企业级AI如何摆脱“聊天工具”困境，实现真实业务价值？
摒弃参数内卷：企业级AI的核心壁垒
通用模型的致命硬伤
前几年AI赛道热衷于抬高模型参数，却忽视企业实际诉求。通用大模型训练素材多为全网通识内容，看不懂细分行业交易逻辑，易凭空捏造关键数据，企业不敢托付，数据集质量成垂类模型规模化落地的最大瓶颈。
探迹科技的选择
探迹科技从创业起就放弃参数竞赛，将研发重心投向数据资产搭建和产业场景打磨。“旷湖”数据云收纳海量多维度数据，织就产业网络，而“太擎”平台则打通企业内部数据端口，让AI扎根产业创造真实价值。
重构行业竞争标尺：Token效率比拼时代
电商零售赛道的变革
电商零售赛道的传统客服机器人是低Token效率的典型。探迹自研电商垂直大模型ShopGLM，搭建全流程智能体平台，让AI成为能思考、会决策、主动执行的数字生产力单元，覆盖电商业务全链路。
提升Token投入产出比的策略
探迹通过底层技术自研和垂直场景深耕提升Token投入产出比。自研HanPaaS开发框架大幅压缩AI开发算力损耗，降低Token成本，综合性能达到行业均值2.3倍，让技术、算力、数据最终服务于业务转化与经营增效。
从单点智能到多体协同：打造“AI数智同事”
技术与商业的双重挑战
打造全球产业链智能体面临技术和商业两道难关。技术上要攻克多语言实时交互等底层难题，商业上要适配不同地区商业文化、采购习惯等。全球化智能体绝非简单翻译工具，需吃透当地情况。
探索未来产业蓝图
陈开冉为探迹定下打造全球产业链智能体的战略。未来3到5年，企业核心流程中将常驻专属“AI数智同事”，人机协作模式将重塑各行各业。探迹从AI赋能者变为躬身入局者，以经营者思维审视产品逻辑。
企业级AI若想摆脱“聊天工具”的局限，实现真实业务价值，需如探迹科技般，扎根产业数据与垂直场景，关注Token效率，逐步从单点智能迈向多体协同，构建全新商业规则与信任体系，这或许是企业级AI行业的发展方向。
相关问答
通用大模型在企业应用中有哪些硬伤？
通用大模型训练素材以全网通识内容为主，看不懂细分行业交易逻辑，易产生“AI幻觉”，触碰核心经营环节时企业不敢托付。
探迹科技的“旷湖”数据云和“太擎”平台有什么作用？
“旷湖”数据云收纳海量多维度数据，让AI读懂整个产业；“太擎”平台打通企业内部数据端口，使AI读懂单家企业，二者助力AI扎根业务创造价值。
电商零售赛道的智能体平台有哪些创新？
探迹自研电商垂直大模型ShopGLM，搭建全流程探域智能体平台，覆盖电商售前售后全链路，让智能体自主学习并主动推进业务动作。
探迹科技如何提升Token投入产出比？
通过底层技术自研，如自研HanPaaS开发框架，大幅压缩AI开发算力损耗，降低Token成本，提升综合性能。
打造全球产业链智能体面临哪些挑战？
技术层面要攻克多语言实时交互等底层难题，商业层面需适配不同地区商业文化、采购习惯、信任逻辑等。
探迹科技从AI赋能者变为躬身入局者有什么意义？
能让团队亲身感受企业痛点，以经营者思维重新审视产品逻辑，避免技术研发脱离一线需求，更好地为企业提供贴合实际的AI解决方案。
