（来源：上观新闻）
回到文章开头那🇮🇳🏣个问题🏅。以前一个中等复杂🇹🇩度的需求，从🇲🇴PRD😂🇨🇺评审到💇📂开发到测试，要跑🇵🇼7到10🏙🚞人天🎉。」 这句话如果🇪🇬🇹🇰你是做LLM应🚠🧙♂️用的，应该会跟我🔘🇵🇼一样会心一笑🇹🇯。
从技术角度来看🕞，该示🤐例说明了📣系统级架构如何影👩👧👦响用户🥁体验🇸🇽。真正让我坐直🎯🤸♀️的是另✏一个分😘享的人，字节剪🔎🚁映的杨淼🚄。多位行业分析师💯🏫指出，🦂过去几年🎬👨🦳AI眼镜赛道🥛的核心痛点集中在🧢四个方面：一是价👨👩👧🇹🇨格与体验失衡，高🐰端产品价🏪➿格偏高，普🧧📉通消费者难以承🇦🇴受，而低👨🚀价产品则存在硬件🏧粗糙、功能鸡😍肋等问⛪题；二🤬🇭🇲是体验割裂，多🅿👩数产品缺乏完善🙊的生态支撑👷♀️🎪，与手机、平🧔板等设备的协同性🔡较差，🎚🌤无法形🌁🇨🇮成完整的使用场景🧺🔴；三是续航拉胯🥉，受限于🇬🇺轻量化设计，多数🥜🇲🇽AI眼🦹♂️☎镜的续航时🇸🇦间不足4小🇻🇺🦴时，难以满足🐎日常使用🌀🚤需求，最终🚅🧶沦为“闲🆎🇮🇪置品”；🍃四是刚需🧓场景缺失，🇵🇸无论是AR显🇲🇴🥔示还是智能交👃👭互，都未能找🔄🈴到能够打✂动大众消费者🔼👩的核心需🇺🇦求，更多🐎停留在🐜“极客尝👨👧👧✊鲜”的层面🍜。
Gart🙆♂️🕦ner那边也给☘了一组数据，到2🦕👩🦳027年，7🇱🇸5%的企业将🥧在知识管理🇸🇯🌟中采用AI增强🕗♻技术，使知识检🗣索和应用🍲效率平😩🛴均提升🏰🏚40%🔢。为什么？因为「店🎼仓一体」被验证🕌为当下有效的👩🍳零售模式——🐵🤲门店既是消🦑费者闲逛体😢验的「店」，🍉也是外卖小哥极速🇹🇨发货的🙉「仓」，线下👷🧨有自然客流🏉，线上💼🍳有履约效率🐐🇨🇻。
