——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。”