[Yibang Original] at the Ninth Global Conference of Competition E-Commerce Croacterization and the Global Global Competitiveness Conference of 2025, Ru Yi, founder of Li Weike Technology, founder of Ke Technology, Yang Jianbo, president of Panding International Group, Liu Chen, Liu Chen, co-founder of Yibang Power Power, Matis Ceo Yibang Powers co -founders. Ru Yi指出，Li Weike技术专注于国际公司的真正问题，使用人工智能眼镜作为操作员打破了小语言的商业交流方案。对土地飞行场景的基础的详细理解不会寻求人工智能的共同概念，而是将必要的功能深入整合，例如翻译和会议与商业过程，以真正解决跨境交易中的呼间障碍。 “ AI必须在真正满足您的商业或个人需求的埃斯卡纳里奥（Escenario）中实施。要解决有问题的要点，至少要有90分来创造重要的价值。否则，用户将简单地尝试。” LeYi。YangJianbo说，技术可以使用机器人犬与Loona灵魂重新定义场景，平衡用户习惯并通过AI Endical对学习和隐私的详细保护，而不是简单地堆叠技术参数。在刘博的看来，美国国际AI是通过基于场景的应用程序解决传统物流问题的物流链接的交叉结构，例如当智能替代AI真正整合到仓库运输和分配中的每个链接的封闭数据电路中时，智能替代了颠覆性效率革命。但是，我认为AI的详细参与可以为该行业带来新的活力。”裂开。解释：我是谁？你从哪里来的？你主要做什么？您认为您属于“行业 + AI”或“ AI +行业”模型？ Ru Yi：大家好，我是Li Weike Technology的Ru Yi。我们是一家专注于AI眼镜的公司，我们从一开始就来到这里。我参加了这个论坛。因为我们与许多国际公司，尤其是诸如Moriorant之类的参展商合作，我们旨在为外国公司提供对人工智能工具的大力支持。从外国公司的角度来看，我们是“工业 + AI”。从我们自己的角度来看，我们是“ AI +行业”。谢谢你！ Yang Jianbo：大家好，我是Yang Jianbo。 KE技术专注于消费程度的机器人产品。过去，他一直在努力改善家庭场景中AI的“情绪智力”，以提高他的机器行为。露娜（Luna）于2022年推出，是家用宠物机器人狗产品。在Luna的重复过程中，它结合了一系列SO称为“机器人 + AI”或“工业 + AI”技术。随着开发的发展，AI在产品体验中变得越来越重要，随后的投资通过获得点来关注模型的软件和迭代。当前，产品的软件和硬件投资代表了与软件相关的组件和模型的94％，而硬件仅占6％。这是一种补充关系。基于产品的公司集成了人工智能以创造新的机会，而新的机会会产生数据并促进AI能力的发展。我们的情感是，像Luna这样的新角色确实融入了家庭，并以“ VI Habitsda”成为家庭。刘博：大家好，我是刘博。 Panding International成立了12年，并伴随着跨境电子商务的发展过程。它在跨境电子商务和INDU的综合供应链中提供全面的服务弦客户，包括两个主要领域。一种是使用国外的仓库网络提供从极端到极端的物流解决方案，以“将仓库的外国人作为展览室的运输和分发，以帮助品牌与国外的 - 外线分销渠道连接，以便用户可以整天使用它们。选择此地址时，中心逻辑是它可以有效地支持外国公司。例如，我们将与Miorant合作，专注于展览场景。用户可以与几个国家的企业家，分销商或合作伙伴进行谈判。翻译是必要的，但是商业谈判存在许多问题，尤其是在带皮带和道路的小规模场景上。进步：真正解决了小语言中的交流沟通问题的业务谈判（包括在展览中进行 - 顾客，然后遵循-ups.business？我们称其为“海上助手”，但我们的目标是深入满足用户的需求。这项要求IRES与展​​览公司不断合作。我们发现在此过程中可以改善许多中心功能。事实证明，基础是高精度翻译的基础（接受数百种语言和对方言的认可，例如印度英语）。据此，自然得出了会议记录（100种语言）以及商业对话的一般描述的功能。您可以在整个商业链接中可以做的其他事情（例如，外部业务管理，会议摘要，海关需求管理等）基于对国际场景和相应代理的功能的详细了解。关键是“飞向地面”：您必须与外国公司战斗才能做得很好。因此，我们不仅为客户提供服务，而且还个人练习。该团队参加了上个月在越南举行的展览。工程师目前在印度尼西亚。我要去下周迪拜。只要亲自实施它，我们就可以加深并在国外阶段加深AI眼镜的价值。 Yang Jianbo：我经历了进化过程。当Luna首次通过众筹（400万美元）推出时，AI尚未成熟。这是基于规则的“玩具”表格，允许用户接受它。用户数据累积后，您可以访问API并添加对话功能，并开始了解偏好，习惯和用户个性。然后发现单个互动场景仅限于保留。很长时间以来真正使用它的用户将Luna视为宠物，并在家庭中“生活”。因此，我们使用AI了解家庭时间和空间之间的关系。例如，当主人返回家园时，他们提前在门口等待。一旦主人有空（就像看电视一样），请脚步。目的是“理解”月亮并改善月亮。目前，有活跃于日常生活的用户已有两年多。露娜（Luna）确实成为家庭的一部分。这个过程意味着首先创建产品并与新产品结合使用。通过用户数据和评论发现机会，市场产品，并返回AI功能。我们更加兴奋的是未来。这是关于将AI与舞台最紧密地整合在一起，并在您的家庭中创造更聪明的情感报价体验。 Liu Chen：Yang产品与Ru不同，Li Weike可以强调功能值（工具）并创建EM值（情感关系）。刘，谈论物流服务中的应用程序和AI的价值。 Liu Bo：物流老板真的很忙，尤其是在跨境物流领域。链条长（周期30-60天），问题很明显。 AI的主要应用是：运输链接（运输）：客户对时间限制更感兴趣（飞行/运输S切杜尔）。但是，由于“黑天鹅”因素的影响，例如气候和政治情况（例如战争），信息是分散且难以调整的。将来，AI可以集成上游和下游信息，以提供更精确和及时的动态并改善客户体验。困难在于需要调整完整的链条。仓库链接（仓库）：产品进入国外仓库后，应用程序更为直接。例如，智能补给提醒（仓库和免费销售产品的放置在这里），过去，AI可以通过经验和手动帮助来大大提高效率。后端交付与多个国家 /地区的快速交付网络有关，AI还可以通过处理大型数据来节省人才并提高效率。展览厅的应用（设备/展览）：创建 - 耗资室内的展览室，以供高价值服务产品，例如HOME家具，使用国外的仓库。 AI可以快速为多个展览室生成设计图。这有助于灵活的变化方案并改善客户体验。目的是服务于依赖OFF线渠道的传统类别，提供低成本的中国品牌（国外的Almacenes共享）和高效率线以外的分销渠道。 Liu Chen：第二个问题是关于全球化与IAE之间的矛盾。目前，AI对营地有区别（国内/国外等），并在不同地区（例如东南亚/Medio East）使用。那么，在全球化实施AI时面临什么挑战？我如何选择住在哪里？鲁伊：这是一个很好的问题。在早期阶段，封闭的代码模型被主导，然后鼓励开发开源（例如Google和Alibaba Tongyi）。特别是，由于TH的温暖反应，DeepSeek的开源做出了巨大的贡献E国际社会。我们也是受益人，并通过DeepSeek进行修改和优化。主要挑战是：数据合规性：AI基于数据，国家对数据有严格的控制（Estor在北美，中东，东南亚和欧洲是正确的）。您必须服从（他在全国范围内花了9个月）。必须理解国家规则并遵守全球设计。位于操作和基础架构：AI和云已集成，需要对全球云体系结构的支持。服务器节点和网络传输效率的实现（每个国家 /地区的不同网络策略）是工程挑战。 DeepSeek为国家AI提供了良好的支持，可以进入世界。模型的适用性：不同的训练数据集导致模型偏差（例如，从一般意义上讲，对中国人的理解加深）。您应该考虑在不同国家 /地区实施不同的模型或选择BE特定场景的ST基本模型（例如翻译）。对政治，数据和技术体系结构的深入了解是STO利用挑战并利用机遇的关键，但阈值很高。 Liu Chen：让我们总结Ru提到的挑战：数据位置和安全，全球合规性和云基础架构（必须在区域实施）。杨先生，您的产品包括视觉和声音。我该如何解决隐私问题？全球实施模型的差异是否引起经验问题？ Yang Jianbo：隐私实际上是用户关注的问题。我们的策略是：对本地流程敏感的数据：所有多模式模型（识别，预测层），包括隐私，在设备上本地执行，但未加载。脱敏信息在云中处理：本地处理的无私人信息已加载在云中，以推断用户通常的状态。授予情绪智力智商的tead：定位是一种冰淇淋（理解），而不是解决复杂的问题（例如奥林匹克数学），并且是对垂直场景的区分的深刻理解。关于全球扩张，我们将在主要本地公司（美国，欧洲，日本）中实施独家团体。 Loona本身具有强大的本地计算机功率，并且在边缘完成了多模式融合，以最大化隐私保护。语言推断数据是在不同国家的组中处理的。这一挑战是在小国集群实施的成本阈值中发现的。 Liu Chen：杨计划突出显示位置过程（尚未加载的数据）。这是外国公司应该关注的一点。李，AI应用程序对跨境物流的挑战是什么？ Liu Bo：首先，链条漫长而难以调整。必须在整个链条中的所有链接中向数据充电。如果某些链接AR缺失，AI的数据将不完整。拥有一定的力量是没有用的。其次，环境是复杂且可变的。商业政策和全球关税正在迅速变化（例如，美国政策）。可以快速同步更改的模型吗？例如，税率的计算将延迟。第三个是分阶段实施。我们优先考虑使用AI来整合标准化的流程和内部操作（例如，在国外仓库中的自动运行链接很容易实现）。这个机会在于一个事实，即可以整合AI并使用它的物流公司将从竞争中受益，但这要求公司具有完整的链接功能（很难通过单个链接实现数据的完整性）。此外，OFF -LINE数据收集是一个挑战和竞争。分销业务暴露于国外中小型大小的终端B，并且在线较少，并且是传统的习惯了公司模型，需要分享其性格和意识以共享销售数据。 Liu Chen：Liu提到了数据可变性和获取动机的挑战。这三个正在做艰苦的工作，做正确的事，成功意味着建立障碍。下一个问题是，AI如何适用于业务管理？ Ru Yi：作为一家公司，我们需要充分利用AI，例如促进内容的促进：促进视频并使用AI来生成大量图像（替换CG和Subshop设备）。提高的研发效率：AI辅助编程生成代码。这很复杂，但是建筑仍然需要时间才能流行，但是趋势很明显。工具内部：自我开发工具和IA机器人以提高效率（回答诸如员工条目之类的问题）。评估促销：使用AI用作部门的指标之一（非PURE量化），并注意AI劳动效率的实际改进（Linke）D到性能）。未来的竞争是有效的竞争。通常，缺点是某些过程仍需要手动培训和分类，我们希望AI重复和更快地改进。 Yang Jianbo：我们经历了不同的阶段。一个是“推力”阶段（效率低下）。强迫所有部门使用AI改变OKR。但是，传统公司非常惯性，员工对新工具和学习障碍感到确定，这显然是不兼容的。第二个是“力”阶段（效应）。建立一个由实习生中的PCORNER组成的“增长黑客”。他们精通AI，他们的任务是与不同的部门进行交流，为AI启用了流程并创建示范，以便部门将成为它。成功后，该小组将获得小奖金。在尝试甜度（半天为30分钟）之后，部门从被动的需求变为积极的需求，积极增加。关键是使用新的EquIPMENT帮助传统部门克服障碍从0到1。Liubo：AI带来的主要改进是：1。办公效率：全球20多个城市的20个城市的会议效率和会议记录在全球范围内有所改善。 2。IT开发：IA支持并指导IT团队，以改善复杂物流/供应链的研发。 3。跨文化交流：帮助国外中国管理团队（例如合同和合同地点）变得更加现实。 AI产生的内容的专业性已得到改善，并且变化的数量已大大减少。 Liu Chen：最后，我们创建了潜在的客户：授权AI的最热情的领域是什么，但尚未实施？ Ru Yi：对于商业而言，关键是要增强客户的能力和范围。我们希望AI在客户的范围和收购中起着更重要的作用。 Yang Jianbo：我专注于在产品方面。我希望AI和场景的整合更近。当前，隐私和安全使多模式层和推理层严重分开。将来，如果在Endreas或Home Computing中心可以实现更深入的整合，AI将在家庭场景中具有更强的情绪智力/智商表达。 Liubo：最慢，最有利可图的是在国外经营仓库。 SO称为“智能设备”通常不值得他们的名字。我急于实施由AI驱动的真正智能团队（例如Wei Zhe提到的“ Live and chip + AI”）。这大大提高了仓库效率。 Liu Chen：摘要三个观点：AI客户的收购，加深场景和智能仓库的整合。最后，结合他的经验，并就AI应用提出诚实的建议。 Ru Yi：AI必须在真正满足商业或个人需求的情况下实施，并且要解决问题至少要90点创造重要的价值。否则，用户将快速尝试。 Yang Jianbo：移动互联网年龄是连接性的价值，而人工智能的年龄是“理解”的价值，创造了通过信息有效的服务障碍。这为各个领域带来了破坏性创新的机会。打动自己的优势，并结合AI来利用这些机会。 Liu Bo：物流是一个相对传统的行业，甚至互联网也没有引起重大变化。我们认为，AI的详细参与可以为行业带来新的活力。 Liu Chen：谢谢您的不可思议的参与！ AI不仅是一项技术，而且还是一个时代，就像当时的互联网一样。今天，我们正在讨论“进化选项”，以记住所有人。在十字路口选择正确的地址将确定公司是否将生存甚至领导下一个时代。根据场景和用户的需求，W希望每个人都可以真正将AI整合到他们的产品中，并获得90分或更高的分数。谢谢大家！