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呼市建设官方网站,搜索网站显示网页无法访问,郑州网站建设饣汉狮网络,福州微信网站开发刚和做汽车软件的朋友聊#xff0c;他又在吐槽公司那个“自研AI知识库”——投了几百万#xff0c;现在除了汇报时炫一下#xff0c;平时根本没人用。需求评审问个问题#xff0c;它答非所问#xff1b;想追溯个变更影响#xff0c;它让你自己翻文档。这不只是个例。很多…刚和做汽车软件的朋友聊他又在吐槽公司那个“自研AI知识库”——投了几百万现在除了汇报时炫一下平时根本没人用。需求评审问个问题它答非所问想追溯个变更影响它让你自己翻文档。这不只是个例。很多企业一谈AI就想自己搭个“中央知识大脑”把文档、代码、会议纪往里一塞指望它啥都懂。结果往往造出一个昂贵的“数字标本”静态、孤立和实际业务流程完全脱节。问题出在哪儿方向错了。真正的智能不是建一个需要你不断喂养、查询的仓库而是让知识在做事时自动流淌出来。就像你写代码时的自动补全它在你需要的那一刻把关联的需求、设计、历史案例推到你手边。我看到一些新思路比如在汽车研发领域我有使用过MappingSpace这样的工具它就没单独做个“AI知识库”。它的AI能力是长在需求管理、测试追溯、变更流程里的。你写一条安全需求AI能实时提示合规条款需求一改它能自动分析影响并更新所有关联的测试用例和文档。知识是在协作中自动产生、连接和应用的。这给我的启发是企业搞AI重点不该是“建库”而是“赋能流程”。别再幻想造一个万能的知识百科全书了。不如想想我们每天开会、评审、写代码、改需求时哪个环节最需要“即时答案”然后去寻找能把AI“注射”进这个环节的方法。让知识活起来在业务的每一次呼吸里。否则再多的数据也只是沉默的废墟。