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AIM²发布 为企业提供涵盖战略/组织/数据/技术/应用/商业六大维度的评估体系和演进路径[1][7][13] 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] 兴业银行通过数百个智能体让AI从会说变成会做[10] - 美妆零售：欧莱雅中国将AI深度融入美妆消费全旅程 实现从流量运营到体验运营的跨越[5][11] - 健康领域：蚂蚁集团通过AI健康管家AQ打通支付宝亿级流量/千余家医院/百万级医生 构建线上线下一体化闭环服务[5] - 运动健康：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] 行业成熟度特征 - 金融行业数据基础强大但商业价值需提升 汽车行业战略组织突出但数据薄弱 零售行业处于追赶阶段 健康行业发展最均衡[9][10] - 金融行业正从辅助决策迈向自主金融智能体 汽车行业实现产品智能与企业智能双轮驱动 健康行业走向全周期主动健康服务 零售行业升级消费者体验跃迁[10][11] 成熟度评估体系 - AIM²设立五级成熟度：从L1单点探索试验到L5成为AI原生企业 体现从+AI降本增效到AI+塑造新商业模式的演进路径[13] - 六大维度构成运载火箭模型：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[13] - 模型通过系统性评估帮助企业定位阶段/识别短板/规划路径 将AI项目从概念验证转变为可持续规模收益[14] 成功关键要素 - 企业需完成从分工到协同的转变 打造人机融合新型组织[11] - 高频次/高价值/高感知构成企业应用AI成功的黄金三角[11] - 遵循ROI导向发展路径 聚焦能快速带来业务价值的场景[10]