企业应用AI的三个层次（工作+AI，业务+AI，业务xAI）

行业新闻|Industry News|

2025-03-18 00:50:07 594

一、未来已来，拥抱AI正当时

1、DeepSeekV3/R1大模型横空出世，国产大模型技术拐点已至，技术突破引爆应用革命。

2、DeepSeekV3/R1大模型开启了大模型应用的潘多拉盒子。现在是大模型应用的黄金时期。

二、企业应用AI的三个层次

企业必须应用大模型，未来是用大模型的企业打败不用大模型的企业。今天梳理一下企业应用AI的三个层次。

1、工作+AI（用Copilot）

1）企业员工通过应用AIGC工具，各种Copilot助手，提升个体工作效率，完成基础内容生成和智能问答。

2）企业创作类的工作，都可以让AIGC帮助生成，文本，视频，图片，各种创意都可以天马行空的创作。

3）例子；

利用AI处理文档整理、翻译、会议纪要、数据清洗、代码生成等标准化工作，

4）例子

员工通过自然语言交互快速获取信息，利用RAG技术的企业知识库的整理和智能检索与知识生成，提高效率。

5）应用建议

选择头部的各种AIGC工具，office办公工具，开发IDE，打开AI增值服务，应用尽有起来。

2、业务+AI（用AI Agent）

1）构建企业知识库

（1）多源数据整合

包括技术文档、项目复盘报告、客户案例等结构化数据。行业报告、政策法规、合作伙伴资源等，需验证来源权威性，避免信息污染。

（2）动态更新机制

定期清理冗余内容，更新业务规则和行业动态。

（3）统一文档格式（如PDF转Markdown），规范元数据（作者、版本、关联项目）。

（4）使用NLP技术进行语义切分：结合段落切分与滑动窗口（保留30%上下文重叠），避免信息碎片化。

2）开发数字人员工

企业利用AI Agent数字员工，将AI Agent深度嵌入业务流程，成为具备专业能力的“数字人员工”，实现工作岗位的数字人自动化完成。

（1）企业的标准化工作

标准化，重复性的工作都可以拆解工作流，实现工作原子化的自动化，开发AI Agent替代人工。

（2）企业经验性的工作

通过可以采集数据，利用专家的经验标注数据训练模型，让模型和代替专家做决策，通过AI Agent开发出数字人员工。

（3）生成审核类的数字人员工

在售前，售中，售后过程担任数字人岗位，生成式AI将企业知识资产转化为个性化内容，例如客户服务、标书生成、合同评审等工作，AI基于业务数据提供动态营销策略，生成市场营销方案。

（4）工作流程自动化

Agent可自主完成订单处理、供应链调度等复杂任务。

3）应用建议

（1）开发AI智能体

拥抱智能体，选择头部的智能体框架，招聘熟手员工，集精通智能体框架的员工，将企业积累业务数据，业务kown-how，业务流程，抽象成一个AI Agent，开发AI Agent，构建企业数字人员工队伍。

（2）训练细分场景行业大模型

基于开源大模型，加上行业数据训练行业大模型，或者基于场景数据微调，训练场景大模型。

基于混合大模型，并结合SOP优化人机协作边界，开发智能体应用。

3、业务×AI（AI Native重构业务）

1）AI驱动业务模式与组织架构的系统性变革，形成原生智能生态。

2）AI作为核心生产力工具，重构产品设计（如AI原生应用生成）与服务交付方式。

3）AI创新产品研发

（1）AI推理芯片研发

a，刚需，海量

终端推理芯片，物联网硬件推理芯片，随着推理模型小型化，智能硬件配置AI推理芯片将成为标配，这类是海量的需求，刚需，海量这是好需求，成功的概率会很大。

b，门槛高

门槛高，技术门槛，人才门槛，资金门槛，规模门槛。

c，开源生态

推理模型没绑死英伟达生态，开源生态发展迅猛，基于开源生态构建企业生态。

（2）AI推理边缘服务器研发

a，需求井喷

也是推理模型小型化，在各种应用场景边缘服务器的需求会井喷，这给硬件边缘算力盒子提供的大发展的机会。

b，场景硬件定制

企业智能硬件配置AI推理芯

（3）AI智能硬件研发

技术成熟，各种智能硬件可以打开脑洞，打开天窗，发挥想象力，各种智能硬件大胆创新，AI翻译机，AI戒指，AI耳机，AI手机，AIPad，AI pc，AI 眼镜。

（4）企业可以研发生产装备

从自用到产品化，可以销售赋能同类应用场景。有数据，有应用场景，懂业务know-how，有验证环境，加上大模型应用开发能力，叠加机器人的发展，完全可以开辟出新的产品线。

（1）装备创新过程

企业知识沉淀 → 工艺模型封装 → 装备控制系统集成 → 行业解决方案输出
（2）装备创新案例

某锂电设备厂商通过注入2000+小时工艺数据，开发出智能涂布控制系统，成为新的利润增长极（毛利率62%）

（5）AI智能体paas平台开发

基于开源的AI智能体开发框架，开源的RAG框架，开源的向量数据库，开源工具链，开发AI智能体开发IDE平台。

（6）AI智能体应用开发和saas服务

a，利用AI的的技术特点，改造原有应用，创新新的应用和服务，创造新的业务模式，新的商业模式。

b，知识管理即服务（KMaaS）：
某法律科技公司将裁判文书检索系统产品化，检索准确率达98.7%，已服务3700家律所

c，选择建议

选择已知的业务领域，或者相近的业务领域，知道领域痛点，知道领域know-how，精通AI应用开发，创新转型。

三、总结

技术深度：从工具辅助（Copilot）到系统重构（AI Native），技术复杂度逐层提升。

业务融合：需分阶段实现“认知→落地→创新”，优先高价值场景并平衡成本与风险。

组织适配：企业需建立数据治理体系与动态调整能力，同时培养“首席AI官”推动转型。

AI技术的分层落地不仅是技术升级，更是企业战略与组织能力的*革新。当前头部企业已进入“业务×AI”的创新期，而中小企业可依托平台化工具从提效切入，逐步深化应用。

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