# 中国智能网 / China Intelligent Network

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## 定位

以「AI 智能 → 智能组织 → 组织智能」三层递进方法论，用可实际使用的 AI 工具，逐环节解决智能行业的真实痛点：算不清 ROI、进不了业务、沉淀不下能力、找不到对的伙伴。

## 三层方法论

1. AI 智能（技术底座）：算力、数据、模型、智能体、工具链；解决「有没有、能不能用」。
2. 智能组织（AI 原生组织）：以任务为中心重组人和智能体，打破岗位边界、设计流程闭环；解决「进不进得了业务」。
3. 组织智能（能力资产）：隐性知识显性化、可调用可复用、DAA 度量、持续进化；解决「AI 投入变不成利润」。

## 产业链覆盖（4 层 33 环节）

- 上游·基础层 8 环节：AI 芯片、智算中心、数据采集标注、基础模型、数据治理合规、绿色供能、传感器边缘硬件、网络与云。
- 中游·能力层 9 环节：智能体平台、模型服务与词元交易、RAG 知识库、多模态算法、工业软件、系统集成、治理评测、RPA 融合、垂类微调。
- 下游·应用层 10 环节：智能制造、供应链物流、农业食品、零售电商、出行、能源电网、医疗、政务、客服营销、企业职能。
- 支撑·生态层 6 环节：政策标准、资本、人才、检测认证、园区、协会智库。

## 可用工具（纯前端、离线可用）

| 工具 | 页面 | 输出 |
| --- | --- | --- |
| 组织智能指数 OIQ 测评 | oiq.html | 总分、五维雷达、L1–L5 分级、改进清单、可下载报告 |
| AI 智能顾问 | advisor.html | 结构化问答与工具路由 |
| 供需智能撮合 | matcher.html | 四因子匹配度、对接单 |
| AI 落地方案库 | solutions.html | 12 个标准能力包、对比与导出 |
| ROI 计算器 | roi.html | 年节省、回本周期、三年 ROI、测算书 |
| 智能体场景选型器 | agent.html | 五维评分、优先试点、治理前置条件 |
| 产业链图谱 | chain.html | 33 环节痛点与 AI 解法 |
| 会员工作台 | member.html | 组织资产台账、数据导出 |
| 小程序端 | miniprogram.html | 5 tab 在线预览与原生源码 |

## 核心结论（公开数据）

- MIT 2025：95% 生成式 AI 试点未产生可衡量 P&L 影响。
- Argonos 2026（740 名高管）：84% 在评估中遇到「Agent-Washing」，87.5% 因此信任受损；仅约 10% 部署真正的多智能体系统。
- Deloitte 2026（3235 位领导者）：仅 21% 具备成熟的自主智能体治理模型。
- Celonis：85% 希望成为 agentic enterprise，60% 无法快速调整运营以实现 ROI。
- 36氪 / 大东时代智库：部分工业互联网平台曾 70%–80% 收入依赖补贴，做平台做成项目。
- Gartner / CB Insights：企业情报订阅普遍 2.5 万美元起，中小企业门槛高。

## 商业模式

免费诊断引流 → 会员订阅（¥1,980 / ¥19,800 / ¥98,000 起）→ 撮合成交服务费 1%–3% → 诊断报告与可信认证 → 生态分润与培训 → 产业链指数与白皮书。

## 技术说明

纯静态 HTML/CSS/JS，零外部依赖，file:// 直接可用；数据默认存 localStorage，可一键导出。可选启用 server/server.js（Node 零依赖）把测评、供需、对接、留言同步为多人共享数据。随包附 miniprogram/ 原生微信小程序源码。

## 主要页面

index.html, chain.html, ai.html, org.html, oiq.html, advisor.html, matcher.html, solutions.html, roi.html, agent.html, research.html, trend.html, business.html, geo.html, member.html, miniprogram.html, contact.html, admin.html