2026年的CES依旧在存眷AI，只不外，对比前两年AI在展示和叙事阶段，本年的AI郑重进入到的确寰球，环球更存眷的是落地应用，找到精确的场景。黄仁勋的演讲更是将物理AI的办法推向上涨。

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跟着本领的跃级加上巨匠存眷度的改动，对于AI原生终局的话题接洽驱动多了起来。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、黑芝麻智能首席商场营销官杨宇欣与钛媒体集团纠合创始东谈主、联席CEO刘湘明就AI原生终局的变革和发展进行了深入探讨。在一个小时的交流中，三东谈主针对刻下AI抵消费电子的变革达成了共鸣，校服改日通盘电子开辟都会具备AI才略，从而从底层去改动各个产业终局的发展。

黑芝麻智能首席商场营销官杨宇欣（右）

需要指出的少量是，任何新本领的爆发多数都源于找到了契合的破裂口。场景，行为嫁接本领与产业的中枢要道，正成为鼓动AI原生终局落地的重要。杨宇欣示意，我方对AI原生终局的界说是“莫得AI就失去存在兴趣兴趣”的开辟。面前来看，具身智能范畴很可能降生这类终局。

戴照恩认为，早期阶段，付费意愿强的场景会更有上风。不论是AI议论的零部件企业、整机厂商如故算法公司，都需要消费者的赈济。“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+软件无感交互居品，切实责罚用户的痛点，这样生效的契机更大。 ”

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原生终局出现，但最终沦为泡沫。其实，对于昔时的智能硬件和改日的AI原生终局，二者之间的界说存在一些迂缓的领域，尤其是对于平素用户来说，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气儿、通信为主，用户不在开辟身边也能箝制、查询；而AI原生终局具备自主筹备才略，能我方责罚问题，而不是依赖东谈主来操作。

“AI履行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，现阶段还弗成从根底上改动大部分消费电子居品。”戴照恩进一步说谈，AI眼镜、具身智能这类居品，莫得AI就莫得购买的必要。对厂商来说，最大的挑战即是要走在消费者前边，提前猜度AI与居品的最好衔尾神色，这亦然咱们身处行业前沿的责任。

而谈到AI，就弗成侧目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互异。戴照恩用AI眼镜例如，指出其最大的放弃即是物理空间和分量，这奏凯影响续航和性能，面前主流决议是“云边端”数据流。

“改日的责罚标的是让手机运行腹地小模子，处理日常简单问题。细腻到少量，即是不论本流露径怎样，消费者中枢要的是更快、更方便、更低资本的新本领，违反这个需求的立异，都要商量买卖上的可行性。”

至于在AI眼镜等原生终局打造杀手级应用，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原生念念路作念眼镜应用——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”念念路示意了认可，称无须纠结操作系统，先把交互作念到极致简单，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，这样居品就会爆发。等披露本领再上一个台阶，在不加多太多资本、不改动交互民俗的前提下进步披露效力，智能眼镜又会再进阶。

以下是《端侧智能的领域之争——谁会成为下一个AI原生终局？》对话内容，略经裁剪：

刘湘明：诸君不雅众环球好，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，聚焦端侧智能的领域之争，探讨谁会成为下一个AI原生终局，接下来有请两位嘉宾先作念个自我先容。

杨宇欣：环球好，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，再拓展到舱驾和会芯片。刚刚完成了一笔收购，把端侧AI芯片的应用范畴延迟到车载机器东谈主以稀奇他消费电子范畴。咱们但愿在AI期间，成为千般AI终局的算力底座，校服改日通盘电子开辟都会具备AI算力，进而改动千行百业的形状、责罚行业痛点。

戴照恩：诸君环球好，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本领的融入，也会在更多一稔范畴继续插足。本年咱们筹备发布五款以上的眼镜居品，此次有意带着最新址品来好意思国参加CES，向全球不雅众展示。面前来看，居品赢得了不少存眷，这让咱们开发者相称激越和抖擞，也期待国内用户能赐与更多赈济。

刘湘明：每年CES都有不少亮点，二位在现场转了转，看到了什么真谛的东西？各自带来的展品中，有哪些值得重点保举给环球？

杨宇欣：黑芝麻参加CES许多年了，此次主要展示AI算力芯片及责罚决议。咱们带来了最新一代AI自动驾驶算力芯片，算力突出560T，当今仍是能完好意思运行VLA等算法。面前智能驾驶正向更高筹备品级演进，本年国内和全球行将落地的L3级自动驾驶、Robotaxi商场，这款芯片都能障翳。另外，还有新收购公司的小算力芯片，仍是应用在车载智能开辟中，比如瞎想最新发布的眼镜，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海浪，前几年CES以致被戏称为“车展”，车依然是缺陷板块，但许多汽车行业的本领正浸透到其他范畴。本年最吸睛的无疑是机器东谈主，咱们旧年11月也发布了机器东谈主居品线。因为具身智能的机器东谈主产业链和汽车产业链重迭度很高，咱们不仅能复用汽车行业老练的供应链、AI软硬件本领，还能把汽车行业的安全本领引入机器东谈主范畴——毕竟机器东谈主才略越强，潜在破裂力可能越大，面前议论安全尺度缺失，车规尺度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，手机功能越来越集聚，改日可能会分化到更多一稔开辟上，除了手环、腕表，眼镜及新形态开辟都有后劲。

戴照恩：现场好玩的居品不少，但最值得保举的如故咱们微光的眼镜。咱们创始了全球第一款模块化AI眼镜，在模块化想象上作念了多种立异，既有单色屏幕版块，也有彩色屏幕版块。中枢主张即是责罚环球日常捎带与AI功能衔尾的问题。除了咱们我方的居品，其他一些优秀品牌的交互体验也让我印象深刻，尤其是国外品牌，他们的交互理念和国内传统工程师念念维有不小互异。天然只是短短几十秒的试用，但他们在体验想象上的巧念念，相称值得咱们学习。

刘湘明：硬件是AI落地的缺陷载体，但找到合适的场景是重要挑战。二位认为，哪些场景最有可能率先生长出老练的AI原生终局？

戴照恩：我合计早期阶段，付费意愿强的场景会更有上风。不论是AI议论的零部件企业、整机厂商如故算法公司，都需要消费者的赈济。从咱们的客户基础来看，老成、医疗、旅游这些场景的付费意愿都比拟高，占比也大。反不雅其他群体，数码极客购买AI激进居品的意愿强，但数目有限；平素消费者基数大，可对这类居品的购买力相对滞后。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+软件无感交互居品，切实责罚用户的痛点，这样生效的契机更大。

杨宇欣：我对AI原生终局的界说是“莫得AI就失去存在兴趣兴趣”的开辟。面前来看，具身智能范畴很可能降生这类终局。传统机器东谈主多以箝制、编程或遥控为主，能责罚的问题有限；而具身智能是先已毕智能，再把柄场景重新界说终局形态，这是反向研发的念念路。而况具身智能不一定是东谈主形，可能是轮式、轮足式等，会把柄智能水仁和场景需求来想象硬件形态，进而责罚行业问题，这是我比拟看好的标的。

刘湘明：AI迭代速率很快，许多早期探索者仍是被淘汰。想讨教二位，AI原生终局和之前的智能硬件，在本领、生态、买卖领域上的中枢折柳是什么？怎样跨越这种领域？

杨宇欣：我完好意思经历了2014-2015年那波智能硬件上涨，其时的智能硬件很简单，履行即是“电子开辟联网”。联网后中枢是已毕数据的保存、追忆和整理，还能已毕汉典箝制，其时卖WiFi模块、蓝牙模块的企业都很火。但那波上涨后，许多厂商被淘汰，存活下来的才巩固转型。两者最中枢的折柳在于连气儿和筹备才略：传统智能硬件以连气儿、通信为主，用户不在开辟身边也能箝制、查询；而AI原生终局具备自主筹备才略，能我方责罚问题，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居品。AI履行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，现阶段还弗成从根底上改动大部分消费电子居品。但有些居品照实“缺了AI就没灵魂”——这些居品在AI出现前不存在，AI出现后才降生，其用户体验必须围绕东谈主与AI的领悟、丝滑交互想象，违反这个理念的居品，再套AI办法也会失败。

刘湘明：戴总深耕AI眼镜范畴，能否具体说说AI能给眼镜带来哪些新想象？这款居品为何能被视为下一代移动终局的缺陷形态？

戴照恩：这个问题问得很好。2024年之前，眼镜与AI的衔尾其实很薄弱：五六年前的眼镜主要用于不雅影，2023年掌握，以光波导本领为主的眼镜连接出现，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”是相对办法），让它终于能像平素眼镜相似日常捎带。眼镜处于东谈主脸的“C位”，是抓取数据的前沿开辟——它能看到你看到的、听到你听到的，再通过AI分析念念考，给你呈现修正后的提议，这种特有的位置让它有经历享受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，但这些居品本人的中枢功能仍是很老练了。而AI眼镜、具身智能这类居品，莫得AI就莫得购买的必要。对咱们厂商来说，最大的挑战即是要走在消费者前边，提前猜度AI与居品的最好衔尾神色，这亦然咱们身处行业前沿的责任。

刘湘明：杨总，黑芝麻从车载范畴拓展到具身智能、消费电子，比如刚才提到的AI眼镜合作，怎样看待这种策略要点的迁移？背后有哪些考量？

杨宇欣：最初要明确，黑芝麻当今的策略要点仍然是汽车行业。因为汽车行业的信得过AI化才刚刚驱动，从全栈本领链的老练度、平素用户的经受度，到行将出台的政策规矩，都意味着汽车AI化会进入加快期。我一直认为，AI改动一个行业的缺陷符号，即是该行业的政策规矩驱动为之挽回。咱们拓展到具身智能，中枢原因是它与汽车产业链重迭度极高：汽车行业的分娩、物流、终局零卖等场景，都是具身智能和机器东谈主的缺陷应用场景；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，云霄训推芯片和本领架构仍是老练，AI模子的跨越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（改日可能被具身智能超越），咱们仍是变成了完好意思的买卖化和本领闭环。对于算力需求较低、模子较简单的场景，咱们莫得奏凯沿用现存本领，而是通过并购的神色——这在芯片行业很常见——赢得新团队、行业训诲、居品和本领。毕竟改日每个电子开辟都需要或多或少的AI算力，咱们原有芯片的算力障翳几十T到几百T，收购的小算力芯片障翳0.几T到10T，这样能变成“算力金字塔”布局，障翳更多场景，毕竟算力越小，开辟出货量可能越大。另外，AI也能让家电发生质变，比如我行为理工男，许多家电都不会用，当今已有家电厂在探索“一键启动”的洗衣机、烤箱，通过AI识别衣物、食材，自动调度参数，这种能让生存更便利的标的，亦然咱们看好的。

刘湘明：云霄和端侧的算力、数据分拨是个很重要的话题，尤其是眼镜这类受物理放弃的开辟，在这方面濒临的挑战更凸起。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：眼镜最大的放弃即是物理空间和分量，这奏凯影响续航和性能。面前主流决议是“云边端”数据流：眼镜继承信息后传得手机分析，再送到云霄，kaiyun sports临了反向反馈。但消费者反馈这种模式稍显滞后。咱们认为，改日的责罚标的是让手机运行腹地小模子，处理日常简单问题——比如怎样作念牛排、怎样洗衣服，这些问题本人不复杂，当今却要依赖云霄大模子，既糜费大量算力，对会的东谈主来说也没必要。这就变成了一个消费者悖论：为了这些简单问题，要多花若干钱为AI买单？是以不论本流露径怎样，消费者中枢要的是更快、更方便、更低资本的新本领，违反这个需求的立异，都要商量买卖上的可行性。

杨宇欣：AI发展中，算力、动力仍是成为缺陷瓶颈，尤其是端侧，芯片的能效比是重要，咱们也在通过架构立异进步能效比。回到云边端分拨的问题：最初，大模子运行需要极高算力，淌若对及时性条目不高，数据（尤其是公少见据）更妥当放在云霄。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，晚上进行模子测验，毕竟模子还在继续演进。而像汽车这样的场景，一方面触及大量私东谈主隐秘数据，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测验才略，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，会把柄资本、功耗等要素部署。另外，用户资本亦然缺陷考量：云霄能通过大量用户分管资本，缩短单次调用的token资本；端侧则要均衡硬件合座资本，弗成让用户包袱过重。

刘湘明：戴总，眼镜受分量、续航等放弃，改日AI原生眼镜的立异旅途，是侧重硬件模块化，如故软件、算法迭代？如安在这些放弃下，确保反应速率、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，硬件和软件立异都缺陷，但标的不同。硬件方面，除了环球存眷的更轻、更好意思，中枢辛勤是责罚光学眼镜与AI眼镜的重迭问题——消费者对眼镜的“嗅觉”很缺陷，光说分量若干克没用，必须履行捎带体验才知谈。这以致触及买卖模式的立异：传统数码居品线上就能买，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”，改日在先锋想象上会有很大破裂。软件方面，当今眼镜多运行安卓系统，但合座还处于低级阶段，概况只极度于手机行业十年前的水平，需要时期迭代。更重要的是交互问题：许多软件只是把手机APP搬到眼镜上，追求功能多，但手机能已毕的效力比眼镜好得多，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，作念澈底的颠覆，才略贴合眼镜的使用民俗。

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原生念念路作念眼镜应用——不再追求“超等APP”，而是聚焦单一问题，以致到临了莫得明确的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筹备，主要如故靠手机和云霄赈济。

杨宇欣：我忍不住要补充少量，我从2016-2017年就构兵国内最早一波AR/VR眼镜客户。眼镜有个固定领会：AI原生硬件容易超出用户预期，因为用户莫得预设；但在现存开辟形态上作念AI改良，就要达到用户的显性预期。智能眼镜最初要责罚“好不面子、舒不惬意”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加多了智能属性。。

大模子的出现，最初责罚了交互问题，是以我稀奇愉快戴总的“减法”念念路：无须纠结操作系统，先把交互作念到极致简单，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，这样居品就会爆发。等披露本领再上一个台阶，在不加多太多资本、不改动交互民俗的前提下进步披露效力，智能眼镜又会再进阶。

刘湘明：杨总的不雅点很有启发，那在刻下算力有限、放弃较多的情况下，AI眼镜的杀手级体验到底是什么？

戴照恩：其实杨总仍是说到中枢了，当今AI眼镜之是以没爆发，即是因为AI没信得过责罚若干履行问题——各家都叫AI，但履行能作念的事很有限，哪怕依赖云边端，也没责罚生存中的核肉痛点。这亦然咱们微光接下来要重点破裂的。眼镜行为随身一稔的“C位开辟”，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，你的民俗是什么、有什么待处事项，它能无感教导，不需要的时候就安舒畅静作念一副平素眼镜，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原生念念路作念眼镜应用，不再追求功能堆砌，而是精确责罚单一需求，以致无需显性APP，让AI奏凯反应需求。

刘湘明：AI原生终局需要全新的供应链和生态，改日硬件厂商、芯片厂商、算法公司的单干互助会是什么样的？戴总行为终局厂商，先聊聊你的看法。

戴照恩：我合计会是“两端凑”的模式。终局厂商最接近消费者，深刻用户需求，也知谈居品卖得好或不好的原因；而底层的算力、AI模子厂商，掌执中枢本领。咱们会主动和底层厂商疏导消费者的奏凯需求，但有些底层本领问题，咱们暂时也无法改动。反过来，底层厂商的紧要本领破裂，对咱们来说即是居品的缺陷卖点，是以咱们也要积极拥抱新本领。但终局厂商很难单独改动底层厂商的本线门路，毕竟每家都有我方的发展贪图；底层厂商也需要存眷终局居品的痛点，只须终局卖得好，芯片厂、算力厂、模子厂才略沿途受益。

杨宇欣：AI出现后，产业链单干形状照实被重构了，尤其是芯片行业。传统芯片厂商提供议论的用户手册、文档，卑劣合作伙伴就不错使用该芯片；但AI芯片不相似，咱们要承担更多基础处事，因为要应答共性需求。是以AI芯片公司和传统芯片公司最大的折柳，即是咱们有大量软件器用和模子研发东谈主员——这是传统芯片公司莫得的。许多传统芯片公司作念不了AI芯片，即是因为软件储备不及。

咱们当今提供的是绽开平台的AI本领底座，包括四部分：一是AI芯片，奏凯关联算力；二是基础软件，比如操作系统，这是通盘筹备芯片公司都有的；三是器用链，终局厂商、算法厂商、应用厂商都需要通过器用链，充分愚弄底座算力，是以器用链至关缺陷；四是模子团队，咱们不奏凯作念模子，而是研究模子，以此赋能芯片架构立异，指导通盘这个词体系更好地适配越来越通用的模子。当今大模子让模子产业链进入新阶段，正本作念模子的厂商许多，当今会越来越少，因为模子会巩固尺度化、料理化——模子和算法是两层，模子就像昔时的操作系统，算法就像APP，改日算法会基于基础模子发展。而况作念基础模子的门槛极高，之前和豆包的东谈主聊过，当今全寰球作念基础模子，每年莫得500亿的插足根底作念不成。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本领才略，而舞台上的戏怎样唱，就靠卑劣产业链的合作伙伴发达立异。

刘湘明：在AI硬件立异中，硬件和软件哪个更缺陷？能弗成衔尾各自公司的东谈主员架构，给环球说说履行情况？

戴照恩：我合计无须太纠结，两者都缺陷，但从消费者体验来看，软件立异更重要。硬件责罚的是“买不买”的问题——环球看到一款眼镜外不雅漂亮、分量轻，可能就买了；但软件责罚的是“退不退”的问题，交互体验不好，用户如故会退货。咱们公司当今软件东谈主员比硬件多，即是因为软件奏凯决定了用户的遥远使宅心愿。

杨宇欣：最初要明确，硬件立异的难度浩瀚于软件。咱们行为芯片公司，硬件和软件东谈主员比例概况是1:3到1:4，软件东谈主员也更多。我愉快戴总的不雅点，软件更缺陷——当今想创造一种新的硬件形态，再搭建完好意思的供应链，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上中国厂商许多，在AI与硬件衔尾的范畴，中国企业的中枢竞争力是什么？改日出海该怎样发力？

杨宇欣：中国企业有两大中枢竞争力：一是剿袭性上风，即是全寰球最老练、最完善的供应链，这在AI硬件期间是皆备上风；二是新晋上风，即是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，而况有丰富的商场和场景，这都是AI硬件期间的缺陷赈济。

戴照恩：杨总说的底层逻辑很全面，我补充几个出海中会际遇的履行问题。中国有顶尖的AI模子和强盛的制造力，但居品出海和算法出海不相似：算法只须责罚输入输出问题，知足用户对谜底的预期就行；但居品触及价钱、外形、交互、想象等多个维度，还和当地文化、社会民俗、用户情况详尽议论。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，不适配当地民俗也卖不出去。

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，再针对性推出居品。而况出海的运营、宣传、仓储物流资本都比国内高，天然毛利和品牌溢价可能更高，但对团队的详细实力条目也更高。本年是咱们出海的元年，咱们也在积极补强这方面的才略，不盲目蔓延。

刘湘明：出海会际遇本领壁垒、政策规矩、使用民俗等多样问题，二位在这方面有什么训诲不错共享？怎样破裂这些壁垒？

杨宇欣：中国企业之前在尺度化开辟（比如手机）的全球化上作念得很好，因为不需要太多腹地化；但互联网居品的地域文化属性极强，中国这样多年只须字节通过收购TikTok已毕了信得过的全球化。AI居品兼具“软”的属性，和数据、文化议论，是以最好的表率即是融入当地团队。以前是中国团队“打寰宇”，当今面对不同场景、不同地域，必须有熟悉当地情况的腹地团队，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居品，国际公司是领有不同文化属性的腹地团队。这对企业的管理才略是巨大挑战，怎样管理跨文化、跨种族的团队，是许多中国企业改日需要责罚的问题。

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——你信任腹地团队，更重要的是腹地团队怎样信任你。让不同文化、以致文化自信很强的国度的团队，校服中国管理者能作念出更灵巧、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妙技，又有强盛的个东谈主魔力，才略凝合团队。第二是居品腹地化和团队互助：比拟敏捷的作念法是在主张国度确立腹地化团队，明确单干——前端、售后等靠近用户的处事放在腹地，中台中枢处事留在中国。

但这会濒临文化互异带来的互助问题，昔时15年，许多留学生归国后，在中外团队间起到了缺陷的桥梁作用，但这还不够。信得过灵验的神色是找到当地东谈主担任桥梁脚色，才略更好地责罚文化和会问题。当今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腹地化才略的互异。

刘湘明：二位共享的都是很确凿的训诲！AI不仅改动居品，也对管理带来了巨大挑战，比如当今流行的“一东谈主公司”，用小团队就能完成大量处事，可能不需要像传统跨国公司那样雇佣大量当地东谈主；而况AI能处理海量参数，改动了传统管理中“经过固化”的逻辑，组织形态、经过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。