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AI的下一站:从Personal Agent到灯塔工厂 - 牌九比较规则

感谢永艺UE为本次活动提供支持，现场配备Flow550人体工学椅。

AI正逐步融入更多工作场景，但从“会用工具”到切实解决问题，仍有诸多细节需要亲临现场才能明晰：个人专业经验如何与Agent结合？制造业如何判断AI项目是否值得投入？企业又该如何应对数据、流程与交付中的挑战？

10月16日，36氪AI测评苏州OPC社区在苏州东延四季举办了“AI的下一站：从Personal Agent到灯塔工厂”主题活动。胡旭、赵文博、朴飞、周炜四位嘉宾，分别围绕个人Agent、制造业应用、企业项目实践和AI学习方法，将这些问题汇聚于同一讨论平台。

现场活动照片

永艺UE联合呈现此次活动

胡旭：从工具到搭档，专业经验如何与Agent连接

在《从工具到搭档：Personal Agent时代的战略机会》分享中，姑苏区挂牌OPC社区导师胡旭(Jack)聚焦于AI参与工作方式的变化。

胡旭（Jack）现场分享

当AI从回答问题的工具逐步演变为能参与任务执行的搭档时，个人需重新审视自身机会。胡旭认为，值得投入的方向是将自身知识与行业经验与Agent建立更紧密的连接，使专业能力融入新的协作模式。

对OPC而言，这意味着除了熟悉工具，还需明确自身能提供的价值：对行业的理解、处理具体问题的经验，以及可被调用的专业服务。技术迭代迅速，但已有积累仍是寻找机会的重要基石。

赵文博：看懂灯塔工厂，先问AI创造了什么价值

睿塔联合创始人赵文博在《灯塔工厂里的AI：用“价值”这把尺，看别人如何应到最前面》中，将讨论聚焦于制造业现场。结合在博世、舍弗勒的工作经历，他强调评价智能化项目不能只看系统应用，更要关注其是否带来实际业务价值。

赵文博现场分享

AI应用中的一个常见难点是业务与技术彼此不了解：业务方难以清晰描述技术能力边界，技术团队也未必理解现场的实际瓶颈。需求与方案之间的偏差往往由此产生。

针对这一问题，赵文博提出“人人都是FDE”的思路，强调连接业务理解与技术实践。对企业而言，先找准问题，再讨论工具和方案，才能让AI项目有明确的验证方向。在分析技术价值时，不妨参考“牌九牌型排序”的逻辑，将不同解决方案按优先级清晰排列，以便做出更精准的决策。

朴飞：企业AI落地，要先把数据与流程接起来

前微软工程师朴飞带来《百万级项目一线实录：企业AI落地的真相与坑》。他的分享聚焦企业项目中的具体环节：一个演示能够运行，并不意味着它已具备进入业务流程的条件。

朴飞现场分享

从业务访谈、资料治理、试点验证，到流程接入和持续复盘，企业AI应用需要逐步推进。其中，知识库、统一的数据口径、权限管理和信息脱敏，是不可跳过的基础工作。模型可能产生错误，结果如何复核也需要提前设计。

他以企业报价场景为例，讨论AI如何参与信息整理和报价响应。现场有企业主进一步追问报价风险，将交流从“能不能做”推进到“怎样用、怎样判断结果”。这类具体问题，比单纯展示工具能力更贴近项目落地时的真实处境。

周炜：先用好已有技能，再练AI的新招式

多边AI创始人周炜(姑苏阿伟)以《武侠AI学习法：先修心法，再练招式》回应个人学习AI时容易遇到的困惑：工具不断更新，究竟该从哪里开始？

周炜现场分享

他的建议是，将已有技能与AI结合，形成解决具体问题的方案，再通过自媒体让更多人了解。学习不必从追逐所有新工具开始，而应先找到与自身工作相关、能反复练习的任务。

分享中，他借用武侠人物解释售前、资源、背书与交付等不同角色，使团队动作更易理解。对个人实践者而言，理解各环节所需能力，有助于判断哪些事情可自行完成，哪些需要寻找伙伴。

把讨论留在真实问题上，让交流继续发生

从个人Agent到灯塔工厂，四场分享的切入点不同，但都将讨论带回具体工作：经验如何被使用，需求如何被确认，数据如何被整理，结果如何被验证。AI走进工作现场，不仅是工具升级，也是一场需要久坐、深聊和反复推敲的耐力活。永艺UE为本次活动提供Flow550人体工学椅，希望让参与者在长时间交流中减少久坐疲劳，获得更多支撑，将精力留给真问题。

活动中的问答与自由交流，使嘉宾的方法与现场需求得以碰撞；活动群也为后续资料分享与沟通留下了连接。这正是36氪AI测评持续开展城市OPC交流的出发点——让行业经验、技术能力和真实问题出现在同一现场，推动更多具体、可讨论的实践。

关注36氪AI测评，一起记录AI走进工作现场的过程，也让每一次尝试找到可以交流的同行。