而人只在最上层：提出目标 + 做关键决策，其余全部交给：AI系统自动编排执行，所以说，AI native 不是一个技术词，它更像是一种“公司流程重构和系统设计范式”。真正的 AI native，不是“加一个 AI 功能”，而是——从第一性原理重新设计产品、流程和组织，让 AI 成为参与者，而不是工具。AI native 的逻辑完全不同：不是“我有一个系统 + AI”，而是：AI + 人 + 数据，

在全面迈入 AI 智能体时代的今天，基础模型正以肉眼可见的速度演变为泛在的“基础设施”。行业内也弥漫着一种焦虑：模型的每一次进化，都在吞噬着上一批应用的生存空间。　　当模型能力快速收敛，一家创业公司的核心护城河到底在哪里？　　为了回答这个关乎生存的时代命题，Google Cloud与 15 位身处一线的创始人及投资人进行了一系列深度对话。穿越纷杂的讨论与焦虑，我们沉淀出了这份《智见 AI 未来：智

领先的AI原生初创企业正通过三条路径实现空前的增长效率：使用专有AI解决特定的服务不足问题、将AI嵌入工作流，以及提供简洁直观的用户体验加快普及速度、养成使用习惯和产生可观的商业价值。随着企业日益认识到以人为本的战略愿景在AI应用中的价值，具备强大联盟构建与影响力技能的首席数据和分析官（CDAO）将晋升至首席执行官（CEO）等更高层级的高管岗位。到2030年，50%的企业将使用自主AI智能体将治理

在全面迈入 AI 智能体时代的今天，基础模型正以肉眼可见的速度演变为泛在的“基础设施”。行业内也弥漫着一种焦虑：模型的每一次进化，都在吞噬着上一批应用的生存空间。　　当模型能力快速收敛，一家创业公司的核心护城河到底在哪里？　　为了回答这个关乎生存的时代命题，Google Cloud与 15 位身处一线的创始人及投资人进行了一系列深度对话。穿越纷杂的讨论与焦虑，我们沉淀出了这份《智见 AI 未来：智

　传统质检做不到这一点。人眼看到了一个划痕，脑子里记一下，顶多在表格里打个勾。但AI可以告诉你，这个划痕在最近一个月里出现的频率上升了30%，而你最近刚好换了一批原材料供应商——你看，因果关系自己冒出来了。　　所以如果你问我，AI质检项目的ROI怎么算？我的建议是别只算"省钱"，还要算"赚到的新能力"。

如果你身边有那种已经在琢磨AI但还没想好从哪下手的朋友，不妨告诉他，来这里听听别人的故事，可能比看十篇分析报告都有用。我见过一个做电子元器件的企业，他们的质量总监，一个在检测线上干了二十多年的老师傅，去年主动找到老板说，我要上视觉检测。这个答案我一点都不意外。原因很简单——别的部门上AI，很多时候是"锦上添花"，质量部门上AI，是"救命"。一个在检测线上站了二十年的老师傅，想的不是AI会不会替代我

我们聊了一个观点：很多企业AI项目做失败，不是因为模型不够聪明，而是AI根本没搞清楚用户想干什么，意图识别出问题了。这个问题背后，藏着企业AI建设里一个被长期忽视的东西：

大厂有自己的解法——SAP有完整的行业Solution Map，腾讯云有制造业垂直团队——但对中腰部的AI服务商来说，进入制造业客户的信任成本极高，销售周期极长，一个单子从接触到签约，少则半年，多则两年。制造业AI的市场，现在正处于这样一个阶段：需求是真实的，技术是可用的，但连接这两端的"对话方式"，还没有找到最佳形式。有意思的是：在我们统计的案例里，有不少成功落地的项目，最初的连接点不是"销售拜

　　这个"懂制造的人"，就是你。

【摘要】AI中国行大会首站选址无锡而非北上广，背后有三重考量：一是无锡制造业密度高，拥有2.7万亿工业产值、4家全球灯塔工厂及463家"小巨人"企业，智能制造场景丰富；二是地处长三角制造业核心区（苏锡常工业产值超5万亿），便于OPC社区联动与参会者高效触达；三是当地企业AI应用务实（如AI质检提升良率1%即创效数千万），与大会"真实场景"定位高度契合。主办方