不儿，原来Bonjour里边可以给自己夸夸啊?!
那我每天夸自己一下是不是情绪价值拉满了?😅😅
DuoDuoLand Social Mixer in Shanghai这么晚还在聊Ai的是不是没谁了？哈哈哈哈
聊到场地都关灯赶人了😂😂
来到AWS2026亚马逊云科技中国峰会我被震撼了!
12年前我第一次创业，那时饱含热忱，毅然投身工业4.0，智能制造的怀抱。如今AI的盛世图景似乎又再次来到我们面前。这一波浪潮更加猛烈，这一波带动的心智创新更加坚定。不管你接不接受，2026年Agentic AI爆发的拐点已然来临。
1.亚马逊云科技提出 Agentic AI 的核心变化：AI 从辅助工具，走向能规划、执行、交付结果的“数字员工”。发布 Agentic AI 五层技术栈：AI 基础设施、模型层、数据与知识、Agentic 平台、Agents 应用。给企业管理者提出五个新思考：结果导向、数据护城河、统一平台、信任治理、组织分工重塑。
2.通过小鹏、猎豹移动、Kimi、影石、智元等案例说明：Agentic AI 已经开始进入代码、组织、模型、内容、机器人等真实业务。
3.企业要的不是 AI 概念，而是业务结果。AI 项目不能再停留在 demo 阶段，必须能进入生产环境，解决稳定性、准确性、权限、安全、评估和持续改进这些问题。Agentic AI 的重点是“可交付”。它需要基础设施、模型、数据、平台、应用一起配合，单独买一个模型或搭一个应用都不够。数据会成为企业 AI 的核心壁垒。模型可以采购，平台可以采购，但企业自己的业务数据、流程知识、评估标准和组织经验，才是短期很难被复制的东西。
4.治理不是拖慢 AI 的东西，治理是 Agent 能大规模运行的前提。企业一旦有大量 Agent，就必须知道它们能做什么、不能做什么、做过什么、出了问题怎么追溯。
5.未来管理者要学会管理“人 + 数字员工”的协作。企业 AI 不只是 IT 部门的项目，它会改变组织分工、工作流程和管理方式。
6.企业 AI 正从“工具采购”转向“结果采购”。客户会越来越关心交付周期、成功率、ROI、稳定性和安全边界。
7.Agentic AI 的真正门槛在工程化。模型只是其中一层，生产级落地还需要数据治理、平台管理、监控评估和组织配合。
8.FDE、AI 咨询和 Agent 平台公司的机会在交付链条里。谁能把需求诊断、方案翻译、开发上线、验收评估、持续运营串起来，谁更有长期空间。
9.企业自己的评估体系会越来越重要。因为 Agent 是概率系统，不能只靠“看起来能用”，必须有标准、有灰度、有监控、有反馈循环。
10.AI Native 组织不是多用几个 AI 工具，而是把 AI 放进组织分工里，让人负责判断、编排和验收，让 Agent 承接可流程化的任务。
面对挑战唯有全力以赴拥抱创新，让我们再试一次!#亚马逊云科技峰会 #小红书科技AMA #所罗门同学
刚开售玩儿Bonjour，确实没绷住😂😂太上头了……
刚做1个月AI博主，比我之前做12年公司感觉都要累，都要充实。😂😂
现在很多老板都知道 ChatGPT、龙虾、豆包这些 AI 工具有用，但真正的问题是：不知道自己公司到底该从哪里开始用。
是销售？客服？报价？订单？表格？财务？还是内部协同？
到底能提效多少？同行是不是已经跑起来了？能不能真的降低人力成本？
他们之前已经看过制造业、跨境电商、工程勘察、自动开票、订单处理、销售跟进等真实企业场景，结论很简单：AI 落地不是先买工具，而是先找到一个最值得被 AI 改造的流程。
现在他们两个人，一个有哈佛/斯坦福 AI 与企业研究背景，负责从业务提效角度看流程；一个是 Google 工程师，负责从工程实现角度看方案，可以给各位老板做一次 20 分钟免费线上诊断。
不卖系统，不上来报价，后续也不会卖课，大家不用慌。
主要是想了解不同行业里的真实痛点，看看 AI 到底能在哪些地方真正帮企业省时间、省人力、提效率。
如果你是老板，或者身边有企业主朋友，想知道自己公司第一个最值得 AI 改造的地方在哪里，可以链接我。