AI发展阶段的转变 - AI领域从“手工作坊”走向工业化仅花费不到3年时间，远快于西方国家近200年和中国70余年的传统工业化进程 [2] - AI落地重点已从“项目交付”转变为“价值交付”，行业共识是下一轮AI卖的不是工具而是收益 [2] - 国家层面推动AI价值落地，国务院提出三阶段发展目标：2027年AI与六大重点领域深度融合且应用普及率超70%，2030年普及率提升至90%以上，2035年全面步入智能经济和智能社会 [2] 国内外AI发展路径差异 - 国际AI发展更侧重基础理论研究、算力优势及金融属性来驱动整体发展 [3][4] - 中国凭借工业全品类、统一大市场及政策连续性，在消费互联网时代依靠场景和应用取胜，如移动支付和健康码的成功实践 [3] - 中国企业无需在基础大模型上与OpenAI等巨头直接抗衡，应聚焦将基础模型能力与庞大垂直行业场景结合，解决“最后一公里”落地问题 [4] AI落地面临的挑战 - AI应用落地存在三大核心问题：开发周期过长、投入成本过高、模型质量在实际业务中成效过低 [6] - 效率方面，传统政务问答模型需5名工程师耗时近一个月进行数据标注，模型制造周期长达90人天且质量依赖工程师经验 [6] - 成本方面，企业需单独采购算力、组建团队和搭建平台，导致单个模型成本高达数千万，全球AI公司年均研发投入增长45%但商业化落地率不足30% [6] - 模型质量方面，问题源于模型选型与业务需求不匹配及模型幻觉，企业内有效训练数据占比普遍低于10%，80%的AI项目因数据孤岛、指标混乱等问题卡在落地环节 [7][8] AI工业化解决方案 - 通过构建人工智能模型工厂实现标准化生产，采用“九大单元”架构覆盖从数据准备到集成交付的全流程，将模型生产拆解为可复制模块 [9] - 数据车间通过11道工序和60套工具对数据进行清洗、合成和扩容，基于可信数据空间进行最小化授权和脱敏处理，确保数据安全 [9] - 模型车间基于高质量数据对模型进行调优训练，实现从“数据输入”到“模型输出”的标准化转化 [10] - 模型工厂模式将平均制造周期从90人天压缩至20人天，效率提升75%，全球已有4个模型工厂投入运营，第5个即将投产 [10] 企业AI应用战略重点 - 企业AI投入从追求技术先进性转向追求可量化的商业价值，技术需为企业带来新增长或节省开支才有意义 [7] - 在AI步入Agent时代，企业应尽快将Agent与业务场景结合创造价值，而非盲目追求技术迭代 [11] - 模型交付不是终点而是服务起点，AI工业化革命正从工具提供转向价值交付，开启人人可享的智能新时代 [12]