恒小花：企業(yè)如何抓住人工智能最新機(jī)遇

在全球科技競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的當(dāng)下，人工智能已成為驅(qū)動(dòng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的核心力量。從基礎(chǔ)大模型迭代到垂直場(chǎng)景應(yīng)用，從算力基礎(chǔ)設(shè)施升級(jí)到數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)建設(shè)，人工智能正重塑全球產(chǎn)業(yè)格局。企業(yè)作為創(chuàng)新主體，需從戰(zhàn)略定位、技術(shù)部署、組織變革、風(fēng)險(xiǎn)治理等維度構(gòu)建系統(tǒng)性能力，方能在這場(chǎng)變革中搶占先機(jī)。

一、戰(zhàn)略定位：將AI從“工具”升級(jí)為“核心引擎”

1. 深度綁定業(yè)務(wù)目標(biāo)
企業(yè)需將AI戰(zhàn)略納入長(zhǎng)期規(guī)劃，而非短期技術(shù)跟風(fēng)。例如，華夏銀行通過混合AI模型架構(gòu)實(shí)現(xiàn)高精度自然語(yǔ)言“問數(shù)”和智能分析，將數(shù)據(jù)洞察能力賦能一線業(yè)務(wù)人員，降低庫(kù)存積壓成本。決策層可利用AI預(yù)測(cè)市場(chǎng)需求，優(yōu)化供應(yīng)鏈；研發(fā)層可借助生成式AI加速產(chǎn)品迭代，如得物基于海量交易數(shù)據(jù)訓(xùn)練智能客服系統(tǒng)，精準(zhǔn)理解潮流商品語(yǔ)境；服務(wù)層可部署多模態(tài)客服系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)24小時(shí)智能應(yīng)答，提升客戶滿意度。

2. 構(gòu)建全價(jià)值鏈賦能體系
數(shù)據(jù)顯示，89.84%的企業(yè)已將AI嵌入經(jīng)營(yíng)環(huán)節(jié)，其中“數(shù)據(jù)分析與決策支持”（57.03%）、“技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)品研發(fā)”（49.22%）、“客戶服務(wù)”（46.09%）成為核心應(yīng)用場(chǎng)景。企業(yè)需建立覆蓋研發(fā)、生產(chǎn)、營(yíng)銷、售后等環(huán)節(jié)的AI賦能框架。例如，遠(yuǎn)光軟件將智能軟硬件產(chǎn)品應(yīng)用于多家大型集團(tuán)企業(yè)，支撐數(shù)智化轉(zhuǎn)型；深圳市遠(yuǎn)望谷打造AIagent賦能的智能寵物硬件設(shè)備，形成“硬件+AI+生態(tài)”的全周期運(yùn)營(yíng)模式。

3. 把握政策與市場(chǎng)雙重紅利
國(guó)務(wù)院常務(wù)會(huì)議審議通過的《關(guān)于深入實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)的意見》明確，要推動(dòng)人工智能在經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展各領(lǐng)域普及。企業(yè)可依托政策支持，在醫(yī)療、制造、交通等領(lǐng)域開發(fā)垂直場(chǎng)景解決方案。例如，復(fù)旦大學(xué)附屬中山醫(yī)院的“終節(jié)者”小程序?qū)I從醫(yī)生端拓展至患者端，10秒內(nèi)評(píng)估肺結(jié)節(jié)風(fēng)險(xiǎn)；中核浙能的無(wú)感位置服務(wù)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)核電站全天候監(jiān)控，將安全管理從事后響應(yīng)推向事前預(yù)防。

二、技術(shù)部署：從通用能力到行業(yè)專業(yè)化

1. 突破“大模型崇拜”，聚焦業(yè)務(wù)適配
企業(yè)需摒棄“參數(shù)規(guī)模至上”的誤區(qū)，轉(zhuǎn)向“自有模型+行業(yè)模型+私域模型”的組合策略。例如，上海巖芯數(shù)智采用非Transformer架構(gòu)大模型，降低邊緣終端部署成本；微億智造的具身智能工業(yè)機(jī)器人替代人工，在高溫環(huán)境中實(shí)現(xiàn)一體化壓鑄件高精度缺陷檢測(cè)。模型需深入理解垂直領(lǐng)域邏輯，如通用客服大模型無(wú)法處理電商平臺(tái)精細(xì)退換貨流程，而行業(yè)模型可無(wú)縫對(duì)接企業(yè)數(shù)據(jù)系統(tǒng)。

2. 構(gòu)建數(shù)據(jù)-算力-算法協(xié)同體系
算力是AI發(fā)展的基石。企業(yè)可依托國(guó)家“東數(shù)西算”工程，布局區(qū)域性智算中心。例如，臺(tái)州加快建設(shè)浙東南智算中心二期項(xiàng)目，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)與人工智能產(chǎn)業(yè)提供算力保障。數(shù)據(jù)方面，需建立高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，如浙江溫州依托中國(guó)（溫州）數(shù)安港平臺(tái)，孵化469項(xiàng)數(shù)據(jù)產(chǎn)品。算法層面，可參與開源社區(qū)建設(shè)，降低研發(fā)成本。

3. 探索軟硬件協(xié)同創(chuàng)新路徑
AI應(yīng)用需突破單一技術(shù)邊界，實(shí)現(xiàn)軟硬件深度融合。例如，宇樹科技的人形機(jī)器人Unitree R1支持用戶二次開發(fā)與個(gè)性化定制，重量?jī)H25千克；浙江人形機(jī)器人創(chuàng)新中心研發(fā)的“領(lǐng)航者2號(hào)”已走出實(shí)驗(yàn)室進(jìn)入工廠，帶動(dòng)上下游零部件供應(yīng)商協(xié)同發(fā)展。企業(yè)可通過共建聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室、參與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)制定等方式，構(gòu)建技術(shù)生態(tài)壁壘。

三、組織變革：從“人機(jī)協(xié)作”到“生態(tài)協(xié)同”

1. 重構(gòu)人才與崗位體系
65.63%的企業(yè)已設(shè)立或計(jì)劃設(shè)立AI崗位，融合進(jìn)數(shù)據(jù)/IT部門成為主流。企業(yè)需培養(yǎng)員工數(shù)據(jù)分析和AI工具操作能力，例如生產(chǎn)企業(yè)培訓(xùn)工人使用預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)，提升問題處理效率。同時(shí)，需吸引兼具理論與工程能力的復(fù)合型人才，如西湖大學(xué)在城西科創(chuàng)大走廊孵化的46家高科技企業(yè)中，AI及相關(guān)領(lǐng)域占比近20%。

2. 推動(dòng)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚
張江科學(xué)城的“模力社區(qū)”聚焦具身智能、科學(xué)智能等領(lǐng)域，吸引智譜寰宇、阿里通義千問等模型巨頭落戶，形成完整產(chǎn)業(yè)鏈。企業(yè)可通過參與創(chuàng)新聯(lián)合體、加入行業(yè)聯(lián)盟等方式，共享技術(shù)資源。例如，浙江促成平臺(tái)與高校、企業(yè)共建聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室119家，互聘科研人員633名，15家投資機(jī)構(gòu)駐點(diǎn)式服務(wù)省實(shí)驗(yàn)室、省技術(shù)創(chuàng)新中心。

3. 構(gòu)建開放創(chuàng)新生態(tài)
龍頭企業(yè)可發(fā)揮引領(lǐng)作用，如阿里巴巴國(guó)際站通過AI保效版一鍵生成商品圖、智能回復(fù)買家咨詢，郵件回復(fù)率提升至15%，買家回復(fù)率達(dá)55%；中移（上海）信息通信科技在內(nèi)蒙古文玉煤礦部署“九天工業(yè)安監(jiān)大模型”，實(shí)現(xiàn)采礦一線“生產(chǎn)安全第一”。中小企業(yè)可采取“輕量化”轉(zhuǎn)型策略，如義烏沙灘巾工廠通過1688 AI工具集群實(shí)現(xiàn)“每日上新”，設(shè)計(jì)師團(tuán)隊(duì)從5人減至2人，人效提升300%。

四、風(fēng)險(xiǎn)治理：從“技術(shù)可控”到“結(jié)果可信”

1. 建立安全可信機(jī)制
企業(yè)需將防護(hù)機(jī)制嵌入模型運(yùn)行邏輯，如上海觀安信息的數(shù)據(jù)分類引擎通過“概率評(píng)分+上下文證據(jù)鏈”實(shí)現(xiàn)責(zé)任追溯；解決模型“黑箱”難題，確保每個(gè)輸出有據(jù)可查，例如金融領(lǐng)域的決策需依賴可解釋的AI分析。

2. 完善合規(guī)與倫理框架
數(shù)據(jù)隱私保護(hù)方面，企業(yè)需嚴(yán)格遵守《網(wǎng)絡(luò)安全法》《數(shù)據(jù)安全法》等法規(guī)，建立數(shù)據(jù)脫敏、加密傳輸?shù)葯C(jī)制。算法偏見修正方面，可通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)可用不可見”，避免訓(xùn)練數(shù)據(jù)偏差導(dǎo)致的不公平?jīng)Q策。例如，北京恒華偉業(yè)在AI+能源大數(shù)據(jù)分析中，采用差分隱私技術(shù)保護(hù)用戶信息。

3. 強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與應(yīng)對(duì)能力
企業(yè)可構(gòu)建人工智能風(fēng)險(xiǎn)典型案例庫(kù)，涵蓋倫理爭(zhēng)議、技術(shù)濫用等場(chǎng)景，制定應(yīng)急預(yù)案。同時(shí)，需關(guān)注國(guó)際治理動(dòng)態(tài)，如歐盟《人工智能法案》對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)AI系統(tǒng)的嚴(yán)格監(jiān)管，提前布局合規(guī)體系。

五、實(shí)踐案例：從中小企業(yè)到行業(yè)龍頭的轉(zhuǎn)型范式

1. 中小企業(yè)“輕量化”轉(zhuǎn)型
1688 AI工具集群為義烏沙灘巾工廠提供設(shè)計(jì)、開款、金融等全鏈條服務(wù)，通過免費(fèi)戰(zhàn)略賦能商家，三個(gè)月內(nèi)幫助新增百萬(wàn)銷售額。企業(yè)可借助平臺(tái)化工具降低轉(zhuǎn)型成本，聚焦核心業(yè)務(wù)創(chuàng)新。

2. 行業(yè)龍頭“生態(tài)化”布局
阿里巴巴通過“通義千問”大模型構(gòu)建AI生態(tài)，覆蓋電商、物流、金融等領(lǐng)域；華為推出盤古大模型，在氣象預(yù)測(cè)、藥物研發(fā)等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突破。龍頭企業(yè)需發(fā)揮技術(shù)溢出效應(yīng)，帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈上下游協(xié)同發(fā)展。

3. 區(qū)域創(chuàng)新“集群化”發(fā)展
浙江以杭州“六小龍”為核心，布局人工智能數(shù)據(jù)與應(yīng)用、腦機(jī)接口、人形機(jī)器人等重大專項(xiàng)，2025年上半年核心產(chǎn)業(yè)營(yíng)收突破3000億元。企業(yè)可依托區(qū)域創(chuàng)新資源，參與共建實(shí)驗(yàn)室、技術(shù)轉(zhuǎn)移中心等平臺(tái)，提升創(chuàng)新能力。

人工智能正從技術(shù)競(jìng)賽轉(zhuǎn)向產(chǎn)業(yè)生態(tài)競(jìng)爭(zhēng)。企業(yè)需以戰(zhàn)略定力穿越技術(shù)周期，以開放協(xié)作構(gòu)建創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，以風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)守護(hù)發(fā)展底線。唯有將AI深度融入業(yè)務(wù)基因，方能在全球產(chǎn)業(yè)變革中占據(jù)制高點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)從“規(guī)模擴(kuò)張”到“價(jià)值創(chuàng)造”的跨越。