核心观点 - 垂类AI模型企业面临从技术驱动转向业务价值驱动的转型挑战 需跨越"伪智能化"陷阱 构建以流程为核心、结果为导向、生态为平台的立体护城河[3][6][21] 技术实现挑战 - 智能自动化需实现接近100%的AI自动化 ScaleFactor案例显示依赖人工干预会导致业务失败[5] - 行业知识和专家经验必须转化为内嵌算法 而非简单包装成服务[6] - 需简化模型使用流程降低认知门槛 避免技术沦为演示工具[7] - 模型必须与业务流程深度融合 形成数据流、业务流、知识流闭环[8] 商业模式转型 - 从卖API调用、模型微调服务转向"业务成果即服务"(BOaaS)模式[11][14] - 按流程计费而非按调用计费 绑定业务成果而非功能模块[13] - 树根互联案例显示研发投入4.26亿元但累计亏损超13亿元 反映商业模式单一问题[12] - 需构建可持续造血能力 避免被客户自建或开源方案替代[12][15] 生态平台构建 - 需从单点突破转向流程再造 串联孤立场景为完整闭环[17][19] - 智能质检等场景需与生产排程、工艺优化实现数据打通[19] - 必须构建开放平台架构 吸引外部生态伙伴贡献价值[20][23] - 掌控任务界面、数据闭环、智能调度三大要素构建网络效应[24] 成功路径框架 - 以Agent为核心全面接管流程执行 实现从辅助决策到自主执行的跃迁[22][24] - 以流程为牵引重塑行业流程 以结果为导向提供端到端流程外包服务[24] - 流程为体、结果为翼、生态为魂构成立体护城河体系[24][25]