北京企业全球化战略与生态输出 - 中国企业正加速全球化布局，外贸领域向质量效益与创新驱动转型，北京以制度创新为核心构建贯通研发至全球价值链的创新生态，支撑企业在智能科技、绿色贸易、数字服务等前沿领域提升竞争力[1] - 北京新质外贸主体呈现集群化出海、高端化布局的强劲态势，北京企业出海模式正实现从“产品输出”向“生态输出”的深刻转型[1] - “北京经验”表明，一条通过制度型开放打破壁垒、通过要素优化配置激活潜能、并通过多元市场场景锤炼竞争力的生态培育路径，正助力中国企业在全球创新竞赛中加速超越[2] 北京独角兽企业概况 - 当前中国共有独角兽企业409家，占全球独角兽企业数量的近30%，其中北京市独角兽企业115家、总估值5949亿美元，数量和估值持续保持全国第一[1] - 这些独角兽企业里，有跨境业务或“出海”规划的企业不在少数[1] 代表性企业出海模式与路径 - **小米集团**：通过“手机×AIoT”战略，将硬件、软件与服务体系深度融合，在海外市场复制其智能生态与零售模式，实现了从产品出海到场景出海的跨越，在全球市场成功构建了“硬件+新零售+互联网服务”的闭环生态[1][9] - **京东集团**：将其成熟的供应链、物流及数字零售解决方案打包输出，助力东南亚等地本土商业数字化转型，凭借领先的供应链管理与物流技术体系，将成熟的“零售即服务”模式进行了战略性输出[1][9] - **利亚德**：全球化进程是一部从“中国屏”到“世界窗”的战略演进史，出海沿着“项目出海—品牌出海—生态出海”的轨迹稳步推进，2024年公司智能显示业务的境外营收达到27.88亿元，占比增长至45.64%[5][6] - **昆仑万维**：早期通过游戏、社交应用等产品矩阵成功打入海外市场，近年来战略聚焦人工智能，通过推出AI大模型等产品并投资底层算力设施，旨在打造覆盖模型、应用、算力的全球AI生态，实现从“应用出海”到“技术生态出海”的跨越[6] - **第四范式**：作为AI独角兽，其出海遵循“技术验证—标杆树立—生态赋能”路径，早期为银行、跨国公司提供AI解决方案打磨产品，目前正以平台为核心与合作伙伴共建行业AI应用生态，推动决策式AI的全球化普及[7] 企业全球化扩张的核心逻辑与支撑 - “以技术立身，凭生态致远”已成为许多北京出海企业全球化扩张的核心逻辑，市场竞争焦点已从单一硬件升级为完整的服务体系，客户需要的是软硬件深度融合、场景可落地、可持续运营的整体解决方案[8] - 借助资本市场力量加速国际化布局，例如利亚德通过一系列战略性收购（如美国平达）整合全球优质资源，快速建立起覆盖北美、欧洲的本地化销售网络与服务体系[8] - 北京市政策系统赋能，根据《北京数字经济企业出海创新服务基地三年行动方案（2026—2028年）》，力争到2028年全面建成企业出海综合服务体系，链接百家以上国际组织及商协会，布局20个海外服务站，服务100家企业获取海外订单，推动30个“北京方案”落地海外[9] 全球化布局的具体成果与展望 - 利亚德在全球拥有十大生产基地及九大研发中心，国际营销服务网络覆盖六大洲的160余个国家和地区，形成了以中国为核心，全面辐射北美、欧洲、亚非拉的市场化布局[6] - 在政策系统赋能与平台生态支撑的双重驱动下，北京企业将以更稳健、更高效的姿态拓展全球市场，不仅“走出去”的企业数量将持续增长，其出海质量也将实现跃升[10] - 北京企业的出海故事，是一部从“借船出海”到“造船远航”的战略进化史，最终升维至生态输出，将技术标准、商业模式乃至产业协同网络系统性地植入全球价值链[10]

文章核心观点 - 国务院发布《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》，推动AI技术从"炫技"走向"实用"，企业AI应用能力成为抢占未来发展先机的决定性因素 [3] - AI技术厂商面临从"卖工具、卖服务"到"卖收益"的重要转变，企业AI应用落地仍面临场景选择、技术落地、ROI衡量等挑战 [3] - 奥哲公司基于其在BPM和低代码领域的积累，推出"AI+数据+低代码"的企业级AI平台，旨在帮助企业实现从数字化到数智化的升级，成为AI原生企业 [4][6][7][11][19][40] 奥哲公司发展历程与战略演进 - 公司诞生于信息化时代末期，选择BPM作为切入点，帮助企业优化业务流程、提升运营效率 [4] - 数字化时代，公司洞察到企业关注点转向快速响应市场变化，以低代码平台扩展市场，并多次蝉联低代码平台软件厂商第一 [4] - 早在两年前生成式AI爆发时，公司创始人就笃定对业务的了解是企业数智化服务的核心价值，低代码是AI落地业务场景的关键一环 [4] - 2024年10月17日，公司宣布全新战略升级，发布企业级AI平台，提出"AI+数据+低代码"的闭环链路 [4][19] AI时代软件行业的变化与奥哲的洞察 - AI技术将扩大市场增量，解决过去难题并创造新场景，同时更好地应对企业个性化需求，实现更敏捷和创新的增长 [6][15] - 软件行业更注重价值增值的"结果交付"，从原先追求效率、价值的转型转变为价值交付和结果交付的方式 [6][8][15] - 大小模型结合是更适合企业级AI应用的方式，可实现泛化能力和精准输出的平衡 [6][11][31] - 企业级AI平台正从解决单点问题转向形成业务闭环，数据质量的提升与数据应用成为关键 [6][9][12][31][32] - AI编程不会取代低代码，从需求到代码需要增加模型层以解决企业应用的严谨性和可维护性问题 [6][12][32] 奥哲企业级AI平台的架构与优势 - 平台核心是帮助企业从数字化转向数智化，利用AI原生开发能力开发原生AI应用 [11][19] - 平台分为三层：背靠各大AI大模型厂商并利用企业原有数字化基础；通过"AI+数据+低代码"形成业务闭环，打造企业级AI引擎；AI原生应用层 [21][24] - 在AI层面，AI Designer通过自然语言实现应用开发，AI Discovery帮助企业训练模型进行预测决策，AI Agent帮助企业执行决策 [22] - 在数据层面，平台帮助企业将低代码平台产生的核心数据与第三方数据融合，实现数据资产化、标签化 [22] - 平台差异化优势包括实现业务闭环、支持高度个性化、融合并封装大小模型常用能力 [27] 企业AI应用的挑战与奥哲的解决方案 - 企业当前AI应用较"浅"，多停留在利用RAG进行文字输出，Agent难以使用，环境准备成本高，与现有应用结合困难 [34] - 企业数据难以被AI理解，成为AI落地门槛，数据原有结构不一定支持模型训练 [12][34] - 小模型训练门槛高，企业在模型选择、数据准备、参数调优方面人才不足 [35] - 奥哲通过AI Discovery帮助企业完成模型封装和对接，其低代码平台能构建业务模型并降低环境准备成本 [32][35] 奥哲未来的战略方向与目标 - 公司未来的"终局"是助力企业实现AI原生，即企业能实现自动化感知、自动化决策和自动化执行 [40][41][42] - 公司采用"大版本+特性版本"的产品迭代节奏，每半年迭代一个大版本，并根据AI技术发展随时更新相关能力 [45] - 公司希望成为企业级AI平台的引领者，目标是在未来2-3年内成为该领域的第一 [46][47] - 公司定位是通过企业级AI平台帮助企业完成数智化，重构千行百业，助力更多企业成为AI原生企业 [47]