出品人：
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AI重塑To B产业应用（赋能百业）
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议题背景
2025年见证了全球AI应用从“对话式搜索”向“自主式Agent”的范式转移。中国市场的 ToB 开发者深耕于垂直业务深水区，利用国产模型群与复杂的工程化手段，解决极具中国特色的企业经营和业务管理问题。
2025年见证了全球AI应用从“对话式搜索”向“自主式Agent”的范式转移。中国市场的 ToB 开发者深耕于垂直业务深水区，利用国产模型群与复杂的工程化手段，解决极具中国特色的企业经营和业务管理问题。
法务合规场景由于其对“确定性”的零容忍，成为了检验大模型在 ToB 领域最有成效且企业ROI价值最大的场景。本次议题将剥离技术泡沫，在 2026 年的节点上，深入探讨一套在“零容错”压力下打磨出的实战框架，为所有深耕高门槛、高价值ToB行业的开发者提供一份“避坑指南”。
内容大纲
1. AI趋势：从辅助工具到自主专家的范式转移
1.1 - 中美范式对比：美国“大模型优先”的极致搜索范式，与中国“业务场景+Agent优先”的深度嵌入范式，基于强监管与多元业务场景，侧重将 AI 嵌入业务流程中，实现企业提效。
1.2产品经理视角：在“模型优先”与“场景+Agent优先”之间，如何根据Agent Infra构建差异化竞争壁垒。
1.2产品经理视角：在“模型优先”与“场景+Agent优先”之间，如何根据Agent Infra构建差异化竞争壁垒。
2. 解构与重构：构建高可靠性的AI法律顾问Agent 工作流
2.1 SOP 规则化：将复杂的合同审查、合规风险筛查、纠纷预警拆解为原子级子任务和可验收标准。
2.2 多 Agent 协同架构：分享“合同解析Agent、审查 Agent、修订 Agent、评测 Agent”的协同模式，如何通过多步校验将错误率降至10%以内。
2.3 工程化落地：针对法律文本的长上下文处理与 RAG 增强检索的实战避坑指南。
2.2 多 Agent 协同架构：分享“合同解析Agent、审查 Agent、修订 Agent、评测 Agent”的协同模式，如何通过多步校验将错误率降至10%以内。
2.3 工程化落地：针对法律文本的长上下文处理与 RAG 增强检索的实战避坑指南。
3. 深水区的 HITL：从“专家反馈”到“专业直觉”的数字孪生
3.1 Lawyer-in-the-Loop：不再是简单的结果确认，而是将法务专家的“颗粒度反馈”转化为模型微调与 Prompt 迭代的闭环数据流。
3.2 协同进化逻辑：探讨 AI 如何从辅助工具演变为具备风险识别+策略建议的AI专家。
3.3 边界设定：在极致自动化（L4级别）与法律责任主体归责之间的平衡。
3.2 协同进化逻辑：探讨 AI 如何从辅助工具演变为具备风险识别+策略建议的AI专家。
3.3 边界设定：在极致自动化（L4级别）与法律责任主体归责之间的平衡。
听众收益
1. 全球化视野：透视中美竞争格局，理清中国企业在垂直应用层实现全球突围的技术路径，和可扩展的全球化探索之路；
2. 一套方法论：掌握一套可落地的 ToB Agentic Workflow 设计框架，从“单次对话”跃迁为“复杂异步任务处理”；可迁移应用于金融、医疗等其他“零容错”ToB场景的 Agentic Workflow 设计框架；
3. 实操指南：获得一套平衡大模型“生成性”与法律文本“严谨性”的工程化解决方案，直接指导产品规划与商业落地。
1. 全球化视野：透视中美竞争格局，理清中国企业在垂直应用层实现全球突围的技术路径，和可扩展的全球化探索之路；
2. 一套方法论：掌握一套可落地的 ToB Agentic Workflow 设计框架，从“单次对话”跃迁为“复杂异步任务处理”；可迁移应用于金融、医疗等其他“零容错”ToB场景的 Agentic Workflow 设计框架；
3. 实操指南：获得一套平衡大模型“生成性”与法律文本“严谨性”的工程化解决方案，直接指导产品规划与商业落地。
ToB 零容错场景的AI Agent落地实录：
以AI法律顾问为例
梅容
现任法大大法律AI产品线负责人，深度主导法律大模型及 iTerms AI 合同智能体从 0 到 1 的研发、架构设计与全链路商业化。
华中科技大学人工智能与自动化硕士，拥有深厚的软硬件融合思维，曾先后在努比亚、明源云担任产品负责人，深耕移动互联网、大数据及 ToB SaaS 赛道。致力于在零容错的法律合规领域，利用 Agentic Workflow 构建高可靠的人机协同新范式，是国内法律科技与 AI 深度结合的先锋实践者。
华中科技大学人工智能与自动化硕士，拥有深厚的软硬件融合思维，曾先后在努比亚、明源云担任产品负责人，深耕移动互联网、大数据及 ToB SaaS 赛道。致力于在零容错的法律合规领域，利用 Agentic Workflow 构建高可靠的人机协同新范式，是国内法律科技与 AI 深度结合的先锋实践者。
法大大 AI产品负责人
内容大纲：
1. 数据基因与智能经验：二十年"DI Know-How"的深厚积淀
2. AI发展演进与创新：从“聊天”到“智能体”的技术跃迁
3. 私有数据AI应用的“四重困境”与破局思路
3.1 不敢用：公有云泄露风险，数据主权与管制能力的矛盾——>"数据不动模型动" ——本地化数据+云端化智能的混合
2. AI发展演进与创新：从“聊天”到“智能体”的技术跃迁
3. 私有数据AI应用的“四重困境”与破局思路
3.1 不敢用：公有云泄露风险，数据主权与管制能力的矛盾——>"数据不动模型动" ——本地化数据+云端化智能的混合
架构
3.2 不能用：产业是半成品，格式不规范，AI生成可业务规范的输出——>"业务规则引擎化"——将格式要求、审批流程
3.2 不能用：产业是半成品，格式不规范，AI生成可业务规范的输出——>"业务规则引擎化"——将格式要求、审批流程
嵌入AI工作流
3.3 用不起：私有化部署成本高，维护难,没有门槛在资源投入的不平等——>"轻量化私有化"——边缘计算+模块化部
3.3 用不起：私有化部署成本高，维护难,没有门槛在资源投入的不平等——>"轻量化私有化"——边缘计算+模块化部
署，降低TCO
3.4 不好用：不懂内部知识，结果没配套，通用模型与垂直领域的鸿沟——>"知识库即服务"——RAG架构+持续学习的
3.4 不好用：不懂内部知识，结果没配套，通用模型与垂直领域的鸿沟——>"知识库即服务"——RAG架构+持续学习的
知识运营体系
4. 方法论落地：“个知·智能工作站”的设计思路与能力框架
4.1 架构层：混合云部署的安全，智能平衡术
5. 一个真实场景的解决路径
6. 结语：给产品经理的两个建议
6.1 安全不是阻力，而是产品设计的约束条件
6.2 AI能力要“藏”在业务流里，而不是摆在界面上
4. 方法论落地：“个知·智能工作站”的设计思路与能力框架
4.1 架构层：混合云部署的安全，智能平衡术
5. 一个真实场景的解决路径
6. 结语：给产品经理的两个建议
6.1 安全不是阻力，而是产品设计的约束条件
6.2 AI能力要“藏”在业务流里，而不是摆在界面上
DI×AI：让AI把私有数据用起来
邓鹤菱
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每日互动 个知工作站 产品负责人
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从体验突围到资产沉淀：
AI产品如何在概率世界里建立确定性
贾安亚
Boston University 数学和经济学学位、金融工程硕士学位；Tufts University 国际关系和工商管理硕士学位。曾于 EverQuote 和 Charles River Development 等科技公司担任产品经理，负责产品从概念到市场的全过程。加入商汤后参与了各技术阶段 AI 产品在 ToG、ToB 等领域的创新和落地，现负责「小浣熊家族」系列AI Native 生产力系列工具产品从day 1的概念、模型、产品到商业闭环验证。
商汤科技 高级产品总监
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敬请期待
刘杰（远方)
985本科，中科院硕士。专注RPA开发者培训教育与企业级自动化交付
从0到1搭建影刀RPA培训体系，累计培训学员数百万人。
从0到1搭建影刀RPA培训体系，累计培训学员数百万人。
影刀合伙人、影刀学院院长
PM组委会由业界在产品经理或相关领域具有显著成就和影响力的产品人发起，邀请联合主席团专家一起挖掘全球产品领域的创新突破，旨在推动产品领域的知识分享和能力提升，促进行业产品创新。我们相信，通过持续的学习和交流，产品人能够在快速变化的市场环境中不断成长，创造更多的用户价值和商业价值。同时依托智盟创课国内领先的人才能力提升服务供应商，组织专业的会务服务团队，全面推进会议的顺利落地，保证参会者体验。
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