在全球科技競爭日益激烈的當下，人工智能已成為驅動新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的核心力量。從基礎大模型迭代到垂直場景應用，從算力基礎設施升級到數(shù)據(jù)要素市場建設，人工智能正重塑全球產(chǎn)業(yè)格局。企業(yè)作為創(chuàng)新主體，需從戰(zhàn)略定位、技術部署、組織變革、風險治理等維度構建系統(tǒng)性能力，方能在這場變革中搶占先機。

一、戰(zhàn)略定位：將AI從“工具”升級為“核心引擎”

1. 深度綁定業(yè)務目標
企業(yè)需將AI戰(zhàn)略納入長期規(guī)劃，而非短期技術跟風。例如，華夏銀行通過混合AI模型架構實現(xiàn)高精度自然語言“問數(shù)”和智能分析，將數(shù)據(jù)洞察能力賦能一線業(yè)務人員，降低庫存積壓成本。決策層可利用AI預測市場需求，優(yōu)化供應鏈；研發(fā)層可借助生成式AI加速產(chǎn)品迭代，如得物基于海量交易數(shù)據(jù)訓練智能客服系統(tǒng)，精準理解潮流商品語境；服務層可部署多模態(tài)客服系統(tǒng)，實現(xiàn)24小時智能應答，提升客戶滿意度。

2. 構建全價值鏈賦能體系
數(shù)據(jù)顯示，89.84%的企業(yè)已將AI嵌入經(jīng)營環(huán)節(jié)，其中“數(shù)據(jù)分析與決策支持”（57.03%）、“技術創(chuàng)新與產(chǎn)品研發(fā)”（49.22%）、“客戶服務”（46.09%）成為核心應用場景。企業(yè)需建立覆蓋研發(fā)、生產(chǎn)、營銷、售后等環(huán)節(jié)的AI賦能框架。例如，遠光軟件將智能軟硬件產(chǎn)品應用于多家大型集團企業(yè)，支撐數(shù)智化轉型；深圳市遠望谷打造AIagent賦能的智能寵物硬件設備，形成“硬件+AI+生態(tài)”的全周期運營模式。

3. 把握政策與市場雙重紅利
國務院常務會議審議通過的《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》明確，要推動人工智能在經(jīng)濟社會發(fā)展各領域普及。企業(yè)可依托政策支持，在醫(yī)療、制造、交通等領域開發(fā)垂直場景解決方案。例如，復旦大學附屬中山醫(yī)院的“終節(jié)者”小程序將AI從醫(yī)生端拓展至患者端，10秒內評估肺結節(jié)風險；中核浙能的無感位置服務系統(tǒng)實現(xiàn)核電站全天候監(jiān)控，將安全管理從事后響應推向事前預防。

二、技術部署：從通用能力到行業(yè)專業(yè)化

1. 突破“大模型崇拜”，聚焦業(yè)務適配
企業(yè)需摒棄“參數(shù)規(guī)模至上”的誤區(qū)，轉向“自有模型+行業(yè)模型+私域模型”的組合策略。例如，上海巖芯數(shù)智采用非Transformer架構大模型，降低邊緣終端部署成本；微億智造的具身智能工業(yè)機器人替代人工，在高溫環(huán)境中實現(xiàn)一體化壓鑄件高精度缺陷檢測。模型需深入理解垂直領域邏輯，如通用客服大模型無法處理電商平臺精細退換貨流程，而行業(yè)模型可無縫對接企業(yè)數(shù)據(jù)系統(tǒng)。

2. 構建數(shù)據(jù)-算力-算法協(xié)同體系
算力是AI發(fā)展的基石。企業(yè)可依托國家“東數(shù)西算”工程，布局區(qū)域性智算中心。例如，臺州加快建設浙東南智算中心二期項目，為數(shù)字經(jīng)濟與人工智能產(chǎn)業(yè)提供算力保障。數(shù)據(jù)方面，需建立高質量數(shù)據(jù)集，如浙江溫州依托中國（溫州）數(shù)安港平臺，孵化469項數(shù)據(jù)產(chǎn)品。算法層面，可參與開源社區(qū)建設，降低研發(fā)成本。

3. 探索軟硬件協(xié)同創(chuàng)新路徑
AI應用需突破單一技術邊界，實現(xiàn)軟硬件深度融合。例如，宇樹科技的人形機器人Unitree R1支持用戶二次開發(fā)與個性化定制，重量僅25千克；浙江人形機器人創(chuàng)新中心研發(fā)的“領航者2號”已走出實驗室進入工廠，帶動上下游零部件供應商協(xié)同發(fā)展。企業(yè)可通過共建聯(lián)合實驗室、參與行業(yè)標準制定等方式，構建技術生態(tài)壁壘。

三、組織變革：從“人機協(xié)作”到“生態(tài)協(xié)同”

1. 重構人才與崗位體系
65.63%的企業(yè)已設立或計劃設立AI崗位，融合進數(shù)據(jù)/IT部門成為主流。企業(yè)需培養(yǎng)員工數(shù)據(jù)分析和AI工具操作能力，例如生產(chǎn)企業(yè)培訓工人使用預測性維護系統(tǒng)，提升問題處理效率。同時，需吸引兼具理論與工程能力的復合型人才，如西湖大學在城西科創(chuàng)大走廊孵化的46家高科技企業(yè)中，AI及相關領域占比近20%。

2. 推動產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚
張江科學城的“模力社區(qū)”聚焦具身智能、科學智能等領域，吸引智譜寰宇、阿里通義千問等模型巨頭落戶，形成完整產(chǎn)業(yè)鏈。企業(yè)可通過參與創(chuàng)新聯(lián)合體、加入行業(yè)聯(lián)盟等方式，共享技術資源。例如，浙江促成平臺與高校、企業(yè)共建聯(lián)合實驗室119家，互聘科研人員633名，15家投資機構駐點式服務省實驗室、省技術創(chuàng)新中心。

3. 構建開放創(chuàng)新生態(tài)
龍頭企業(yè)可發(fā)揮引領作用，如阿里巴巴國際站通過AI保效版一鍵生成商品圖、智能回復買家咨詢，郵件回復率提升至15%，買家回復率達55%；中移（上海）信息通信科技在內蒙古文玉煤礦部署“九天工業(yè)安監(jiān)大模型”，實現(xiàn)采礦一線“生產(chǎn)安全第一”。中小企業(yè)可采取“輕量化”轉型策略，如義烏沙灘巾工廠通過1688 AI工具集群實現(xiàn)“每日上新”，設計師團隊從5人減至2人，人效提升300%。

四、風險治理：從“技術可控”到“結果可信”

1. 建立安全可信機制
企業(yè)需將防護機制嵌入模型運行邏輯，如上海觀安信息的數(shù)據(jù)分類引擎通過“概率評分+上下文證據(jù)鏈”實現(xiàn)責任追溯；解決模型“黑箱”難題，確保每個輸出有據(jù)可查，例如金融領域的決策需依賴可解釋的AI分析。

2. 完善合規(guī)與倫理框架
數(shù)據(jù)隱私保護方面，企業(yè)需嚴格遵守《網(wǎng)絡安全法》《數(shù)據(jù)安全法》等法規(guī)，建立數(shù)據(jù)脫敏、加密傳輸?shù)葯C制。算法偏見修正方面，可通過聯(lián)邦學習技術實現(xiàn)“數(shù)據(jù)可用不可見”，避免訓練數(shù)據(jù)偏差導致的不公平?jīng)Q策。例如，北京恒華偉業(yè)在AI+能源大數(shù)據(jù)分析中，采用差分隱私技術保護用戶信息。

3. 強化風險預警與應對能力
企業(yè)可構建人工智能風險典型案例庫，涵蓋倫理爭議、技術濫用等場景，制定應急預案。同時，需關注國際治理動態(tài)，如歐盟《人工智能法案》對高風險AI系統(tǒng)的嚴格監(jiān)管，提前布局合規(guī)體系。

五、實踐案例：從中小企業(yè)到行業(yè)龍頭的轉型范式

1. 中小企業(yè)“輕量化”轉型
1688 AI工具集群為義烏沙灘巾工廠提供設計、開款、金融等全鏈條服務，通過免費戰(zhàn)略賦能商家，三個月內幫助新增百萬銷售額。企業(yè)可借助平臺化工具降低轉型成本，聚焦核心業(yè)務創(chuàng)新。

2. 行業(yè)龍頭“生態(tài)化”布局
阿里巴巴通過“通義千問”大模型構建AI生態(tài)，覆蓋電商、物流、金融等領域；華為推出盤古大模型，在氣象預測、藥物研發(fā)等領域實現(xiàn)突破。龍頭企業(yè)需發(fā)揮技術溢出效應，帶動產(chǎn)業(yè)鏈上下游協(xié)同發(fā)展。

3. 區(qū)域創(chuàng)新“集群化”發(fā)展
浙江以杭州“六小龍”為核心，布局人工智能數(shù)據(jù)與應用、腦機接口、人形機器人等重大專項，2025年上半年核心產(chǎn)業(yè)營收突破3000億元。企業(yè)可依托區(qū)域創(chuàng)新資源，參與共建實驗室、技術轉移中心等平臺，提升創(chuàng)新能力。

人工智能正從技術競賽轉向產(chǎn)業(yè)生態(tài)競爭。企業(yè)需以戰(zhàn)略定力穿越技術周期，以開放協(xié)作構建創(chuàng)新網(wǎng)絡，以風險意識守護發(fā)展底線。唯有將AI深度融入業(yè)務基因，方能在全球產(chǎn)業(yè)變革中占據(jù)制高點，實現(xiàn)從“規(guī)模擴張”到“價值創(chuàng)造”的跨越。