政策目标与产业趋势 - 国务院提出到2027年人工智能与六大重点领域广泛深度融合，新一代智能终端、智能体等应用普及率超过70% [2] - 政策标志着人工智能发展从技术突破转向全要素赋能的关键跃升，旨在加速与实体经济全链重构 [2] - 企业级AI落地被推至产业转型的核心位置 [2] 企业AI应用现状 - IDC数据显示66.5%的中国企业已在局部场景中应用AI，另有27.2%正迈向规模化部署 [3] - IBM调研显示亚太地区85%的制造企业表示已做好AI准备，但实际就绪者仅11% [3] - 企业级AI在实际应用方面目前仍处于初期阶段 [3] 企业面临的挑战与认知误区 - AI应用落地被视为“一把手”工程，需要企业最高管理者对AI拥有清晰认知 [3] - 许多企业对AI的理解停留在“追热点”层面，存在将AI等同于生成式AI的认知偏差 [4] - 企业在AI领域存在盲目投资现象，例如购买一堆一体机但实际效果不佳 [4] - 企业在计算AI的ROI时存在错误认知，将基础数字化建设的投资计入AI应用投资 [5] - 需要拉通管理者与基层员工之间的认知差，明确AI是辅助员工而非替代员工 [3] 中小企业AI应用特点 - 民营企业对成本、灵活性和落地速度有很高要求 [7] - 中小企业AI痛点明确：成本高、适配差、落地难，其中最看重ROI [7] - 生成式AI技术在ToB领域的应用仍处于初期阶段，缺乏成熟的可“即插即用”的产品服务 [8] - 中小企业对试错成本的考量更为敏感，AI应用需要企业在容错、时间和耐心上进行调整 [8] 企业级AI成功落地要素 - 企业级AI落地需要关注三个核心要素：模型、数据、场景 [11] - 数据是企业级AI落地的关键抓手，高质量数据的整合与应用是核心生产力 [12] - 场景选择至关重要，应聚焦于AI技术成熟度高、数据就绪程度高且能带来显著价值的场景 [13] - AI需要与组织架构、业务流程、人员能力深度适配，而非仅仅引入工具 [8] - 企业需从“技术路线”讨论转向“经营导向”，关注AI能否带来收入增长和成本降低 [10]