未来的科技竞争,将取决于谁能打造出更有温度、更懂人心的智能体,终端可能从工具转化为能提供伴随感与情感回馈的“硅基伙伴” [12] 公司战略:荣耀的AI与机器人生态布局 - 公司过去五年持续投入端侧AI能力,尝试让手机从“执行指令”转向“主动服务” [3] - 公司已进军机器人产业,其研发的机器人跑步速度达到4米/秒,打破了行业纪录,并在IROS 2025“桃源”挑战赛中夺冠 [8] - 公司试图以AI为核心,通过如HONOR AI Connect这样的平台,连接起从家居到出行的更广阔生态,手机可能成为生态中的一个能动节点 [10] 产品演进:从AI手机到手机机器人 - 公司发布了被称为“全球第一款手机机器人”的产品——荣耀ROBOT PHONE,它融合了AI大脑、可动机械云台与影像系统,能自主转动、追踪、交互 [1][3] - 荣耀ROBOT PHONE被定位为智能管家、情感搭子、AI开放生态的入口,超越了传统手机 [10] - 该产品演示了自动追焦、互动点头等能力,目前仍处于展示阶段,计划于2026年巴塞罗那世界移动通信大会正式亮相 [12] 技术积累:平台化AI与系统性创新 - 公司自2022年提出平台级AI战略,2024年开启手机“自动驾驶”时代,2025年落地MagicOS 10及其自进化AI系统 [4] - 该系统驱动的荣耀Magic8手机,其YOYO智能体已能自动执行3000多个场景,实现从“人找服务”到“服务找人”的转变 [4] - 公司的“青海湖刀片电池”与“端侧AI换脸检测技术”双双入选《时代周刊》2025年“最佳发明”榜单,创新是贯穿硬件、软件与安全系统的系统性工程 [7] 产品关联:Magic8与ROBOT PHONE的承继关系 - 荣耀Magic8是ROBOT PHONE的前身,是为未来AI终端生态埋下的种子,而ROBOT PHONE则是未来版的荣耀Magic8 [5] - 荣耀Magic8凭借端侧AI影像算法与全焦段镜头配置,在暗光环境与动态场景下展现出强大的影像实力 [5] - 正是Magic8的成功,让公司有信心打造像ROBOT PHONE这样更具未来形态的AI终端,以突破行业固有局限性 [5]
2500元/月雇个总监级AI数字员工,贵吗?
克而瑞地产研究· 2025-12-26 17:41
文章核心观点 - AI智能体正从“听指令的工具”进化为“能自主干活的同事”,推动“前沿企业”的崛起,其核心在于将AI组合成“数字员工战队”以系统化重构业务流程[1][2] - 房地产行业正成为AI原生落地的突破口,AI数字员工能以极低成本(如月薪2500元)对标总监级专业能力,从根本上重塑行业的用人方式和成本结构[1][3] - 深度智联推出的“克而瑞·数字员工”战队,通过构建“1个专属空间+4大核心能力+3层应用场景”的系统架构,为房地产行业提供了通往“前沿企业”的入场券[3][21] AI在房地产行业的具体应用与价值 - **投资决策场景**:数字员工可7×24小时工作,月薪2500元,能在30分钟内产出一份3万字、数据精确到个位数的专业市场分析报告,专业水平对标总监级分析师[3] - **新房销售场景**:“金牌案场”数字员工战队由四位核心成员构成,协同完成从市场研判到客户服务的全流程闭环[7] - **经纪渠道场景**:“地产销冠”数字员工能像资深经纪人一样专业生成小区测评、回复咨询、创作推广文案[8] - **未来扩展**:公司计划针对物业、康养、长租公寓等细分市场推出适用不同场景的数字员工,灵活组建“作战单元”[10] - **成本重构**:传统地产营销团队覆盖多项职能需6–8人,月人力成本超15万元,而数字员工全覆盖上述职能,月均总成本仅用千元,直接降低人资支出90%以上[11] - **效率提升**:在试点项目中,引入数字客服后,客户转化率提升了27%[12] 深度智联的解决方案与竞争优势 - **战略与架构**:公司发布“地产AI-Ready”战略,推出覆盖决策、营销、服务三大场景的“克而瑞·数字员工”战队,并呈现“1个专属空间+4大核心能力+3层应用场景”的系统级架构[3] - **行业认可**:“克而瑞·地产数字员工”荣获量子位在MEET2026大会上颁发的“2025年度人工智能杰出产品奖”[4] - **设计理念**:数字员工从设计之初就锚定真实岗位能力对标,目标不是“能对话”,而是“能干活”[7] - **专属AI空间**:构建了融合行业知识图谱、业务流程引擎与私有数据资产的垂直智能基座,以解决通用AI在房地产行业面临的数据黑盒、幻觉风险和工作流割裂问题[13][15] - **四大护城河**: - **数据护城河**:基于克而瑞20年积累的海量结构化数据库,覆盖全国98%新房交易、土地出让、政策文件[16] - **知识护城河**:将160万份非结构化行业文档转化为可推理的知识图谱,确保AI输出符合行业话术[16] - **行业护城河**:通过“专家思维编码”技术,将顶尖分析师、营销总、工程总的研判逻辑注入模型,实现专业智慧的规模化传承[16] - **技术护城河**:稳定应用Agentic架构,支持多智能体协同完成长周期任务[16] - **平台愿景**:公司旨在构建适用于房地产行业的“AI操作系统”,并计划开放核心能力与接口[18] AI技术范式与行业变革趋势 - **技术范式迁移**:AI应用正从“一个萝卜一个坑”的单一任务模型,转向“一个通用智能底座+一系列可插拔的专业技能”模式,Anthropic的“Agent Skills”和OpenAI的类似架构体现了这一趋势[14] - **组织形态重构**:未来组织将从“AI+”迈向“AI原生”,以AI发挥最大效能为核心,形成“专家员工+数字员工”的高效协同模式,人类聚焦高价值工作,数字员工承担基础任务[11] - **行业壁垒打破**:数字员工本质上是用技术打破了房地产行业“高端能力稀缺”的壁垒,将顶尖专业能力以低成本、可复制的方式规模化复用[13][20] - **跨行业验证**:2024年中国AI数字人市场规模已达41.2亿元,同比增长85.3%,79%的中大型企业已将Agent融入工作流程[19] - **金融领域**:百度智能云曦灵平台在国有大行市占率超50%,数字员工已成为7x24小时的理财顾问[23] - **保险行业**:有企业为10万经纪人团队配备销售Copilot,构建覆盖超6万种产品的知识大脑,使保险经纪人学习效率提升3倍以上[23] - **电商零售**:AI数字主播实现24小时不间断带货,AI客服在“大促”期间将服务效率提升22倍[23]
2500元/月雇个总监级AI数字员工,贵吗?
量子位· 2025-12-25 19:51
文章核心观点 - AI智能体正从工具进化为自主工作的“数字员工”,推动“前沿企业”的崛起,其核心特征是行动更快、决策更智能[1] - 房地产行业正成为AI原生落地的突破口,AI数字员工正在从根本上重塑该行业的用人方式和成本结构[1] - 深度智联推出的“克而瑞·数字员工”战队,通过系统化架构重构业务流程,代表了从“AI+”到“AI原生”的组织形态变革[3][11][17] AI在房地产行业的应用与价值 - **应用场景与产品**:深度智联发布“地产AI-Ready”战略,推出覆盖决策、营销、服务三大场景的“克而瑞·数字员工”战队,并呈现“1个专属空间+4大核心能力+3层应用场景”的系统架构[3] - **具体岗位对标**: - **投资决策**:数字员工可7×24小时工作,月薪2500元,能在30分钟内产出一份3万字、数据精确到个位数的专业市场分析报告,专业水平对标总监级分析师[3] - **新房销售(金牌案场)**:由四位核心成员构成,协同完成从市场研判到客户服务的全流程闭环[7] - **经纪渠道(地产销冠)**:能像资深经纪人一样生成小区测评、回复咨询、创作推广文案[8] - **未来扩展**:公司计划针对物业、康养、长租公寓等细分市场推出适用不同场景的数字员工,灵活组建“作战单元”[10] - **成本效益**:传统地产营销团队覆盖多项职能需6–8人,月人力成本超15万元,而数字员工全覆盖上述职能,月均总成本仅千元级别,直接降低人资支出90%以上[11] - **效率提升**: - **决策专家**:能在10分钟内基于克而瑞20年数据生成带可视化图表的专业报告[12] - **私域主编**:5分钟产出朋友圈文案、公众号推文初稿,将内容生产效率提升3倍以上[12] - **案场客服**:试点项目数据显示,引入数字客服后,客户转化率提升了27%[12] - **监测专家**:将市场决策周期从“周”压缩至“小时”[12] 技术架构与行业护城河 - **从工具到战队**:行业趋势正从为每个任务训练单一模型,转向构建“一个通用智能底座+一系列可插拔的专业技能”模式[14] - **通用模型的局限**:在房地产等高复杂度、强合规性行业,通用大模型存在数据黑盒(无法触及内网核心信息)、幻觉风险(参数偏差可能导致数亿元损失)、工作流割裂(无法端到端执行)三大缺陷[15] - **深度智联的专属AI空间**:构建了四大不可复制的护城河[13][16] 1. **数据护城河**:基于克而瑞20年积累的海量结构化数据库,覆盖全国98%新房交易、土地出让、政策文件[16] 2. **知识护城河**:将160万份非结构化行业文档转化为可推理的知识图谱,确保AI输出符合行业话术[16] 3. **行业护城河**:通过“专家思维编码”技术,将顶尖分析师、营销总、工程总的研判逻辑注入模型,实现专业智慧的规模化传承[16] 4. **技术护城河**:稳定应用Agentic架构,支持多智能体(如数据抓取、分析、写作、校验Agent)协同完成长周期复杂任务[16] - **平台化与开放**:深度智联的地产AI专属空间旨在为行业提供一个智能操作系统底座,并计划开放核心能力与接口,构建适用于房地产行业的“AI操作系统”[18] 行业趋势与广泛实践 - **市场增长**:2024年中国AI数字人市场规模已达41.2亿元,同比增长85.3%[19] - **企业采纳**:普华永道调研显示,79%的中大型企业已将Agent融入工作流程[19] - **跨行业案例**: - **金融**:百度智能云曦灵平台在国有大行市占率超50%,浦发银行“小浦”、交通银行“姣姣”等数字员工已成为7x24小时理财顾问[23] - **保险**:有企业为10万经纪人团队配备销售Copilot,构建覆盖超6万种产品的知识大脑,使保险经纪人学习效率提升3倍以上[23] - **电商零售**:AI数字主播实现24小时不间断带货,AI客服在“大促”期间将服务效率提升22倍[23] - **未来竞争力**:企业的竞争力将取决于“智力密度”,即能否通过AI将顶尖专业能力以低成本、可复制、可持续的方式规模化复用[20]
重塑资管运营新范式 鹏华基金联手赢时胜发布新一代智能清算平台
证券时报网· 2025-12-24 20:21
行业背景与挑战 - 中国公募基金规模已突破36万亿元,海量高频的碎片化订单处理对传统资金清算系统构成严峻挑战 [1] - 互联网理财带来订单量爆发式增长,传统单体架构清算系统暴露性能瓶颈,存在手工操作多、接口维护难、资金流转不透明等行业共同痛点 [2] 系统核心突破与特点 - 系统由鹏华基金与赢时胜联合开发,是行业首个“AI原生+信创双轮驱动的新一代TA资金清算系统”Alpha版本,深度融合鹏华自研“玄渊”大模型与国产化全栈技术 [1] - 首要突破是实现资金流转“去黑盒化”,构建统一业务台账,通过业务流水驱动自动生成凭证,告别手工记账,确保资金流动全程可解释、可控制 [2] - 系统实现全场景自动化运营,消灭“手工指令”,通过技术创新处理临时调整交收、银行账户扣费补款等复杂操作,并具备智能补款与重试功能 [4] - 系统打通数据壁垒,提升数据精度,使运营人员能明确掌握每一笔指令对应的客户及销售商收款状态,及时响应划款进度查询 [4] - 确立“AI原生”开发范式,将大模型深度植入系统内核,实现日间异常情况实时监测与预警,并能自动识别划款意图、深度解读业务状态、预测异常趋势 [5] - 系统实现全栈信创适配,从服务器、操作系统到数据库实现全方位国产化,数据存储层适配OceanBase国产分布式数据库,底层开发环境全面升级至JDK17 [6] 系统开发与上线进程 - 鹏华基金与赢时胜自2025年10月起展开深度协同,仅用不到三个月时间便完成新一代TA资金清算平台的全栈信创实施落地、平台升级及AI场景应用开发与测试上线 [2] 系统覆盖业务范围 - 系统覆盖了TA及直销的日常交收、月结手续费、ETF非担保交收、T+0.5跨平台对接等核心业务 [3] 系统带来的变革与价值 - 系统变革提升了运营效率,更强化了风险防控能力,将资金划付纳入全过程风险检查体系,实现从黑盒到透明的跨越,为机构合规运营与投资者保护提供支撑 [3] - 系统标志着资管运营从“事后核算”到“事前预测、事中控制”的智能化跃迁,正式步入“智能管家”时代 [1] - 系统为公募基金乃至整个资管行业的数字化转型开辟了可行路径,有望引领行业迈向更高质量的发展未来 [7] - 赢时胜作为服务超400家金融机构的软件供应商,将持续投入研发,推动AI原生与信创技术在资管领域的深度融合 [7] 未来展望与合作 - 鹏华基金将继续与赢时胜深化合作,持续优化系统性能与兼容性,打磨高可用、低延时的清算体系 [7] - 未来的清算系统将深度参与业务创新、风险管控、决策支持等环节,成为资管机构高质量发展的核心支撑 [7] - 金融科技是实现公募基金行业差异化、特色化发展的核心驱动力,新一代系统的上线为鹏华基金的差异化发展提供了坚实技术支撑 [7]
模数世界生态雨林大会举行 阿尔特发布“AI+数智创造”产品体系
新华财经· 2025-12-24 20:01
公司产品发布 - 阿尔特正式推出“AI+数智创造”全新产品体系,包含智能大模型、智能体和创绘工具三大核心模块 [2][3] - 产品体系第一模块为汽车研发知识大模型“圆方”,具备图纸解析、方案生成与智能审查能力,可将设计迭代从数周缩短至小时级,并推出融合AI与数字样机的“方寸”产品以缩短分析时间与成本 [4] - 产品体系第二模块为风阻AI“御风”,基于海量工程数据训练,可在设计初期实时预测风阻并逆向生成达标轮廓,使风阻开发周期缩短2个月并大幅降低成本 [4] - 产品体系第三模块为造型AI“太乙”3.0版本,新增三维生成、视频生成与模型训练等核心板块,并引入无限协作画布机制支持实时共创,平台能力已延展至飞行器、机器人等多类型智能载具领域 [4] 行业生态合作 - 阿尔特联合模数世界共同发起“生态矩阵”,首批汇聚了熙流数字、圆木智能、百度伐谋、上海人工智能实验室等10家核心伙伴,整合技术研发、平台运营、场景应用、资本及学术科研全链条资源 [5] - 生态伙伴从技术落地、学术前沿与数据基础三方面发表演讲,强调企业级算法从“工具应用”向“自主进化”跨越,以及高质量数据治理与安全是AI进化的重要基石 [5] - 行业圆桌论坛认为,“AI原生”思维正逐步渗透至汽车研发全流程,这场变革兼具颠覆性与渐进性特征,需要产业链各方开放协作 [6][7] 公司战略与行业影响 - 公司表示将以此次产品发布和生态大会为新起点,持续深化AI技术研发与应用,携手生态伙伴共同推动“AI+数智创造”在更广、更深、更高水平实现突破 [7] - 公司旨在为加速制造业智能化转型、培育新质生产力、构建安全稳定的产业供应链贡献核心力量,助力汽车产业智能化发展 [7] - 大会围绕大模型在研发生产中的深度应用、机器人智能化演进等前沿议题展开研讨,共绘汽车产业智能化转型的宏伟蓝图 [2]
强“链”聚势 向“智”而行:阿尔特发布“AI+数智创造”全新产品体系
证券日报网· 2025-12-24 12:47
公司战略与产品发布 - 阿尔特汽车技术股份有限公司在“AI+数智创造”产品发布会上,正式推出了包含智能大模型、智能体和创绘工具的全新产品体系,标志着公司在利用人工智能技术重塑汽车研发范式上迈出了系统性、突破性的一步 [1] - 公司副总裁、AI.X Lab负责人刘亚彬宣布了上述产品体系,该发布围绕大模型在研发生产中的深度应用、机器人智能化演进等前沿议题展开,旨在共绘汽车产业智能化转型的宏伟蓝图 [1] 生态联盟构建 - 阿尔特联合模数世界共同发起生态矩阵,并举行了生态伙伴联合启动仪式,首批10家核心伙伴包括熙流数字、圆木智能、百度伐谋、上海人工智能实验室、阿尔特、启迪亦庄、清华大学智能产业研究院、西门子、星尘数据、上海敏桥 [2] - 该生态联盟深度整合了技术研发方、平台运营方、场景应用方、资本机构及学术科研单位等全链条资源,旨在打造一个共生共荣、充满创新活力的产业生态闭环,竞争单元已从单一企业迭代为“生态体系” [2] 行业趋势与研讨 - 在全球产业加速向智能化转型的浪潮下,人工智能正以前所未有的速度重构各行业底层逻辑,汽车研发领域也迎来深度变革 [1] - 圆桌论坛环节中,行业专家从技术、产业、资本、教育等多维度剖析了AI对汽车研发带来的根本性改变,普遍认为“AI原生”思维正逐步渗透至研发全流程,这场变革兼具颠覆性与渐进性特征 [3] - 核心生态伙伴从技术落地、学术前沿与数据基础三方面发表演讲,强调企业级算法正从“工具应用”向“自主进化”跨越,高质量数据是AI进化的基石,数据治理与安全是智能未来的重要根基 [2]
从协同工具到Agent OS:钉钉告别移动互联网时代
凤凰网· 2025-12-24 09:37
核心观点 - 钉钉正进行一场彻底的AI化自我革命,其战略核心是从移动互联网时代的协同办公软件,转向打造AI原生的、为智能体(Agent)准备的操作系统和工作方式,目标是“干掉”过去的自己并定义AI时代的工作范式 [1][2][4] 战略重构与愿景 - 公司战略发生根本转向,未来是打造一个“为Agent而生”的操作系统,底层逻辑从“为人与人协同服务”转向“为人与AI智能体协同服务” [3] - 发布了全球首个为AI打造的工作智能操作系统Agent OS,该系统并非旧产品的插件,而是为“新钉钉”准备的完全异质的“新躯体” [1][4] - Agent OS由三大支柱构成:“ONE”作为AI驱动的智能工作台交互入口;“Real”作为专为Agent准备的AI硬件主机,解决企业部署AI的安全与可控焦虑;“悟空”作为能调用各种应用完成任务的通用任务Agent [4] - 公司的愿景是让钉钉上所有AI Agent都基于Agent OS搭建和运行,让AI直连物理世界,这标志着在战略层面正式告别移动互联网应用形态,开启AI原生范式变革 [4] 产品验证与市场突破 - 过去四个月,公司通过三款AI爆品验证了产品破局能力,这些产品是刺向旧工作范式的利器 [5] - **AI表格**:从“多维表格”更名而来,目标是成为企业数据、工作流和AI任务的枢纽,而不仅是强大的Excel [5] - 支持“随口说”语音填表,让制造业工人、牧场巡查员等一线劳动者开口就能完成数据录入 [5][6] - 支持“千万热行”,意味着企业核心业务数据可在一张表上实现秒级分析,从协作工具跃升为数据引擎 [5] - 其用户定位是制造业工人、零售店员等普通人,旨在成为一线业务人员零门槛创建AI应用的入口 [6] - **DingTalk A1录音硬件**:被定义为“AI键”,是物理世界通往数字工作流的开关,实现“一键工作流”闭环,按下后录音、转写、摘要、归档至业务系统全部自动完成 [7] - **AI听记**:致力于成为组织的客观感知神经系统,通过重构端到端识别模型将准确率从约80%提升至97%以上 [7] - 深层优势在于“场景感知”,能利用企业的组织关系与业务上下文,区分同名不同人,并在特定场景(如面试、销售)自动生成结构化记录并关联业务系统 [7] - 这三款产品不再是孤立的功能改进,而是钉钉新操作系统中深入具体工作场景的“触手”与“感官” [8] 组织挑战与创新路径 - 对于拥有7亿用户的巨头而言,“干掉自己”是一场远比创业更艰难的跋涉,充满现实约束与组织博弈 [9] - 首要难题是如何在巨轮上更换引擎,Agent OS与旧协同平台将长期并存,需要在激进变革与用户体验间找到平衡,并引导用户从“点击操作”转向“语言指挥” [9] - 深层挑战来自组织内部,公司试图以AI时代“快速迭代、敢于颠覆”的“疯人院”文化,冲击成熟公司固有的保守与路径依赖 [9] - 公司探索出一条自下而上的场景革命创新战术:AI不是自上而下强制推广,而是赋能每个基层员工,让他们用先进工具自主解决工作中最痛的“小问题”,这种由具体场景驱动的路径可能正是大公司穿越创新者窘境的务实通道 [9][10] 产业深化与未来挑战 - 最艰巨的挑战在于从“工具赋能”驶入“范式重塑”的产业深水区,例如让AI理解千奇百怪的全球订单并达到100%商业交付准确率,或将老师傅经验转化为数据模型,这远比开发通用聊天机器人复杂 [11] - 这要求团队必须深入工厂车间等产业腹地,理解行业Know-How,创新战场已从标准办公协同推进至复杂非标的产业领域 [11] - 公司正在进行一场以自身为实验场的极限压力测试,探索一个成功产品在时代浪潮转向时,能否有勇气完成有组织的自我颠覆 [11]
钉钉疯人院,跑出三个爆款
雷峰网· 2025-12-24 08:22
文章核心观点 - 钉钉在创始人无招回归后,正通过投入巨资、重构底层技术和产品,进行彻底的自我革命,以告别移动互联网时代,全面步入AI原生时代 [4][6][7] - 公司通过发布三款爆品(DingTalk A1、AI表格、AI听记)及全球首个为AI打造的工作智能操作系统Agent OS,展示了其以AI逻辑重塑产品与生态的决心 [6][16][39] - 真正的产品创新需要系统级、产业级的重构,钉钉的布局旨在成为AI时代产业链协同的枢纽,推动全球办公产业的AI变革 [39][40][42] 产品创新与战略转向 - 钉钉团队文化“钉钉疯人院”回归,强调以偏执的热情与极致的产品追求投入AI时代的产品创新 [7] - 公司调集十亿级资源对钉钉进行AI改造,决心彻底告别上个移动互联网时代 [4][7] - 产品创新的核心目的是从底层架构到产品形态进行彻底重构,实现真正的AI原生,而非浮于表层的功能叠加 [42][43] 爆品一:DingTalk A1 - DingTalk A1是一款AI录音卡片硬件,发布后迅速在抖音、天猫等平台成为销量榜首,成为AI时代阿里最成功的硬件之一 [10][17] - 产品成功关键在于精准解决用户痛点:改用通用Type-C接口;每月提供1300分钟免费转录时长(含钉钉自带300分钟) [14] - 公司投入几十亿元升级语音识别系统至Transformer架构,并为每种方言投入高达几千万元人民币进行单独训练,以提升准确率 [15] - 背靠阿里千问自研大模型,通过规模效应降低边际成本,使其售价及后续会员费远低于依赖第三方大模型的同类产品 [16] - 该硬件核心作用是为钉钉在手机上增设“AI键”,旨在连接物理世界的声音与信息,未来将实现一键调用Agent的能力 [34][36][37] 爆品二:AI听记 - AI听记(原钉钉闪记)在无招回归后几乎被重做一遍,团队投入十几亿元从头搭建语音大模型 [22] - 团队整合阿里云和夸克的力量,投入一亿小时的训练,仅半年训练成本(不算GPU)就达几十亿元 [22] - 巨大的投入使钉钉听记的语音识别准确率从80%多提升至97%-98% [22][23] - 产品增加了带时间戳的一键摘取等实用功能,并结合钉钉海量用户数据形成自我增强的产品闭环 [24] 爆品三:AI表格 - AI表格是无招回归后第一个明确投入的产品,团队保持“每天小迭代、3周一个大迭代”的节奏 [26][30] - 公司认为表格更贴近B端和生产端,是中小企业主决定采用协同软件的关键,因此将产品定位从“多维表”改为“AI表格”,旨在成为“AI时代的Excel”和“AI时代的应用搭建平台” [27][28][31] - 团队借力阿里数据库优势,4个多月推出产品,并成为业内首个真实落地单表千万行、首个实现真实可用表格AI的产品 [30] - 产品注重易用性,早期找保洁阿姨、保安大叔等中老年人内部测试,确保无障碍使用,后在制造业、农业生产中获广泛好评 [30] - 在AI钉钉1.1发布会上,AI表格新增“随口说”语音交互、“万能贴”数据整理等功能,并升级了仪表盘和“AI应用”模式 [30] 操作系统与生态布局 - 钉钉发布了全球首个为AI打造的工作智能操作系统——Agent OS [6] - 公司正从单品爆款和操作系统两个层面,构建Agent OS生态闭环,其核心逻辑是通过底层打通,实现一键调用各个Agent的能力 [38][39] - 钉钉的创新布局延续产业变革逻辑,旨在将AI技术、硬件制造和办公场景深度绑定,成为产业链协同的“枢纽” [40] 行业趋势与产品哲学 - 办公工具的AI革命已从“选择项”变为“必答题”,其核心逻辑始终是将人从低效重复劳动中解放出来 [42][43] - 真正的破局需要从底层架构进行彻底重构,敢于“杀死”过去的自己 [42] - 历史规律表明,爆款产品是产业链变革的“点火器”,例如IBM PC奠定了个人计算机时代格局,iPhone重塑了消费电子供应链并催生App生态 [39] - 产品创新的目的是让技术服务于人,让每个普通人都能掌控AI时代的生产力 [43]
钉钉发布全球首个工作智能操作系统Agent OS 专为AI打造
证券日报网· 2025-12-23 18:21
核心观点 - 钉钉正式发布全球首个为AI打造的工作智能操作系统Agent OS 开启“人与AI协同”的全新工作方式 标志着公司从移动互联网应用形态向AI时代产品范式变革 [1][2] 产品发布与战略升级 - 发布AI钉钉1.1版本“木兰” 距离1.0版本“蕨”发布不到四个月 [1] - 发布超过20款AI产品 核心是运行和协同AI Agent的Agent OS [2] - Agent OS产品矩阵包括全新界面钉钉ONE 企业Agent专属AI硬件DingTalk Real AI搜索问答AI搜问 通用任务处理Agent悟空 以及企业AI平台DEAP [2] - 钉钉Agent OS是一个全面开放的AI生态 公司将与合作伙伴共建行业模型 AI硬件市场 MCP广场 [3] 关键产品功能与特性 - **DingTalk Real**:作为Agent OS在物理世界的关键延伸 首次系统性解决AI Agent在复杂企业环境中安全 可信地执行任务 为规模化安全部署高价值AI Agent提供物理环境 [2] - **钉钉ONE**:作为新一代交互入口 利用大模型能力整理分布在聊天 文档 日历等多入口的工作信息 自动识别并推送“当下最重要的事” [2] - **AI搜问**:升级为企业级AI搜索引擎 具备“能搜 能问 能干活”能力 新发布的通用Agent“悟空”可自动接管任务 自主规划并调用钉钉工具与Agent完成复杂任务 [3] - **AI表格**:升级为AI时代应用创建平台 可通过上传表格 拍照 手绘图直接生成AI应用 实现零代码 零门槛搭建业务 新增对多数据源 透视表等专业BI功能的支持 [4] - **DingTalk A1**:从个人办公助理升级为团队工作助理 在多场景下自动汇总 标注 分析录音内容 并与生态伙伴联动 企业统一采购配置后 录音数据可直接导入业务系统 [4] - **AI听记**:新增跨文件AI问答 拍照识图 一键标记笔记等能力 在支持72种语言基础上增加面对面翻译 同声传译功能 [4] 商业化应用与客户案例 - 发布一批商业可交付Agent 包括制造业“订单Agent”和“质量Agent” 可一键将订单图片转为排产表格 预测故障并推送智能检修提醒 [3] - “AI差旅”可在1分钟内完成行程规划与比价 帮助企业降本15% [3] - “AI客服”可在知识不完备情况下快速冷启动 持续进化 将对话沉淀为可识别商机 [3] - 钉钉AI表格已应用于牧原集团 森马 蒙牛 宁德时代 银泰百货 顾家家居 美年大健康等企业 [4]
MiniMax M2.1:多语言编程SOTA,为真实世界复杂任务而生
第一财经· 2025-12-23 14:30
公司战略与产品迭代 - 公司MiniMax正以更加AI原生的方式改造自身,其核心驱动力包括模型、Agent脚手架和组织[1] - 公司开放了其模型部分的更新,推出MiniMax M2.1,旨在帮助企业及个人实现更AI原生的工作与生活方式[1] 产品更新与性能提升 - 在10月底发布的M2版本中,公司主要致力于解决模型成本和模型开放性的问题[1] - 在最新的M2.1版本中,公司致力于提升模型在真实世界复杂任务中的表现[1] - M2.1版本的重点是提升在更多编程语言和办公场景中的可用性,并力求在该领域达到最佳水平[1]