文章核心观点 - AI竞争进入下半场 模型参数不再是唯一壁垒 数据质量成为企业应用AI的胜负手 [2][3] - 企业应用AI成熟度模型(AIM)发布 提供六维评估体系指导企业AI转型 [1][5][6] - 不同行业呈现差异化AI应用路径 金融/汽车/健康/零售各有侧重 [6][7] 行业应用实践 - 金融行业：中国太保构建"数字劳动力"实现从保险赔付到风险减量的服务跃迁 [3] 兴业银行聚焦业务价值场景构建数百个智能体 [6] - 汽车行业：零跑汽车坚持ROI导向 通过全域自研战略打造软硬一体平台 [6] - 健康行业：蚂蚁集团通过AI健康管家AQ连接支付宝亿级流量/千余家医院/百万级医生 实现线上线下闭环服务 [5][7] - 零售行业：欧莱雅中国将AI融入美妆全旅程 虚拟试妆和销量预测推动创新 [5] 乐刻运动AI客服基础问题解决率超85% AI督导员提升门店巡检效率 [5] 成熟度模型框架 - AIM模型设立战略/组织/数据/技术/应用/商业六个关键维度 [6] - 五级成熟度等级(L1-L5)勾勒从"+AI"到"AI+"的进阶之路 [9] - 战略是指令舱 组织是推进器 数据是燃料 技术是飞控系统 应用是航行轨道 商业价值是目标星球 [9] 行业调研发现 - 金融行业数据基础强大但商业价值需提升 [6] - 汽车行业战略组织突出但数据基础薄弱 [6] - 零售行业整体处于追赶阶段 商业价值实现面临挑战 [6] - 健康行业发展最为均衡 [6] 转型路径方向 - 金融行业从辅助决策迈向自主金融智能体 [6] - 汽车行业从产品智能先行到产品智能与企业智能双轮驱动 [6] - 健康行业走向极致个性化的全周期主动健康服务创新 [7] - 零售行业升级为以消费者为中心的体验跃迁 [7]