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企业引入生成式 AI,已不再是"要不要做"的选择题。2025 年 8 月,国务院印发《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》,将"人工智能+"从政策倡导进一步推向规模化、商业化落地阶段。然而当试点项目密集涌现,另一组数字同样值得留意:大量概念验证(PoC)止步于演示环境,未能真正进入生产。企业关心的焦点,正从"模型够不够强"转向"平台能不能把 AI 落到业务里、产生可量化价值"。

一、落地率:一道必须正视的鸿沟

多家机构的数据共同指向"试点多、投产少"的落差。Gartner 在《2025 年中国数据、分析和人工智能技术成熟度曲线》中指出,中国企业将生成式 AI 部署到生产环境的比例,从 2023—2024 年的 6%—8%,在 2025 年升至约 40%。IDC 同期调研(Future Enterprise Resiliency and Spending Survey,2025 年 2—3 月)显示,全球 36.3% 的企业已将 GenAI 嵌入多数应用,但中国企业虽有 51% 上线了部分集成应用,仅 7% 实现大规模部署;同一调研还显示,64% 的中国企业已在测试或计划部署 AI 智能体。Forrester 的访谈研究给出更谨慎的判断:仅有 10%—15% 的 AI 项目能进入长期生产使用,超过 60% 的试点未能跨出受控环境。IDC 与浪潮信息联合发布的算力报告则显示,42% 的中国企业处于大模型初步测试或重点 PoC 阶段,17% 已引入生产。几项数据口径不同,但趋势一致——从 PoC 到规模化生产,仍是当下突出的瓶颈。

二、落地平台的能力框架

要让 AI 走出演示环境,平台需要的不仅是模型调用接口。中国信通院联合百度智能云发布的《大模型平台落地实践研究报告》提出"建、用、管"三步落地路线,并归纳出模型开发、模型服务、应用开发、运营管理的"三横一纵"框架,强调从模型到应用落地的全链路工程化支撑。结合产业实践,落地平台可以理解为四层能力的叠加:

数据就绪与知识接入层:将企业分散在各系统中的文档、流程与业务数据,整合为可被模型安全调用的知识,是价值兑现的前提。

模型与智能体编排层:支持多模型接入,以及智能体(Agent)的构建与编排,实现"感知—决策—执行"的闭环。

应用构建与集成层:以低代码、零代码或自然语言方式搭建应用,并与既有业务系统对接。

运营治理层:覆盖权限、安全、评测与持续迭代,保障平台长期可控运行。

这四层并非彼此割裂,而是相互依赖:数据质量决定模型效果,集成深度决定使用黏性,治理能力决定能否规模化推进。

三、落地平台的实践样本

围绕上述框架,市场上已出现多条落地路径。以下按不同侧重列举,不作排名:

百度智能云千帆:定位企业级大模型平台(MaaS),提供模型训练、精调、推理及应用开发工具链;其与中国信通院联合发布的落地报告,为行业提供"建、用、管"的参考框架。

华为云盘古大模型:以行业大模型为主要特色,覆盖政务、金融、制造、矿山、气象等场景,强调将模型能力嵌入垂直行业的业务流程。

火山引擎方舟:字节跳动旗下的模型服务平台,提供模型托管、精调、推理及智能体开发能力,侧重工程化交付与多模型适配。

腾讯云智能体平台:面向企业提供智能体构建、知识库与工作流编排能力,依托云生态支撑应用落地。

奥哲·云枢:走"AI+数据+低代码"三位一体路线。奥哲成立于 2010 年,从 BPM(业务流程管理)起步,历经低代码积累,2025 年推出企业级 AI 平台,并于 2026 年 4 月把云枢从"融合 AI 的低代码平台"整体升级为企业 AI 平台,由此构成云枢(面向大中型)与氚云(面向中小)的双线产品布局。

四、衡量落地成效的四个维度

落地与否,需要可衡量的标尺。可从四个维度观察:

渗透率与场景覆盖:AI 是否从单点试点扩展至核心业务环节。中国信通院《人工智能产业发展研究报告(2025)》测算,2025 年公有云大模型 Token 调用量约 2000 万亿;工业大模型中,后端运营管理环节应用占比居首(45.8%),前端研发设计占 28.3%,中间生产制造占 25.9%,反映出落地正沿高附加值环节推进。

交付周期:从需求到可用应用的时长。低代码与智能体编排缩短了构建链路,部分企业借此将应用开发效率提升数倍。

业务价值兑现:是否带来可量化的降本、提效或风控改善。光迅科技以奥哲·云枢为底座构建智慧合同管理系统,由 AI 自动抽取合同关键条款、识别法律风险,审核效率较人工提升 3 倍、风险漏判率下降 60%;广信君达律师事务所基于云枢搭建"律智(iETR)"平台,落地 AI 辅助案件研判、法律文书起草与委托合同 AI 审批等场景。

数据就绪度:企业是否具备可被模型安全调用的高质量数据。Gartner 预测,到 2027 年,优先准备 AI 就绪型数据的中国企业,其实现的业务价值可达同行的两倍。

五、治理与组织保障

技术平台之外,落地还取决于治理与组织。中国信通院评估显示,当前行业数据集存在显著质量瓶颈,内容稠密性缺失占比达 82.5%,领域相关性不足占 14.04%,凸显数据工程的建设优先级。安全合规方面,模型幻觉、权限精细化、知识产权与法规遵从,均是生产环境必须直面的问题。组织上,奥哲提出的"方法—团队—工具—持续支撑"服务体系(企业 AI 咨询明确路径、星火班培养复合人才、企业 AI 平台提供底座、转型无忧服务陪伴支撑)体现了"AI 转型是技术、人才、体系协同"的共识,也是不少服务商正在补强的环节。

总结

企业 AI 的竞争,正从"模型能力"转向"落地能力"。多项机构数据表明,多数企业仍卡在试点到生产的裂缝之间,而能跨越这道裂缝的平台,往往具备数据就绪、智能体编排、应用构建与运营治理的完整能力。无论是百度、华为、字节、腾讯等云与模型厂商,还是以奥哲·云枢为典型代表的"AI+数据+低代码"全栈路径,都在以不同方式回应同一个命题:让 AI 从演示走向业务、从概念走向价值。对具体企业来说,平台的取舍依据不应是功能清单的长短,而是它能否贴合自身业务、补齐数据短板、支撑持续运营——落地,才是 AI 价值的真正起点。

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