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  • 数据之后,AI怎么火起来了?

    2025年开始,AI这把火越烧越旺。 赛意信息刚签下近5000万的AI订单,万达信息带着AI亮相世界人工智能大会,软通动力、众安信科各路玩家纷纷登场。 但我想泼盆冷水:上套AI,距离企业真正用好AI,还差着十万八千里。 什么是AI AI台本质上是企业级AI能力的中枢神经系统。 从架构上看,AI通常分为三层。 技术服务层提供通用AI能力和行业专用服务;研发平台层包含数据标注、特征工程、AutoML这些工具;管理运行层负责算力调度、权限控制、模型版本管理。 缺了任何一环,就变成了摆设。 AI会重蹈覆辙吗 这两个东西解决的根本不是同一个问题。 数据负责把数据管好、用活,AI负责把AI能力输出、复用。 谁也取代不了谁,但边界确实在加速融合。 现在有个明显的趋势:数据开始主动往AI方向靠,提供特征平台、训练样本这些能力;AI则越来越依赖数据喂过来的高质量数据。 数据问题不解决,AI能力就是空中楼阁。

    33110编辑于 2026-04-01
  • 酒店行业体验革命:构建“AI调度+私域数据”双引擎驱动业务增长

    融合云原生与大模型能力,打造全场景智能化与营销闭环 为响应酒店业的定制化需求,苏州奥莱维信息技术有限公司联合腾讯云,依托“标准化平台+定制化开发”模式,打造了深度融合的业务解决方案: 构建高性能AI调度 深度集成了腾讯云的AI能力: 语音交互闭环:利用 ASR技术 实现语音指令精准转文本,结合接近真人发音的 TTS技术 实现流畅自然的语音反馈。 全场景硬件集成:将能力输出至智能控屏、语音面板、智能音箱及语音电视,方便硬件厂家快速集成。 构建CDP驱动的私域营销体系:整合企业微信、小程序等腾讯私域生态工具。 依托全球基础设施与繁荣生态,构筑稳定高效的底层支撑 在酒店全场景智能化建设,底层技术底座与生态整合能力是决胜关键: 高可用的全链路技术底座:提供从全球化基础设施、AI调度核心能力到混元大模型的完整技术栈 ,支持AI的高性能构建与全球化部署。

    17210编辑于 2026-04-08
  • 腾讯云×奥莱维:酒店行业私域营销与AI调度合作实践

    构建私域营销与AI协同方案 私域营销+定制化开发模式 分工协同:腾讯提供标准私域平台(含企业微信、小程序等工具)及技术支持,保障系统稳定性与高效性;奥莱维作为酒店行业解决方案商,基于腾讯平台定制开发会员管理 AI生态合作模式 融入腾讯生态系统,构建“物联网设备层-AI调度核心层(客房控制、信息服务、服务响应)-应用层”架构,核心能力包括: 基础技术:ASR(语音指令转文本)、TTS(文本转语音, undefined合作价值:降低技术开发成本,快速构建高性能、高可用AI调度;利用腾讯云全球基础设施支持全球化部署。 AI调度案例:某电视品牌 AI调度核心功能: 智能语音交互:支持语音控制客房灯光、空调、电视等设备; 设备全生命周期管理:实现设备状态监控、故障预警、远程维护; 大数据分析:分析客户行为数据 阐释腾讯合作核心优势 选择腾讯的核心在于其全面云服务、强大技术支撑、丰富生态资源及私域营销能力: 私域营销依托微信、企业微信等工具及CDP引擎,实现精准获客与会员转化; AI整合ASR/TTS

    22810编辑于 2026-04-08
  • 驱动酒店业体验革命:AI调度与全链路私域流量实践

    企业在推进智能化升级与数字化运营时,普遍受制于以下业务瓶颈: 研发与改造成本高昂: 独立构建高性能AI平台需投入极高的技术开发成本;传统客房硬件智能化升级往往面临前后装设备不兼容的问题,导致改造成本居高不下 融合云端生态构建:AI调度与精准营销引擎 依托腾讯云全面的云服务与强大的生态资源,结合苏州奥莱维信息技术有限公司(以下简称“奥莱维”)深刻的酒店行业经验,双方通过“标准化平台+定制化开发”模式,构建了覆盖硬件控制 、客户交互与私域运营的全场景架构体系: 多模态AI调度: 搭建“物联网设备层-AI调度核心层-酒店运营应用层”架构。 在某电视品牌的AI调度实践,系统兼容前后装设备,直接降低了硬件改造成本;同时支持设备全生命周期管理,实现状态监控、故障预警与远程维护。 筑基底层技术底座:全栈云架构与前沿扩展能力 构建稳定、高效的数字酒店体系,其核心驱动力源于底层坚实的技术基础设施与生态支撑: 敏捷的全球化部署能力: 依托腾讯云遍布全球的基础设施,系统原生支持AI调度的全球化部署

    20910编辑于 2026-04-14
  • 来自专栏AI科技大本营的专栏

    大数据AI演进是大势所趋?

    近日,宜信科技中心 AI 团队负责人王东在一篇技术专访,从大数据和 AI 赋能金融业务的角度,分享了、大数据、AI 等软件研发趋势为业务赋能的经验与思路。 5、现在,越来越多的人提到数据需要向 AI 演进,您对此怎么看?宜信的数据AI 之间是什么样的关系?二者之间是如何支持协作的? 数据AI 两者是相互依存,承前启后的关系。 数据AI 两者都对外提供服务,只是侧重点不同:数据提供各种数据服务(BI 报表应用、数据探索等),AI 提供各种智能服务(模型预测、智能推荐等); AI 依托数据提供的数据能力和工具集 嘉宾介绍 王东:宜信科技中心 AI 团队负责人 北京大学软件工程专业硕士,宜信科技中心 AI 团队负责人,目前负责宜信 AI 平台的建设工作。

    2.5K20发布于 2019-07-30
  • 来自专栏腾讯云TI平台

    AI资讯 | 腾讯云智媒体AI获奖

    关注腾讯云AI平台,了解更多的AI相关资讯!

    2.6K20编辑于 2022-01-27
  • 数据建设AI赋能思考

    今天我想和大家聊一下数据建设AI赋能。之前我分享了很多视频,旨在实现自然语言编程,利用AI和ChatGPT来实现这一目标。 因此,我个人认为在数据建设,使用AI赋能更容易实现。因为数据的逻辑相对简单。在完成数据建模后,涉及数据采集集成、数据清洗、宽表构建、上层维度表构建以及将数据能力发布为API接口等。 因此,我个人认为未来的数据,首先是基于各种开源技术组件和现有技术能力,搭建纯技术平台,并将涉及的各个数据能力组件发布为API接口。这样,整个数据只有骨架,通过自然语言可以完全生成其内容。 当然,在其中,一个完整的数据可能涉及复杂的数据建模和维度建模。 1.数据建模和设计 我个人认为,这些工作仍需要我们自己先完成数据建模设计。 模式相对固定,更容易训练AI,基于我所期望的模式生成相应内容。 因此,如果在业务系统建设和AI赋能方面,我建议优先考虑类似于数据或类BI系统的实践,因为这些相对更容易实现。

    28500编辑于 2025-06-24
  • 来自专栏腾讯云智能·AI公有云

    腾讯云智媒体AI,获奖了!

    5月27日,“CCBN年度创新奖”正式公布,腾讯云智媒体AI,荣获CCBN2021产品创新优秀奖! 腾讯云智媒体AI,从“媒体+AI”应用的实际需求出发,依托腾讯内部诸多优秀团队的AI技术与最佳实践,包括腾讯云智慧传媒行业、腾讯云AI、腾讯安全天御内容安全团队,以及腾讯优图、腾讯多媒体实验室、微信智聆等 结合在微信看一看、微视、企鹅号、腾讯视频等的互联网媒体AI应用经验,以及在央视频、河南日报、宁夏黄河云融媒体平台的项目沉淀,腾讯云智媒体AI聚焦技术与媒体应用场景的结合,贴合媒体业务打造专属算法,并持续迭代升级 为媒体全业务流程打造应用服务,腾讯云智媒体AI覆盖多模态内容结构化、智能转码、超分、老片修复、视频质检、智能审核等多维度应用。 此外,可在平台层提供智能推理、智能训练、算法调度、可视化编排等能力,支持第三方算法、数据、应用接入,方便业务侧的快速创新。

    3.5K40发布于 2021-05-31
  • 来自专栏技术那些事

    | 什么到底是

    到处都在喊,到处都是这个词在好多地方已经被滥用了。 在有些人眼里:就是技术平台,像微服务开发框架、Devops平台、PaaS平台,容器云之类的,人们都叫它“技术”。 在有些人眼里:就是微服务业务平台,像最常见的什么用户中心,订单中心,各种微服务集散地,人们都叫它“业务”。 在有些人眼里:应该是组织的事情,类似于企业内部资源调度中心和内部创新孵化组织,人们都叫它“组织”。 ,从字面意思上理解,是位于前台和后台之间。 那么,到底是什么呢? 谈到,首先会想到阿里巴巴,今天就从阿里开始,一起认识下到底是什么?到底如何发展而来的呢? 阿里的发展历程 ? 技术:将使用云或其他基础设施的能力以及应用各种技术中间件的能力进行整合和包装,助力前台和业务及数据的快速建设。

    10.3K21发布于 2021-01-27
  • 来自专栏ThoughtWorks

    的定义 | 白话战略

    《白话战略》已经写了三篇,尤其是第一篇「是个什么鬼」收到了很多朋友的反馈。写“白话”这个系列主要是想通过写文章来驱动自己思考,并借此和更多人一起交流和探讨这个话题。 ? ,像上文提到业务、数据、搜索、移动,哪些才是,哪些是蹭热点的? 与前台的划分原则是什么? 化与平台化的区别是什么? 化和服务化的区别是什么? 该怎么建设? 企业的能力可能包含多个维度,常见的例如计算能力,技术能力,业务能力,数据能力,AI能力,运营能力,研发能力……其中大部分的能力还可以继续细化和二次展开,从而形成一张多维度的企业能力网。 另一方面就是通过对于能力的SaaS化包装,减少前台团队发现能力和使用能力的阻力,甚至通过自助式(Self-Service)的方式快速定位和使用能力。

    2K43发布于 2019-05-05
  • 来自专栏国云大数据

    数据:什么是数据

    数据:什么是数据 什么是数据 数据是全新的架构变革。过去三十年,企业数据管理都以传统的IT架构为基础。 数据的建设帮助业务人员根据应用需求随时调度计算能力。 数据具有数据开发的能力。数据台中分析工具、挖掘工具、清洗工具等不同数据工具的设置可以帮助上下游企业和外部用户直接开发应用。 层是业务用户或技术用户直接可以使用的服务和功能,包括数据分析工具、数据挖掘工具、可视化工具、清洗工具、建模工具等不同的数据工具;还包括不同层次的数据应用,如大屏可视化应用、决策分析系统、用户画像系统、精准推荐系统、AI 在该层有很多调度PaaS的能力,包括同步系统、调度系统。 IaaS层:主要解决数据计算资源和存储资源等基础的能力,包括大数据集群计算、分布式计算、数据库等计算资源。 该层可对流失计算、数据调度系统和计算资源进行存储。该层具备数据最基本能力,包括数据安全等。

    4.8K20发布于 2020-11-20
  • 来自专栏全栈程序员必看

    数据,什么是数据

    在 3 月 15 日 ThoughtWorks 技术雷达峰会上,关于数据的话题也获得了众多参会者的热烈关注。如今似乎人人都在提数据,但却不是所有人都清楚数据到底意味着什么。 数据是只有大厂才需要考虑的高大上的概念吗?普通企业该不该做数据?数据的出现会给现有数据从业者们带来颠覆式的挑战吗? 数据不是大数据平台! 首先它不是一个平台,也不是一个系统,如果有厂商说他们有个数据卖给你,对不起,它是个骗子。 要回答数据是什么,首先要探讨一下到底是什么。 数据也可以小而美 建设数据的关键考量包括两方面。 首先数据一定要与业务价值对齐。构建数据,最重要的不是技术,也不是数据质量好不好,而是数据思维和数据文化。 最后,史凯也提到了阿里战略的另一个——“业务”。

    2.6K31编辑于 2022-09-14
  • 来自专栏内容管理系统

    内容和数据的区别

    什么是内容内容是企业级的数字化解决方案之一,它是一种整合和管理企业各类内容资源的平台。 内容使用的场景跨平台内容管理:内容支持跨平台的内容创建、管理和分发。 数据使用的场景企业数据分析:数据整合了企业内部的各种数据资源,通过数据清洗、转换、整合,实现数据的汇聚、整合和分析。 内容和数据的区别内容是一个集中的平台,负责管理和分发各种形式的内容,如文本、图片、视频、音频等。 内容专注于管理和分发各种类型的内容资源,而数据则聚焦于企业数据的整合、治理和利用,两者在业务场景和目标上有明显的差异。如何使用MassCMS创建内容

    1.3K10编辑于 2024-06-06
  • 来自专栏云+直播

    数据是什么:数据剖析

    本次分享内容: 1、数据现象及剖析 2、技术实践过程的问题与挑战 3、Q&A环节 去年3月份我写了一篇关于数据的文章,得到了10万+的浏览量。 数据和数据平台最大的区别是什么?我们认为数据是离业务更近。业务需要什么服务?是数据和数据服务。 的部门或者团队,最优先考虑的是提供给业务所需要的服务。 滴滴的数据和其他的数据有所差异,它的数据的整个生产价值曲线,跟大部分的企业都不一样。 滴滴的数据跟前面介绍的数据,在数据服务、数据资产,底部的数据存储上是类似的。 [s3bj80by0u.jpg] 它提到了一个很重要的点,就是利用数据去赋能AI。这一点和我们现在所讲的数据的架构是类似的,因为我们是把机器学习平台放到了广义的数据里面去了。 四、数据的本质和六大能力模型 在这样的愿景和使命下,数据是什么?它应该构建什么样的能力呢? 1. 数据的本质 数据是什么?

    4.6K52发布于 2020-03-05
  • 来自专栏艺述论专栏

    ​图解《战略》业务设计原则

    业务是一个充满生命力的个体, 它承载业务逻辑、 沉淀业务数据、 产生业务价值,并随着业务不断发展进化。 它的设计遵循如下图所示的若个原则: ? 业务设计原则 台架构,有服务的调用方和生产方,按角色关系划分,共有以下四类关系: 1,服务生产方与服务生产方的关系 2,服务生产方与服务消费方之间的关系 3,服务生产方的管理者与服务生产方之间的关系 (2)去掉冗余数据(接口如何定义) 尽量去掉接口实体客户端不需要的冗余字段,既能减少网络开销,又能避免给前端解析带去复杂性。 --END-- 文章摘自:机械工业出版社《战略:建设与数字商业》 2019年9月出版。 《战略》由国内领先的数字商业云服务提供商阿里系云徙科技官方出品,从成功要素、建设方法论、架构设计、成熟度模型4个维度详解业务以及数据建设思路和方法,成功通过帮助近40家龙头企业实现数字化转型

    3K20发布于 2019-09-27
  • 如何利用AI优化知识的用户体验

    随着人工智能(AI)技术的飞速发展,将AI融入知识的设计与优化,已成为提升用户体验、增强用户满意度与参与度的重要途径。 本文将从用户界面优化、智能交互设计、个性化推荐及持续学习优化四个方面,探讨AI如何助力知识的用户体验升级。 一、用户界面优化:智能布局与动态调整AI技术能够分析用户行为数据,理解用户偏好与习惯,从而自动调整知识的界面布局。 此外,AI还能自动收集用户反馈,形成闭环反馈机制,帮助知识团队不断优化内容质量、调整教学策略,确保学习体验的持续改进。结语总之,AI技术的引入为知识的用户体验优化提供了强大的技术支持。 未来,随着AI技术的不断成熟与普及,知识的用户体验将迎来更加广阔的发展前景。

    78510编辑于 2024-09-05
  • 未来工作场所:知识AI的融合

    在快速迭代的未来工作场所,知识AI的融合正引领着一场深刻的工作方式变革。这种融合不仅优化了企业的知识管理流程,还通过智能工具如AI问答、内容生成等,极大地提升了工作效率和决策质量。 接下来将深入探讨知识AI如何共同作用。一、知识:企业知识管理的基石知识作为企业知识管理的核心平台,集成了企业内外的各类知识资源,通过统一的标准和规范进行组织、存储和管理。 四、案例:HelpLook AI知识库——知识AI融合的实践HelpLook AI知识库作为一款低代码、开箱即用的SaaS系统,正是知识AI融合的典型代表。 未来工作场所,知识AI的融合将成为推动企业智能化转型的重要力量。 在HelpLook平台上,企业可以轻松搭建起自己的知识,实现知识的集中存储、智能搜索和个性化推荐。

    64110编辑于 2024-08-29
  • 来自专栏腾讯云TI平台

    腾讯云智能媒体AI3.0 全新升级!

    对此,腾讯云智能媒体AI3.0升级将智能标签能力进一步强化,引入自研“标签权重引擎”,让内容标签颗粒度更细、理解度更深、泛化性更高。 另外,为了提升标签的准确度,弥补公开数据集和标签体系无法适配传媒行业需求的不足,媒体AI还结合传媒行业需要,重新构建了细分场景的标签体系,包括新闻、综艺、融媒体、影视剧等,关注各场景应用价值最大的标签 同时,3.0版媒体AI,还支持更多智能功能,包括智能标题和智能摘要生成等。不断发展的AI大模型能力为传媒行业带来了巨大的想象空间,不断提升行业生产效率。 目前,媒体AI已经服务央视、北京电视、深圳电视等超过20+客户,譬如与央视共建人工智能开放平台,打磨更多适合媒体的AI能力,持续致力于内容的生产、管理、分发、运营等业务场景,为传媒人打造专属的AI 腾讯云智能媒体AI入选2022AI最具创新价值落地案例

    2.9K50编辑于 2023-04-25
  • 来自专栏大厂程序员

    聊透,到底什么是

    大约从去年年底开始,的概念开始被广泛讨论。但与此同时,关于究竟是什么,却是众说纷纭。 引用王健老师在《当我们谈时,我们在谈些什么| 白话战略》一文中提到的关于的一些理解,就能看出一些端倪。 在有些人眼里:应该是组织的事情,在释放潜能:类似于企业内部资源调度中心和内部创新孵化组织,人们叫它“组织”。这些理解都对,但也都有不够准确或不够完整的部分。 而这时,的概念恰好对应了这个问题,所以大家接受了。 03 产品经理的挑战之前的内容,我们其实花了很大的篇幅来讨论,为什么会有解决怎样的问题,以及适用怎样的场景。但是,具体到业务场景当中,产品经理又在做什么事情,解决怎样的问题?

    2.4K30编辑于 2023-09-16
  • 来自专栏数据猿

    AI Agent展】AI-Agentforce——企业级智能体

    AI-Agentforce企业级智能体AI Agent产品由迈富时投递并参与数智猿×数据猿×上海大数据联盟共同推出的《2025国数智产业最具标杆性AI Agent产品》榜单/奖项评选。 大数据产业创新服务媒体 ——聚焦数据 · 改变商业 AI-Agentforce企业级智能体是企业级、生产级的智能体(Agent)一站式开发与运营平台。 该AI Agent深度融入线索孵化、内容创意、客户互动、销售转化、数据分析等营销与销售全流程的具体业务场景,各智能体经特定场景数据训练,精准解决环节痛点。 ——恒源祥家纺总经理孙蕴聪 迈富时打造的AI-Agentforce企业级智能体对广告、营销领域是一个巨大的提升。 AI-Agentforce企业级智能体具备整个广告营销乃至品牌打造的闭环能力。随着后续不断发展,AI-Agentforce智能体将对广告、营销、品牌持续发挥越来越深远的影响。

    1.6K10编辑于 2025-10-21
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