在全球科技競爭日益激烈的當下，人工智能已成為驅動新一輪科技革命和產業變革的核心力量。從基礎大模型迭代到垂直場景應用，從算力基礎設施升級到數據要素市場建設，人工智能正重塑全球產業格局。企業作為創新主體，需從戰略定位、技術部署、組織變革、風險治理等維度構建系統性能力，方能在這場變革中搶占先機。

一、戰略定位：將AI從“工具”升級為“核心引擎”

1. 深度綁定業務目標
企業需將AI戰略納入長期規劃，而非短期技術跟風。例如，華夏銀行通過混合AI模型架構實現高精度自然語言“問數”和智能分析，將數據洞察能力賦能一線業務人員，降低庫存積壓成本。決策層可利用AI預測市場需求，優化供應鏈；研發層可借助生成式AI加速產品迭代，如得物基于海量交易數據訓練智能客服系統，精準理解潮流商品語境；服務層可部署多模態客服系統，實現24小時智能應答，提升客戶滿意度。

2. 構建全價值鏈賦能體系
數據顯示，89.84%的企業已將AI嵌入經營環節，其中“數據分析與決策支持”（57.03%）、“技術創新與產品研發”（49.22%）、“客戶服務”（46.09%）成為核心應用場景。企業需建立覆蓋研發、生產、營銷、售后等環節的AI賦能框架。例如，遠光軟件將智能軟硬件產品應用于多家大型集團企業，支撐數智化轉型；深圳市遠望谷打造AIagent賦能的智能寵物硬件設備，形成“硬件+AI+生態”的全周期運營模式。

3. 把握政策與市場雙重紅利
國務院常務會議審議通過的《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》明確，要推動人工智能在經濟社會發展各領域普及。企業可依托政策支持，在醫療、制造、交通等領域開發垂直場景解決方案。例如，復旦大學附屬中山醫院的“終節者”小程序將AI從醫生端拓展至患者端，10秒內評估肺結節風險；中核浙能的無感位置服務系統實現核電站全天候監控，將安全管理從事后響應推向事前預防。

二、技術部署：從通用能力到行業專業化

1. 突破“大模型崇拜”，聚焦業務適配
企業需摒棄“參數規模至上”的誤區，轉向“自有模型+行業模型+私域模型”的組合策略。例如，上海巖芯數智采用非Transformer架構大模型，降低邊緣終端部署成本；微億智造的具身智能工業機器人替代人工，在高溫環境中實現一體化壓鑄件高精度缺陷檢測。模型需深入理解垂直領域邏輯，如通用客服大模型無法處理電商平臺精細退換貨流程，而行業模型可無縫對接企業數據系統。

2. 構建數據-算力-算法協同體系
算力是AI發展的基石。企業可依托國家“東數西算”工程，布局區域性智算中心。例如，臺州加快建設浙東南智算中心二期項目，為數字經濟與人工智能產業提供算力保障。數據方面，需建立高質量數據集，如浙江溫州依托中國（溫州）數安港平臺，孵化469項數據產品。算法層面，可參與開源社區建設，降低研發成本。

3. 探索軟硬件協同創新路徑
AI應用需突破單一技術邊界，實現軟硬件深度融合。例如，宇樹科技的人形機器人Unitree R1支持用戶二次開發與個性化定制，重量僅25千克；浙江人形機器人創新中心研發的“領航者2號”已走出實驗室進入工廠，帶動上下游零部件供應商協同發展。企業可通過共建聯合實驗室、參與行業標準制定等方式，構建技術生態壁壘。

三、組織變革：從“人機協作”到“生態協同”

1. 重構人才與崗位體系
65.63%的企業已設立或計劃設立AI崗位，融合進數據/IT部門成為主流。企業需培養員工數據分析和AI工具操作能力，例如生產企業培訓工人使用預測性維護系統，提升問題處理效率。同時，需吸引兼具理論與工程能力的復合型人才，如西湖大學在城西科創大走廊孵化的46家高科技企業中，AI及相關領域占比近20%。

2. 推動產業協同集聚
張江科學城的“模力社區”聚焦具身智能、科學智能等領域，吸引智譜寰宇、阿里通義千問等模型巨頭落戶，形成完整產業鏈。企業可通過參與創新聯合體、加入行業聯盟等方式，共享技術資源。例如，浙江促成平臺與高校、企業共建聯合實驗室119家，互聘科研人員633名，15家投資機構駐點式服務省實驗室、省技術創新中心。

3. 構建開放創新生態
龍頭企業可發揮引領作用，如阿里巴巴國際站通過AI保效版一鍵生成商品圖、智能回復買家咨詢，郵件回復率提升至15%，買家回復率達55%；中移（上海）信息通信科技在內蒙古文玉煤礦部署“九天工業安監大模型”，實現采礦一線“生產安全第一”。中小企業可采取“輕量化”轉型策略，如義烏沙灘巾工廠通過1688 AI工具集群實現“每日上新”，設計師團隊從5人減至2人，人效提升300%。

四、風險治理：從“技術可控”到“結果可信”

1. 建立安全可信機制
企業需將防護機制嵌入模型運行邏輯，如上海觀安信息的數據分類引擎通過“概率評分+上下文證據鏈”實現責任追溯；解決模型“黑箱”難題，確保每個輸出有據可查，例如金融領域的決策需依賴可解釋的AI分析。

2. 完善合規與倫理框架
數據隱私保護方面，企業需嚴格遵守《網絡安全法》《數據安全法》等法規，建立數據脫敏、加密傳輸等機制。算法偏見修正方面，可通過聯邦學習技術實現“數據可用不可見”，避免訓練數據偏差導致的不公平決策。例如，北京恒華偉業在AI+能源大數據分析中，采用差分隱私技術保護用戶信息。

3. 強化風險預警與應對能力
企業可構建人工智能風險典型案例庫，涵蓋倫理爭議、技術濫用等場景，制定應急預案。同時，需關注國際治理動態，如歐盟《人工智能法案》對高風險AI系統的嚴格監管，提前布局合規體系。

五、實踐案例：從中小企業到行業龍頭的轉型范式

1. 中小企業“輕量化”轉型
1688 AI工具集群為義烏沙灘巾工廠提供設計、開款、金融等全鏈條服務，通過免費戰略賦能商家，三個月內幫助新增百萬銷售額。企業可借助平臺化工具降低轉型成本，聚焦核心業務創新。

2. 行業龍頭“生態化”布局
阿里巴巴通過“通義千問”大模型構建AI生態，覆蓋電商、物流、金融等領域；華為推出盤古大模型，在氣象預測、藥物研發等領域實現突破。龍頭企業需發揮技術溢出效應，帶動產業鏈上下游協同發展。

3. 區域創新“集群化”發展
浙江以杭州“六小龍”為核心，布局人工智能數據與應用、腦機接口、人形機器人等重大專項，2025年上半年核心產業營收突破3000億元。企業可依托區域創新資源，參與共建實驗室、技術轉移中心等平臺，提升創新能力。

人工智能正從技術競賽轉向產業生態競爭。企業需以戰略定力穿越技術周期，以開放協作構建創新網絡，以風險意識守護發展底線。唯有將AI深度融入業務基因，方能在全球產業變革中占據制高點，實現從“規模擴張”到“價值創造”的跨越。