智能系统的冰山结构

------为什么"有模型"并不等于"有智能"

"我们以为AI靠的是模型,后来才发现,它真正站得住的,是藏在水下的东西。"

过去一年,各个公司都在对接大模型,AI的存在感越来越强,不管是部署DeepSeek、尝试自动分析数据、还是对接流程智能,仿佛只要接上了大模型,智能就会随之而来。

可是真正让人尴尬的现实是------"上线了模型,智能依旧模糊。"

❄️ 模型在上,数据在下

就像一座冰山,模型只是浮出水面的10%。它亮眼、它炫酷、它看起来无所不能。但它之所以能站立、能稳定、能应对复杂真实世界,靠的恰恰是水下那90%的系统性建设

  • 千万级别的高质量语料;
  • 专家级别的意图标注与纠错;
  • 指令模板的设计与收敛;
  • 行为路径的理解与建模;
  • 结构数据与语义关系的图谱化。

这些,不性感、不惊艳,甚至很难"讲故事"。但它们才是智能真正可落地、可评估、可演化的根基。

🧱 真正的AI,不是"会答",而是"理解你"

我们常说大模型可以回答问题、生成文案、辅助评标、总结要点......但真正有用的AI,不只是"会回答",而是**"知道你在说什么,知道你为什么要这么问,知道你想得到什么样的结果"。**

而这,靠的不是模型本身,而是我们是否教会了它:

  • 什么是"项目编号"?它和"合同编号"一样吗?
  • 评分标准里的"服务能力",指的是报价数量,还是人员配置?
  • 用户为什么老跳过"意见说明"字段?是字段名不清楚,还是流程不合理?

这些问题不能靠一次Prompt就解决。它们需要语义嵌入、路径分析、行为建模,需要我们用结构化思维,把"业务的语言"翻译成"AI能理解的知识图谱"。

🛠️ 冰山之下,我们能做什么?

作为AI组也好,产品团队也好,我们其实正在面对一个转折点:

"是继续依赖模型的'即问即答',还是开始构建真正的智能地基?"

我个人的选择是后者。我们用SBERT建立字段资产,分析行为路径构建用户操作图谱,把"字段-路由-行为-意图"沉淀成FieldSmith中的结构资产。我们甚至不急着让AI来"做什么",我们先让系统"理解自己"。

因为我相信,未来的AI不只是工具,而是系统的共情者、理解者和策略共建者。

🌌 最后,我们都在建自己的冰山

如果你发现自己在重复标注数据、不断调Prompt、试图让模型更懂你,请别失望。因为你不是没做出成果,你正在扎根冰山之下

这部分看不到,但它决定了你将来能不能稳稳地站在上面,说一句:

"这不是AI在帮我工作,这是我们在一起做决策。"

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