企业AI应用现状与挑战 - 多数企业AI应用仍停留在"+AI"阶段 仅通过局部叠加智能化工具实现有限降本增效 未改变底层业务逻辑 [1] - 50%企业引入AI出于"不安全感" 缺乏清晰认知和系统化框架 导致投入与收益不匹配 [1] - 95%组织在GenAI项目中获得零回报 仅5%成功将GenAI工具大规模集成到工作流程 [4] - 企业普遍存在重技术轻应用倾向 缺乏统一度量标准和复用机制 导致系统性失灵 [5] AIM²模型框架与价值 - 业界首个企业应用AI成熟度模型AIM²由上海交通大学联合产业伙伴发布 涵盖金融/汽车/健康/零售四大行业 [2] - 模型采用"五级六维"体系：五个成熟度等级(L1-L5)和六个维度(战略/组织/数据/技术/应用/商业) [8][9] - 提供从战略筛选到价值实现的漏斗式行动指南 帮助企业系统化识别和实施高价值AI场景 [9] - 考虑行业差异性 通过多维平衡指标和阶段性指标适配不同行业技术扩散周期 [11] 行业实践案例 - 金融业：上海银行通过机器学习优化信用风险管理 实现贷前审批和贷后预警精准优化 并与科技公司合作引入智能风控系统 [12] - 健康业：中国太保融合医疗/气象/物联网多场景数据 构建"保险领域数字劳动力" 将AI从效率工具升级为数字员工 [7] - 健康业：美年大健康运用AI重塑全流程服务 通过分布式数据库升级智慧体检系统 实现向全生命周期健康管理转型 [12] - 汽车业：零跑汽车聚焦智能驾驶与智能座舱领域 遵循ROI导向开发深度适配场景的专家模型 [12] - 零售业：欧莱雅构建本地化数据中台 形成趋势识别/虚拟试妆等能力反哺全球创新 并通过开放生态联合推动生成式AI概念验证 [13] - 服务业：乐刻运动通过AI巡检系统和AI客服实现人机融合 大幅提升门店营运效率 [13] AI+转型路径与趋势 - AI+要求企业将AI作为核心驱动力 从架构设计到交互逻辑全面围绕AI能力展开 实现从工具到引擎的跃迁 [7] - 蚂蚁数字医疗通过AI健康管家构建医疗服务闭环生态 实现跨业务跨系统的敏捷协同与高效决策 [8] - 未来企业将演进为"企业即智能体" 竞争力取决于AI原生逻辑下的持续学习与进化能力 [8] - AIM²推动行业整体生态优化 不仅引导企业做正确的事 更规划行业路网式发展路径 [14]

AI应用现状与挑战 - 多数企业AI应用停留在"+AI"阶段 仅通过局部环节叠加智能化工具实现有限降本增效 [3] - 50%企业引入AI出于"不安全感" 缺乏清晰认知和底层逻辑变革 [3] - 95%组织在GenAI项目中获得零回报 仅5%成功将GenAI工具大规模集成到工作流程 [8] "+AI"模式的局限性 - 企业重技术轻应用 缺乏系统性框架 难以将AI深度嵌入业务 [9] - AI试点项目难以转化为实际生产力提升和业务转型 [8] - 缺乏转化提升衡量标准 复用机制不完善 决策基于直觉而非科学验证 [8] "AI+"模式的核心特征 - 将AI作为核心驱动力 从架构设计到交互逻辑均围绕AI能力展开 [12] - AI从工具跃迁为引擎 驱动企业战略和模式创新 [12] - 数据融合决定AI应用能力上限 如中国太保融合医疗气象物联网多场景数据 [12] 行业实践案例 - 金融行业：上海银行通过机器学习优化信用风险评估 实现贷前审批和贷后预警精准优化 [18] - 健康行业：美年大健康运用AI技术重塑全流程服务 实现从体检服务向全生命周期健康管理转型 [18] - 汽车行业：零跑汽车聚焦智能驾驶与智能座舱 开发深度适配特定场景的专家模型 [18] - 零售行业：欧莱雅构建本地化数据中台 形成趋势识别虚拟试妆等多场景能力 [19] AIM²模型框架价值 - 提供"五级六维"体系 涵盖战略组织数据技术应用与商业六个维度 [15] - 设立L1-L5五个成熟度等级 定义从"+AI"到"AI+"的战略演进路径 [15] - 考虑行业差异性 通过多维平衡指标和阶段性指标适配不同行业特性 [17] 生态化发展趋势 - 蚂蚁数字医疗健康通过AI健康管家构建医疗服务闭环生态 实现跨业务跨系统协同决策 [13] - 企业逐渐演进为"企业即智能体" AI成为驱动自我进化的核心引擎 [13] - 生态合作成为提升AI能力重要路径 如上海银行与科技公司合作引入智能投顾风控系统 [18] 生产力变革成效 - 中国太保将AI从效率工具升级为数字员工 系统性重塑运营模式 [12] - 乐刻运动通过AI巡检系统和AI客服实现人机融合 大幅提升门店营运效率 [19] - AI让企业运转逻辑发生根本改变 创造出新的价值点 [12]

AI大模型发展趋势 - 垂类大模型在制造、金融、医疗等领域率先实现商业化应用，成为企业数字化降本增效的重要方向 [1] - 从"AI+"进阶到"+AI"是企业深入发掘大模型应用价值的关键，需从局部赋能转向全流程效率提升 [1] - 2024年全球企业AI使用率快速跃升至75%，较2018-2023年50%的稳定水平显著提升 [2] 企业经营变革 - AI带动企业经营三要素（生产、管理、销售）全面变革：生产端实现降本、管理端可能通过数字分身提升效率、销售端通过AI Agent占据用户心智 [2] - 制造业AI应用主要集中于流程管理、智能问答和决策辅助三大领域 [3] - AI智驾从L1-L2单点突破发展到L3等级实现全流程贯通，体现"+AI"质变效应 [3] 技术应用深化 - 从人与智能体协同到智能体间自主协同，需构建数字运行空间实现场景流程打通 [4] - 软性AI基建（如多智能体协同系统）成为发展重点，可同时服务大企业系统建构和中小企业标准化部署 [5] - 套件化AI应用方案具有灵活选择、快速落地、数据资产沉淀三大优势，适合中小企业点状需求 [5] 行业生态建设 - 行业需共同推进AI标准化与科技伦理建设，构建可复用、可联通、可信任的企业大模型生态 [5] - AI伦理推广需通过中小企业普惠实现，同时加强社会资源投入和监督认知 [6] - 人类职业责任感和道德感不可替代，AI产业从业者需具备同理心和伦理决策能力 [6]