編輯：編輯部

【新智元導(dǎo)讀】人人都在夸智能體有多強(qiáng)，但真正的生死考場(chǎng)從不是Demo現(xiàn)場(chǎng)，而是幾億金額、零容錯(cuò)的招標(biāo)采購(gòu)。英偉達(dá)和OpenAI才剛喊口號(hào)，但這家AI已經(jīng)先走了一步，趟過(guò)落地的深水區(qū)了。

這幾天，「打工人版」Claude火得一塌糊涂。

一鍵清空桌面、雜亂筆記瞬間成報(bào)告，甚至，給AI一個(gè)文件夾，就能直接幫你干活。

毫不夸張地說(shuō)，你的父母都能用上「編碼版」Claude了！還有人驚呼，「這就是第二個(gè)ChatGPT時(shí)刻」。

更令人驚掉下巴的是，Claude之父自曝，Claude純100%編碼，一周半就創(chuàng)造出了Cowork，端到端真正實(shí)現(xiàn)了閉環(huán)。

不僅如此，最近爆紅的各種Claude Skills庫(kù)，直接給AI加上了雙重buff，「技能包」讓AI智能體干活更得心應(yīng)手。

有的Skills GitHub庫(kù)，直接刷爆近40k星標(biāo)。

一夜之間，AI智能體竟變得這么強(qiáng)了？

硅谷AI能造APP，卻卡在最后一公里

人們常說(shuō)2025年是「智能體元年」，但要真正規(guī)?；占?，還得看2026年。

CES 2026大會(huì)上，老黃再一次對(duì)當(dāng)前AI的進(jìn)展，做出了前瞻性的判斷——

智能體本身，就是未來(lái)的交互界面。

無(wú)獨(dú)有偶，OpenAI總裁Greg Brockman也給出了驚人一致的判斷：2026年，將是企業(yè)級(jí)智能體真正普及的一年。

回望過(guò)去一年，我們看著OpenAI Operator在瀏覽器里熟練地幫人訂機(jī)票；看著Grok 4并行多個(gè)智能體，暴力破解了人類最高難度的純文本考試；看著Claude Code讓不懂代碼的普通人，在幾小時(shí)內(nèi)手搓出一個(gè)App。

Claude之父Boris Cherny半開(kāi)玩笑地說(shuō)，他過(guò)去三十天的代碼貢獻(xiàn)，100%都是由Claude Code完成

一切看起來(lái)都很美好。AI似乎已經(jīng)無(wú)所不能，它能寫(xiě)詩(shī)、能畫(huà)畫(huà)、能寫(xiě)代碼。

但是，且慢。

如果你把視角從硅谷的演示Demo，拉回到真實(shí)且殘酷的商業(yè)世界，你會(huì)發(fā)現(xiàn)一個(gè)尷尬的「最后一公里」斷層：

這些聰明的AI，敢不敢讓它去審核幾億金額的標(biāo)書(shū)？敢不敢讓它在沒(méi)有人類盯著的情況下，對(duì)涉及法律責(zé)任的流程做判斷？

絕大多數(shù)時(shí)候，答案是沉默。

因?yàn)閷?xiě)錯(cuò)代碼可以Debug，畫(huà)錯(cuò)圖可以重繪，但在商業(yè)核心業(yè)務(wù)——

尤其是招標(biāo)采購(gòu)這種合規(guī)要求高、風(fēng)險(xiǎn)集中的領(lǐng)域，錯(cuò)誤的代價(jià)往往是巨額罰款、法律訴訟，甚至是牢獄之災(zāi)。

這才是AI落地的真正深水區(qū)。

地獄級(jí)副本：招標(biāo)采購(gòu)領(lǐng)域的AI轉(zhuǎn)型

如果不是央國(guó)企或大型集團(tuán)的供應(yīng)鏈負(fù)責(zé)人，你很難想象這個(gè)崗位的「酸爽」。這絕不僅僅是填幾張表那么簡(jiǎn)單。

招標(biāo)采購(gòu)，是連接企業(yè)供應(yīng)鏈上下游的超級(jí)樞紐。在這個(gè)樞紐里，充滿了著名的「不可能三角」：合規(guī)、成本、效率。

• 標(biāo)書(shū)審閱效率低，合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)難防控
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首先合規(guī)問(wèn)題，招標(biāo)文件隱性風(fēng)險(xiǎn)審查、評(píng)審環(huán)節(jié)主觀判斷，都存在一定的人為干預(yù)，影響了公平公正。

還有成本極難控制，流程中人工加班、重復(fù)工作是顯性成本，供應(yīng)商選擇不當(dāng)，更成為了難以回避的隱性成本。

從效率來(lái)說(shuō)，從招標(biāo)文件編制、審核、再到評(píng)審環(huán)節(jié)專家評(píng)審，都需要消耗大量的人工精力。

這三大挑戰(zhàn)，依靠傳統(tǒng)的人工模式，已經(jīng)難以跟上企業(yè)的發(fā)展需求。

• 投標(biāo)異常行為，屢禁難止手段難辨
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在投標(biāo)環(huán)節(jié)，往往會(huì)出現(xiàn)各種異常行為。

以市政EPC項(xiàng)目為例，專家需在短時(shí)間內(nèi)，對(duì)幾百份文件進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)排查，標(biāo)書(shū)動(dòng)輒上千頁(yè)。

傳統(tǒng)的方式比如文檔識(shí)別，很難深層次檢測(cè)投標(biāo)文件內(nèi)容本身異常，比如文本語(yǔ)義級(jí)相似、圖片實(shí)質(zhì)性相似、關(guān)鍵要素相似、報(bào)價(jià)規(guī)律性等。

因此，這些過(guò)程皆需要專家逐字逐句進(jìn)行比對(duì)，工作量巨大。

• 文件編審周期長(zhǎng)，評(píng)審公平保障難
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科大訊飛數(shù)字化業(yè)務(wù)群CTO張永亮舉了一個(gè)真實(shí)的場(chǎng)景案例：

業(yè)務(wù)方提出如下一個(gè)采購(gòu)需求，到了編制環(huán)節(jié)，編制人員可能因?yàn)閷?duì)條款不熟悉、項(xiàng)目不了解，導(dǎo)致效率低，甚至可能出現(xiàn)很多漏洞。

再到下一個(gè)環(huán)節(jié)中，審核人員又需要耗費(fèi)大量精力查找隱性條款，若因查得不仔細(xì)，還會(huì)導(dǎo)致流標(biāo)、供應(yīng)商投訴等問(wèn)題。

從管理者角度來(lái)說(shuō)，歷史招標(biāo)過(guò)程中沉淀的優(yōu)質(zhì)經(jīng)驗(yàn)，難以得到復(fù)用。

在傳統(tǒng)模式下，不同專家的評(píng)分偏差率高，甚至一些項(xiàng)目因評(píng)分爭(zhēng)議需要復(fù)核。

傳統(tǒng)的電子化招采系統(tǒng)（如SRM系統(tǒng)），本質(zhì)上只是把紙質(zhì)流程搬到了線上。它們能解決流程流轉(zhuǎn)的問(wèn)題，但解決不了「決策」的問(wèn)題。

與之相對(duì)的，現(xiàn)代大模型可以比對(duì)幾百份標(biāo)書(shū)的資質(zhì)、篩查風(fēng)險(xiǎn)、判斷價(jià)格合理性，但它們普遍存在的「幻覺(jué)」問(wèn)題，對(duì)要求100%合規(guī)的招采行業(yè)來(lái)說(shuō)堪稱是「史詩(shī)級(jí)災(zāi)難」。

因此，行業(yè)真正等待的，并不是一個(gè)更聰明的AI，而是一套能夠嵌入主流程、邊界清晰、結(jié)果可核查的智能系統(tǒng)。

一座「智能體工廠」

回顧招采技術(shù)的發(fā)展，我們經(jīng)歷了從小模型專精（如OCR自動(dòng)評(píng)標(biāo)）的1.0時(shí)代，到大模型泛化認(rèn)知的2.0時(shí)代。

而現(xiàn)在，隨著全流程自主規(guī)劃能力的出現(xiàn)，行業(yè)終于邁入了「智能體（Agent）」的3.0時(shí)代。

1月13日，「AI國(guó)家隊(duì)」科大訊飛重磅發(fā)布的「招采智能體平臺(tái)」，給出了一個(gè)完全不同的解題思路。

它徹底拋棄了「輔助工具」的定位，直接提出了一個(gè)大膽的概念：智能體工廠（Agent Factory）。

這意味著，訊飛把招采領(lǐng)域幾十年積累的專業(yè)能力，全部拆解成了標(biāo)準(zhǔn)的「智能樂(lè)高模塊」。

由此一來(lái)，以上三個(gè)痛點(diǎn)迎刃而解。

• 招采智能體精準(zhǔn)嵌入「全流程」：編標(biāo)環(huán)節(jié)自動(dòng)生成招標(biāo)文件，并進(jìn)行合規(guī)檢測(cè)；清標(biāo)環(huán)節(jié)智能體揪出報(bào)價(jià)雷同、資質(zhì)造假等問(wèn)題；評(píng)標(biāo)環(huán)節(jié)評(píng)審智能體，主動(dòng)審查同時(shí)給專家一個(gè)參考。
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• 招標(biāo)文件編審智能體：只要用自然語(yǔ)言講出需求就會(huì)自動(dòng)回填項(xiàng)目信息、分析場(chǎng)景、選范文模板、推薦評(píng)審規(guī)則，一鍵出稿。還能針對(duì)招標(biāo)文件的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行全方位的審查，再也不用人工對(duì)著法律條文逐條修改。
• 異常行為檢測(cè)智能體：先解析所有招標(biāo)、投標(biāo)文件，把文本、圖片都轉(zhuǎn)成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；隨后從企業(yè)關(guān)聯(lián)、語(yǔ)義相似、報(bào)價(jià)規(guī)律等8個(gè)維度，精準(zhǔn)檢出異常行為跡象；最后生成風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、異常詳情和結(jié)果判定，連證據(jù)鏈都給你整理好。
• 輔助評(píng)標(biāo)智能體：打破傳統(tǒng)評(píng)標(biāo)引擎 「黑盒調(diào)試難」 困局，實(shí)現(xiàn)定點(diǎn)調(diào)試提效，進(jìn)一步提升評(píng)審準(zhǔn)確率，支持私有化部署深度適配企業(yè)個(gè)性化需求。
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像搭積木一樣，搭建智能體

作為招采行業(yè)的探路者，科大訊飛認(rèn)識(shí)到：招采比他們想象的更加復(fù)雜。本質(zhì)上是因?yàn)?，缺乏承上啟下的載體。

而這個(gè)全新的招采智能體平臺(tái)，以Agent作為底座，打造了一個(gè)專屬于行業(yè)的智能體平臺(tái)。

它融合了行業(yè)知識(shí)庫(kù)，利用Workflow構(gòu)建了全場(chǎng)景的招采智能體應(yīng)用。

這樣，就能通過(guò)搭積木的方式，降低開(kāi)發(fā)門檻，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用的快速落地。

而且，這個(gè)平臺(tái)還有40多個(gè)場(chǎng)景的子Agent，比如招標(biāo)文件解析，資質(zhì)驗(yàn)真。

同時(shí)，平臺(tái)還整合了11萬(wàn)多個(gè)泛行業(yè)的優(yōu)質(zhì)智能體，覆蓋生活、學(xué)習(xí)、辦公全場(chǎng)景。

要知道，速度就是企業(yè)AI落地的核心需求。

而這個(gè)平臺(tái)，可以讓你零代碼、用自然語(yǔ)言描述需求，快速生成應(yīng)用。另外，低代碼工作流可以把各種能力、插件、組件、工具拼接起來(lái)。

現(xiàn)場(chǎng)怎樣搭一個(gè)智能體

在大會(huì)現(xiàn)場(chǎng)，科大訊飛的工作人員為我們演示了如何像搭積木一樣，搭建一個(gè)評(píng)審辦法解析智能體。

其中，子Agent、知識(shí)庫(kù)等，都是在招采智能體中上線的原子能力Agent。

具體步驟如下：首先，在開(kāi)始節(jié)點(diǎn)配置輸入，導(dǎo)入招標(biāo)文件。

接著，招標(biāo)文件解析Agent，可以利用多模態(tài)識(shí)別能力將招標(biāo)文件內(nèi)容解析為結(jié)構(gòu)化信息。

然后，通過(guò)評(píng)審辦法抽取一個(gè)Agent。接著在知識(shí)庫(kù)節(jié)點(diǎn)，選擇適配的大模型。

而初步評(píng)審辦法解讀Agent和詳細(xì)評(píng)審辦法解讀Agent，會(huì)依次工作。

再后面的招標(biāo)規(guī)則整合Agent，就可以實(shí)現(xiàn)對(duì)評(píng)審辦法的全維度梳理，然后進(jìn)行結(jié)構(gòu)化的輸出。

就這樣，短短幾分鐘的時(shí)間，這個(gè)平臺(tái)就搭建出一個(gè)Agent。

接下來(lái)，工作人員還具體演示了，怎樣用它調(diào)試一個(gè)真實(shí)的項(xiàng)目。

導(dǎo)入一份招標(biāo)文件，輸入提示詞，短短幾秒就得到了具體的評(píng)審因素、打分因素、評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)的關(guān)鍵等。

RPA賦能智能體

在招采過(guò)程中，有很多重復(fù)性很強(qiáng)的工作。比如在評(píng)標(biāo)環(huán)節(jié)，專家經(jīng)常需要第三方的網(wǎng)站，用到它們的知識(shí)，極其繁瑣。

而且，資質(zhì)條款的核驗(yàn)需要在企業(yè)內(nèi)部查詢，還需要手動(dòng)核對(duì)，耗時(shí)又費(fèi)力。

而科大訊飛的資質(zhì)驗(yàn)真Agent，可以自主決策核驗(yàn)路徑。全程都無(wú)需人工介入，能真正解放人力，提升效率。

這正是Agent與RPA融合后產(chǎn)生的質(zhì)變。通過(guò)將AI的決策規(guī)劃能力與RPA的精準(zhǔn)執(zhí)行能力深度融合，訊飛的平臺(tái)構(gòu)建了「AI大腦」與「自動(dòng)化雙手」的閉環(huán)，使智能體能夠自主理解任務(wù)、決策路徑并完成跨系統(tǒng)的復(fù)雜操作。

工作人員演示了，資質(zhì)驗(yàn)真Agent是怎樣運(yùn)行的。

首先，上傳一份投標(biāo)文件，輸入評(píng)審條款。

然后Agent就識(shí)別出，需要到信用中國(guó)去實(shí)現(xiàn)驗(yàn)證。

接下來(lái)，RPA就代替了人手、人眼，完成了驗(yàn)證工作。全程它都在自主操作。

最后，它識(shí)別到了匹配度最高的一家公司。并且驗(yàn)證出該投標(biāo)人并未被列入失信被執(zhí)行人名單。

總之，如果說(shuō)Agent是大腦，RPA就是它的雙手，可以輕松打通上下游系統(tǒng)。

另外，輔助評(píng)標(biāo)這個(gè)復(fù)雜的流程也放到智能體平臺(tái)上了，企業(yè)可以快速增加節(jié)點(diǎn)，上傳知識(shí)，完成企業(yè)自己的評(píng)標(biāo)智能體開(kāi)發(fā)。

實(shí)踐證明，科大訊飛招采智能體平臺(tái)在實(shí)際落地時(shí)AI與專家的主觀項(xiàng)排名一致率已達(dá)到95%。

從成熟的智能體生態(tài)，到零門檻的快速搭建，RPA的高效協(xié)同，再到簡(jiǎn)潔的調(diào)試和模型精調(diào)，整個(gè)智能體平臺(tái)，將為招采行業(yè)開(kāi)啟應(yīng)用開(kāi)發(fā)的新范式！

四個(gè)「反直覺(jué)」判斷

如果說(shuō)產(chǎn)品功能只是表象，那么透過(guò)此次發(fā)布會(huì)，我們可以提煉出四個(gè)觸及AI B端落地靈魂的「反直覺(jué)」行業(yè)判斷。

判斷一：Agent必須從「聊天助手」進(jìn)化為「可信賴的業(yè)務(wù)執(zhí)行單元」

在消費(fèi)級(jí)場(chǎng)景，AI的答復(fù)可以天馬行空。

但在招采這類嚴(yán)謹(jǐn)?shù)纳虡I(yè)領(lǐng)域，AI輸出的任何結(jié)果都必須建立在三個(gè)基石之上：可執(zhí)行、可核查、可追溯。

這要求AI不再是一個(gè)僅能對(duì)話的「參謀」，而必須成為一個(gè)深度理解業(yè)務(wù)規(guī)則、能夠自主完成復(fù)雜任務(wù)鏈且過(guò)程全透明的「專業(yè)執(zhí)行者」。

訊飛通過(guò)構(gòu)建40多個(gè)專業(yè)子Agent的能力矩陣，并實(shí)現(xiàn)其間的規(guī)劃與協(xié)同，為AI配備了精準(zhǔn)的招采「操作指南」，確保其操作穩(wěn)定、規(guī)范，從而真正勝任關(guān)鍵業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)。

判斷二：高自由度是風(fēng)險(xiǎn)，約束才是核心競(jìng)爭(zhēng)力

通常我們認(rèn)為AI越自由、越有創(chuàng)造力越好。

但在招采這種規(guī)則系統(tǒng)里，Agent必須放棄「自由發(fā)揮」 。

此時(shí)，真正的工程能力，在于如何把Agent拆解進(jìn)流程，用規(guī)則去校驗(yàn)它，用多重邏輯去約束它。

用一句話總結(jié)就是：

智能招采不是在展示模型有多聰明，而是在驗(yàn)證工程約束能力有多強(qiáng)。

對(duì)此，訊飛采用了SuperAgent架構(gòu)，通過(guò)主Agent調(diào)度10+個(gè)子Agent，并接入招采法律法規(guī)庫(kù)和行業(yè)知識(shí)庫(kù)進(jìn)行嚴(yán)格約束。

判斷三：「長(zhǎng)期活著」比「一次跑通」重要一萬(wàn)倍

做一次完美的演示很容易，但在真實(shí)環(huán)境中活下來(lái)很難。

招采的規(guī)則會(huì)變，流程會(huì)變，異常情況才是常態(tài)。

真正的技術(shù)門檻在于：當(dāng)規(guī)則變更時(shí)，系統(tǒng)是否依然可用？在沒(méi)有人工兜底的極端情況下，系統(tǒng)是否依然穩(wěn)定？

因此，Agent能否進(jìn)入主流程，取決于它的「生存能力」，也就是系統(tǒng)的魯棒性。

如今，科大訊飛已經(jīng)和許多龍頭企業(yè)，在招采產(chǎn)品中進(jìn)行了合作落地，成功跑通流程。

發(fā)布會(huì)上，一位重量級(jí)嘉賓的出現(xiàn)很有說(shuō)服力——國(guó)家能源集團(tuán)物資有限公司科技信息部主任朱捷。

作為「智能評(píng)審的開(kāi)創(chuàng)者」，朱捷分享了一個(gè)震撼的數(shù)據(jù)：

他們?cè)缫巡粌H是試用，而是實(shí)現(xiàn)了「智能無(wú)人評(píng)審」的規(guī)?；瘧?yīng)用。

在集團(tuán)內(nèi)部，AI已輔助評(píng)審訂單高達(dá)18萬(wàn)單，評(píng)審準(zhǔn)確率已超過(guò)97%。

判斷四：這是一條「不可逆」的單行道

招采屬于企業(yè)最敏感、最難回退的系統(tǒng)之一，一旦引入AI，回退成本極高。

訊飛「招采智能體平臺(tái)」，正體現(xiàn)了這一不可逆性。

不可逆的核心在于，一旦企業(yè)嘗試到AI帶來(lái)高效率、公平公正與全鏈路優(yōu)化，就不可能再心甘情愿退回到傳統(tǒng)低效率模式。

想象一下，過(guò)去海量標(biāo)書(shū)評(píng)審，人工耗費(fèi)數(shù)小時(shí)甚至數(shù)天，異常行為檢測(cè)依賴專家主觀判斷。

如今，通過(guò)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)多維度風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與人機(jī)協(xié)同，讓企業(yè)招采效率躍升，運(yùn)營(yíng)成本大幅降低。

這意味著，招采領(lǐng)域的Agent應(yīng)用，正在從實(shí)驗(yàn)期走向了真正的落地期。

為什么是科大訊飛？

在AI Agent這條賽道上，幾乎所有的科技大廠都下了重注，而且還有無(wú)數(shù)的初創(chuàng)前仆后繼。

為什么偏偏是科大訊飛，在招采這個(gè)細(xì)分但極度重要的領(lǐng)域跑通了？

答案可能藏在三個(gè)關(guān)鍵詞里：「底座」、「領(lǐng)域」與「數(shù)據(jù)」。

• 首先是國(guó)產(chǎn)算力底座的硬氣。
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在當(dāng)前的國(guó)際局勢(shì)下，央國(guó)企對(duì)數(shù)據(jù)安全和供應(yīng)鏈安全的考量處于最高優(yōu)先級(jí)。

科大訊飛與華為聯(lián)手打造的「飛星一號(hào)/二號(hào)」平臺(tái)，構(gòu)建了純國(guó)產(chǎn)的算力底座。

這種在硬件層面的自主可控，是其他依賴海外GPU的廠商無(wú)法比擬的護(hù)城河。

• 其次是訊飛星火大模型的「通專結(jié)合」。
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招采業(yè)務(wù)極其考驗(yàn)多模態(tài)能力——既要看懂晦澀的法律文本，又要看懂復(fù)雜的工程圖紙，還要比對(duì)公章的真?zhèn)巍?/p>

訊飛星火大模型長(zhǎng)期的迭代，尤其是其在圖文理解上的優(yōu)勢(shì)，恰好匹配了招采的痛點(diǎn)。

除了招采領(lǐng)域，基于訊飛星火大模型底座，打造的垂類模型早已遍地開(kāi)花。

星火醫(yī)療大模型深度賦能診療、健康交互等多場(chǎng)景；星火法律大模型打造AI專屬顧問(wèn)，讓法律咨詢服務(wù)公平可及....

這些生動(dòng)的實(shí)踐，正是訊飛「1+N」戰(zhàn)略布局的有力印證，讓通專結(jié)合的模式脫穎而出。

• 最關(guān)鍵的，是經(jīng)過(guò)實(shí)戰(zhàn)驗(yàn)證的數(shù)據(jù)飛輪。
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更深一層看，「通專結(jié)合」之所以真正落地，并不是只因?yàn)榈鬃鶑?qiáng)、垂類多，而是它天然具備了跑出數(shù)據(jù)飛輪的條件。

一方面，大模型提供了強(qiáng)泛化的理解與推理能力，能把招采復(fù)雜場(chǎng)景先跑通；另一方面，垂類模型和智能體釘進(jìn)具體環(huán)節(jié)，讓LLM在真實(shí)業(yè)務(wù)中獲得高密度的反饋。

由此，便形成了越用越準(zhǔn)、越準(zhǔn)越用的閉環(huán)。

比如，合肥公共資源交易中心，就利用「智慧交易智能體」將一致性提升到了95%。

還有如上提到的國(guó)家能源集團(tuán)的智能評(píng)審系統(tǒng)，已輔助評(píng)審訂單高達(dá)18萬(wàn)單，準(zhǔn)確率超97%。

這種在央企實(shí)戰(zhàn)中打磨出來(lái)的算法精度和業(yè)務(wù)邏輯，是任何實(shí)驗(yàn)室里都跑不出來(lái)的數(shù)據(jù)壁壘。

目前，訊飛在AI招采的市場(chǎng)份額持續(xù)領(lǐng)先。

從中國(guó)石油到國(guó)家電投，這些掌握著國(guó)家經(jīng)濟(jì)命脈的巨頭們，不約而同地成為了訊飛的合作伙伴。

這些行業(yè)巨頭的率先采用與成功實(shí)踐，有力證明了AI在復(fù)雜B端場(chǎng)景的可行性。

如今，當(dāng)AI Agent開(kāi)始在招采這樣嚴(yán)謹(jǐn)、復(fù)雜的領(lǐng)域挑起大梁，我們有理由相信，2026年，確實(shí)會(huì)成為一個(gè)分水嶺。

它標(biāo)志著AI從「玩具」變成了「工具」，從「副駕駛」坐到了「主駕駛」。

對(duì)于所有的企業(yè)管理者來(lái)說(shuō)，現(xiàn)在的問(wèn)題已經(jīng)不是「要不要用AI」，而是——

「你的業(yè)務(wù)流程，準(zhǔn)備好迎接一位硅基新同事了嗎？」