产业栏目关注 AI 产品与工具的实际表现，包括评测、成本、落地难点。评测类文章只讲任务表现，不给绝对排名。
用三类真实办公任务做样本，横向对比主流国产模型的稳定性、格式遵循与成本控制，给出按场景选型建议。
演示效果惊艳、上线后无人使用，是智能体落地的典型困境。三道坎分别出现在数据、流程和责任上。
能直接操作电脑文件的智能体开始进入办公场景，本地运行带来的数据优势与能力限制并存。
生成成本下降到可批量使用的水平，但版权归属与内容标识的问题随之凸显。
开源模型能力持续逼近闭源，最大的受益方是需要在自有环境内处理数据的单位。
免费额度在变、订阅价格在动，个人和企业省钱的方式并不相同。
把模型放到本地运行对数据安全意义重大，但硬件配置和实际体验之间还有距离。
检索增强生成是当前企业知识库的主流方案，但它的能力边界需要提前认清。
AI 编程助手改变的不只是写代码速度，还有开发流程中的分工方式。
让 AI 看图说话已经不新鲜，真正的变化是识别精度提升后出现了一批实用场景。
工具订阅费往往只占小头，资料整理、人员培训和试错才是支出大头。
需求量增长最快的不是算法工程师，而是能把 AI 用在本行业里的复合型岗位。