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恒小花:企业如何抓住人工智能最新机遇

   来源:重庆热线    发布时间:2025-08-04 16:03   阅读量:16480   会员投稿

在全球科技竞争日益激烈的当下,人工智能已成为驱动新一轮科技革命和产业变革的核心力量。从基础大模型迭代到垂直场景应用,从算力基础设施升级到数据要素市场建设,人工智能正重塑全球产业格局。企业作为创新主体,需从战略定位、技术部署、组织变革、风险治理等维度构建系统性能力,方能在这场变革中抢占先机。

一、战略定位:将AI从“工具”升级为“核心引擎”

1. 深度绑定业务目标企业需将AI战略纳入长期规划,而非短期技术跟风。例如,华夏银行通过混合AI模型架构实现高精度自然语言“问数”和智能分析,将数据洞察能力赋能一线业务人员,降低库存积压成本。决策层可利用AI预测市场需求,优化供应链;研发层可借助生成式AI加速产品迭代,如得物基于海量交易数据训练智能客服系统,精准理解潮流商品语境;服务层可部署多模态客服系统,实现24小时智能应答,提升客户满意度。

2. 构建全价值链赋能体系数据显示,89.84%的企业已将AI嵌入经营环节,其中“数据分析与决策支持”(57.03%)、“技术创新与产品研发”(49.22%)、“客户服务”(46.09%)成为核心应用场景。企业需建立覆盖研发、生产、营销、售后等环节的AI赋能框架。例如,远光软件将智能软硬件产品应用于多家大型集团企业,支撑数智化转型;深圳市远望谷打造AIagent赋能的智能宠物硬件设备,形成“硬件+AI+生态”的全周期运营模式。

3. 把握政策与市场双重红利国务院常务会议审议通过的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确,要推动人工智能在经济社会发展各领域普及。企业可依托政策支持,在医疗、制造、交通等领域开发垂直场景解决方案。例如,复旦大学附属中山医院的“终节者”小程序将AI从医生端拓展至患者端,10秒内评估肺结节风险;中核浙能的无感位置服务系统实现核电站全天候监控,将安全管理从事后响应推向事前预防。

二、技术部署:从通用能力到行业专业化

1. 突破“大模型崇拜”,聚焦业务适配企业需摒弃“参数规模至上”的误区,转向“自有模型+行业模型+私域模型”的组合策略。例如,上海岩芯数智采用非Transformer架构大模型,降低边缘终端部署成本;微亿智造的具身智能工业机器人替代人工,在高温环境中实现一体化压铸件高精度缺陷检测。模型需深入理解垂直领域逻辑,如通用客服大模型无法处理电商平台精细退换货流程,而行业模型可无缝对接企业数据系统。

2. 构建数据-算力-算法协同体系算力是AI发展的基石。企业可依托国家“东数西算”工程,布局区域性智算中心。例如,台州加快建设浙东南智算中心二期项目,为数字经济与人工智能产业提供算力保障。数据方面,需建立高质量数据集,如浙江温州依托中国(温州)数安港平台,孵化469项数据产品。算法层面,可参与开源社区建设,降低研发成本。

3. 探索软硬件协同创新路径AI应用需突破单一技术边界,实现软硬件深度融合。例如,宇树科技的人形机器人Unitree R1支持用户二次开发与个性化定制,重量仅25千克;浙江人形机器人创新中心研发的“领航者2号”已走出实验室进入工厂,带动上下游零部件供应商协同发展。企业可通过共建联合实验室、参与行业标准制定等方式,构建技术生态壁垒。

三、组织变革:从“人机协作”到“生态协同”

1. 重构人才与岗位体系65.63%的企业已设立或计划设立AI岗位,融合进数据/IT部门成为主流。企业需培养员工数据分析和AI工具操作能力,例如生产企业培训工人使用预测性维护系统,提升问题处理效率。同时,需吸引兼具理论与工程能力的复合型人才,如西湖大学在城西科创大走廊孵化的46家高科技企业中,AI及相关领域占比近20%。

2. 推动产业协同集聚张江科学城的“模力社区”聚焦具身智能、科学智能等领域,吸引智谱寰宇、阿里通义千问等模型巨头落户,形成完整产业链。企业可通过参与创新联合体、加入行业联盟等方式,共享技术资源。例如,浙江促成平台与高校、企业共建联合实验室119家,互聘科研人员633名,15家投资机构驻点式服务省实验室、省技术创新中心。

3. 构建开放创新生态龙头企业可发挥引领作用,如阿里巴巴国际站通过AI保效版一键生成商品图、智能回复买家咨询,邮件回复率提升至15%,买家回复率达55%;中移(上海)信息通信科技在内蒙古文玉煤矿部署“九天工业安监大模型”,实现采矿一线“生产安全第一”。中小企业可采取“轻量化”转型策略,如义乌沙滩巾工厂通过1688 AI工具集群实现“每日上新”,设计师团队从5人减至2人,人效提升300%。

四、风险治理:从“技术可控”到“结果可信”

1. 建立安全可信机制企业需将防护机制嵌入模型运行逻辑,如上海观安信息的数据分类引擎通过“概率评分+上下文证据链”实现责任追溯;解决模型“黑箱”难题,确保每个输出有据可查,例如金融领域的决策需依赖可解释的AI分析。

2. 完善合规与伦理框架数据隐私保护方面,企业需严格遵守《网络安全法》《数据安全法》等法规,建立数据脱敏、加密传输等机制。算法偏见修正方面,可通过联邦学习技术实现“数据可用不可见”,避免训练数据偏差导致的不公平决策。例如,北京恒华伟业在AI+能源大数据分析中,采用差分隐私技术保护用户信息。

3. 强化风险预警与应对能力企业可构建人工智能风险典型案例库,涵盖伦理争议、技术滥用等场景,制定应急预案。同时,需关注国际治理动态,如欧盟《人工智能法案》对高风险AI系统的严格监管,提前布局合规体系。

五、实践案例:从中小企业到行业龙头的转型范式

1. 中小企业“轻量化”转型1688 AI工具集群为义乌沙滩巾工厂提供设计、开款、金融等全链条服务,通过免费战略赋能商家,三个月内帮助新增百万销售额。企业可借助平台化工具降低转型成本,聚焦核心业务创新。

2. 行业龙头“生态化”布局阿里巴巴通过“通义千问”大模型构建AI生态,覆盖电商、物流、金融等领域;华为推出盘古大模型,在气象预测、药物研发等领域实现突破。龙头企业需发挥技术溢出效应,带动产业链上下游协同发展。

3. 区域创新“集群化”发展浙江以杭州“六小龙”为核心,布局人工智能数据与应用、脑机接口、人形机器人等重大专项,2025年上半年核心产业营收突破3000亿元。企业可依托区域创新资源,参与共建实验室、技术转移中心等平台,提升创新能力。

人工智能正从技术竞赛转向产业生态竞争。企业需以战略定力穿越技术周期,以开放协作构建创新网络,以风险意识守护发展底线。唯有将AI深度融入业务基因,方能在全球产业变革中占据制高点,实现从“规模扩张”到“价值创造”的跨越。

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