行业共识与核心目标 - 人工智能未来发展最重要的目标是实现通用人工智能（AGI），这是科学、战略和各国经济上的科技高地[1][3] - 行业关注方向已从技术本身转向AI大模型真正面向产业的落地应用，“场景驱动”是AI从技术革命走向产业革命的关键跃点[3] - AI下一个十年不是比谁的模型更大，而是比谁能把技术扎进产业里[17] 企业级AI应用现状 - 当前已有43%的企业部门或岗位进入规模化使用AI阶段，27%仍处在试点期，28%实现了广泛渗透，还有1.9%尚未确定是否应用[5] - AI在企业内部落地更多从营销、客服、研发等边缘业务推进，很难应用到企业管理和中台等核心业务场景[6] - 企业级AI落地现状呈现“一半是海水，一半是火焰”的分化局面，很多传统企业推进AI业务整体进展相对缓慢[4][6] AI落地面临的主要挑战 - 大模型真实落地效果未达企业预期，核心问题在于AI的准确率，客户习惯“零误差”交付标准但AI本质是概率性模型[8] - 企业决策层对AI无限期待与技术团队现实困境存在认知错位，导致AI项目目标模糊或急于求成[9][11] - 数据、组织、技术协同构成三重壁垒，数据流通难、跨部门协同阻力大、技术适配“最后一公里”棘手[14][15] - AI技术迭代太快，今天先进的方案明天可能落后，不确定性让企业不敢大规模投入[11] 成功企业的实践策略 - 新希望集团采取“有节奏的all in”策略，去年试点100多个场景，今年聚焦AI+管理、AI+运营、AI+业务创新三条路线[19] - 中数睿智聚焦工业、能源、国防等技术难度大、战略价值高的领域，通过多智能体协同自进化技术实现全流程调控[17] - 帆软不做行业大模型，而是用最强通用大模型通过上下文工程让其更懂企业业务[22] - 中数睿智通过“基础设施层、能力支撑层、应用构建层、场景应用层”全链贯通，实现大型项目几周内落地，客单价达数百万到千万级别[23] 推动AI落地的关键路径 - 认知层面要“先试点后推广”，从重复劳动多、痛点明确的场景入手，通过小范围成功案例建立信心[21] - 技术层面要“不贪大求全，聚焦核心能力”，企业不必非要自己训练大模型[21] - 生态层面要“开放协同，破解资源壁垒”，通过政府引导建立脱敏数据共享机制，加强产学研协同[24][25] - AI落地需要长期主义，新希望“AI+全链节粮”计划目标是每年节省1%的饲料，体现AI与产业知识深度融合[19]