副标题：对话 Databricks 颜博士：别拿 Demo 糊弄日本公司的CFO，2026（黄金时机）签单只看 Before/After【本集内容概要】当全日本的生成式 AI 浪潮撞上 2026 年最刺刀见红的“深水区”，企业开始灵魂拷问：生成式 AI 和 AI Agent 到底靠不靠谱？它能真正为企业带来价值、减少无意义的工作吗？告别了盲目的“军备竞赛”与宏大的 Demo 幻觉，本期节目，局长查理协同 DC 同学、紫芋同学，在横滨元町商店街的会议室里，与 Databricks Japan 高级解决方案架构师颜玉兰（颜博士）一起，对着白板现场拼凑出了一份日本企业从 PoC 走向正式生产（Production）的通关秘籍。这不仅是一场泼冷水的反思，更是一场关于 2026 黄金时机（Timing）的行业大指路：技术地基的“西餐厅哲学”：为什么说 Lakehouse（湖仓一体）是拆除传统日资 IT 供应商“昭和老房子烟囱”的刚需？诊断落地的“三大现实病灶”：为什么大批项目卡在“数据不 Ready 的工作流”与“极其繁琐的组织审批”中动弹不得？穿越周期的“真场景破局”：别再狂妄地谈全员替代，如何通过组织调整配合与“人的功夫”，熬过两年的积累期？2026 黄金时机辩论：为什么说现在对客户公司、服务商、投资者而言，都是一个最踏实、最能落地赚钱的黄金时机？【嘉宾】颜玉兰 / 颜博士（东京大学自然语言处理博士、Databricks Japan 高级解决方案架构师。横跨学术与工业界 15 年，一线帮日本金融、制造巨头修路搭桥的“技术翻译官”）【主播】局长查理，DC 同学，紫芋同学【你会听到】🚏 开场：AI Agent 到底靠不靠谱？能帮打工人减少无意义的工作吗？（00:00 - 06:17）横滨元町现场直击：2026 年日本数字厅主权 AI 实证全面铺开，但一线为什么都在深夜叹气？隆重欢迎“技术翻译官”颜博士，打破宏大叙事，只聊真刀真枪的商业价值。第一幕：Databricks 的神仙法宝——用“西餐厅”解决日本企业的“垃圾场”（06:18 - 22:22）从伯克利实验室到大数据统治者：为什么 Apache Spark 的原班人马要砸掉旧锅，提出 Lakehouse（湖仓一体）？“西餐厅+垃圾场”的比喻：规矩严密但昂贵的“数据仓库” vs 便宜量大但大海捞针的“数据湖”，Databricks 怎么做到两全其美？昭和老房子的烟囱拆迁：日本大企业散落在各种传统日资供应商里的孤岛数据，如何在一座平台上实现 BI 报表、传统机器学习与生成式 AI 的统一治理？直击 APPI（个人信息保护法）合规：用“数据在本地账号（VPC）、不出国”的硬核底座，光速通过日本金融和制造巨头的信安审查。第二幕：现状与病因——为什么 95% 的 AI 落地都卡在了“ICU”？（22:23 - 38:32）病灶一：盲目的军备竞赛与不 Ready 的数据。工作流程根本没梳理明白，底层数据没有清洗，AI 必然在现场“胡说八道”。病灶二：场景虚假与外包路径依赖。许多大厂图省事直接找外包（Ext/Client），却没有真正切入企业最核心的业务现场。病灶三：目的不明确与期待过高。被精美的 Demo 蒙蔽了双眼，却低估了从 PoC 走向正式生产（Production）时，技术不成熟与组织配合不足（卡在多层审批）的残酷现实。第三幕：破局解决方案——现在为什么是做 AI 落地的黄金 Timing？（38:33 - 01:01:43）行业大共识：解构 2026 的黄金时机（Timing）：对客户公司：褪去泡沫，技术与场景开始真正匹配，可以踏实落地了！对服务商：基础层基建稳固，可以用极快的速度在上方开发垂直应用了！对投资者：商业闭环清晰，可以放心投、继续投！落地三板斧：别指望一步登天，认清现实！前期需要漫长的时间，靠的是“人机协作”的真功夫。寻找真正 Ready 的 Use Case，并果断在企业内部推动能适应 AI 时代的组织架构调整与配合。🌿 结语：效率归 AI，信任与责任留给人类（01:01:44 - 01:04:48）局长划重点：先啃 500 到 5000 人规模决策链短的中型企业，在 3 个月内用扎实的数据（Before/After）把第一个 Use Case 砸出来。在南武线电车离站的刹车声中结账下车，祝大家在 AI 落地的现场，都能修好自己的路，跑通自己的车！【在这里找到我们】收听渠道：小宇宙，苹果播客，Spotify联系我们：[email protected]微信听友群：nanbulinefunsoon（添加电台小助手的微信号，请注明来意）

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“What did the council decide on item 42?” — answered with the speaker and the moment.

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