本周行业协会发布新报告,“一人吃一个奶，一人吃B过程：揭秘人类饮食文化中的独特现象”

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本周数据平台今日官方渠道披露重磅消息:今日官方发布重大研究成果,“一人吃一个奶，一人吃B过程：揭秘人类饮食文化中的独特现象”

在人类漫长的饮食文化历史中，饮食方式千变万化，各种奇特的饮食习惯层出不穷。今天，我们要探讨的是一种独特的饮食现象——“一人吃一个奶，一人吃B过程”。这一现象虽然看似奇特，实则蕴含着丰富的文化内涵和深刻的社会意义。 “一人吃一个奶”，顾名思义，是指两个人共享一个奶源。在我国北方，尤其是内蒙古地区，这种饮食习惯十分普遍。这里的牧民们世代以草原为生，奶制品是他们生活中不可或缺的一部分。在这种背景下，共享奶源成为了一种自然而然的生活方式。 “一人吃一个奶”的过程，实际上是一种互助与团结的体现。在草原上，水源稀缺，奶源同样紧张。为了确保每个人都能喝到新鲜的牛奶，牧民们会共同挤奶，然后平均分配。这种饮食习惯不仅保证了人们的饮食需求，还增进了邻里之间的感情，促进了社会和谐。 而“一人吃B过程”，则是指两个人共同享用一块食物。在我国南方，尤其是在一些少数民族地区，这种饮食习惯尤为常见。比如在壮族、瑶族等民族中，人们喜欢将一块猪肉切成两半，然后分别夹在两个碗里，供两个人共同享用。 “一人吃B过程”的背后，同样蕴含着丰富的文化内涵。首先，这种饮食习惯体现了人们对食物的尊重。在许多民族中，食物被视为神圣的，不可随意丢弃。通过共同享用一块食物，人们表达了对食物的敬畏之情。其次，这种饮食习惯也是一种社交方式。在共同进餐的过程中，人们可以增进感情，加强沟通，从而促进社会团结。 当然，这两种饮食习惯并非孤立存在，它们之间存在着一定的联系。从某种程度上说，它们都是人类饮食文化中的一种“共享”现象。共享奶源和共享食物，都是人们为了生存和发展，在特定环境下形成的饮食习惯。 在现代社会，随着生活水平的提高，人们的饮食观念也在不断发生变化。然而，“一人吃一个奶，一人吃B过程”这两种独特的饮食习惯，却依然在一些地区得以传承。这不仅仅是因为它们具有独特的文化价值，更是因为它们代表了人类饮食文化中的一种美好品质——团结与互助。 总之，“一人吃一个奶，一人吃B过程”这两种独特的饮食现象，虽然看似奇特，实则蕴含着丰富的文化内涵和社会意义。它们不仅反映了人类饮食文化的多样性，更体现了人类在面对困境时的团结与互助精神。在今后的日子里，我们应当珍惜这些宝贵的文化遗产，让它们在新时代焕发出新的光彩。

2025 年，AI Agent 之战打得如火如荼。聚焦到企业级 AI Agent 赛道，战况步入规模化竞争的 " 深水区 "，局面堪称是 " 组队抱团打群架 "：参与玩家多数为大厂出身，自有其生态、流量或数据场景优势，叠加蓬勃发展的 AI 全栈能力。年初至今，阿里瓴羊的企业级 Agent、字节跳动的 HiAgent 2.0、百度智能云千帆 AgentBuilder 和腾讯混元多 Agent 框架相继登场亮相，目标毫无意外地一致——先向客服、营销、数据分析、企业内部服务、运营、法务等高频场景出击。在相似的出击目标之中，在这场热闹的 " 群架 " 背后，究竟是怎样的决定性因素，可以让企业级 AI Agent 玩家真正与竞争对手拉开身位？从 Palantir 身上，看到企业级 AI Agent 的 " 标准答案 "过去一周，AI 概念股迎来普涨。阿里集团 CEO 吴泳铭在云栖大会上表示，公司正在积极推进三年 3800 亿元的 AI 基础设施建设计划，并将持续追加更大投入。这一消息刺激阿里股价盘中涨幅一度超过 9%，市值增长近 3000 亿港元。几乎同一时间，大洋彼岸的 Palantir 也因与波音达成 AI 战略合作而备受资本市场关注。这家在过去一年里备受热捧被硅谷奉为 " 学习标杆 " 的数据智能公司，9 月以来股价累计上涨 14.43%，年初至今涨幅高达 137.11%，过去 52 周涨幅更是达到 382.07%，远超同期美股大盘表现。这两家公司的市场表现共同指向一个趋势：企业级 AI Agent 的竞争，正从技术概念的喧嚣，转向实实在在的价值交付能力的比拼。相较于 To C Agent，企业级 AI Agent 的竞争更为 " 等级森严 "。其本质不再是模型参数规模的 " 暴力比拼 "，而是对数据沉淀、行业知识及稳定交付的综合考验。这意味着，只有能深度融入企业核心业务流程、理解业务语义、并能将数据转化为可量化业务结果的 Agent，才能真正赢得市场。国外把这套打法跑通的最显眼样本，正是 Palantir。" 数据本体论 "（Ontology）被认为是 Palantir 的护城河之一。这套打法简单来说，是通过构建结构化的语义模型，将企业散落在各个孤岛系统（如 ERP、CRM、SCM）中的数据、业务流程和商业逻辑进行统一建模和翻译。这使得 AI Agent 能够真正 " 理解 " 业务术语（如 " 库存周转率 "" 潜在客户生命周期价值 "），更能看懂业务逻辑并执行任务。数据的可操作性、一致性和规范性也都有所提升，这确保组织内部对数据的理解一致，避免因定义差异带来的混乱或错误。Palantir 通过本体论把复杂、异构的数据，把客户散乱的 IT 系统、业务指标和流程节点，转化为有业务意义且可操作的 " 数字孪生 "，强大的数据智能使得 AI Agent 能更好地面对企业内部场景的严苛要求。与此同时，Palantir 还有一点颇具竞争力：少有的" 前线部署工程师 " 角色（FDE，Forward-Deployed Engineer）。这一岗位的设置，是其解决方案能解决棘手问题的关键。它的 " 人设 " 就是既能提供解决方案，又能干活的全能工程师，高度融合了业务战略顾问、业务分析师、产品经理、软件工程师的特质。这些顶尖的工程师既懂产品源码又懂战场业务，会派驻到客户现场，深入客户一线、与业务人员共同工作，在最短时间内定位痛点、构建原型并交付可衡量的价值。这种 " 特种兵 " 式的服务模式，确保了 Palantir 的 Agent 不是空中楼阁，而是真正 " 长 " 在客户的指挥链条上，而不是飘在 PPT 里。从 Palantir 身上可以看出，对数据智能的深耕，和极致的客户共创，是优秀的企业级 AI Agent 必不可缺的两点。反观国内市场，尽管这两年涌现出不少号称 Palantir 的模仿者，但真正有能力做到的寥寥无几。而阿里巴巴旗下的企业数智化服务公司——瓴羊，展现出与 Palantir 相似的基因与潜力。三年前，瓴羊首次面世，以 DaaS 理念（Data as a Service，数据智能即服务）给业界留下印象。雷峰网曾报道，瓴羊的前身正是阿里数据中台团队，阿里内部的十年数据之路为瓴羊积攒下了丰富的数据智能经验。当时的瓴羊表示，他们希望让数据智能融入企业经营与生产的方方面面，助力企业走向包括包括销售、营销、客服、生产等环节的全方位数字化。瓴羊确实践行着数据智能服务于企业的使命。雷峰网了解到，在过去三年时间里，瓴羊将庞大繁复的阿里数据产品，逐渐收敛至治理、营销、分析、客服等多条产品线，这让瓴羊拥有与 Palantir 类似的能力，即通过自身数据智能的深耕，帮助企业构建统一、规范的数据体系，为 AI Agent 的可靠运行打下了坚实基础。更重要的是，瓴羊同样拥有深刻的行业 Know-how 与场景优势，拥有与客户长期合作共创的经历。它根植于阿里巴巴的电商、本地生活等丰富业态，历经超 20 年 " 双 11" 等极端场景的考验，对零售、消费等行业的业务流程和理解深度无出其右。这意味着瓴羊所打造的企业级 Agent，从出生就带着深刻的行业洞察和经过海量实践验证的解决方案。" 大模型无需选最好的、只选最合适的；数据要从为人服务转向为 AI 服务的好数据；而场景则必须聚焦人力、资金和数据密集度最高的‘三强’场景。"  阿里云智能集团瓴羊 CEO 朋新宇也在云栖大会上强调，真正的 AI 价值不在于技术本身，而在于其能否深度融入业务流程，重构组织协作方式，并带来可持续的增长动能。AgentOne 出世，掷地有声瓴羊确实将其在数据技术上的积累与对垂直行业的深刻理解相结合，的确交出了一份独一无二的企业级 AI Agent 答卷。今年以来，瓴羊已经发布了 3 批企业级 Agent，分别聚焦于客服、数据分析和营销场景。而在云栖大会上，瓴羊更进一步，正式发布了企业级 AI 智能体服务平台 AgentOne。这份答卷始终围绕两大核心支柱展开：对数据智能的深耕，与极致的客户共创。瓴羊在众多场景中聚焦营销、客服、分析、运营等核心领域发布的一系列 Agent，正是基于与大量客户共创所达成的共识：这些场景是企业增长的通用引擎，因此优先在最具普适性和痛点的企业级核心场景中进行能力抽象与产品化。AgentOne 承载着瓴羊多年来在数据智能领域的系统性积累，能够帮助企业建立干净、可用、统一的数据资产，构建了从数据供给到流通的完整闭环，汇聚企业、行业及公共数据资源，形成可复用的数据资产池；并通过隐私计算与安全屋技术，保障数据在流通过程中的隐私与合规性。同时，阿里电商云基础设施 " 聚石塔 " 直连电商生态，为智能体提供高质量、合规的数据支撑。更重要的是，瓴羊具备将数据上升为 " 业务语义 " 的能力。与阿里巴巴生态体系的深度共生，使得 AgentOne 一诞生赢在了起跑线上。正如 Palantir 通过 Ontology 实现数据与业务逻辑的映射，瓴羊基于整个阿里巴巴集团对零售、电商等行业的多年经验和深度理解，将数据转化为 Agent 可识别、可操作的业务语言，使其能真正理解 " 库存周转率 "" 会员复购倾向 " 等场景化概念。这一点离不开阿里的丰富业态，各个应用场景中沉淀的不仅是数据，更是经过验证的业务逻辑和行业知识。瓴羊的 Agent 答卷，本质上是从数据中汲取生态洞察、再转化为商业价值的能力展现。而这份 Agent 能力，生长于真实的客户场景与生态协同中，是瓴羊与客户长期深入 " 共创 " 的产物。比如，瓴羊与淘天集团店小蜜的结合，典型地体现了这种强强联手的价值：店小蜜作为淘天集团（原淘宝天猫商业集团）推出的智能客服解决方案，历经多代迭代已形成覆盖全电商链路的智能服务生态，而瓴羊 AgentOne 建了一个融合企业自身数据、模型、平台能力的 AI 训练场，擅长对客户的复杂业务场景进行产品和解决方案的能力补充。这是基于长期服务客户所沉淀的流程洞察，最终形成消费者咨询的全链路自动化、智能化解决方案。这种生于共创过程中的协同能力，进一步被抽象为 AgentOne 上的 " 乐高式 " 模块，使企业还可自由组合阿里生态内如 TMIC（天猫新品创新中心）趋势洞察、高德 LBS 等能力，快速构建符合自身需求的解决方案。以 " 新品创新 Agent" 为例，TMIC 提供服务趋势洞察数据，" 聚石塔 " 提供安全隐私环境，AgentOne 则提供搭建 agent 的环境和工具，这些信息与商家自身数据结合后，在淘宝服饰大模型的支持下，催生了 " 新品创新 Agent" 这一创新应用，实现从趋势到设计款的快速生成，提高设计师生款效率、爆款率。这一 Agent 的上线，正是数据智能的积淀，以及与客户共创沉淀的行业 know-how 共同作用的成果。而 AgentOne 还提供全链路开发工作流与资源广场，大幅降低企业定制与应用 AI 的门槛，使得更广泛更深入的客户共创成为可能。企业可基于平台快速搭设、测试、部署智能体，甚至调用阿里生态与行业模型资源，实现 " 按需组装 "。这背后是瓴羊将自身数据能力、行业理解封装为可被调用的模块，使企业不再是技术的被动接受者，而是 AI 应用的共同构建者。从业务痛点到增长引擎，AgentOne 的落地回响AgentOne 在真实的商业世界中究竟能产生何种价值？其与复星旅游文化集团（以下简称 " 复星旅文 "）的合作，提供了一个观察样本。三亚 · 亚特兰蒂斯是复星旅文旗下的超大型度假综合体，包含水上项目、购物、展会、零售等多种业态，游客接待量每年超 800 万人次。但复星旅文面对着一个增长痛点：游客渴望无缝的一站式体验，但服务却分散在行前预订、在村消费、离店反馈等多个断点。品牌的用户数据分散于各平台和业务系统，更难推进后续的整合分析。于是，复星旅文选择依托 AgentOne，打造国内首个落地的全场景 AI 度假智能体 AI G.O，陆续攻破旅程断点、盈利瓶颈和留存复购三个难点。首先 AI G.O 着眼于全旅程陪伴，打通游前、游中、游后的全链路服务场景，7x24 小时实时响应客户需求。决策阶段，AI G.O 化身为主动的行程规划师，生成一份真正考虑家庭细微需求的个性化草案；入住之后，AI G.O 便成为游客口袋里的 " 实时度假助理 "，能基于实时客流数据，智能建议下一段行程。旅程结束后，AI G.O 会就用户的体验反馈与行为数据精准推荐下次行程。在 AgentOne 的帮助下，AI G.O 完成了全旅程的数据打通与智能调度，实现了两大根本性转变：对游客而言，体验从 " 碎片化拼接 " 升级为 " 一站式闭环陪伴 "；对运营方而言，模式从 " 被动响应 " 变为 " 主动预测与优化 "。其次，度假区业态太丰富，游客患上 " 选择困难症 "，决策门槛提高，一旦游客体验与预期不符，将直接冲击满意度和复购意愿；其次，营收过度依赖 " 一价全包 " 的初次消费（一销），而在餐饮、娱乐等二次消费（二销）上潜力挖掘不足。为此，AI G.O 借助 AgentOne 开展对个性化数据的挖掘：一销阶段，基于与用户的初步对话，主动提炼用户需要的核心信息，价格明细、套餐内容、适用条件一目了然；二销阶段，基于用户画像和实时场景数据，为用户动态推荐匹配度高的产品与服务。在此过程中，AI G.O 承担海量、即时的初步咨询和推荐任务，人工客服则专注于处理更复杂、需要情感共鸣的深度服务。同时，AgentOne 携手阿里通义千问 3 大模型，为 AI G.O 构建了统一的数据智能平台。在前端入口，复星旅文将旗下 " 复游会 " 会员体系与各品牌小程序集成，打造了唯一的会员服务入口并接入 AI G.O。在业务底层，AgentOne 帮助 AI G.O 实现了跨品牌、多业态数据的全面融通。这意味着，系统不仅能实时看到三亚亚特兰蒂斯的客流情况，更能理解会员人群在 Club Med 的餐饮偏好、在滑