一分彩app官方最新版下载 “AI原生末端”的落地时刻，怎么重构端侧智能？｜CES 2026
2026年的CES依旧在关爱AI，只不外，对比前两年AI在展示和叙事阶段，本年的AI细致进入到真实寰球，众人更关爱的是落地应用，找到精确的场景。黄仁勋的演讲更是将物理AI的观点推向飞腾。
跟着时刻的跃级加上众人关爱度的改变，对于AI原生末端的话题研究运行多了起来。CES 2026期间，在钛媒体「Talk to the World Forums·对话寰球」系列论坛上， 微光科技CEO戴照恩、黑芝麻智能首席阛阓营销官杨宇欣与钛媒体集团调治创始东谈主、联席CEO刘湘明就AI原生末端的变革和发展进行了深入探讨。在一个小时的交流中，三东谈主针对面前AI抵消费电子的变革达成了共鸣，治服畴昔通盘电子开拓都会具备AI才略，从而从底层去改变各个产业末端的发展。
黑芝麻智能首席阛阓营销官杨宇欣（右）
需要指出的极少是，任何新时刻的爆发多数都源于找到了契合的冲突口。场景，当作嫁接时刻与产业的中枢关节，正成为推进AI原生末端落地的纰谬。杨宇欣示意，我方对AI原生末端的界说是“莫得AI就失去存在真谛”的开拓。面前来看，具身智能限制很可能出身这类末端。
戴照恩认为，早期阶段，付费意愿强的场景会更有上风。岂论是AI联系的零部件企业、整机厂商如故算法公司，都需要消费者的维持。“与其追求‘everything AI’，不如聚焦单一赛谈打穿，作念出适配该场景的硬件+软件无感交互产物，切实贬责用户的痛点，这样顺利的契机更大。 ”
微光科技CEO戴照恩
值得一提的是，早在两年前的CES上，就有许多所谓的AI原生末端出现，但最终沦为泡沫。其实，对于以前的智能硬件和畴昔的AI原生末端，二者之间的界说存在一些拖拉的鸿沟，尤其是对于庸碌用户来说，很难分得清。
对此，杨宇欣给出了我方的判断，称传统智能硬件以连合、通信为主，用户不在开拓身边也能胁制、查询；而AI原生末端具备自主盘算推算才略，能我方贬诽谤题，而不是依赖东谈主来操作。
“AI实质上是更自主的强化学习，是正本大数据处理、强化学习的升级版块，现阶段还不成从根底上改变大部分消费电子产物。”戴照恩进一步说谈，AI眼镜、具身智能这类产物，莫得AI就莫得购买的必要。对厂商来说，最大的挑战便是要走在消费者前边，提前预料AI与产物的最好结合口头，这亦然咱们身处行业前沿的责任。
而谈到AI，就不成躲闪端侧和云霄二者之间的界限，究竟哪些数据该上云，哪些该在端侧进行处理分析，不同品牌以及行业之间也存在着一些各异。戴照恩用AI眼镜例如，指出其最大的放置便是物理空间和分量，这顺利影响续航和性能，面前主流有辩论是“云边端”数据流。
“畴昔的贬责标的是让手机运行土产货小模子，处理常常简易问题。归来到极少，便是岂论时刻旅途怎么，消费者中枢要的是更快、更轻视、更低本钱的新时刻，抗拒这个需求的改革，都要斟酌贸易上的可行性。”
至于在AI眼镜等原生末端打造杀手级应用，戴照恩直言面前莫得，但很快就会到来，前提是开发者扬弃手机APP的底层逻辑，用AI原生想路作念眼镜应用——不再追求“超等APP”，而是聚焦单一问题。
杨宇欣对戴照恩的“减法”想路示意了招供，称毋庸纠结操作系统，先把交互作念到极致简易，让用户有一个每天都依赖的功能，且使用起来不突兀、容易上手，这样产物就会爆发。等露馅时刻再上一个台阶，在不增多太多本钱、不改变交互习尚的前提下训导露馅效用，智能眼镜又会再进阶。
以下是《端侧智能的鸿沟之争——谁会成为下一个AI原生末端？》对话内容，略经裁剪：刘湘明：诸君不雅众众人好，接待回到钛媒体在CES的MediaStage直播！今天咱们的话题和CES主题高度契合，聚焦端侧智能的鸿沟之争，探讨谁会成为下一个AI原生末端，接下来有请两位嘉宾先作念个自我先容。
杨宇欣：众人好，我是黑芝麻智能的杨宇欣。咱们中枢业务是端侧AI推理芯片，最早从汽车行业切入，先作念自动驾驶芯片，再拓展到舱驾交融芯片。刚刚完成了一笔收购，把端侧AI芯片的应用限制延长到车载机器东谈主以过甚他消费电子限制。咱们但愿在AI期间，成为各样AI末端的算力底座，治服畴昔通盘电子开拓都会具备AI算力，进而改变千行百业的口头、贬责行业痛点。
戴照恩：诸君众人好，我是微光科技的戴照恩。咱们是一家专注于AI眼镜的公司，跟着AI时刻的融入，也会在更多穿着限制持续参加。本年咱们辩论发布五款以上的眼镜产物，此次故意带着最新产物来好意思国参加CES，向全球不雅众展示。面前来看，产物获取了不少关爱，这让咱们开发者畸形立志和慷慨，也期待国内用户能给以更多维持。
刘湘明：每年CES都有不少亮点，二位在现场转了转，看到了什么道理的东西？各自带来的展品中，有哪些值得重点推选给众人？
杨宇欣：黑芝麻参加CES好多年了，此次主要展示AI算力芯片及贬责有辩论。咱们带来了最新一代AI自动驾驶算力芯片，算力卓绝560T，面前还是能完满运行VLA等算法。面前智能驾驶正向更高盘算推算品级演进，本年国内和全球行将落地的L3级自动驾驶、Robotaxi阛阓，这款芯片都能隐敝。另外，还有新收购公司的小算力芯片，还是应用在车载智能开拓中，比如期望最新发布的眼镜，就用到了咱们的AI算法。
至于现场见闻，我参加CES十几年，嗅觉每三到五年就会有一波新波浪，前几年CES致使被戏称为“车展”，车依然是伏击板块，但好多汽车行业的时刻正渗入到其他限制。本年最吸睛的无疑是机器东谈主，咱们昨年11月也发布了机器东谈主产物线。因为具身智能的机器东谈主产业链和汽车产业链肖似度很高，咱们不仅能复用汽车行业闇练的供应链、AI软硬件时刻，还能把汽车行业的安全时刻引入机器东谈主限制——毕竟机器东谈主才略越强，潜在防止力可能越大，面前联系安全圭臬缺失，车规圭臬能让机器东谈主更安全可靠地运行。此外，戴总提到的眼镜亦然值得探索的标的，手机功能越来越围聚，畴昔可能会分化到更多穿着开拓上，除了手环、腕表，眼镜及新形态开拓都有后劲。
戴照恩：现场好玩的产物不少，但最值得推选的如故咱们微光的眼镜。咱们首创了全球第一款模块化AI眼镜，在模块化遐想上作念了多种改革，既有单色屏幕版块，也有彩色屏幕版块。中枢主义便是贬责众人常常捎带与AI功能结合的问题。除了咱们我方的产物，其他一些优秀品牌的交互体验也让我印象久了，尤其是国外品牌，他们的交互理念和国内传统工程师想维有不小各异。天然只是短短几十秒的试用，但他们在体验遐想上的巧想，畸形值得咱们学习。
刘湘明：硬件是AI落地的伏击载体，但找到合适的场景是纰谬挑战。二位认为，哪些场景最有可能率先滋长出闇练的AI原生末端？
戴照恩：我认为早期阶段，付费意愿强的场景会更有上风。岂论是AI联系的零部件企业、整机厂商如故算法公司，都需要消费者的维持。从咱们的客户基础来看，老师、医疗、旅游这些场景的付费意愿都相比高，占比也大。反不雅其他群体，数码极客购买AI激进产物的意愿强，但数目有限；庸碌消费者基数大，可对这类产物的购买力相对滞后。是以我的不雅点是，与其追求“everything AI”，不如聚焦单一赛谈打穿，作念出适配该场景的硬件+软件无感交互产物，切实贬责用户的痛点，这样顺利的契机更大。
杨宇欣：我对AI原生末端的界说是“莫得AI就失去存在真谛”的开拓。面前来看，具身智能限制很可能出身这类末端。传统机器东谈主多以胁制、编程或遥控为主，能贬责的问题有限；而具身智能是先已矣智能，再左证场景重新界说末端形态，这是反向研发的想路。况兼具身智能不一定是东谈主形，可能是轮式、轮足式等，会左证智能水和蔼场景需求来遐想硬件形态，进而贬责行业问题，这是我相比看好的标的。
刘湘明：AI迭代速率很快，好多早期探索者还是被淘汰。想求教二位，AI原生末端和之前的智能硬件，在时刻、生态、贸易鸿沟上的中枢远隔是什么？怎么跨越这种鸿沟？
杨宇欣：我完满经历了2014-2015年那波智能硬件飞腾，那时的智能硬件很简易，实质便是“电子开拓联网”。联网后中枢是已矣数据的保存、记忆和整理，还能已矣而已胁制，那时卖WiFi模块、蓝牙模块的企业都很火。但那波飞腾后，好多厂商被淘汰，存活下来的才逐渐转型。两者最中枢的远隔在于连合和盘算推算才略：传统智能硬件以连合、通信为主，用户不在开拓身边也能胁制、查询；而AI原生末端具备自主盘算推算才略，能我方贬诽谤题，而不是依赖东谈主来操作。
戴照恩：我不太纠结“原生”的界说，对大部分消费者来说，他们只是想要更好用的产物。AI实质上是更自主的强化学习，是正本大数据处理、强化学习的升级版块，现阶段还不成从根底上改变大部分消费电子产物。但有些产物如实“缺了AI就没灵魂”——这些产物在AI出现前不存在，AI出现后才出身，其用户体验必须围绕东谈主与AI的领悟、丝滑交互遐想，抗拒这个理念的产物，再套AI观点也会失败。
刘湘明：戴总深耕AI眼镜限制，能否具体说说AI能给眼镜带来哪些新假想？这款产物为何能被视为下一代移动末端的伏击形态？
戴照恩：这个问题问得很好。2024年之前，眼镜与AI的结合其实很薄弱：五六年前的眼镜主要用于不雅影，2023年傍边，以光波导时刻为主的眼镜持续出现，咱们亦然其中之一。咱们把眼镜分量作念到了25克（天然“极致轻”是相对观点），让它终于能像庸碌眼镜一样常常捎带。眼镜处于东谈主脸的“C位”，是抓取数据的前沿开拓——它能看到你看到的、听到你听到的，再通过AI分析想考，给你呈现修正后的提议，这种独到的位置让它有经验享受AI赋能。
反不雅智能家居，AI更多是优化用户体验，比如让洗衣机、扫地机更好用，但这些产物自己的中枢功能还是很闇练了。而AI眼镜、具身智能这类产物，莫得AI就莫得购买的必要。对咱们厂商来说，最大的挑战便是要走在消费者前边，提前预料AI与产物的最好结合口头，这亦然咱们身处行业前沿的责任。
刘湘明：杨总，黑芝麻从车载限制拓展到具身智能、消费电子，比如刚才提到的AI眼镜合作，奈何看待这种策略要点的迁移？背后有哪些考量？
杨宇欣：当先要明确，黑芝麻面前的策略要点仍然是汽车行业。因为汽车行业简直凿AI化才刚刚运行，从全栈时刻链的闇练度、庸碌用户的摄取度，到行将出台的政策端正，都意味着汽车AI化会进入加快期。我一直认为，AI改变一个行业的伏击秀丽，便是该行业的政策端正运活动之调养。咱们拓展到具身智能，中枢原因是它与汽车产业链肖似度极高：汽车行业的生产、物流、末端零卖等场景，都是具身智能和机器东谈主的伏击应用场景；咱们的合作伙伴、产业链、供应链也和机器东谈主行业高度重合。
同期，云霄训推芯片和时刻架构还是闇练，AI模子的向上让端侧推理的算力需求激增，而汽车是端侧推理中算力条目最高、模子最复杂的场景（畴昔可能被具身智能超越），咱们还是变成了完满的贸易化和时刻闭环。对于算力需求较低、模子较简易的场景，咱们莫得顺利沿用现存时刻，而是通过并购的口头——这在芯片行业很常见——获取新团队、行业告诫、产物和时刻。毕竟畴昔每个电子开拓都需要或多或少的AI算力，咱们原有芯片的算力隐敝几十T到几百T，收购的小算力芯片隐敝0.几T到10T，这样能变成“算力金字塔”布局，隐敝更多场景，毕竟算力越小，开拓出货量可能越大。另外，AI也能让家电发生质变，比如我当作理工男，好多家电都不会用，面前已有家电厂在探索“一键启动”的洗衣机、烤箱，通过AI识别衣物、食材，自动改动参数，这种能让生涯更便利的标的，亦然咱们看好的。
刘湘明：云霄和端侧的算力、数据分拨是个很纰谬的话题，尤其是眼镜这类受物理放置的开拓，在这方面濒临的挑战更隆起。二位认为，哪些算力、数据该放在云霄，哪些该放在端侧？
戴照恩：眼镜最大的放置便是物理空间和分量，这顺利影响续航和性能。面前主流有辩论是“云边端”数据流：眼镜摄取信息后传顺利机分析，再送到云霄，一分彩app官方最新版下载终末反向反馈。但消费者反馈这种模式稍显滞后。咱们认为，畴昔的贬责标的是让手机运行土产货小模子，处理常常简易问题——比如奈何作念牛排、奈何洗衣服，这些问题自己不复杂，面前却要依赖云霄大模子，既浪费无数算力，对会的东谈主来说也没必要。这就变成了一个消费者悖论：为了这些简易问题，要多花些许钱为AI买单？是以岂论时刻旅途怎么，消费者中枢要的是更快、更轻视、更低本钱的新时刻，抗拒这个需求的改革，都要斟酌贸易上的可行性。
杨宇欣：AI发展中，算力、动力还是成为伏击瓶颈，尤其是端侧，芯片的能效比是纰谬，咱们也在通过架构改革训导能效比。回到云边端分拨的问题：当先，大模子运行需要极高算力，要是对及时性条目不高，数据（尤其是公稀零据）更符合放在云霄。云霄不错给与训推一体的模式，动态分拨算力——比如白昼多作念推理，晚上进行模子考试，毕竟模子还在持续演进。而像汽车这样的场景，一方面波及无数私东谈主秘籍数据，另一方面对及时性条目极高，就必须放在端侧。
端侧面前短期到中期内不需要具备考试才略，算力需求也相对可控，能适配电板供电。边际侧则介于两者之间，会左证本钱、功耗等要素部署。另外，用户本钱亦然伏击考量：云霄能通过无数用户分管本钱，裁减单次调用的token本钱；端侧则要均衡硬件全体本钱，不成让用户职守过重。
刘湘明：戴总，眼镜受分量、续航等放置，畴昔AI原生眼镜的改革旅途，是侧重硬件模块化，如故软件、算法迭代？如安在这些放置下，确保反馈速率、体验、续航的均衡，打造杀手级体验？
戴照恩：这其实是两个问题，硬件和软件改革都伏击，但标的不同。硬件方面，除了众人关爱的更轻、更好意思，中枢坚苦是贬责光学眼镜与AI眼镜的肖似问题——消费者对眼镜的“嗅觉”很伏击，光说分量些许克没用，必须现实捎带体验才知谈。这致使波及贸易模式的改革：传统数码产物线上就能买，看宣传片、参数表就够了，但眼镜“吃嗅觉”，线上很难判断。另外，面前AI眼镜偏“理工男风”，畴昔在前锋遐想上会有很大冲突。软件方面，面前眼镜多运行安卓系统，但全体还处于低级阶段，大致只相等于手机行业十年前的水平，需要时辰迭代。更纰谬的是交互问题：好多软件只是把手机APP搬到眼镜上，追求功能多，但手机能已矣的效用比眼镜好得多，这种作念法莫得诱骗力。必须从AI原生的角度，重构APP的编程架构、运行架构、菜单逻辑，作念透彻的颠覆，才智贴合眼镜的使用习尚。
至于杀手级体验，面前全球通盘AI眼镜都还莫得，否则早就卖爆了。但我认为这很快会到来，前提是开发者扬弃手机APP的底层逻辑，用AI原生想路作念眼镜应用——不再追求“超等APP”，而是聚焦单一问题，致使到终末莫得明确的APP，用户告诉眼镜需求，剩下的交给AI就行。短期内，眼镜很难承担太多AI盘算推算，主要如故靠手机和云霄相沿。
杨宇欣：我忍不住要补充极少，我从2016-2017年就斗争国内最早一波AR/VR眼镜客户。眼镜有个固定领悟：AI原生硬件容易超出用户预期，因为用户莫得预设；但在现存开拓形态上作念AI改进，就要达到用户的显性预期。智能眼镜当先要贬责“好不顺眼、舒不孤高”的问题——别东谈主能看到外不雅，我方能感受到捎带舒限度。Meta和雷一又合作的眼镜能卖出百万级，不单是是因为Meta的智能功能，更多是雷一又的品牌基础上增多了智能属性。。
大模子的出现，当先贬责了交互问题，是以我畸形原意戴总的“减法”想路：毋庸纠结操作系统，先把交互作念到极致简易，让用户有一个每天都依赖的功能，且使用起来不突兀、容易上手，这样产物就会爆发。等露馅时刻再上一个台阶，在不增多太多本钱、不改变交互习尚的前提下训导露馅效用，智能眼镜又会再进阶。
刘湘明：杨总的不雅点很有启发，那在面前算力有限、放置较多的情况下，AI眼镜的杀手级体验到底是什么？
戴照恩：其实杨总还是说到中枢了，面前AI眼镜之是以没爆发，便是因为AI没确凿贬责些许现实问题——各家都叫AI，但实质能作念的事很有限，哪怕依赖云边端，也没贬责生涯中的核肉痛点。这亦然咱们微光接下来要重点冲突的。眼镜当作随身穿着的“C位开拓”，最该处理的是个东谈主数据：你每天见了谁、看了什么、吃了什么，你的习尚是什么、有什么待办事项，它能无感领导，不需要的时候就安舒畅静作念一副庸碌眼镜，这是咱们认为的中后期终极形态，而好意思学是必要前提。面前来看，杀手级应用的出现，需要开发者用AI原生想路作念眼镜应用，不再追求功能堆砌，而是精确贬责单一需求，致使无需显性APP，让AI顺利反馈需求。
刘湘明：AI原生末端需要全新的供应链和生态，畴昔硬件厂商、芯片厂商、算法公司的单干衔尾会是什么样的？戴总当作末端厂商，先聊聊你的看法。
{jz:field.toptypename/}戴照恩：我认为会是“两端凑”的模式。末端厂商最接近消费者，了了用户需求，也知谈产物卖得好或不好的原因；而底层的算力、AI模子厂商，掌执中枢时刻。咱们会主动和底层厂商同样消费者的顺利需求，但有些底层时刻问题，咱们暂时也无法改变。反过来，底层厂商的要紧时刻冲突，对咱们来说便是产物的伏击卖点，是以咱们也要积极拥抱新时刻。但末端厂商很难单独改变底层厂商的时刻道路，毕竟每家都有我方的发展谋划；底层厂商也需要关爱末端产物的痛点，只好末端卖得好，芯片厂、算力厂、模子厂才智一谈受益。
杨宇欣：AI出现后，产业链单干口头如实被重构了，尤其是芯片行业。传统芯片厂商提供联系的用户手册、文档，下流合作伙伴就不错使用该芯片；但AI芯片不一样，咱们要承担更多基础处事，因为要搪塞共性需求。是以AI芯片公司和传统芯片公司最大的远隔，便是咱们有无数软件用具和模子研发东谈主员——这是传统芯片公司莫得的。好多传统芯片公司作念不了AI芯片，便是因为软件储备不及。
咱们面前提供的是通达平台的AI时刻底座，包括四部分：一是AI芯片，顺利关联算力；二是基础软件，比如操作系统，这是通盘盘算推算芯片公司都有的；三是用具链，末端厂商、算法厂商、应用厂商都需要通过用具链，充分期骗底座算力，是以用具链至关伏击；四是模子团队，咱们不顺利作念模子，而是研究模子，以此赋能芯片架构改革，辅导通盘体系更好地适配越来越通用的模子。面前大模子让模子产业链进入新阶段，正本作念模子的厂商好多，面前会越来越少，因为模子会逐渐圭臬化、料理化——模子和算法是两层，模子就像以前的操作系统，算法就像APP，畴昔算法会基于基础模子发展。况兼作念基础模子的门槛极高，之前和豆包的东谈主聊过，面前全寰球作念基础模子，每年莫得500亿的参加根底作念不成。咱们作念这些基础处事，就像搭建一个舞台，舞台的大小取决于咱们的时刻才略，而舞台上的戏奈何唱，就靠下流产业链的合作伙伴发达改革。
刘湘明：在AI硬件改革中，硬件和软件哪个更伏击？能不成结合各自公司的东谈主员架构，给众人说说现实情况？
戴照恩：我认为毋庸太纠结，两者都伏击，但从消费者体验来看，软件改革更纰谬。硬件贬责的是“买不买”的问题——众人看到一款眼镜外不雅漂亮、分量轻，可能就买了；但软件贬责的是“退不退”的问题，交互体验不好，用户如故会退货。咱们公司面前软件东谈主员比硬件多，便是因为软件顺利决定了用户的永恒使宅心愿。
杨宇欣：当先要明确，硬件改革的难度高大于软件。咱们当作芯片公司，硬件和软件东谈主员比例大致是1:3到1:4，软件东谈主员也更多。我原意戴总的不雅点，软件更伏击——面前想创造一种新的硬件形态，再搭建完满的供应链，难度极大；而软件迭代速率快，能更快优化用户体验。
刘湘明：此次CES上中国厂商好多，在AI与硬件结合的限制，中国企业的中枢竞争力是什么？畴昔出海该怎么发力？
杨宇欣：中国企业有两大中枢竞争力：一是秉承性上风，便是全寰球最闇练、最完善的供应链，这在AI硬件期间是王人备上风；二是新晋上风，便是AI研发才略——开打趣说，好意思国的AI竞争，其实是硅谷的华东谈主和中国的华东谈主在竞争。中国从事AI研发的工程师数目多，况兼有丰富的阛阓和场景，这都是AI硬件期间的伏击相沿。
戴照恩：杨总说的底层逻辑很全面，我补充几个出海中会遭受的现实问题。中国有顶尖的AI模子和强盛的制造力，但产物出海和算法出海不一样：算法只消贬责输入输出问题，闲散用户对谜底的预期就行；但产物波及价钱、外形、交互、遐想等多个维度，还和当地文化、社会习尚、用户情况精熟联系。比如翰墨阅读标的，咱们是从左到右，而有些国度是从右到左，哪怕AI再强，不适配当地习尚也卖不出去。
是以出海前一定要充分了解当地文化，尊重不同地区的习俗，再针对性推坐褥物。况兼出海的运营、宣传、仓储物流本钱都比国内高，天然毛利和品牌溢价可能更高，但对团队的概述实力条目也更高。本年是咱们出海的元年，咱们也在积极补强这方面的才略，不盲目膨大。
刘湘明：出海会遭受时刻壁垒、政策端正、使用习尚等各式问题，二位在这方面有什么告诫不错共享？怎么冲突这些壁垒？
杨宇欣：中国企业之前在圭臬化开拓（比如手机）的全球化上作念得很好，因为不需要太多土产货化；但互联网产物的地域文化属性极强，中国这样多年只好字节通过收购TikTok已矣了确凿的全球化。AI产物兼具“软”的属性，和数据、文化联系，是以最好的本领便是融入当地团队。以前是中国团队“打六合”，面前边对不同场景、不同地域，必须有熟悉当地情况的土产货团队，这会催生更多“国际公司”，而不是单纯的“国际化公司”——国际化公司是中国团队往全球卖产物，国际公司是领有不同文化属性的土产货团队。这对企业的管理才略是巨大挑战，怎么管理跨文化、跨种族的团队，是好多中国企业畴昔需要贬责的问题。
戴照恩：我的不雅点和杨总差未几，再深化两点。第一是管理信任问题：国际分公司的管理，中枢是两边的信任——你信任土产货团队，更纰谬的是土产货团队怎么信任你。让不同文化、致使文化自信很强的国度的团队，治服中国管理者能作念出更机灵、更敏捷的决策，这是很大的挑战，需要管理者既有出色的管理手段，又有强盛的个东谈主魔力，才智凝华团队。第二是产物土产货化和团队衔尾：相比敏捷的作念法是在主义国度成就土产货化团队，明确单干——前端、售后等迫临用户的处事放在土产货，中台中枢处事留在中国。
但这会濒临文化各异带来的衔尾问题，以前15年，好多留学生归国后，在中外团队间起到了伏击的桥梁作用，但这还不够。确凿灵验的口头是找到当地东谈主担任桥梁变装，才智更好地贬责文化交融问题。面前CES上能看到两种中国厂商：一种是全中国团队参展，另一种是展台上异邦东谈主占比过半，国际化进程更高，这背后其实是管理和土产货化才略的各异。
刘湘明：二位共享的都是很实在的告诫！AI不仅改变产物，也对管理带来了巨大挑战，比如面前流行的“一东谈主公司”，用小团队就能完成无数处事，可能不需要像传统跨国公司那样雇佣无数当地东谈主；况兼AI能处理海量参数，改变了传统管理中“进程固化”的逻辑，组织形态、进程复杂度都会发生变化，这对国际化来说，可能是机遇也可能是新挑战，后续咱们不错再深入交流。
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