企业AI落地：差的那口气如何补上？——2025人工智能+大会共识与实践探讨
今年中关村的AI热度依旧，图灵奖得主、中国科学院院士、清华大学交叉信息研究院及人工智能学院院长姚期智在大会主论坛指出，AGI是科学、战略与经济层面的重要高地，但现阶段行业重心已转向AI大模型的企业落地。
图灵奖得主、中国科学院院士、清华大学交叉信息研究院及人工智能学院院长姚期智
中数睿智CEO韩涵提到，与去年相比，科创企业和头部大厂均更关注AI的产业落地，“场景驱动”成为技术向产业革命跨越的关键。然而企业AI落地现状并非一片火热，新希望集团首席数字官李旭昶用“乱中向荣”形容行业状态——大模型从“百模大战”走向分化，智能体概念兴起，但实际业务落地常遇阻碍，仿佛“差最后一口气”。
AI落地真相：企业应用冷热不均
当前企业AI落地呈现“一半海水一半火焰”的态势。崔牛会数据显示，43%的企业部门进入规模化使用阶段，27%处于试点期，28%实现广泛渗透，但AI应用多集中在营销、客服等边缘场景，核心业务场景渗透率较低。传统企业如新华都集团对AI保持谨慎跟进态度，李旭昶表示“先让子弹飞一会儿”，未盲目All in。
大模型准确率不足是落地核心障碍。帆软联合创始人、副总裁张驰指出，客户习惯了传统工具的“零误差”，但AI作为概率性模型无法保证100%准确，导致认知鸿沟。此外，企业决策层与技术团队认知错位，部分决策者被概念裹挟，盲目追求技术却忽视真实需求，阿里云智能集团副总裁霍嘉观察到“领导信心满满，技术人员忧心落地”的现象。李旭昶用“智能体厂家不知卖什么，企业不知买什么”概括行业对AI能力边界的认知缺失，加上技术迭代过快，企业不敢大规模投入。
数据、组织、技术协同问题构成落地“硬骨头”。李旭昶提到，数字化基础是AI落地前提，新希望花四年打通数据，但企业核心数据共享难，需政府引导脱敏处理；跨部门协同是隐形阻力，AI变革重构组织流程时协同问题突出；技术适配需场景化方案，通用模型在严密文书工作中易出错，中数睿智则聚焦工业、能源等战略领域，将大模型与进化算法结合。
中数睿智CEO韩涵
AI下一个十年：技术扎进产业创造价值
智谱华章董事长刘德兵在圆桌论坛表示，AI未来十年比拼的是技术与产业的深度融合。企业需从“交付工具”转向“价值闭环”，中数睿智通过多智能体协同技术，在化工厂实现全流程调控，在能源行业降低安全风险，交付可衡量的价值成果。新希望采取“有节奏的all in”策略，聚焦AI+管理、运营、业务创新三条路线，推进“AI+全链节粮”计划，需长期沉淀产业知识。
解决落地难题需从三方面发力：认知层面“先试点后推广”，从重复劳动场景切入建立信心；技术层面“聚焦核心能力”，帆软通过上下文工程让通用模型适配业务，中数睿智构建全链技术体系实现快速落地；生态层面“开放协同”，政府引导数据脱敏共享，产学研协同破解资源壁垒。韩涵强调，AI落地需技术方、企业、政府、科研机构共同努力。
企业AI落地的关键在于“耐心+聚焦”，李旭昶指出“不要夸大当下，也不小看未来”。AI革命最终发生在产业一线，当认知、数据、技术、价值形成闭环，落地才能“喘匀气”，从概念走向实效。
本文来自微信公众号“光锥智能”（ID：guangzhui-tech），作者：白鸽，编辑：王一粟，36氪经授权发布。
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