继上海站探讨用户心智与全球增长后，出海同学会 China Summer 杭州站将焦点深入至 Agentic Commerce 与真实场景的 AI 应用。依托杭州浓厚的电商与创新氛围，本次活动聚焦 Agent 进入交易与业务流程后，如何重塑商业运行逻辑。
闭门讨论显示，出海团队正呈现分化路径：部分团队利用 AI 优化内容与客服效率，另一部分则已将 Agent 深度嵌入电商、招聘、医疗及软件开发等核心流程。行业关注点已从"AI 能做什么”转向“它究竟能在哪些场景真正落地”。
7 月 2 日，活动邀请 Jobright、MindMux.ai、浙大一院、小影科技、思想科技及 GoNovus AI 等嘉宾，围绕 AI 在具体业务中的实践展开对话。内容涵盖软件开发从 Copilot 向 Autopilot 的演进，以及招聘、医疗、电商领域的真实案例，深入探讨了行业上下文获取、ROI 验证及 AI 从工具属性向业务流程融合的多个关键环节。
以下为本次活动的核心观点与实践精华整理。
首场 Panel 由Jobright 郑玉典、MindMux.ai 高阳、浙大一院王悦虹共同开启。
软件开发：从辅助编码到自主执行
MindMux.ai 高阳指出，软件开发是 AI 变革最快的领域。其团队仅五人，已基本实现不再手写代码。这一快速变革源于三大因素：
第一，开发工作高频且重复，结果易于验证（如测试通过与否），反馈闭环短；
第二，代码结构化程度高，开源数据丰富且质量优异，利于大模型学习；
第三，容错机制完善。代码错误可回滚修复，而医疗等行业一旦出错后果严重，缺乏试错空间。
当前软件行业正经历从 AI 辅助补全代码，向 AI 参与全流程甚至独立执行具体动作的转变。
医疗健康：辅助诊断与数据合规的挑战
浙大一院王悦虹医生从临床视角出发，强调 AI 在疾病前置管理中的价值。目前，AI 在医学影像（如肺结节识别）和病理分析中已广泛应用，但仅作为辅助手段，最终决策仍需医生结合病史、用药及治疗过程综合判断。
针对公众直接使用 AI 问诊的现象，她指出医疗问答高度依赖准确输入。症状描述模糊（如“肚子痛”）可能导致误判，因背后病因复杂且受年龄、既往史等多重因素影响。因此，现阶段 AI 更适合服务医生，用于资料检索与辅助判断，而非直接替代诊疗。
此外，医疗 AI 面临严峻的数据挑战。患者敏感信息的脱敏处理、伦理审查及合规要求，是产品进入医院流程的关键门槛。
招聘市场：新岗位涌现与人才画像重构
Jobright 郑玉典分享了美国招聘市场的变化。AI 公司催生了高质量数据标注、模型评测等新岗位，奥赛选手、顶级医生等专家成为标注主力。与此同时，求职难度增加，尤其是初级岗位，因基础工作已被 AI 覆盖，企业招聘标准显著提高，更倾向于背景优秀、经验匹配的高阶人才。
简历造假现象随之增多，求职者为获面试机会美化甚至篡改经历。对此，Jobright 发现新的商业模式：除向招聘方收费外，面向求职者的付费工具因能提升投递效率而展现出巨大潜力。
数据壁垒与上下文管理：AI 落地的核心
关于早期公司的切入点，郑玉典认为，相较于数据积累，从 0 到 1 的产品跑通、获客及 GTM 策略更为紧迫。AI 产品 Token 成本高，需锁定高价值用户，而攻克美国企业客户更需依赖团队背景、安全机制及品牌信任，非单纯增长套路可达成。
王悦虹提出，医疗数据积累或可从患者端突破。打破医院间数据壁垒困难，构建个人健康档案平台，整合跨院检查、用药及状态数据，形成连续、有场景的医疗数据链，更具可行性。
高阳强调，垂直行业应用的差异化最终取决于数据壁垒。通用模型能力趋同，Agent 的核心竞争力在于理解特定行业、公司及个人的历史行为模式。通过引入 Memory 及总结机制，AI 可沉淀协作过程，像同事一样理解背景并持续执行任务，无需反复解释。
高阳总结，软件工程已巨变，未来各行业的竞争焦点将转向上下文管理、行业记忆沉淀及工作流优化。
郑玉典指出，行业变革速度不一。纯技术驱动领域（如 AI 客服）变化快，而拥有强工作流和既有体系（如医疗）的行业摩擦力大，需深耕细作。唯有真正懂行业者逐步颠覆既定流程，方能释放巨大机会。
王悦虹展望医疗未来：手术机器人将普及，但方案规划仍靠医生。AI 的核心价值在于提升基层医疗质量一致性，并通过远程问诊与管理实现医疗普惠。
第二场 Panel 由小影科技韩晟、思想科技 Jason Liang 和 GoNovus AI Steve Zhu共同展开。
C 端应用：用户教育完成与新机会涌现
C 端应用：用户教育完成与新机会涌现
小影科技韩晟指出，ChatGPT 等产品已完成 C 端用户教育，普通用户对 AI 接受度显著提升。视频创作门槛大幅降低，从剪辑配乐到生成 MV，AI 让表达更简单。小影几款 AI 内容产品自 2025 年初启动，ARR 已超千万美金，验证了 AI 加速产品冷启动的能力。
然而，机会增多不代表易成功。在电商与短剧领域，客户不再关注工具价格，而是 GMV 转化效果。内容生成仅是第一步，流量投放、转化及持续迭代才是关键。平台红利消退后，缺乏运营能力的公司将迅速被淘汰。
思想科技 Jason Liang 观察到，跨境电商老板虽焦虑，但原有供应链、选品及运营优势并未消失，而是需与 AI 深度融合。例如，利用 AI 搜集目标市场文献与本地资料，结合自有数据辅助选品，比盲目依赖 AI 决策更有效。同时，企业级 AI 需解决数据安全顾虑，避免核心 Know-how 泄露。
GoNovus AI Steve Zhu 从企业级落地角度指出，大型集团面临的最大难题是数据治理。SKU 繁杂、关系复杂，数据需经清洗、整理并在合适时机被调用，方可支持 AI 决策或执行。目前尚无企业完全"AI Ready"，需先实现"Data Ready"，明确 ROI 场景，建立评测体系与样本集，方能确保 AI 在核心流程中的可靠性。
Steve 强调，企业级 AI 交付并非一锤子买卖，需随业务与数据变化持续维护、评测与迭代，这是许多团队容易低估的成本。
ROI 验证：拒绝盲目跟风，深耕熟悉领域
谈及 ROI，韩晟警示勿盲目抄袭热门品类。成熟赛道获客成本极高，AI 虽降低开发门槛，但未降低流量成本。小影的成功得益于长期深耕视频领域，深刻理解用户行为与内容偏好。AI 带来的机会往往属于那些原本就懂行业、能利用新技术解决旧痛点的团队。
面对快速迭代的模型，团队需不断在新场景中测试边界，将技术突破与营销策略、用户理解紧密结合，方能跑出成果。
Jason 提醒警惕“一键生成”、“躺赢赚钱”等夸张营销话术。他更看好高频、务实的场景，如 Shopify 翻译插件助力小语种市场测试，或利用 Grounding 能力接入实时地理位置、营业状态等信息，为电商与本地服务创造实际价值。
Steve 认为，即便只是提升员工效率、缩短工时，也是 AI 的价值体现。只要客户愿意复购，即证明产品有用。
AIGC 内容：创意与责任仍是人类核心
关于 AIGC 内容，韩晟预测 AI 将从“辅助剪辑”进化为“主动策划”，帮助用户从相册中提炼故事、生成剧本。但在短剧与电商领域，素材生产已非难点，剧本创意、IP 打造及审美判断仍是核心竞争力。
Jason 引用 Google I/O 观点，指出文档与图片生成已趋成熟，视频生成仍需人工介入。短期内 AI 难以完全替代人类，主要受限于责任归属与审美品味。涉及版权合规及内容质量的决策，终需人类把控。企业应引导团队训练并使用 AI 工具，将其融入日常工作流，而非制造恐慌。
