中國信通院徐恩慶：AI應用正在融入企業(yè)關鍵環(huán)節(jié)，助力重塑核心價值

在日前舉行的2025金蝶云蒼穹AI峰會——AI技術論壇上，中國信通院云大所政企數(shù)字化轉型部主任徐恩慶發(fā)表主題分享，從政策、技術、市場、行業(yè)應用四大維度切入，深度剖析企業(yè)級AI應用的現(xiàn)狀與未來。

中國信通院云大所政企數(shù)字化轉型部主任徐恩慶

（以下為演講內容整理，有刪減。）

從政策層面看，當前人工智能已上升為國家戰(zhàn)略，中央經(jīng)濟工作會議明確提出要開展"人工智能+"行動，推動新技術、新產品、新場景的大規(guī)模應用示范。這種政策導向正從框架性指導向場景化落地轉變。

技術演進層面，人工智能技術歷經(jīng)三起兩落，從早期的符號主義主導，到如今以大模型為代表的連接主義崛起。在企業(yè)級應用領域，呈現(xiàn)"大模型+知識庫"的融合特征，既延續(xù)了傳統(tǒng)AI對準確性和穩(wěn)定性的追求，又通過知識增強突破了大模型在企業(yè)場景的局限。

市場數(shù)據(jù)印證了AI產業(yè)的爆發(fā)式增長。截至2024年，中國AI企業(yè)數(shù)量達4500多家，占全球15%，僅次于美國。國內備案大模型數(shù)量從2024年8月的190個激增至當前近350個（截止2025年3月底），其中80%以行業(yè)龍頭企業(yè)牽頭合作或者是自研的行業(yè)大模型。

行業(yè)應用呈現(xiàn)明顯的梯隊差異。通信、金融、能源、制造四大領域走在前列：通信行業(yè)依托技術積累，已實現(xiàn)網(wǎng)絡運維的智能化；金融業(yè)將AI應用于智能客服、信貸審批等場景，數(shù)據(jù)驅動的決策模式日趨成熟；能源行業(yè)通過引入AI一體機優(yōu)化電力調配；制造業(yè)則借助工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺打造智能工廠。央企群體表現(xiàn)尤為突出，2024年底已有28家央企發(fā)布行業(yè)大模型，覆蓋知識相問答、輔助工程師設計等核心環(huán)節(jié)。

過去十年間，企業(yè)信息化與數(shù)字化的進程始終圍繞技術迭代展開。從信息化到數(shù)字化的躍遷，本質是數(shù)據(jù)應用方式的升級：信息化時代，數(shù)據(jù)僅作為業(yè)務比對的參考；數(shù)字化時代，數(shù)據(jù)通過大數(shù)據(jù)處理支撐運營決策，甚至以可視化形式呈現(xiàn)價值。然而，這一階段的投入產出比仍不理想，許多企業(yè)的數(shù)據(jù)價值未能充分釋放。而人工智能的崛起，真正讓數(shù)據(jù)完成了從“輔助工具”到“智能閉環(huán)核心”的使命躍遷——數(shù)據(jù)成為AI的“燃料”，驅動模型訓練與優(yōu)化，其價值被推向新高度。

這種質變不僅體現(xiàn)在數(shù)據(jù)層面，更深入到企業(yè)運作的內核。傳統(tǒng)數(shù)字化依賴人為設定的規(guī)則與流程，工程師通過代碼將這些邏輯固化到系統(tǒng)中。但在AI時代，企業(yè)轉向“目標驅動”與“提示詞工程”：只需設定戰(zhàn)略目標，AI通過學習海量數(shù)據(jù)自主生成執(zhí)行邏輯，人類干預從“代碼編寫”轉向“目標調優(yōu)”。這種轉變意味著企業(yè)智能化的底層邏輯已發(fā)生根本性變革。

在應用方面的進化同樣顯著。過去，AI以單點工具形式存在，解決局部問題；如今，企業(yè)級AI追求全局智能，要求打破“應用煙囪”，構建統(tǒng)一平臺。這一進程與云原生技術發(fā)展一脈相承——十年前，企業(yè)糾結于自建云、公有云還是混合云；今天，AI時代的企業(yè)需在算力、模型、數(shù)據(jù)、應用四維度構建全棧智能架構，這絕非單一系統(tǒng)的升級，而是一場數(shù)字化革命。

在AI時代，強大的算力已成為企業(yè)成功部署AI應用的關鍵要素。企業(yè)面臨自建與采購的權衡：大型企業(yè)需考慮模型微調與應用開發(fā)的自主性，而中小企業(yè)更傾向外部采購。但無論路徑如何選擇，數(shù)據(jù)治理始終是繞不開的先決條件。一些企業(yè)試圖跳過數(shù)據(jù)治理直接部署AI，這無異于“空中樓閣”——數(shù)據(jù)質量、流通成本與核心數(shù)據(jù)保護問題，仍是橫亙在前的現(xiàn)實難題。

模型選擇同樣復雜。大模型雖主導生成式AI領域，但專有模型與小模型在特定場景中仍有不可替代的價值。企業(yè)需基于場景需求、成本預算與智能化目標，構建多模型協(xié)同體系。

應用落地是最直接創(chuàng)造價值。對企業(yè)而言，如何甄別優(yōu)先進行Agent化改造的業(yè)務場景，如何實現(xiàn)傳統(tǒng)研發(fā)體系與智能體開發(fā)路徑的有機融合，已成為企業(yè)級AI轉型的核心挑戰(zhàn)。產業(yè)界亟待形成標準化解決方案以破解應用落地難題。

企業(yè)級AI的征程剛剛開始。它既是技術革命，更是管理革命。當AI從后臺支撐走向前臺引領，企業(yè)需以更開放的姿態(tài)擁抱智能時代——不是追逐熱點，而是以戰(zhàn)略眼光審視數(shù)據(jù)、算力、模型與應用的協(xié)同進化。唯有如此，AI才能真正成為突破發(fā)展瓶頸、創(chuàng)造新質生產力的核心引擎。

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