本次演讲将从技术与管理融合的视角，深入剖析在成熟互联网公司内进行AI创新的系统性方法。我们将探讨：为何独立的组织架构对AI创新至关重要；从资源、数据到技术基建，成功的AI创新需要哪些核心条件；在POC阶段，我们在技术选型、业务对齐及团队协作上遇到的具体挑战、走过的弯路及迭代过程；并最终分享去哪儿网AI Lab经过实践验证的、可复用的高效研发与协作模式。

演讲提纲：

1.  去哪儿网AI Lab：技术驱动的内部创新引擎

    - 不只是支持部门，更是“内部创业者”

    - 核心成果简介（Qunar AI行程助手、端外比价助手等）背后的技术架构选型与关键决策点

2.  成熟企业AI创新的技术与管理双轨必要条件

    - 业务理念创新：在旅游OTA企业中对AI应用场景进行合理化分类，识别真需求

    - 技术基石：API应用与模型自部署、Bert与GPT混合应用、ReAct与P-E

    - 组织保障：一把手工程建设，流程独立与基建独立，OPC概念的引入与落地

    - 业务耦合度：垂类AI应用的局限性、垂类APP能否孕育非垂类AI产品？

3.  POC 阶段的陷阱、技术债务与敏捷修正

    - 弯路复盘：快就是慢，慢就是快，复用现有基建是需要评估的，借用非创新团队人员是需要极其慎重的，小打大优势将是常态

    - 革新实践：从职能化分工到 OPC 的思维转变，建立快速试错闭环

    - 工具化沉淀：如何让基建不拖后腿是个问题

4.  持续进化：去哪儿网 AI Lab 的高效实践框架

    - 研发流水线：从分到合，从解偶优先到信息可见优先

    - 团队协作模式：从分工到OPC

    - 技术选型与工具栈：用贵的，然后讨论如何科学的节省

听众收益：

1.  理解在成熟企业体系内，从0到1构建AI产品所需的技术规划与组织设计。

2.  获得针对AI产品 POC 阶段常见技术与管理难题的具体解决方案。

3.  深入了解垂类 AItoC 产品在模型优化、用户体验及效果评估方面的独特挑战与见解。

4.  学习当前业界前沿的AI应用开发团队组织形态与高效协作实践。