Memimpin eksplorasi jalur produksi agen
Memberdayakan transformasi digital manufaktur dan penerbitan pendidikan
Pada 15–16 Agustus 2025, PM-Summit, Konferensi Manajer Produk Global 2025 yang diselenggarakan bersama oleh CSDN dan Boolan, digelar meriah di Hotel Westin Beijing. Sebagai acara tahunan utama bidang inovasi produk, konferensi ini menghimpun lebih dari 40 pakar lini depan bidang produk internet dan teknologi dari seluruh dunia, dengan lebih dari 1000 peserta yang bersama membahas praktik produk AI dan tren perkembangan masa depan.
Tuan Hu Tengyu, pendiri bersama sekaligus Chief Product Officer (CPO) SOIN AI, diundang menghadiri konferensi ini. Dalam dua sesi penting — forum meja bundar 'Eksplorasi jalur produksi Agent' dan pidato tema — ia membagikan secara mendalam pengalaman praktik penerapan SOIN AI pada skenario Agentic AI toB, menampilkan secara penuh kekuatan teknologi dan hasil inovasi perusahaan.
Forum meja bundar: membaca jalur penerapan produksi Agent
Siang hari 15 Agustus, dalam dialog meja bundar bertema 'Eksplorasi jalur produksi Agent', Hu Tengyu berkumpul dengan para tamu berbobot seperti Wang Yonggang pendiri Mootion AI, Zhu Guangxiang kepala produk Baidu Miaoda, dan Li Zixuan kepala Zhipu Z.ai, mendiskusikan secara mendalam penerapan aplikasi Agent, evolusi teknologi, dan model bisnis.
Dari perspektif aplikasi toB Agentic AI, Hu Tengyu mengajukan tiga tahap perkembangan jalur produksi Agent: dari asisten percakapan ke tanya jawab cerdas, lalu ke pendukung keputusan cerdas. Ia secara khusus menekankan soal mode kolaborasi interaksi manusia-mesin: "Desain sistem perangkat lunak diorientasikan pada manusia, sedangkan desain model besar meniru operasi manusia. Dari sudut nilai penerapan, Agent melayani manusia; tetapi dari sudut jalur penerapan, manusia harus mengajarkan data bisnis berkualitas tinggi dan know-how bisnis kepada Agent, membimbing Agent, agar Agent dapat beriterasi dan optimal secara mandiri dari umpan balik penilaian tugas nyata."
Tentang tuntutan kompetensi manajer produk di era AI, Hu Tengyu memberi saran profesional: "Manajer produk harus paham pasar, industri, pelanggan, pengguna, teknologi, dan operasional — salah satu jabatan dengan kompetensi paling lengkap. Yang tidak berubah adalah kemampuan membaca titik nyeri kebutuhan. Yang berubah di era AI adalah harus mengikuti ketat tren perkembangan teknologi AI. Model besar AI adalah produktivitas yang pasti, kemajuan teknologi melahirkan kebutuhan, dan kecepatan iterasi teknologi industri AI sangatlah cepat. Manajer produk harus mahal mengikuti tren teknologi industri AI, mempelajari secara menyeluruh karakteristik berbagai teknologi AI, agar mampu bersayap di era AI."
Pidato tema: Agentic AI membentuk ulang praktik aplikasi industri
Pada 16 Agustus, Hu Tengyu menyampaikan pidato tema 'Praktik penerapan Agentic AI toB — evolusi agen dari penerbitan pendidikan ke manufaktur'. Ia menguraikan secara sistematis tiga elemen inti penerapan toB Agentic AI di SOIN AI:
Pertama, mengaktifkan data yang tertidur di dalam perusahaan, mengintegrasikan data yang tersebar di berbagai sistem perusahaan secara menyatu, mewujudkan pemanfaatan nilai data semaksimal mungkin;
Kedua, mengubah aturan bisnis dan standar internal perusahaan menjadi pengetahuan dan keterampilan agen, agar AI benar-benar memahami dan menguasai logika bisnis inti perusahaan;
Ketiga, membuat Agent mampu berevolusi mandiri: berdasarkan data umpan balik pengguna dalam pekerjaan nyata, pembelajaran penguatan membuat AI paham bisnis dan menjadi pekerja terampil.
Hu Tengyu menyoroti bagaimana SOIN AI, melalui eksplorasi praktik aplikasi Agentic AI, berhasil memecahkan lima titik nyeri inti yang dihadapi klien perusahaan dalam transformasi digital: data tak terbaca, keputusan tak cerdas, pengalaman tak tertutup loop, ROI sulit diukur, ekosistem tak kompatibel.
Tim R&D native AI: dari pembagian kerja tradisional ke fusi kompetensi
Tentang perubahan pola kolaborasi tim, Hu Tengyu membagikan praktik inovatif SOIN AI: "Dari pembagian fungsi ke fusi kompetensi: produk, algoritma, dan operasi membangun agen bersama. Di tim SOIN AI, 80% dokumen kebutuhan dibangkitkan AI, semua PM beralih menjadi arsitek agen; 80% pekerjaan Coding penelitian pengembangan ditulis AI, setiap pengembang memimpin beberapa insinyur AI. Tim 3 orang menyelesaikan agen PLM untuk seorang klien manufaktur dalam 3 minggu, sementara pola tradisional butuh 10 orang-bulan."
Kasus nyata peningkatan cerdas rantai penuh PLM manufaktur
Hu Tengyu membagikan secara mendalam studi kasus unggulan SOIN AI dalam peningkatan cerdas rantai penuh PLM manufaktur. Sebagai mitra ekosistem AI PTC Windchill, agen analisis cerdas data komponen dan agen pemilihan optimal komponen-material buatan SOIN AI mewujudkan kenaikan nilai bisnis yang signifikan:
Kecepatan input komponen naik puluhan kali lipat, mempercepat besar kecepatan NPI produk
Akurasi input data meningkat tajam, menurunkan risiko kesalahan secara efektif
Efisiensi pencarian data meningkat nyata, mempercepat proses riset pengembangan
Pemrosesan AI informasi dokumen internal perusahaan menjadi pengetahuan yang dapat dipakai AI, mengubah data dari tak terstruktur menjadi terstruktur, efisiensi pemodelan naik 80%
Kueri dari bahasa alami ke objek bisnis, kecepatan kueri naik 75%
Analisis cerdas dan pendukung keputusan menurunkan 40% risiko kesalahan rekayasa
Dalam aplikasi industri kelistrikan, solusi pabrikasi cerdas gambar dari SOIN AI mewujudkan analisis AI gambar CAD/PDF dalam skala menit, dengan pembangkitan otomatis tabel BOM dan lembar penawaran: akselerasi tender 500%+pengurangan biaya 50%, benar-benar mewujudkan pembangunan ulang rantai nilai desain oleh AI.
Mesin AWE: membangun penghalang teknologi dan parit bisnis
Hu Tengyu menguraikan secara menonjol keunggulan teknologi inti SOIN AI, secara tegas mengajukan jalur teknologi "tidak membangun model ratusan miliar parameter, tetapi berspesialisasi pada alkimia data perusahaan". Penghalang teknologi SOIN AI tercermin dalam:
Parit teknologi aplikasi AI = pengumpulan non-invasif × analisis multi format × pipa pengetahuan-data = pembekuan know-how industri
Secara konkret, keunggulan teknologi SOIN AI meliputi: pengumpulan non-invasif (akurasi >98%) × analisis multi format × penyimpanan vektorisasi = pembekuan know-how industri; mesin AWE menjadwalkan model open source (Qwen/DeepSeek) secara dinamis, melengkapi kekurangan industri LLM.
Dalam jalur bisnis, SOIN AI mengadopsi strategi tiga langkah: masuk lewat satu skenario→menembus proses→output terplatformkan. Bersamaan itu, ekosistem mitra industri dibangun secara aktif: kerja sama ekosistem dibangun dengan perangkat lunak tradisional terkemuka untuk mewujudkan fusi mendalam industri tradisional+AI.