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。
