凌晨一點，王總按下了咖啡機的“雙倍濃縮”鍵。

這是他這個月第幾次在辦公室看到深夜的城市了？他記不清了。電腦屏幕上，那份來自海外工廠的設(shè)備故障分析報告，像一本天書。旁邊，是另一份關(guān)于新藥品臨床試驗數(shù)據(jù)的解讀。

兩個項目，都是公司的命脈。

王總嘆了口氣，揉了揉太陽穴。他不是沒有工具。

公司花重金部署的AI平臺，就在屏幕的另一個窗口安靜地待著。他試著把那份設(shè)備報告“喂”給AI，希望能得到一些初步的分析和摘要。

幾秒鐘后，AI給出了回復(fù)——一段聽起來頭頭是道、但實際上毫無用處的通用性總結(jié)。它識別了“傳感器”、“壓力閾值”這些詞，但完全無法理解它們在一張復(fù)雜設(shè)備圖紙的上下文中意味著什么。

那份臨床試驗數(shù)據(jù)，結(jié)果更糟。AI甚至混淆了“不良反應(yīng)”和“副作用”這兩個在醫(yī)學(xué)上有著細微但關(guān)鍵區(qū)別的術(shù)語。

這堵“墻”，王總已經(jīng)撞過很多次了。他靠在椅子上，感到一種深深的無力。

我們身處一個AI時代，為什么我們的AI，更像一個知識淵博的“通用助手”，能回答“什么是偏頭痛”，卻在面對一份真實的、復(fù)雜的病歷時束手無策？為什么它能解釋“什么是傳感器”，卻看不懂一張需要十年經(jīng)驗的工程師才能完全理解的設(shè)備圖紙？難道，我們花重金請來的AI，只是一個“通用型助手”，而不是一個能解決問題的“專家”？

一個念頭突然閃過王總的腦海。

或許，問題的關(guān)鍵不在于AI“知道”多少，而在于它“理解”多少。

如果它可以像一個真正的醫(yī)生那樣去閱讀病歷，像一個資深工程師那樣去分析圖紙呢？如果AI可以深入到我們業(yè)務(wù)最核心、最復(fù)雜的肌理中去，那將會是怎樣一番景象？

這個看似遙遠的“如果”，可能比我們想象的更近。

如何讓AI跳出“通用”的限制，深入到具體的業(yè)務(wù)場景中，成為能夠處理復(fù)雜任務(wù)的“專家級助手”？這正是我們本次直播將要深入探討的核心。

我們將揭秘，AI Agent是如何從一份潦草的病歷中，秒速生成一份結(jié)構(gòu)化的診療報告；又是如何通過對話，指導(dǎo)一名新手工程師看懂復(fù)雜的設(shè)備圖紙，完成檢修。

如果你也像王總一樣，渴望擁有的不只是一個“通用型助手”，而是一個真正懂業(yè)務(wù)的“AI專家團隊”，那么這場直播，就是為你準(zhǔn)備的。

長按識別下方二維碼，鎖定席位

直播時間：9月15日（周一）19:00