2026年，AI大模型领域最惊艳的进展之一，莫过于Nano Banana在视觉生成领域的突破。这个原本以图像生成闻名的模型，正在以一种意想不到的方式改变职场人的工作流——一句话生成PPT。
不同于其他AI PPT工具那种选模板、套内容的千篇一律，Nano Banana带来的改变是颠覆性的：用户只需上传PDF、Word或粘贴链接，十几分钟后就能拿到一份可直接用于展示的精美PPT。
● 风格定制化：一句话描述，就能生成独具个性的视觉呈现
● 内容精准度：能够基于原材料提取核心要点，输出直接取决于输入
● 设计专业度：具有资深设计师级别的审美质感
也因为这样，Nano Banana被业内评价为目前看到的最离谱、最爽也最有用的生产力工具之一。
一场演讲背后的AI生产力革命
在2026年1月23日脉络洞察和亚马逊云科技联合举办的一场活动上，脉络洞察创始人&CEO卢文庆进行了题为《From Insights to Impact》的主题演讲。这场演讲本身，就是AI生产力工具价值的最佳呈现：卢文庆演讲所用的PPT，是由Nano Banana自动生成的。
不，这不是一个用AI做PPT的普通故事。卢文庆所使用的，是接入Nano Banana模型的企业级智能知识库——脉络慧牍。
卢文庆在演讲中提到一个细节：他在准备这次演讲时，将脉络洞察的三大重点方向“AI赋能、内容生成、SOV/GEO”输入给脉络慧牍，脉络慧牍便自动生成了章节大纲，其中，对脉络洞察以及生命科学行业的理解几乎都是准确的，在对大纲做了简单的微调后，大家看到的PPT就出来了，他一个字都没有改。
这正是AI从玩具走向企业级生产力工具的真实写照。
脉络洞察不洞察，要动手，厨子不看菜谱，改看兵法了？
在这次活动上，卢文庆分享了脉络洞察近几年的心路历程。
数据洞察者阶段
脉络洞察成立之初，定位是数据供应商，在HCP数据领域大杀四方，觉得自己棒棒哒——提供了大量数据，做了周详的标签，输出了很多洞察。
但问题是：有洞察，没结果。
老卢的觉醒
让老卢意识到这个问题的，是一个小插曲。
有次他需要打印一份PDF材料，却因为PDF可能被加密，导致他总是打印失败。无奈去问AI找答案，GPT分析得头头是道，说了一堆失败原因，但解决不了问题；Claude把材料全文重写了一遍，文字有了，图表却丢了。
最后，老卢心一横，要不咱就直接一张张截图打印呢，结果，不到十分钟，问题解决了。
高大上的洞察，看完就没有然后了；看似是脏活累活的动作，反而交付了结果。
老卢觉醒：“我们可能不应该再叫脉络洞察了，我们应该叫脉络动手。”
*图片仅供娱乐，真的不是脉络洞察的新logo
构建企业级生产力工具
为了帮助生命科学行业从洞察走向动手，脉络洞察构建了两大核心能力线：
第一条线是直接赋能销售拜访
通过AI深度介入拜访全过程，手把手地指导一线销售人员：
● 拜访前：基于外部数据和内部策略，为销售代表提供个性化的拜访建议
● 拜访中：为销售提供即时的问答和内容支持
● 拜访后：语音录入拜访记录，AI按照企业策略进行追问，结构化提取客户偏好、未满足需求，进而提供下一步行动建议
第二条线是内容——多模态内容生成——也就是前面提到的脉络慧牍
在脉络慧牍中：
● 头部通用AI大模型的能力，与企业多年积累的知识库内容深度融合
● 内容生成不仅基于公开信息，更大量引用企业内部已有的产品资料、研究数据、客户案例和策略沉淀
● 内容生产策略由"从零创造"转向"基于证据的智能组合生成"，确保所有新内容源于合规资料
不过，脉络慧牍接入的不止是Nano Banana这一个AI模型，只要客户需要，脉络洞察都可以~
脉络洞察这些核心能力，将AI从个人玩具升级到了适用于生命科学行业的企业级生产力工具，甚至，它就是生产力本身。
为什么是现在？
因为AI的能力在2026年发生了质的飞跃：
● 从能回答到能解题
● 从单轮对话到能调用外部工具、能协同
● 从生成内容到交付结果（就在2026年1月27号，Kimi发布了K2.5模型，人家都已经能照着网页界面截图复刻代码了）
在AI时代，传统的产品更新进度（两个月走一个CR）太慢了，脉络洞察现在的迭代速度是两周一迭代。
回到开头的话题，当卢文庆站在台上，用Nano Banana生成的PPT讲述脉络洞察的AI转型故事时，这个画面本身就是对From Insights to Impact最好的诠释。
在这个AI汹涌的时代，真正被解放的，不只是一个个PPT页面，而是我们的注意力：我们不再需要把生命浪费在标题用24号还是28号字这样的细节里。
不过，对于生命科学企业而言，这场AI革命才刚刚开始。
