当AI开始替用户做决定，品牌如何成为“默认答案”？
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行业案例库 5月前 • 744

当AI开始替用户做决定，品牌如何成为“默认答案”？

问答智能诞生记：当AI开始替用户做决定，品牌如何成为“默认答案”？——写给所有正在错过AI流量的企业 一、从“搜索框”到“对话框”：一场静悄悄的流量革命  2025年9月，OpenAI给ChatGPT上线了“即时结账”按钮，用户连链接都不用点，就能在对话里直接完成下单。几乎同一周，Adobe发布数据：由生成式AI导流至零售网站的流量，7月同比暴增4700%。  这不是简单的渠道更替，而是决策主

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Abstract：不同规模的企业该如何利用AI，这是本文章所讨论的问题。由于企业性质和规模的不同，应用AI的策略也必定不同，不存在一个统一的理论或实践定律。所以我从公司的两个维度，即企业性质与规模这两维度来分别简要介绍该如何应用AI。在产业互联网与数字化浪潮席卷之下，人工智能（AI）正在成为企业发展的核心驱动力。然而，不同规模的企业，资源禀赋、核心痛点和战略目标迥异，其拥抱AI的策略也应“量体

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编者按：今年的政府工作报告提出，持续推进“人工智能+”行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持大规模广泛应用。这是“人工智能+”第二次被写入政府工作报告，与去年侧重于技术研发和产业集群建设不同，今年的提法更侧重于技术的落地应用，将人工智能的应用重点指向了制造业。《中国电子报》特开设“AI+制造”深度调研行栏目，深入基层、走进一线展开实地调研，报道各地方、各企业优秀案例，探讨新一代

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海外和国内AI上差异最大的点可能还不是模型的水平，而是真的没应用。这导致一个很可怕的后果：国内AI整个生态是断链的。什么叫断链？形象讲就是算力干算力的、模型干模型，然后在最终用户这里不闭环。比如过去的电商是有生态的：有人做云、有人做电商平台、有人做供货方、有消费者，这样就把互联网的技术完整和商业体系融合了起来，链条上的每个人都可以有收益。现在AI上在海外这个正反馈链条差不多跑起来了，至少在我感

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今天我们再延展到制造业领域，看看别的公司是如何落地智能体的，希望对大家有所启发。案例1：柔性生产线动态调度智能体 (汽车零部件制造)痛点：多品种、小批量订单激增，传统固定产线切换效率低，设备空闲率高，订单交付延迟风险大。智能体方案： 1) 部署： 在MES系统上部署调度智能体集群（每个工位/设备有代理智能体，中央有协调智能体）。 2) 感知： 实时采集订单信息（ERP）、设备状态（IoT传感器

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