作者:微信文章
中国企业的 AI 应用正陷入 “成熟度悖论”:一边是 AI 成为发展必选项,一边是多数企业转型步履维艰。破解这一困局,需先看清 AI 应用的演进规律,再找到适配中国场景的落地框架。
AI 应用的成熟度进阶,已跳出 “技术比拼” 的单一维度。上半场拼模型参数的时代落幕,数据质量成了下半场的核心竞争力 —— 无干净合规的业务数据,再先进的模型也难落地;“高频次、高价值、高感知” 的黄金三角,需嵌入具体场景才生效,比如制造企业的实时质检、服务企业的客户留存优化;价值路径更需完成 “+AI” 到 “AI+” 的关键一跃:前者是用 AI 优化库存等局部流程,后者则靠 AI 重构供应链、无人服务等商业模式;组织形态也得从 “技术业务分工” 转向 “人机协同”,培养双通才才能让 AI 持续创造价值。
分行业看,成熟度演进各有侧重:金融从 AI 辅助决策,升级为能实现 “秒批贷” 全流程的自主智能体;汽车跳出 “产品智能先行”,走向产品与企业供应链、生产端智能的双轮驱动;健康行业从大规模定制,转向靠可穿戴设备数据实现的全周期主动健康服务;零售行业则从优化工作流,升级为 “千人千面” 的消费者体验跃迁。
但中国企业的转型痛点独特:现有评估模型 “重技术轻应用”,紧盯算法算力却忽视商业价值;更难应对 “政策强推与落地落差”、“数据富矿与数据孤岛”、“百模大战与商业变现” 的三重矛盾 —— 不少企业为合规上马 AI 项目,或手握数据却难串联,或囤模型却难变现。
L1 - 探索试验级(企业内单点应用):此阶段的 AI 尝试是自发、零星且混乱的。企业缺乏正式的 AI 战略和资源投入,应用通常局限于个别员工或团队的孤立探索,成果难以预测和复制。此时的重心是“点”上的突破,验证 AI 在特定任务上的可行性。