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《2025年AI PPT必修課-匯報中AI相關內容的“陷阱”與“亮點”》

(適用于方案匯報、戰略PPT、標書/投資人演示)

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一、內容類坑（戰略/趨勢層面）

? Pitfall (不要寫)	? Correct Expression (推薦寫法)	Why (原因)
還在強調 Caffe / Theano / TF1.x / LSTM	采用 PyTorch、Transformer、Diffusion Models、多模態 LLMs	舊框架/模型已被淘汰，容易顯得落伍
大談 Big Data + Cloud + AI	強調 Generative AI、Agentic AI、Edge AI、Responsible AI	PPT 要體現前沿性，避免落入“老詞套話”
“AI 可以解決一切問題”	“AI 在供應鏈優化中幫助降低庫存占用 1.5%，采購成本降低 2%”	投資人/甲方要 ROI & 業務價值，而不是空洞口號
只說 “AI 很先進”	強調 “場景 + 數據 + 效益”	提供可量化成果才能有說服力

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二、技術類坑（算法/實現層面）

? Pitfall (不要寫)	? Correct Expression (推薦寫法)	Why (原因)
庫存預測用 CNN	用 Transformer + GNN，并結合 RL 做動態補貨	CNN 不適合時序預測，可能被質疑外行
標書撰寫用 LSTM	用 大語言模型 (GPT, Qwen, LLaMA)	LSTM 已過時，標書生成屬于 NLP 生成場景
GAN 是生成的主流	Diffusion Models + Transformer 是主流生成范式	GAN 在少數小眾場景有用，但非主流
只講模型，不提部署	提到 vLLM、TensorRT-LLM、KServe、INT8/FP8 量化	工程化能力是甲方/投資人最關心的部分
強調“多喂數據”	強調 數據治理（清洗、去毒、去重、合規）	數據質量比數據量更重要

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三、表達類坑（溝通/觀感層面）

? Pitfall (不要寫)	? Correct Expression (推薦寫法)	Why (原因)
“AI 算法自動完成所有決策”	“將復雜流程拆解為多個小模塊，每個模塊由 AI 輔助決策”	模塊化 + 可解釋性，甲方更容易接受
堆砌縮寫：CNN, RNN, GAN, XAI…	每個縮寫附一句話解釋，例如 “GNN → 捕捉供應鏈網絡關系”	PPT 是溝通工具，不是論文
只說 效果，不提成本/風險	同時提：收益（降低1–2%成本）+ 風險（算力/合規）+ 應對措施	顯得更全面、專業
以AI為賣點	以業務改進為賣點，AI為手段	“通過AI優化 → 提升預測準確率15% → 降低庫存成本1.5%”更有說服力

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四、金句原則（放在PPT總結頁）

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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📌 推薦在PPT里用法：

• 前半部分（趨勢）→ 強調 熱門AI方向（Generative AI, Agentic AI, Edge AI）。
• 中間部分（場景）→ 給出 業務應用案例（庫存預測、采購優化）。
• 后半部分（風險&落地）→ 提到 數據治理、成本、合規，顯得專業穩健。

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