2025年AI PPT必修课-汇报中AI相关内容的“陷阱”与“亮点”
《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)
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 |
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 |
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 |
四、金句原则（放在PPT总结页）
- Avoid old jargon – don’t talk about 2015’s AI like it’s 2025.
- Show ROI, not just AI – always link tech → business value.
- Modular + Explainable – never present AI as a mysterious black box.
- Engineering matters – deployment, monitoring, compliance are as important as models.
- Responsible AI – highlight governance, fairness, and data privacy.
📌 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。
