在“人工智能+”行动不断深化的背景下，企业级人工智能应用正从探索阶段迈向规模化落地的新阶段。近日，在雄安新区举办的“人工智能+”创新生态系列活动上，彩讯股份发布的《企业级AI应用白皮书》引发行业关注。这份基于二十年政企服务经验撰写的报告，系统梳理了企业级AI发展的核心挑战与实践路径，为行业提供了可落地的参考框架。
彩讯股份CEO白琳在接受采访时指出，当前企业级AI应用已突破技术可行性阶段，但真正实现业务价值持续释放的案例仍属少数。这种“能用”与“用好”的差距，源于企业级AI面临的系统性挑战。报告显示，业务场景适配、系统架构改造、数据治理体系、安全合规要求以及跨部门协同，已成为制约AI落地的五大关键因素。例如，某金融机构尝试引入智能客服系统时，因未理清业务流程与AI能力的匹配关系，导致系统上线后处理效率不升反降。
白皮书提出“用AI重构企业软件”的核心理念，认为新一代企业软件应具备三大特征：原生AI架构、业务场景驱动、可治理演进。与传统自动化工具不同，智能企业软件能够理解业务语境、处理非结构化数据，并随着业务变化持续优化。以制造业为例，某汽车企业通过部署智能质检系统，不仅实现了缺陷识别准确率98.7%的提升，更通过系统自主学习功能，将新车型的适配周期从3个月缩短至2周。
针对企业级AI与消费级AI的本质差异，白琳强调稳定性与可控性的核心地位。企业AI系统承载着业务流程责任与合规要求，任何决策偏差都可能引发连锁反应。某零售企业曾因智能推荐系统算法偏差，导致某区域门店库存积压与缺货并存，造成直接经济损失超千万元。为此，彩讯股份构建了涵盖模型、数据、应用的三维治理体系，确保AI能力深度嵌入业务流程而非孤立存在。
为破解落地难题，白皮书创新提出“1+1+N”实施方法论。该框架以顶层业务设计为先导，通过Rich AIBox工具平台实现模型、数据与流程的统一调度，最终在N个业务场景中持续沉淀能力。某能源集团应用该框架后，在设备预测性维护、安全风险预警等场景实现AI渗透率提升40%，运维成本下降25%。白琳特别指出：“企业级AI的成功不取决于单个技术突破，而在于系统化治理能力。”
随着底层模型能力日趋通用化，企业级AI市场正呈现专业化分层趋势。彩讯股份等服务商开始聚焦业务理解、场景融合与长期服务能力构建。某医疗企业与彩讯合作开发的智能诊疗系统，通过深度融合临床路径与AI分析能力，使门诊效率提升35%，误诊率下降18%，彰显出专业服务商的价值所在。这种从技术堆砌到价值共创的转变，正在重塑企业级AI的竞争格局。
