零七零六科技

Insights Series

洞察专栏

八篇长文,按「认知 → 判断 → 技术 → 交付 → 人才」重排

每篇只讲一个结论,并给出可执行的判断方法。文中的数据都标注了机构与年份, 你可以顺着出处去核对 —— 我们更希望被验证,而不是被相信。

Where To Start

不知道从哪读起?按你的角色选一条

三条路径都是 2–3 篇,读完大约 20 分钟,顺序有依赖关系。

01 / 05

先认清这件事是什么

两个最容易被讲错的数字、一个被误读成「新岗位」的交付模式。看完这两篇,能判断自己面对的是「工具问题」还是「组织问题」。

试点陷阱落地判断数据口径

95% 与 60%:两个数字到底在说什么

  • 95% 与 60% 说的是同一件事,口径不同
  • 卡点不在 Demo,在接入系统、嵌入流程、合规与可衡量结果
  • 五个问题就能判断一个场景是试点还是生产
2026-10-22 · 约 3 分钟阅读全文 →

02 / 05

判断该从哪里动手

先看行业的结构性缺口,再回到自己的五条判据。这两篇的作用是帮你把「想做 AI」收敛成「先做哪一件小事」。

03 / 05

技术底座:知识库到底要建成什么样

大部分「AI 用不起来」不是模型问题,是知识源问题。这两篇讲清知识库的验收标准,以及 RAG 与 Agent 的分层关系。

04 / 05

交付:把结果谈清楚

AI 项目吵起来很少因为技术做不出来,而是验收口径、用量成本、回款节奏没在签约前写清。

05 / 05

人才:用证据而不是头衔判断

如果你要培养自己人接住 AI 项目,先看懂层级判据与证据卡,再决定培养路径。

企业培训人才缺口验收

23.6%:企业 AI 培训的真实缺口

  • 已用生成式 AI 的企业里,仅 23.6% 员工受过正式培训
  • 问题不在预算,在「通用工具课」与「岗位动作」之间缺桥
  • 验收应是「下周你能用它完成哪件事」
2026-10-31 · 约 3 分钟阅读全文 →

读完文章,下一步通常是这三件事

文章解决「判断」,下面三处解决「动手」。

对号入座看场景

18 个场景的卡点、AI 介入点、值得做的条件与常见的坑。

看场景库

搞清楚 FDE 是什么

来源、边界、L1–L5 能力地图,一页看完。

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博客列表按发布时间倒序,适合回头查。

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看完整行业数据

29 页《FDE 行业报告 2026》:供需测算、场景分布、商业模式与三年判断。

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读到这里,还是不知道该从哪件事开始?

先说你的场景,我们帮你判断值不值得做。

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