标准+专属，用个知·智能工作站，全面释放企业智能生产力

有别于市场上常见的产品，个知·智能工作站通过混合部署模式，将安全的本地化存储与灵活的大模型服务能力，以及企业内部知识库与外部智慧深度融合，并以一个完整的“工作站”形态，为企业从根本上解决了AI应用在成本、安全与可信度上的核心顾虑。

在此底座之上，个知·智能工作站超越了单点功能与应用堆砌，通过标准通用、业务适用、行业共创多层应用架构，承载起企业从标准办公场景到行业核心业务的智能化重任。它不仅能通过写作助手、会议纪要、深度搜索等标准应用极大提升办公效率，更能深入行业场景，与客户共创孵化出招聘、法务、财务等应用，实现从“提升办公效率”到“驱动业务增长”的价值跃迁。

作为开箱即享的智能工作站，个知·智能工作站聚焦于会议、写作、调研这三类高频、高价值的办公场景，率先打造了会议纪要、写作助手与深度研究三大标杆应用，让AI成为每位员工触手可及的生产力伙伴。

会议是企业最普遍且常见的协作场景。而在每日信息过载、沟通高频的当下，最稀缺的资源不再是信息，而是我们的注意力（Attention）。会议纪要应用的价值，正是在于将我们从“记录员”or“AI校对员”的角色中解放出来，让我们宝贵的Attention能够完全投入到当下的讨论与思考中。

而当前，我们能观察到的是传统语音工具虽然能将转写准确率提升至90%，快速为参会者提供会议概要全文，却始终无法解决会议内容的重点提炼与云端转译的数据安全这两个痛点。因此，个知·智能工作站的会议纪要采用“本地转译+AI优化”的组合方式，让AI成为隐于幕后的智能协作者。

尤其在脑暴会、方案讨论会等观点交织的场景中，传统按时间线记录的方式难以捕捉核心观点与待办事项。而会议纪要基于声纹识别，充分利用热词（人名）与内部知识库等前置设置，强化AI的语义理解能力，让AI可以突破传统按时间线记录或理解会议，充分利用上下文，智能区分语境，解决会议中观点穿插、事项繁杂等痛点问题，最终自动生成结构化会议纪要和清晰待办清单，并通过简单的问答就可以获取会议全貌或关联的讨论内容，让会议有结果、更有成果。

1. 高精度本地化转写与多语言转译
个知·智能工作站的会议纪要将所有语音转写任务在本地完成，通过优选的模型组合（如阿里千问等），实时完成多语种、高精度的内容转译，支持会后快速浏览回顾和检索定位。在会议结束后，系统以1:10的时间比例，完成97%准确率的高精度转译，并自动梳理成结构化的会议纪要和待办事项。

2. 基于声纹、热词与知识库提升转译精度
会议纪要利用声纹识别技术自动区分会议中的不同发言人，同时支持会前与会中设置专业热词、上传会议资料，并联动团队共享知识库。这一机制可以确保“行话”、“黑话”包括参会者姓名（如“GAI Station”、“刘总”等等）能被精准识别，大幅提升转写准确率。

3. 基于个性化笔记生成定制化纪要
用户可以在会议过程中随手记录个人“Attention”，包括讨论重点、个人/部门待办事项、灵感点子等关键信息。在会议结束后，AI将智能融合这些“手工笔记”与“转译全文”，为每位参会者融合其私有笔记，生成个性化的定制版本，完美实现“会议共识”与“个人焦点”并重。

4. 原文追溯与灵活校对机制
基于会后快速转译的全稿，用户可通过点击文字直接回听对应的原音片段，便于核查讨论事实。同时在转译全文的基础上，支持用户全局、局部或选取特定语音片段进行发言人修改，实现会议发言人与会议观点的意图与语境保持一致，进一步确保转译的准确性从70%提升至97%。

5. AI驱动的自动摘要与事项提炼
会议纪要还能够自动总结会议主题、关键讨论点等，生成一份宏观与细节并重的会议纪要，并智能提取会议中产生的待办事项，明确分配至关键责任人。此外，参会者可通过对话提问的方式（如“客户有哪些反对点？”“市场部需要做一些什么？”），让AI全面复盘会议过程，自动归纳会议讨论中出现的问题，快速了解会议全貌或相关事项。

如果说会议纪要是为了解放我们在会议中的Attention，那么写作助手则是为了深度优化AI与人的生产力分配，用全流程人机协同（Human-in-the-Loop）的模式，将用户的注意力精准引导至最核心的决策与创意环节。

我们在政务与企业写作中观察到一种普遍焦虑，通用的AI写作工具像一个缺乏沟通的“工具人”，它面对你的需求直接“粗暴”地生成大段文字，却无法理解你的身份、文风与潜藏意图，最后交出的是AI味儿十足的“程式化文稿”。这导致用户要么在海量结果中盲目筛选，要么花费更多时间修改，最终陷入新的效率困境。

个知·智能工作站的写作助手选择了截然不同的路径：它不做简单的工具，而是做你思维的延伸与外脑。写作助手基于学习强国权威语料库，结构性地搭建了“本行业-本地区-本单位-本人”四级知识体系，让AI能够深度理解写作者的特定身份、写作场景与个性需求。通过全流程的人机协同，在每个关键环节都提供恰到好处的支持，同时保留用户对AI与写作任务的完全主导权。这种环环相扣的协同模式，让写作者可以在“娓娓道来、层层递进”的从容感中达成写作目标，最终实现“3小时完成以往需要3天”的效率跃升，让写作从负担转变为创造力的延伸。

1. 交互式写作，全流程人机协同
写作助手将完整的写作过程细致拆解为“交代-参考-提纲-全文-核查/校对”的五步流畅动线。用户可以在调整提纲、指定某段扩写、要求事实核查等任何环节介入，并用这种“立等可取”的反馈闭环，让写作者以一种更从容的方式，在构思、对齐、修改的完整闭环中获得即时反馈，确保思路连贯，实现人与AI的高频互动，保持思路连贯，大幅提升决策与创作效率。

2. 语音智能交代，一键优化让需求更清晰
写作助手可以用语音直接交代写作意图（包括身份、背景、需求与重点），即使面对口语化表达，AI也能精准理解并自动优化、提炼成清晰的提示词与结构化内容。此功能让用户在 “不想打字”或者需求较多的时候也能高效输入，从而轻松实现让AI理解写作需求，生成高质量初稿，极大降低了沟通门槛。

3. 权威语料库与智能文风模仿
为了提升内容的完整性与表述的准确性，写作助手内置融合学习强国、地方文件、部门资料与个人文档的四级知识库，并通过智能匹配，为交代的需求优选出多篇参考文章与参考风格。同时，还支持上传范文进行文风学习与参考，基于此，生成的文章才能全面适配使用者的特定身份或特定场合的语态风格，使得稿件更具专业性与场景性。

4. 结构化提纲与灵活编辑
根据写作意图自动生成多级提纲后，用户可以针对提纲直观地进行增、删、改及拖拽排序，由此精准把握全文内容大方向。在全文生成后，仍可对任意段落进行润色、扩写、缩写或改写，实现贯穿始终的灵活创作与精细调整。同时，更有标准化或自定义的排版模版一键应用，把“体力活”交给AI，让AI take your task，not take your job。

5. 事实核查与智能校对双保险
在生成的全文中，用户可为生成内容中的“模型记忆”关键数据与引用案例自动标注来源进行一键智能核查，并从互联网以及知识库寻找佐证，实现让AI自解释，让AI辩证AI。同时，写作助手还提供智能校对，能精准识别并修正政治术语与公文规范错误，确保文稿的严谨性与合规性。

当我们的Attention从日常事务中释放出来后，便能投向更重要的决策研究。个知·智能工作站的深度研究将个人Attention的价值放大到极致，它像一个随时待命的专家团队，接管了海量信息搜索与分析，让使用者能够专注于深度学习与研究本身。

当前通用的AI问答虽然能够快速给出答案，但往往停留在信息的汇总。它将深度研究“外包”成一个快速的摘要，用户既难以验证其可靠性，也无法复用其思考过程，最终削弱了个人的Self Attention注意力以及自身的研判能力。

个知·智能工作站的深度研究将“深度思考”的能力与过程强化，能在10分钟读完十万字，并从拆解任务到分析总结以全过程呈现的方式，在用户面前输出一份一万字的观点清晰、框架简洁的专业报告。由此将AI在研究场景中的价值，提升为一份可以深度学习、细细审计的“研究成果”。尤为重要的是，通过填写表单式的二次需求确认以及实时可查看的搜索内容与阶段性处理进程，实现"边看边干"的沉浸式研究体验。这不仅让用户从繁琐的信息筛选中解脱，还能帮助用户是利用AI拓宽信息边界，构建起全面的知识图谱，交付一份有框架、有内容、有观点的专业成果。

1. 全流程任务拆解与智能调度
在市场调研、行业报告、课题研究这类场景中，深度研究能自动将模糊需求拆解为具体步骤，并像专业团队一样分步执行、实时汇报进度。这种深度研究模式像是模拟了一个更真实的学习过程，一个问题嵌套多个子问题，每个单独的子问题都对应着一整套的知识体系，从中进行反复搜索、激发思考、二次反馈。通过多层嵌套的工作流，将AI搜索从Deep Search进化为 Deep ReReRe...Research。实现"深度的反复搜索与深化"。

2. 多源数据接入与定向信息抓取
在搜索上，深度研究可以同时联动调用互联网搜索（如媒体报道、市场概况等）、论文搜索（包含知网/万方等学术数据库等）、企业内部知识库（如财报、文件等）等等多源数据，或可上传会议纪要结果性的本地文件资料。由此实现在多轮搜索过程中，让AI精准执行、定向抓取相关资料，达成信息搜集既全面又专业，轻松输出符合用户需求的研究报告。

3. 分步骤确认的需求对齐机制
在需求交代基础上，深度研究可以通过表单式、大纲式的交互界面，与用户进行需求二次确认。用户可以随时补充信息、调整重点，实现"分步骤确认"的精准需求对齐，确保研究方向与用户意图完全一致。同时，还支持对研究大纲进行提法纠正、细节修改、板块增删与顺序调整，有效降低需求偏差风险，实现更好的研究任务执行。

4. 全程透明的交互验证机制
在研究执行中，用户可以随时打开搜索进展，查看它搜索的每一个网站、文件等等，让你的注意力更集中在研究过程中。同时，用户还可随时“阶段性抽查” 中间成果，实现“边干边看” 的沉浸式体验。并且，在阶段性生成的每一个小的report结论上，均标注详细引用来源，方便用户追溯核查，拒绝“黑箱”幻觉，让用户始终保持对研究过程的完全掌控。

5. 多格式报告的智能生成与可视化展示
在结果输出上，深度研究能自动将百万字的海量资料高效整合为结构严谨、万字左右的深度报告，并支持一键导出Word、Markdown等格式，保留万字报告全文文字，便于详细阅读、二次编辑。更可自动生成带有关键数据图表和导航目录的HTML网页，这种可视化的呈现，让研究结果更直观，也为后续制作PPT或发布行业洞察提供基础。

当大多数AI工具仍在提供“通用答案”时，真正的效率革命正发生在产业深处。通用AI如同“冷兵器”，而面向行业痛点的专属解决方案才是真正的“热兵器”。个知·智能工作站从诞生之初就坚信AI的价值不在于技术炫技，而在于深入业务场景，打造一款让各行业都能用得起、用得起来的AI。

每日互动深入企业场景，持续迭代出了更多场景应用，例如智能招聘通过AI面试官实现人才初筛与能力评估，政策直达让惠企政策精准匹配企业需求，写作助手深度融合“学习强国”语料与地方、部门以及个人文件，满足专人专稿的写作任务。这些应用构成了工作站的基础能力矩阵，服务于政务办公、企业管理的日常需求。而在这之上，个知·智能工作站还支持用内置的Dify等工作流、智能应用自定义创建平台，让用户可以自主、便捷的搭建多样化、更贴合业务流的智能应用与Agent，以满足更多场景企业智能化的需求。

而更深度的价值创造，则来自与行业领军企业的共创实践。每日互动正在与某高压线铁塔制造商推进的“二维图纸自动三维化”项目，将彻底改变其设计流程，不仅解放重复劳动，更将沉淀的万种塔型数据转化为可复用的“数据要素资产”。这已经不再是通用场景的文档处理，而是进入了“以塔画塔”的产业核心环节。同样的路径，每日互动正在泵阀设计、环保图纸、核电工艺流等领域推进类似的深度改造。

这些都不是标准化API能够交付的价值。它们需要与政府部门、制造企业、科研院所、律所、券商、会计事务所、医疗机构等等长期共创，将行业Know-How转化为AI可理解的逻辑，让AI学会、理解行业的知识体系，其中最重要的就是把原有行业或者企业的私有数据全部用起来。由此，我们才能在当下通用大模型成为“基础能源”的时代，为每个行业打造专属智能发动机——让AI不仅在办公场景中“用起来”，更在生产线、研究院、事务所等业务现场“跑起来”。

从“通用能力”到“行业专精”，从“效率提升”到“价值伙伴”，这条演进路径呈现的是每日互动对AI价值的根本思考。就像博士研究中使用AI工具不是"作弊"，而是"工欲善其事，必先利其器"的明智选择。而这路径的背后，是让每个行业都拥有自主进化、持续优化的专属智能能力。这才是企业在智能时代构建核心竞争力的最优解。