如何将 AI 智能体接入企业知识
MIT Technology Review 对 300 名数据与 AI 高管的调研显示,企业平均仅约 34% 的智能体 AI 项目能进入生产环境,知识、上下文与遗留数据系统是主要失败点。生产领先者(平均 61% 项目越过试点)在语义知识能力上更强,55% 的受访者将数据碎片化列为扩展智能体知识访问的首要挑战。企业计划优先投资摄取管道、AI-ready API、RAG 与知识图谱来打通数据与智能体。
MIT Technology Review 对 300 名数据与 AI 高管的调研显示,企业平均仅约 34% 的智能体 AI 项目能进入生产环境,知识、上下文与遗留数据系统是主要失败点。生产领先者(平均 61% 项目越过试点)在语义知识能力上更强,55% 的受访者将数据碎片化列为扩展智能体知识访问的首要挑战。企业计划优先投资摄取管道、AI-ready API、RAG 与知识图谱来打通数据与智能体。
微软研究院对移动机器人操作负载做了系统性测量,发现把物理 AI 推理从机载 GPU 卸载到边缘或云端 GPU 可提升任务表现并延长续航。
推荐理由:微软对机器人推理负载的系统性测量显示,把推理从机载 GPU 卸载到边缘或云端可同时改善任务成功率与续航。