2025年AI PPT必修课-汇报中AI相关内容的“陷阱”与“亮点”


《2025年AI PPT必修课-汇报中AI相关内容的"陷阱"与"亮点"》

(适用于方案汇报、战略PPT、标书/投资人演示)


一、内容类坑(战略/趋势层面)

❌ Pitfall (不要写) ✅ Correct Expression (推荐写法) Why (原因)
还在强调 Caffe / Theano / TF1.x / LSTM 采用 PyTorch、Transformer、Diffusion Models、多模态 LLMs 旧框架/模型已被淘汰,容易显得落伍
大谈 Big Data + Cloud + AI 强调 Generative AI、Agentic AI、Edge AI、Responsible AI PPT 要体现前沿性,避免落入"老词套话"
"AI 可以解决一切问题" "AI 在供应链优化中帮助降低库存占用 1.5%,采购成本降低 2%" 投资人/甲方要 ROI & 业务价值,而不是空洞口号
只说 "AI 很先进" 强调 "场景 + 数据 + 效益" 提供可量化成果才能有说服力

二、技术类坑(算法/实现层面)

❌ Pitfall (不要写) ✅ Correct Expression (推荐写法) Why (原因)
库存预测用 CNN Transformer + GNN,并结合 RL 做动态补货 CNN 不适合时序预测,可能被质疑外行
标书撰写用 LSTM 大语言模型 (GPT, Qwen, LLaMA) LSTM 已过时,标书生成属于 NLP 生成场景
GAN 是生成的主流 Diffusion Models + Transformer 是主流生成范式 GAN 在少数小众场景有用,但非主流
只讲模型,不提部署 提到 vLLM、TensorRT-LLM、KServe、INT8/FP8 量化 工程化能力是甲方/投资人最关心的部分
强调"多喂数据" 强调 数据治理(清洗、去毒、去重、合规) 数据质量比数据量更重要

三、表达类坑(沟通/观感层面)

❌ Pitfall (不要写) ✅ Correct Expression (推荐写法) Why (原因)
"AI 算法自动完成所有决策" "将复杂流程拆解为多个小模块,每个模块由 AI 辅助决策" 模块化 + 可解释性,甲方更容易接受
堆砌缩写:CNN, RNN, GAN, XAI... 每个缩写附一句话解释,例如 "GNN → 捕捉供应链网络关系" PPT 是沟通工具,不是论文
只说 效果,不提成本/风险 同时提:收益(降低1--2%成本)+ 风险(算力/合规)+ 应对措施 显得更全面、专业
以AI为卖点 以业务改进为卖点,AI为手段 "通过AI优化 → 提升预测准确率15% → 降低库存成本1.5%"更有说服力

四、金句原则(放在PPT总结页)

  1. Avoid old jargon -- don't talk about 2015's AI like it's 2025.
  2. Show ROI, not just AI -- always link tech → business value.
  3. Modular + Explainable -- never present AI as a mysterious black box.
  4. Engineering matters -- deployment, monitoring, compliance are as important as models.
  5. Responsible AI -- highlight governance, fairness, and data privacy.

📌 推荐在PPT里用法

  • 前半部分(趋势)→ 强调 热门AI方向(Generative AI, Agentic AI, Edge AI)。
  • 中间部分(场景)→ 给出 业务应用案例(库存预测、采购优化)。
  • 后半部分(风险&落地)→ 提到 数据治理、成本、合规,显得专业稳健。

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