2022年，我国快递业务量完成 1105.8 亿件，业务量连续 9 年位居世界第一，仅用七年时间，中国的快递行业就完成了从百亿到千亿的十倍增长。我国快递物流行业正从蓝海进入红海，在下半场激烈竞争中破局的关键在于客户体验和成本控制，而这两者的改善则离不开数字化和智能化。

在训练人工智能时，一般需要经过数据收集、数据清洗、特征提取、模型选择、模型训练、模型测试、部署等一系列步骤。在这一过程中，数据质量的高低对于人工智能的更新迭代极为重要。这也和企业日常数据分析类似，高质量的数据才能更好地支撑用户进行准确的分析和预测，从而帮助企业做出更好的业务决策。

开年以来，OpenClaw 的爆火让“养龙虾”潮迅速破圈。随着 Agent 能力不断深入业务，Kyligence 接触和服务了越来越多需落地 AI 的行业企业。我们发现，AI 在企业落地的瓶颈往往不在于模型规模，而在于组织运作的精细度与协同效率。步入2026年，AI 的核心竞争已从技术本身转向组织能力——能否高效运作、快速适应，将直接决定落地成效。

开年以来，OpenClaw 的爆火让“养龙虾”潮迅速破圈。随着 Agent 能力不断深入业务，Kyligence 接触和服务了越来越多需落地 AI 的行业企业。我们发现，AI 在企业落地的瓶颈往往不在于模型规模，而在于组织运作的精细度与协同效率。步入2026年，AI 的核心竞争已从技术本身转向组织能力——能否高效运作、快速适应，将直接决定落地成效。

在本轮评测中，我们从数据计算、数据洞察两个方面对大模型评测结果进行了归类，并提出不同方向的优化建议。如果您正在对大模型进行技术选型，或正在探索大模型在数据分析场景的应用落地与优化方案，欢迎与我们联系沟通。11月21日，Kyligence 将举办。

该评测方案是从我们开发 Kyligence Copilot 期间对各类大模型进行能力评测的工作总结而来，希望对您有所帮助。如果您正在对大模型进行技术选型，或正在探索大模型在数据分析场景的落地应用，欢迎点击。

下一代智能应用的成长，将在于观察人类如何解决问题、如何做决策。AI 需要成为工作流的参与者，而不仅仅是工具栏里的按钮。

AGI 尚未到来，通用智能体在行业落地中的实际效果仍面临诸多限制。在这样的现实背景下，我们究竟能获得哪些启发？第一篇年末观察由此展开。

MLSQL 社区于日前宣布： MLSQL 2.1.0 正式发布！ 欢迎大家下载使用。MLSQL 是一门面向大数据和 AI 的分布式编程语言，能够帮助用户更好地实现数据分析和 AI 落地。用户既可以像使用 SAS 软件一样，在自己的笔记本上安装和使用；也可以一键将算力和存储扩展到云端，同时还支持私有分布式集群部署。1. Release NotesMLSQL 2.1.0 距离上一版本 2.0.1 经历

本文详细讲解基于 Ollama+Docker+OpenWebUI 的本地化部署流程，并通过实例代码演示。