WAIC 洞察 · 五个真问题

把行业里的热闹，翻译成企业自己的问题与行动。

根据 Jeff 的 WAIC 交流稿整理。以下判断与建议为我们的观察框架，不作为行业统计或产品效果验证。

从企业的准备程度出发

我们关心的，不只是产品能做什么，而是企业的流程、数据、人员和边界，能否承接这些能力。

智能体，真的能进入业务核心流程了吗？

演示能跑通，还需要看它能否在企业自己的流程中持续使用。场景是否清晰、流程是否标准化、输入材料是否完整，会影响落地与复用。

先盘点一段核心流程：输入是什么、由谁判断、输出给谁使用，哪些步骤已经有明确规则。

具身智能，离制造业产线还有多远？

我们的观察重点是适配成本：标准化机器人或框架，与企业实际的工艺、设备和操作方式之间，仍需要具体场景的验证。展台效果不直接代表产线适用性。

先区分哪些环节适合自动化、哪些适合人机协同，再评估适配、试错与维护所需的资源。

数据底座够不够，决定了 AI 能用多深？

我们认为，AI应用的前提不仅是模型能力，还包括数据质量、业务规则和流程判断标准。材料分散、规则不明时，应把整理责任和投入纳入项目安排。

选一个准备试点的场景，检查数据在哪里、谁负责维护，以及结果正确与否由谁判断。

AI 安全和商业秘密保护，应该什么时候做？

我们的建议是，在AI进入业务流程前明确资料使用与操作权限。跨系统调用扩大了协作范围，也需要相应的访问边界、人工确认和可追溯记录。

先梳理可使用的数据、可执行的动作与必须人工确认的节点，再安排试点。

在热闹之外，企业家真正该问的是什么？

把注意力从模型和产品的热度转回企业自己的准备程度。场景筛选、数据与规则、安全保密，是我们建议持续投入的基础工作。

用三个问题讨论场景：是否进入核心流程？是否有真实付费验证？是否具备跨企业复制性？把它们作为讨论框架，结合自身条件判断。

《商业秘密保护规定》第五条在技术信息的列举中包含数据、算法等内容；是否属于商业秘密仍需符合该条规定的条件。这里不把所有数据或算法一概认定为商业秘密。

来自“五个真问题”v3交流稿的节选整理；未经确认的现场直接引语、厂商效果数字和客户细节未收录。法规链接核对日期：2026-10-10。