混沌大学 9小时前
你的30年行业经验,是AI时代的“黄金”还是“石头”?
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在 AI 席卷一切的今天,传统产业的焦虑肉眼可见。 如果你是做制造业、消费品、或者实体供应链的老板,你可能无数次问过自己:"AI 除了画几张图,到底能帮我的生意解决什么实际问题?"

如果 AI 不能深入你的研发、生产、供应链,不能解决你最头痛的库存、效率和信息不对称问题,那么它就只是一个昂贵的 " 玩具 "。

我们是否用错了力?AI 赋能传统产业的真正路径,到底在哪里?

这一次,我们不谈空泛的理论。我们请来了一位真正从传统产业 " 泥泞 " 中摸爬滚打出来的 " 局内人 " ——凌迪科技 Style3D 创始人兼 CEO,刘郴。

  " 我也是个‘创业狗’,也是从车一件件衣服开始的 "

在成为一家科技独角兽的 CEO 之前,刘郴是完完全全的 " 传统产业人 "。

他做了 20 年的服装外贸,从最草根的代工起步,一件一件衣服车出来,一步一步走到今天。他太懂传统服装生意的痛了:" 库存高、反应慢、利润薄,永远在预测市场,又永远在为预测失误买单。"

" 我今天不是来讲课的,我是来跟各位创业者共情的。"

刘郴在课程开场时这样说道。他不仅是凌迪科技 Style3D 的创始人,更是混沌的老学员。他带着从传统实业泥潭中摸爬滚打出来的经验,结合过去 10 年在数字化领域的探索,试图回答一个所有实业老板最关心的问题:

传统的经验(石头),如何在 AI 时代变成资产(金子)?

" 我们要 All in AI,但 AI 不是 Everything"

两周前,刘郴与 " 互联网预言家 " 凯文 · 凯利(Kevin Kelly)进行了一场深度对话。

他们聊到了一个极具冲击力的未来图景:

" 到了 2050 年,如果具身智能和 AI 高度成熟,机械臂能完成 90% 的缝制工作,那我们的工厂还应该开在劳动力廉价的越南或柬埔寨吗?"

答案可能完全颠覆你的认知:也许,工厂应该开在巴黎郊外,开在伦敦旁边,开在离消费者最近的地方。

当劳动力不再是核心成本要素,全球的供应链逻辑将被重写。

刘郴认为,中国现在的优势是 " 出口产品 ",但未来的机会在于 " 出口能力 " ——输出一整套由 AI 驱动的、高度自动化的制造能力。

" 我们要 All in AI,但 AI not mean everything。"

刘郴在课程中犀利地指出:单纯的 AI(AIGC)解决不了产业问题。  在你的行业里,一定有一个核心的 " 第一性原理 ",有一个关键的技术变量(比如 3D、比如材料学)。

" 我们觉得 AI generate content(生成内容)其实是完全不够的 ... 我们把 C 改了,叫  AI generate commodity(生成商品)。也就是换句话说,AI 要能生成可售卖的商品。"

只有当 "AI + 核心技术 " 双核驱动时,传统的工业软件和协作流才会被彻底重做一遍。

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通用大模型,救不了你的生意

AI + 核心技术(如 3D),是如何让一个传统产业发生 " 指数级跃升 " 的?

刘郴老师发现,当两者结合,一个过去需要庞大团队数周才能完成的工作,现在一个 " 超级个体 " 几小时就能完成。

组织的形态正在被彻底改变——从 " 线性串联 " 转向 " 网状并联 "。

刘郴在课程中提到:" 给优衣库生成的版型,是绝对不能卖给 ZARA 的。模型可以一样,但数据必须专有。"

" 你做了 30 年,还是重复的 30 年 ... 这个积累的数据是没有意义的。你依然是踩在石头上面,但是如何把这个石头,变成一个黄金?"

你积累了几十年的产品版型、工艺流程、客户数据,究竟是无人问津的 " 石头 ",还是 AI 时代的 " 黄金 "?

这背后,指向了企业 AI 转型的核心命脉——数据要素治理

  CEO 不仅是老板,更要是 "AI 架构师 "

" 在 AI 时代,永远找最顶尖的人才。因为一个顶尖人才的产出,可能超过后面第 2 到第 10 名的总和。"

刘郴不仅分享技术,更分享组织变革的阵痛与经验。 从传统的线性串联流程,到未来的网状并联生态;从依赖无数部门的协作,到 " 超级个体 " 的崛起。

他在课程中发出了一个灵魂拷问: " 作为一把手,你有没有亲自下场做那个 AI 架构师?"

如果老板不懂数据治理,不懂 AI 工作流的重构,转型就永远只是 IT 部门的一个任务,最后变成 " 死局 "。

以上问题,你都将在这堂课上找到答案

这堂课是一场关于传统产业如何利用技术变量重塑商业模式的深度复盘。无论你是做服装、家居、制造,还是任何实体供应链生意,刘郴老师的这套 " 工具 - 流程 - 生态 " 三步走方法论,都能为你提供极其宝贵的参考。

你将带着以下问题,满载而归:

路径之惑:  通用大模型、专业模型、企业私有数据,三者到底该如何结合?

数据之问:  如何启动 " 数据要素治理 ",把你 30 年的行业经验变成 AI" 燃料 "?

战略之眼:  为什么说 "CEO 必须成为 AI 架构师 "?一把手在转型中到底该做什么?

组织之变:  AI 时代的 " 超级个体 " 长什么样?你的组织该如何调整以适应变革?

终局之思:  当大家都在说 " 几乎所有的传统行业都会被 AI 重新做一遍 "?你的机会在哪里?

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特邀导师:刘郴  凌迪科技 Style3D 创始人兼 CEO

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