容联云大模型产品负责人,诸葛智能创始团队成员、诸葛产品核心技术人员、大模型领域资深技术专家,拥有超过 10 年的前沿技术研发和大数据相关从业经验,作为资深技术负责人,亲身参与了多个商业产品从 0 到亿规模的发展历程。主导研发诸葛 io 行为大数据分析平台。

容联云大模型产品负责人,诸葛智能创始团队成员、诸葛产品核心技术人员、大模型领域资深技术专家,拥有超过 10 年的前沿技术研发和大数据相关从业经验,作为资深技术负责人,亲身参与了多个商业产品从 0 到亿规模的发展历程。主导研发诸葛 io 行为大数据分析平台。
当前 AI 技术正经历从通用能力探索向垂直行业纵深落地的关键转折,但大量大模型应用智能体仍困在“技术 Demo”阶段,难以转化为真实生产力。本演讲深度剖析这一鸿沟的本质矛盾,提出三大跨越路径:场景破局、工程化架构、落地方法论,并结合金融、制造业的实战案例,揭示智能体与业务目标的直接关联,为行业提供从技术验证到价值创造的完整路线图。
演讲提纲:
垂直行业大模型应用的现状与挑战
从 Demo 到生产力的三大跨越路径
场景选择:基于“业务价值密度×数据可用性×流程嵌入度”公式筛选高价值场景(如智能客服、金融风控、数据洞察等);
技术架构:通过领域知识、业务流程约束、人机协同机制三层增强,构建适配行业复杂度的智能体系统;
落地策略:从组织协同(业务-IT技术-数据三角模型)到数据飞轮与成本优化,实现规模化复制。
行业案例全景解析
金融行业案例解析
制造业案例解析
听众收益:
避坑指南:识别技术 Demo 陷阱,掌握筛选高价值场景的量化公式
实战架构:了解垂直行业智能体架构,直接复用工程方案
落地铁三角:业务-IT技术-数据协同策略,解决“技术难嵌入、价值难衡量”痛点
案例弹药库:金融/制造等多行业智能体方案的完整拆解



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