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　　当前，人工智能浪潮已从通用能力展示转向产业纵深。一个核心问题浮现：如何衡量AI是否真正进入了高价值的“深水区”？纵观行业先行者——从 Genspark 45 天 ARR 冲至 3600 万美元、Cursor 两年 ARR 突破 5 亿美元，到 Palantir 三年市值飙升 27 倍——背后均指向四大风向标：其一，高价值领域数据 Token 化；其二，完成以强化学习为主的后训练；其三，构建多 Agent 协同网络并形成数据飞轮；其四，功能实现从“工具”到“决策”的跃升。完成这一闭环，企业可沿 L1‑L4渐进性阶梯，从 Copilot 跨越至 Autopilot，最终驶入高价值场景的“深水区”，获得确定的高增长红利。

　　这样的“电力老师傅“是如何练成的呢？这背后离不开后训练和数据飞轮驱动的多智能体协作网络。首先它基于一个推理模型，通过使用小规模高质量专业知识数据进行SFT（监督微调），构建出了一个SFT版的垂直领域模型。接着使用这个模型批量生成电力领域内的合成数据，再基于这些合成数据对模型进行了强化学习后训练，并以完成强化学习后的垂直领域模型为基础构建了若干个智能体。智能体在上线服务的过程中就会源源不断的产生线上真实的推理数据，这些真实世界的数据就又可以反哺用于下一轮的强化学习，垂直领域的模型就可以不断的程序迭代，智能体应用的表现也会随之提升，由此形成的数据飞轮使得token-based decision的质量能不断得到提升，越来越懂企业、懂应用场景。