公司对AI的战略定位与认知 - 公司自2023年起对AI进行重点研究，认为AI是未来发展方向，必须积极拥抱，并可能对产业运转逻辑和企业经营方式带来巨大变化 [1] 公司在AI核心要素方面的布局与进展 - **数据战略**：公司的底层战略为数据战略，长期关注数据，此前通过结构化处理形成指数产品和数据报告，目前部分数据已供训练AI用途，旨在为产业运行效率和企业经营提供支持 [1] - **算力建设**：公司在新疆已完成部分智算中心建设，但目前规模较小，尚未对公司收入和利润产生实质性影响 [1] - **算法与应用**：公司在AI垂直模型和AI agent工具均有相关应用落地，已开发出如AI客服、技术开发助手等agent工具并在内部使用，实践效果非常明显 [1] 公司推出的AI产品与服务 - 公司推出“多多智工AI工具平台”，整合市面上的AI工具，旨在帮助企业快速筛选和学会使用AI工具 [1] - 该平台在企业内部管理、信息化、供应链管理、能耗、质检、安全等生产环节植入AI功能，以使企业使用AI更加顺畅 [1] 公司对AI业务贡献的说明 - AI和数据均并未对公司的整体业绩有巨大的贡献 [1]

新华社北京2月1日电 题：在春运,看见行进的中国 距离2026年春运开始还有一天时间，车厢中已然有许多旅客。归乡的，出游的，人们拎着行李箱，带着 大包小包，脸上挂着从容与淡定，眼神中却藏不住期待。 天气严寒，而朱春生忙得热火朝天：帮着老人拎行李，回应旅客的问询，提醒小朋友不要在站台上奔跑 打闹……忙碌的身影一刻不停，脸上的笑容始终不变。 新春走基层丨在春运,看见行进的中国 开栏的话： 2026年，"十五五"规划开局之年。新元启曙，岁回律转，辞旧迎新之际，人们书写来岁风华，共贺山河 日新，怀憧憬之心激发奋进力量。 自2月1日起，新华社开设"新春走基层"栏目，记者们奔赴天南地北、沿海边疆，用眼睛发现生活之真， 用脚步丈量天地之广，用指尖记录神州之秀，与各地人民群众共同聆听时代脉搏的跳动，见证中国式现 代化发展的奔涌，向每一位辛勤付出的奋斗者、追梦者致敬。 新华社记者叶昊鸣、樊曦、张文 2026年春运即将按下开始键，"全球最大规模人口迁徙"图册将掀开新的一页。平安顺利出行，是民之所 望、心之所向。 日曦初现，新晨伊始，北京西站迎来高速运转的一天。 2月1日8时49分，从西安开往北京的D42次动车组列车徐徐驶入北京西 ...

2026年春运即将按下开始键，"全球最大规模人口迁徙"图册将掀开新的一页。平安顺利出行，是民之所 望、心之所向。 日曦初现，新晨伊始，北京西站迎来高速运转的一天。 2月1日8时49分，从西安开往北京的D42次动车组列车徐徐驶入北京西站。客运值班员朱春生身着整齐 的制服，早早在候车台边等候。 ●新华社记者 叶昊鸣 樊曦 张文 变化的不仅仅是硬件设施。 2004年，谢丽娜进入北京西站，成为一名售票员，彼时人们都是来售票窗口买票。"春运的时候大家会 彻夜排队，拿着干粮，带着铺盖卷到咱们窗口排队。"谢丽娜回忆，为了减少排队等候的时间，北京西 站会在春运期间启动临时售票处，高峰时临时窗口最多达到170个。 2011年，12306网站开始试行网络售票。2015年春运，网络订票占比高达78%，2026年春运，这个比例 更是超过了90%。 "大家不要着急，慢慢来，带小孩的把孩子领好""大家注意脚下安全，有序下车"…… 距离2026年春运开始还有一天时间，车厢中已然有许多旅客。归乡的，出游的，人们拎着行李箱，带着 大包小包，脸上挂着从容与淡定，眼神中却藏不住期待。 天气严寒，而朱春生忙得热火朝天：帮着老人拎行李，回应旅客的问询 ...

在拼多多这样高并发、快节奏的电商平台上，客服响应速度直接影响订单转化与店铺评分。面对促销期 间 咨询量激增、夜间订单无人回复、重复问题消耗大量人力等现实挑战，越来越多的电商商家开始引入 AI客 服这类智能客服接待工具，实现7×24小时即时响应，提升服务效率与客户体验。 一、为什么电商商家急需电商智能客服接待工具？ 咨询量波动剧烈，人力难以灵活调配：大促期间咨询量可能达到平时的3–5倍，传统客服团队规模固 定，难以弹性应对，容易造成响应延迟，甚至导致客户流失。 重复性问题占比较高："什么时候发货？""怎么退换货？""尺码怎么选？"这类标准化问题通常占到总咨 询量的70%以上。人工逐条回复不仅效率低，还容易因疲劳出现差错。 夜间与节假日存在服务空白：拼多多用户活跃时间覆盖全天，尤其在晚间和节假日仍有大量下单行为。 若此时无人及时回复，很容易错失成交机会。 客服运营成本持续上升：招聘、培训、排班管理等成本逐年增加，加上人员流动性大，服务质量难以长 期稳定保障。 二、电商智能客服如何切实提升客服效能？ 举个例子，探迹B2C智能体（探域智能体）可以做到： 快速响应，避免客户等待：系统可在用户发送消息后几秒内自动回复，同 ...

论理，AI在手如虎添翼，可事实上，用着用着就会发现，有些AI不是来帮助解决问题的，反倒像是特 意考验你的耐心的。 （来源：团结报） 转自：团结报 □周慧虹 点外卖有AI推荐，找工作有AI筛简历，就连用微波炉热饭居然也有了"AI温控"微波炉……技术浪潮与 市场竞争裹挟下，似乎"万物皆可AI"。 "活人感"的AI，是能帮我们搭把手的"智能伙伴"，而不是只会刷存在感的"科技摆设"。希望未来，AI能 少点"人工智障"的搞笑场面，多点"知我懂我"的贴心瞬间。当AI不再执着于"我是AI，我很智能"，而是 专注于"我能帮你解决什么"，才算真正找对了方向。 前段时间，我按捺不住跃跃欲试的心情，不由自主也跟着"潮"了一回，喜滋滋由网上捧回了一个"AI水 杯"。商家吹得天花乱坠，说借助AI大数据技术，能够科学分析用户饮水习惯，自动调节水温，并且及 时推送健康建议。结果，水杯一天得充两回电，明明提示水温适宜可以喝了，真一口喝下去，能把舌头 烫出大水泡。 把舌头烫出大水泡的AI水杯，还只是让人"痛在一时"，若说有些所谓的AI工具，真个令之"痛不欲生"。 就拿当今一些公司新上的AI简历筛选来说，HR满心期待用上了技术，结果AI挑出来的 ...

当AI热潮渐褪，企业如何找回务实的主旋律？ 在数字化转型进入深水区、AI 技术从概念走向应用的关键节点，企业 CIO 们正面临着共同的命题：如 何让AI真正落地产生价值，而非陷入"跟风投入却不见成效"的困境？ "各行各业都在试AI，进展到哪一步了？有什么收益，有什么坑？"这是业内同仁们最关注的话题，本文 从企业AI应用现状切入，用四个篇章揭开了企业AI落地的真实图景与破局之道。 Part 01 应用现状——从宏大叙事到微观价值 他分享了一组令人印象深刻的数据："我们差不多有5.8亿的消费者会员，每天几百万的真实交互中，超 过90%的客服案例由AI完全处理。"剩余的10%涉及复杂市场活动、食品安全或政府关系等敏感问题， 才需要人工介入。 这个数字背后，是AI技术在特定领域的成熟应用。他指出，与早期基于规则或NLP训练的客服系统不 同，如今专门针对客服场景训练的AI小模型已经能够做到响应快速、回答精准、能力不会"外溢"产生幻 觉或矛盾。 另一个创新应用是针对一线员工的AI培训陪练。"我们在全国有40万名员工，一线服务员的年流失率差 不多为100%。"他解释道。对于如此高的流动率，传统集中培训成本高昂且效果有限。现 ...

文章核心观点 - 淘天集团在2026年商家服务大会上明确，公司战略核心从解决“基础服务”问题转向构建“好服务”生态，旨在通过定制化、AI化赋能商家提升服务上限，并利用技术手段保障商家权益，从而推动平台进入“良币驱逐劣币”的正向循环，应对电商存量竞争时代 [4][12][26] 2025年服务生态改进成果 - 平台全年平均问题订单率下降**26%**，物流异常导致的订单问题同比下降**80%**，显著降低了商家运营成本并提升了用户体验 [4] - 菜鸟速递作为物流新核心，在2025年已覆盖**300+**城市，成为继顺丰和京东后第三个提供多城市次日达的物流服务，并接入了京东物流作为可选服务 [6] - 商家A通过深度合作优化，在去年12月将问题订单率降至**5%**以下，环比降低**32.5%** [6] - 低问题订单店铺的复购率同比高出**50%**以上，其店均净交易额是高问题订单店铺的近两倍 [7] 评估体系与流量分配机制革新 - 2025年上线“真实体验分”，取代已使用20年的卖家服务评价系统，该分数基于商品质量、物流速率和服务保障等客观数据综合评估 [12] - 高分店铺将获得流量扶持、营销助力及更高的售后自主权等资源，引导商家将重心从营销投入转向产品与服务提升 [12] 2026年战略重点：构建“好服务” - “好服务”超越基础退换货，旨在满足用户售前售后及情绪价值等多元需求，核心是让用户“买得舒心、用得舒心” [13][15] - 战略基于消费趋势变化：80后及Z世代已成为平台购买主力，消费占比接近**50%**，其消费更关注产品体验与服务，而非盲目追求国际大牌 [15] - 国产品牌凭借质价比和服务优势，在六大主要商品类别中增长显著，其中家用电器品类占比接近**70%** [15] 实现“好服务”的两大路径：定制化与AI化 - **定制化服务**：根据产品特性和用户需求制定差异化服务策略，例如宠物粮品类的“不爱吃包退”“1v1宠医服务”，3C配件品类的“贴坏包赔”，以及奢侈品品类的“官方鉴定”“假一赔四”等 [18] - **AI化赋能**：通过千问+数据训练模式为商家打造专属AI客服，智能化解决用户咨询、提供安抚（如优惠券返还、自助退换货），以减少售后等待时间并降低商家运营成本 [22] - 公司已与部分头部商家在AI应用上展开合作并取得成效，2026年计划通过流量扶持等方式将更多商家纳入该生态 [23] 为商家经营“保驾护航”的技术保障 - 建立自动化检测流程应对“恶意退货”“恶意差评”等不合规行为，例如针对“AI造假”图片骗退货，训练了专门的鉴假AI，在已覆盖品类中准确度高达**95%**，目前覆盖**50%**品类并将继续扩展 [24] - 建立新的用户账号诚信体系，通过大数据和AI模型挖掘异常账号并对可疑售后申请向商家预警，该体系已帮助平台商家挽回**40亿元**风险损失，并协同公安机关打击了**34起**电商诈骗案 [24]

公司融资与估值 - 柏林人工智能客服初创公司Parloa获得3.5亿美元D轮融资，由现有投资者General Catalyst领投，EQT Ventures、Altimeter Capital、Durable Capital和Mosaic Ventures跟投 [1][2] - 本轮融资后，成立六年的Parloa估值达到30亿美元 [1] - 距离其上一轮以10亿美元估值完成1.2亿美元融资仅过去八个月，估值在短时间内大幅提升 [1] 行业背景与竞争格局 - Parloa是致力于开发AI智能体的初创企业之一，旨在将以往由人工客服处理的客户服务工作自动化 [3] - 据Gartner估算，全球呼叫中心坐席规模达1700万人，市场潜力巨大 [4] - 该领域并非“赢家通吃”，存在多家竞争者，包括：由OpenAI董事长联合创立的Sierra（去年9月以100亿美元估值融资3.5亿美元）、正寻求以超40亿美元估值融资的Decagon、老牌公司Intercom和Kore.ai，以及总部位于英国的PolyAI（上月以7.5亿美元估值完成8600万美元融资） [4] - 公司CEO认为，虽然市场参与者众多，但竞争对手数量正在急剧减少，企业规模与融资体量是关键 [4] 公司业务与财务表现 - Parloa的AI客服已开始为安联保险、Booking.com、HealthEquity、SAP、Sedgwick和瑞士人寿保险等大型企业客户接听电话 [5] - 公司上月宣称其年度经常性收入已突破5000万美元 [4] - 相较于预计在2025年达成4000万美元ARR的PolyAI，或据称ARR“显著超过3000万美元”的Decagon，Parloa的财务优势并不显著，但公司CEO坚信充足的资本储备将助力其赢得先机 [4] 发展战略与资金用途 - 公司目标不仅仅是开发“接电话”的软件，而是构建“多模态情境体验” [5] - 公司将把大量新资金用于使个性化AI客服能识别客户身份与具体需求，无论客户通过应用程序、网站还是电话联系 [5]

文章核心观点 - 文章探讨了中美科技领袖对中国AI发展前景的截然不同判断 海外商业领袖如马斯克和黄仁勋持乐观态度 而国内一线技术专家则更为审慎 认为存在显著差距[4][6] - 核心矛盾在于“明局”与“暗线”的双重竞争 明面上是必须追赶的算力与技术差距 暗地里是外国资本通过收购等方式获取中国AI核心资产的潜在风险[6] - 破局之道在于同时补强算力短板与守住资本底线 通过自主芯片研发、优化算力使用效率、壮大本土资本及建立创新联合体等方式 推动行业长期发展[23][24][29] 明局：算力与技术差距的理性审视 - 海外商业领袖的乐观言论可能包含商业考量 马斯克的特斯拉对中国市场依赖大 黄仁勋的英伟达希望向中国出售芯片[7] - 国内一线技术专家指出中美算力存在巨大差距 阿里Qwen技术负责人林俊旸估计中国AI未来超过美国的概率仅20% 核心依据是美国算力可能高出中国10到100倍[6][9] - 算力差距导致创新模式不同 美国开发者有充足算力进行自由探索和试错 而中国开发者算力紧张 更多资源需投入能立即变现的产品如AI客服和内容生成工具[9] - 智谱创始人唐杰认为 中美在大模型上的差距未必在缩小 甚至可能扩大 因为美国凭借算力优势持续探索新技术路线 而中国仍在追赶 关键在于提升“智能效率”即用更少资源做出更智能的成果[9] - 腾讯首席AI科学家姚顺雨指出 中国不缺AI人才和执行力 但缺乏从事高风险探索的文化 过度追逐可量化指标和短期见效的项目[11] 暗线：外资收购带来的隐形风险 - 外国资本通过“三步走”策略获取中国AI核心资产：高价投资并控股初创团队、推动其“去中国化”以切割背景、最终高价转卖给美国科技巨头实现套现[14][15][16][17] - 典型案例为AI应用Manus 其国内主体“北京蝴蝶效应科技有限公司”注册资本125万元人民币 美国风投Benchmark投资7500万美元成为大股东 随后公司裁减大半中国员工、清空社媒、将总部迁至新加坡 最终被Meta以20亿美元收购[12][13][16][17] - 类似案例包括AI视频应用HeyGen 在获得Benchmark投资后 公司注销中国主体并将总部从深圳迁至洛杉矶[16] - 此类操作带来多重风险：中国团队研发的核心技术可能被融入外国公司体系而变得不可控[18] 国内培养的顶尖AI人才可能随公司被收购或迁移而流失[19][20] 大量中国用户及企业数据可能出境 带来数据安全与国家安全隐忧[21] - 中国商务部已对Manus收购案开展评估调查 以审查其是否违反技术出口规定[14][18] 破局：补算力短板与守资本底线 - 补算力短板需“两条腿走路”：一是扶持华为昇腾、寒武纪等国内企业自主研发芯片 缩小与英伟达的差距 国家可通过减税、研发补贴等方式提供支持[25] 二是优化现有算力使用效率 通过开源模型生态和AI算力平台实现资源共享 降低中小企业研发门槛 鼓励试错与创新[27] - 守资本底线需壮大本土资本：政府引导基金应带动更多人民币基金和产业资本 重点投资芯片、算力平台、核心算法等关键领域 让优质企业不依赖外资[28] 同时为AI企业拓宽A股、港股等上市渠道 提供长期稳定资金[28] - 规范外资利用：对涉及核心技术的公司设定外资持股比例上限 严格审查数据出境 对公司股权变更、搬迁等行为进行审批 防止核心资产被随意转移[28] - 推动算力与资本联动：建立“AI创新联合体” 整合高校、研究所、企业和资本资源 集中攻克节能芯片、大模型算法等难题 形成研发与投入的良性循环[29]

文章核心观点 2025年被描述为AI全方位进入生活的元年，技术在带来进步与便利的同时，也引发了广泛的社会冲突与集体焦虑，这些冲突深刻改变了数百万人的生活，并正在重塑社会[1][2] 隐私冲突 - AI技术极大降低了内容创作门槛，使无技术背景的用户也能轻松生成高质量图像和视频，创作领域呈现百花齐放的局面[3][4] - 技术便利伴随严重的隐私风险，AI不仅能分析用户兴趣，甚至可能窥探其“潜意识”，导致用户与大模型之间的信任危机蔓延[3] - 个人数据极易被用于AI训练，例如仅用一张照片即可被“锁脸”并生成不受限制的内容，而使用近百张公开图片训练专属模型的过程几乎没有门槛[5] - 伪造技术（如克隆声音、生成图像视频）变得触手可及且应用普遍，加剧了社会对数字内容真实性的不信任，显著提高了验证成本[8][9] - AI隐私泄露风险急剧上升，存在直接泄露（用户输入数据被意外泄露）和间接泄露（AI主动抓取分析用户公开信息）两种方式[13] - AI厂商与用户之间存在严重互不信任：B端用户担心数据被不当使用，C端用户担心个人信息被Agent抓取；而AI厂商则惧怕核心技术与算法被盗取[12][13] - 行业正尝试通过加密技术、安全验证机制及新型的“模型即服务”（MaaS）模式来搭建信任桥梁，以保护隐私和商业机密[13][14] 服务冲突 - AI客服被企业广泛采用以追求运营效率与降低成本，但常因无法理解复杂语境和情绪，导致用户体验疏离，成为“数字围墙”的象征[16] - AI客服的引入导致初级人工客服岗位被取代，某公司外包客服团队十余人因系统升级而不再续签合同，被优化人员面临再就业困难[17] - 用户与AI客服互动时遭遇挫折，例如退款请求被机械性拒绝，需通过输入特定关键词如“我要投诉”才能转接人工，过程耗费大量时间与精力[20][21] - 尽管AI客服实现了全天候服务与成本控制，但其在灵活处理规则外需求、安抚客户情绪等方面的能力受到质疑，被取代的客服人员认为其经验价值被低估[18] 知识产权冲突 - 2025年AI产业陷入版权风暴，OpenAI、Google、Meta、xAI等国际巨头以及国内公司接连被作者、媒体与艺术家集体起诉，索赔金额达数百万至数亿美元[22] - 冲突核心在于个人创作风格被无偿“喂养”给AI进行训练，引发风格保护与数据学习是否构成侵权的激烈争论[22] - 有旅行插画师发现其标志性风格（如白色豆豆眼镜、草帽）被AI模型像素级学习并复刻，相关模型一度登上HuggingFace排行榜前十，尽管模型作者声称未商用盈利，但该行为仍引发对侵权界定与版权保护不完善的质疑[23][24] - 网文行业出现平台在作者协议中新增“AI条款”的争议，有作者发现其作品风格被同系AI产品学习，引发作者集体断更抗议，最终条款被删除[26][27] - AI工具降低了网文写作门槛，使“日更万字”成为可能，平台虽提供官方AI工具辅助创作，但并不鼓励纯AI生成内容，违规者可能面临限流或封号[28] - 行业面临如何界定AI生成内容版权归属的难题，权利方可能涉及素材原作者、模型使用者、平台或模型本身，目前尚无明确法律判定[5][10] 求职冲突 - AI面试已成为大厂及AI企业校招的常见方式，企业借此实现降本增效与标准化筛选，但求职者需适应冰冷的算法考核，催生了“用AI反制AI”的作弊手段[30] - 有应届毕业生反映，秋招季将三分之一精力耗于AI面试，过程孤独且令人窒息，最长一场达半小时，包含性格测试、中英文问答，全程无真人互动[32][33] - 求职者为迎合AI评分标准，被迫改变表达习惯，使用书面化、结构化的语言，反而限制了真实发挥，同时还需应对系统语音识别错误的问题[34] - 为通过筛选，部分求职者使用AI插件在面试中实时生成答案进行作弊，导致招聘陷入“AI监考”与“AI作弊”的攻防战困境[35] - 招聘服务商指出，AI面试可根据岗位、候选人经验进行个性化适配，实现“千人千面”，评估维度不仅看答案完美度，也关注候选人的状态与潜力[36][38] - 企业端的核心诉求是降本、提效与标准化，AI面试可自动化处理数百份简历，避免人工初筛的主观偏差，但同时也引发了关于招聘公平与技术效率失衡的讨论[30][36] 算法“误杀”冲突 - 反诈系统在打击诈骗过程中存在“误伤”普通用户的情况，可能导致电话停机、支付冻结，给受影响个体带来生活困扰[41] - 有用户因跨省拨打二十多通电话联系酒店，手机号码被系统判定为通信行为异常而遭停机，解封需经历复杂的线上身份验证流程，包括上传SIM卡照片、手持身份证等[41][42] - 反诈系统是由公安部、国家反诈中心与电信运营商共同构建的AI风控模型，出于案件侦破需要，小比例的“误伤”在客观上很难完全避免[44] - 有案例显示，正规商户的个人支付账户因收到涉及不法案件的资金流转而反复被冻结，尽管用户感到委屈，但从案件侦破角度，此类措施有时是必要的[44][45] - 受影响用户普遍希望反诈技术能更加精准，并在发生“误伤”后能提供更顺畅、便捷的申诉与解封通道[42]