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如何运用「云、端融合的数智化安全体系」高效护航数据安全

左手AI，右手安全 —— 一汽丰田数字化转型之路

在数字化浪潮下，企业运维正面临前所未有的挑战。传统的巡检制度和点表记录已经无法满足现代企业的需求。随着设备数量和复杂性的增加，企业亟需一种更加智能、高效的运维方式。AI驱动的智能设备健康评估系统应运而生，它不仅能够定期主动评估设备健康状态，还能提前预警潜在故障，从而实现从“事后维护”到“预测性运维”的转变。

【三桥君】AI驱动的智能设备健康评估系统究竟如何应对企业运维挑战？

2025年，不仅是AI技术爆发的一年，更是“智能体（Agent）”走向主舞台的关键时刻。从学术圈走向应用端，从概念走向真正落地，智能体正在成为AI技术的核心驱动力。

AI时代，产品经理究竟怎样才能避免沦为‘手工作业者’？

比如在传统的生产现场，工艺参数的确定往往依赖于一线工程师的经验。这种方式虽在一定程度上能满足生产需求，但其局限性明显。一是经验依赖性强，难以标准化；二是面对复杂生产环境，经验调参难达最优效果。所以，智能化工艺参数调优系统的出现成了解决这些问题的关键。

从“看得见”到“会调参”：智能化工艺参数调优系统如何突破传统局限？

在生成式AI席卷各行各业的今天，越来越多的企业都在思考一个问题：大模型，究竟能为企业经营带来什么样的实质性价值？ 而AI产品经理不仅要懂模型、懂业务，还要将技术蓝图转化为企业经营的实际方案。那么，如何绘制一张“看得懂、讲得通、落得下”的AI产品架构图，成为AI产品经理的核心技能之一。

AI时代企业难以明确大模型价值，AI产品经理如何绘制一张‘看得懂、讲得通、落得下’的AI产品架构图解决这一问题？

在AI技术快速发展的今天，大模型技术的崛起让AI产品经理的角色变得前所未有的重要。从ChatGPT到GPT - 4，AI技术的每一次突破都让我们离真正的“智能”更近一步。然而，AI产品经理面临的挑战也随之而来：如何构建智能产品的核心认知框架？如何让AI从被动响应走向主动决策，成为真正的智能伙伴？

传统产品经理思维在AI时代‘失灵’，能力图谱如何助力AI产品经理构建认知框架？

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