Q：您期望AI平台可以协助解决什么问题，达成什么效果？摘选回复11、识别产品缺陷。2、产品下线前的不良率。3、定位导致质量问题，4、寻找最优温度、压力等参数，提升质量和效率。5、传感器数据，提前预警机器避免意外停机。6、合理建议提高订单交付速度，提升客户满意度。7、利用以往数据，推送精准数据给销售，提高销售量。8、进行市场分析，准确提供备件状态。9资金预测，保证资金正常。减少比必要的贷款。10.帮助检查财务账本，避免出错。11.帮助it运维人员预测设备故障时间。摘选回复21、电商平台客服每天处理超多咨询问题，若是人工响应特慢、问题分类效率又低。所以希望 AI 平台实现：① 智能会话分流，90% 简单问题（如订单查询、售后流程、售前咨询等）由 AI 自动回复，响应时间压缩至最短回复；②再通过分析客服对话数据，识别出用户潜在需求（如复购意向、投诉风险、指引下单等），做到精准推送营销或售后方案等等。2、在平台在线教育中，依靠学生主动学习进度、薄弱难点是很难精准把握的。希望通过AI引入平台作分析作业、测试数据，为每个学生生成知识图谱，智能推荐适配学习路径（如数学函数薄弱生，推送阶梯式练习 + 微课解析等），让每个学生的知识点掌握率有效提升，学习效率不断提高，减少盲目刷题而浪费时间等等。摘选回复31、企业知识积累及智能问答，构建RAG；2、智能文档写作，结合企业文档模板、内外部数据，利用私有大模型生成文档。如：尽调报告、企业年审报告等；3、数据分析与风险识别，分析内外部数据，监测识别业务风险点；4、精准客户营销，为客户经理提供助手，以客户经理日常工作为中心，提供客户画像、可售产品、营销话术、数据采集等AI服务。摘选回复41．提升效率与生产力帮助用户快速处理重复性、规律性任务（如数据整理、文档润色、代码辅助编写等），减少人力成本，让用户更聚焦创意性、策略性工作。实现信息的智能整合与分析，比如从海量文档／数据中提取关键结论、生成可视化报告，辅助用户决策。2．优化交互与体验提供更自然、精准的人机交互，理解用户深层需求（包括语义、情绪、场景），比如在咨询、陪伴、教育场景中，通过多轮对话动态调整回应，提升沟通效率与亲切感。针对不同用户的习惯和偏好（如之前关注的科技工具优化、历史事件探讨等），实现个性化服务，让用户感受到""专属适配"。摘选回复51、解决私有云智能化运营问题，提升运营效率，比如通过AI平台，充当私有云客服、小助手，解答客户问题；智能输出运营报告；智能巡检；智能进行低负载管理，并给出相关解决方案。2、解决私有云安全问题，可以基于安全日志数据、攻击行为，主动进行安全预警、防护，输出安全分析报告。3、解决私有云故障，基于常规规章，AI平台可以进行判断、并迅速找到根因，给出恢复措施，减少故障时间。4、对私有云验收材料进行评审、新建扩容方案进行评审，提升效率，实现智能化。5、对资源容量进行智能预警，提醒扩容，实现资源最大化利用的同时满足业务需求。"AI 平台可优化跨部门业务流程，通过分析历史办件数据，智能规划不动产登记与税务申报并联审批路径，减少群众重复提交材料，将业务办理时长从 3 天压缩至 3 小时；面对海量政务文档，AI 能快速提取关键信息，实现政策文件与民生诉求的精准匹配，例如自动分析市民对老旧小区改造的建议，并关联到住建部门相关政策条款，提升民意反馈处理效率。Q：如果您已经尝试使用了AI产品，当前使用AI产品过程中面临了什么问题？摘选回复11、部分AI的应用及时通过AI能力也无法实现模型的准确判断，误判率时好时坏。比如已经部署的AI挂旗检测模型，会根据季节的温度差异影响判断，无法随机应变，例如在夏季高温环境时，因胶液蒸发速度加快，模型误判率大幅增高；冬季寒冷干燥室，驴皮含水量降低，杂质检测模型对一些皮质的分析的识别误差率也会增多，都需要人工复核。2、存在数据不对齐不统一，难闭环的问题：虽然很多系统已经打通了对接，如供应链、生产（MES时序数据）、销售（OMS订单数据），但AI分析经常会因数据格式异构，需额外的算力来实现数据对齐。还有另外的数据本身的标准问题。如未建立统一的中医药数据标准，针对中医药、保健品、养生食品的数据挖掘和产品复制研发，比如整合相关数据资源，包括中医典籍、方剂、科研文献、现代中成药配方等，这类数据本身多以非结构化为主，中药机制解析到中药复方及组分创新开发的过程需要大量的数据转化对其，并且有很多中医理论与判断依据等的目前难以转化为可计算规则，因此数据难闭环。3、还存在部门的协同、制约因素。比如我们研发部门开发的工艺优化AI模型，因生产部门担心改变老师傅经验导致质量风险，因此很多采纳无法应用或采纳。很多时候存在业务人员不懂AI模型调优，IT人员不懂中医工艺等问题。摘选回复21、复杂事务，无法使用多个模型快速处理2、部分模型在国产化平台上更新速度较慢；3、不同模型开展模型微调服务效果不佳摘选回复31、技术门槛问题，搭建需要一定的专业能力，后期运维升级同理；2、由第三方公司提供定制，因业务比较专业，懂专业的不懂技术，技术又不懂专业，沟通建设中某些需求未达到预期；3、受采购政策影响，需要难以满足，因安全性考虑，模型要求本地部署，成本较高。摘选回复41、普遍存在答非所问，准确性存在很大问题2、内容存在同质化严重的问题，很多情况下，生成的内容千篇一律，缺乏独特性摘选回复51、AI模型的性能高度依赖输入数据的质量。如果数据存在噪声、缺失或错误，AI模型的输出可能不准确，甚至产生误导性结果。2、AI产品在处理敏感数据时，可能会引发隐私泄露的风险。例如，某些AI模型在训练过程中可能暴露用户隐私，而缺乏有效的隐私保护机制（如差分隐私或加密技术）会让用户对AI产品的信任度降低。3、在实际应用中，AI产品可能难以与现有系统兼容。例如，一些传统企业的信息系统架构陈旧，无法无缝对接AI技术，导致AI产品难以落地。4、部分AI产品对普通用户不够友好，需要一定的技术背景才能熟练使用。例如，一些AI工具需要用户具备编程能力或熟悉复杂操作界面，这对非技术背景的用户构成障碍。5、在实际使用中，AI产品的某些功能可能存在不稳定的情况。例如，语音识别或自然语言处理在嘈杂环境下准确率较低，导致用户体验不佳。6、AI产品的使用需要符合行业法规，例如数据隐私保护、算法公平性等。目前，AI相关法规和行业标准尚不完善，导致企业在使用AI产品时面临合规风险。7、部分AI产品需要高性能硬件支持，例如强大的算力设备，这对普通用户或中小企业来说可能是一笔不小的开销。8、企业在引入AI产品时，可能面临投资回报周期长、效果难以量化的问题。例如，某些AI工具在短期内难以带来明显的效率提升或成本节约。摘选回复61、单采购几台AI算力服务器，成本可控，但实现的AI业务场景有限，难以产生亮点以及实现业务价值。并且没有算力调度平台，给客户使用AI算力带来极大不便。2、使用AI产品标准组网，叠加算力调度平台，投入成本巨大，但又产生不了对应的经济价值，使项目难以落地。3、AI产品使用门槛相对较高，特别设计训练、微调、RoCE组网时，缺少专业的人员，给运营运维带来挑战。