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《2025年AI PPT必修课-汇报中AI相关内容的“陷阱”与“亮点”》

(适用于方案汇报、战略PPT、标书/投资人演示)

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一、内容类坑（战略/趋势层面）

❌ Pitfall (不要写)	✅ Correct Expression (推荐写法)	Why (原因)
还在强调 Caffe / Theano / TF1.x / LSTM	采用 PyTorch、Transformer、Diffusion Models、多模态 LLMs	旧框架/模型已被淘汰，容易显得落伍
大谈 Big Data + Cloud + AI	强调 Generative AI、Agentic AI、Edge AI、Responsible AI	PPT 要体现前沿性，避免落入“老词套话”
“AI 可以解决一切问题”	“AI 在供应链优化中帮助降低库存占用 1.5%，采购成本降低 2%”	投资人/甲方要 ROI & 业务价值，而不是空洞口号
只说 “AI 很先进”	强调 “场景 + 数据 + 效益”	提供可量化成果才能有说服力

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二、技术类坑（算法/实现层面）

❌ Pitfall (不要写)	✅ Correct Expression (推荐写法)	Why (原因)
库存预测用 CNN	用 Transformer + GNN，并结合 RL 做动态补货	CNN 不适合时序预测，可能被质疑外行
标书撰写用 LSTM	用 大语言模型 (GPT, Qwen, LLaMA)	LSTM 已过时，标书生成属于 NLP 生成场景
GAN 是生成的主流	Diffusion Models + Transformer 是主流生成范式	GAN 在少数小众场景有用，但非主流
只讲模型，不提部署	提到 vLLM、TensorRT-LLM、KServe、INT8/FP8 量化	工程化能力是甲方/投资人最关心的部分
强调“多喂数据”	强调 数据治理（清洗、去毒、去重、合规）	数据质量比数据量更重要

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三、表达类坑（沟通/观感层面）

❌ Pitfall (不要写)	✅ Correct Expression (推荐写法)	Why (原因)
“AI 算法自动完成所有决策”	“将复杂流程拆解为多个小模块，每个模块由 AI 辅助决策”	模块化 + 可解释性，甲方更容易接受
堆砌缩写：CNN, RNN, GAN, XAI…	每个缩写附一句话解释，例如 “GNN → 捕捉供应链网络关系”	PPT 是沟通工具，不是论文
只说 效果，不提成本/风险	同时提：收益（降低1–2%成本）+ 风险（算力/合规）+ 应对措施	显得更全面、专业
以AI为卖点	以业务改进为卖点，AI为手段	“通过AI优化 → 提升预测准确率15% → 降低库存成本1.5%”更有说服力

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四、金句原则（放在PPT总结页）

1. Avoid old jargon – don’t talk about 2015’s AI like it’s 2025.
2. Show ROI, not just AI – always link tech → business value.
3. Modular + Explainable – never present AI as a mysterious black box.
4. Engineering matters – deployment, monitoring, compliance are as important as models.
5. Responsible AI – highlight governance, fairness, and data privacy.

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📌 推荐在PPT里用法：

• 前半部分（趋势）→ 强调 热门AI方向（Generative AI, Agentic AI, Edge AI）。
• 中间部分（场景）→ 给出 业务应用案例（库存预测、采购优化）。
• 后半部分（风险&落地）→ 提到 数据治理、成本、合规，显得专业稳健。

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