2025 年，已被公认为企业级 AI 应用落地的 “元年”。这一年，AI 行业的竞争逻辑发生根本性转变 —— 不再是单纯的技术参数比拼、工具功能内卷，而是转向 “应用场景深耕” 与 “业务价值兑现” 的新阶段。如何让 AI 真正嵌入业务流程、释放规模化价值，已成为所有企业数字化转型路上的 “必修课”。

当 AI 的定位从 “效率提升工具” 跃迁为 “业务认知伙伴”，标志着 AI 技术的 “试验期” 正式落幕。如今，企业的核心竞争力不再取决于是否布局 AI，而在于能否打造定制化 AI 应用，并产出可量化的业务成果。

然而，理想与现实之间仍存在巨大鸿沟：

• IDC 数据显示，66.5% 的中国企业已在局部场景尝试 AI，期望借此重塑商业模式、提升运营效率，但仅有 27.2% 的企业能推进至 AI 规模化应用阶段；

• Gartner 调研更指出，全球范围内，仅 41% 的生成式 AI 试点项目能成功落地生产环境。

“投入少则效果甚微，投入大则风险难控”，成为企业 AI 落地的普遍困境。面对这一难题，9 月 11-14 日，年度行业盛会 ——ITValue Summit 数字价值年会将在三亚如期启幕。我们将基于钛媒体 / ITValue 团队一整年的深度调研，联合 AI 技术领域与落地实践中的标杆企业，体系化拆解企业级 AI 落地的 “真问题” 与 “真解法”。

这里没有空泛的理论，只有实实在在的实践干货：甲方企业的一线落地经验、可复用的解决方案与案例复盘、踩坑后的避坑指南，更有甲乙方视角碰撞下的深度思考。2025 ITValue Summit 数字价值年会，邀您共同直面 AI 落地的挑战与机遇。

为让讨论更聚焦、更具针对性，我们梳理了企业 AI 落地过程中的 “十大核心问题”，将在年会上逐一展开深度探讨，诚邀所有关注 AI 落地的同行者参与交流、共寻答案：

问题一：如何达成 AI 战略共识，避免项目 “止步试点”？

生成式 AI 重构商业逻辑的当下，企业正处于从 “技术试点” 向 “战略重构” 的关键转折期。但这一转变绝非 “规模化推广” 那么简单 —— 麦肯锡调研显示，64% 的 CEO 因 AI 目标模糊导致项目卡在试点阶段，80% 的 AI 项目仍停留在 “文档分类” 等基础场景。

对企业管理者而言，核心问题在于：如何客观认知 AI 的能力边界？如何结合行业 Know-How 制定清晰的 AI 战略？又如何推动组织上下对齐战略目标，确保落地过程有条不紊？

问题二：数据难题如何破解？高质量数据是 AI 落地的 “生命线”

获取高质量数据集，仍是绝大多数企业应用 AI 的 “第一痛点”。数据孤岛、合规安全、资源投入不足等问题，层层阻碍着数据价值的释放；更关键的是，数据质量问题贯穿 “采集 - 传输 - 存储 - 处理” 全生命周期，任何一个环节的疏漏，都会直接导致 AI 落地效果大打折扣。

若数据问题无法解决，企业级行业模型就如同失去 “养分” 的种子 —— 即便技术再先进，也难以结出 “业务硕果”。如何打通数据壁垒、保障数据质量，成为 AI 落地的前置必修课。

问题三：AI 场景该如何选？避免 “技术优先” 陷阱与 “资源错配” 困境

企业选择生成式 AI 应用场景时，常陷入多重决策困境：

• 易被技术酷炫性吸引，陷入 “技术优先” 而非 “业务优先” 的误区，忽视场景与核心需求的匹配度；

• 场景落地需持续投入算力、人才、资金，中小企业尤其面临 “想做却做不起” 的资源约束；

• 价值评估模糊导致战略盲目，数据基础薄弱制约技术适配，组织协同不足放大落地难度。

在 “试错成本高” 与 “错失机会风险大” 的两难中，企业该如何找到 “投入产出比最优” 的场景切入点？

问题四：模型选型如何平衡 “性能” 与 “成本”？避免从源头 “胎死腹中”

基础模型选型绝非 “选最好的” 这么简单，需兼顾三大核心维度：

• 场景适配性：不同业务场景需匹配不同能力的模型；

• 技术路线矛盾：“预训练模型 + 微调” 需大量标注数据且成本高，“提示词工程 + 检索增强” 灵活但复杂场景稳定性不足；

• 开源与闭源抉择：开源模型灵活度高、可开发性强，闭源模型商业化成熟、安全性更优。

若模型选型失误，很可能让 AI 应用从一开始就 “夭折”。企业该如何找到 “性价比最高” 的模型方案？

问题五：行业模型落地难在哪？不止是技术移植，更是系统性变革

通用大模型在行业专有场景中，往往难敌垂类小模型 —— 不同行业、不同场景，对模型的能力侧重需求截然不同。而行业模型的落地，绝非 “技术移植” 那么简单，而是涉及技术、数据、组织、合规的复杂工程，其难点常交织在 “行业特性” 与 “技术局限性” 的矛盾中。

真正的行业模型落地，是一场涵盖战略调整、流程重构、文化适配的系统性变革。企业该如何深刻理解行业本质需求，在技术理性与行业特性间找到平衡？

问题六：如何破解 AI “幻觉” 与 “黑箱” 难题？可靠性与可解释性是落地关键

当生成式 AI 从实验室走向产业一线，企业面临的挑战已超越 “算法精度”，转向 “可靠性、可解释性、工程化能力” 的多维考验：

• “幻觉” 问题（生成错误信息）是 AI 落地的最大阻碍之一，尤其在金融、医疗等对准确性要求极高的场景，直接决定 AI 能否应用；

• “黑箱” 模型则引发员工信任危机，在需要追溯决策逻辑的场景（如合规审查）中难以推进。

AI 的产业价值，不仅取决于测试集上的准确率，更在于工程化落地的稳定性与可解释性。企业该如何建立 AI 的 “信任体系”？

问题七：如何搭建 “有活力” 的知识库？避免沦为 “僵尸系统”

知识库是大模型的 “养分来源”—— 只有持续注入高质量知识，大模型才能在业务场景中真正发挥作用。但真正有价值的知识库，绝非静态的 “资料仓库”，而是动态流动、持续迭代的 “智慧引擎”。

企业面临的核心难题在于：如何让知识库摆脱 “僵尸系统” 宿命，通过持续运营实现 “新陈代谢”？如何让知识库融入员工日常工作，做到 “用得上、离不开”？

问题八：Agent 时代，人机协同的 “最优解” 是什么？从 “工具” 到 “伙伴” 的角色重构

Agent AI 的普及，让 AI 从 “单一任务执行者” 进化为 “复杂业务场景协同者”，其编排逻辑与治理机制，成为企业数字化转型的新关键。此时，AI 的属性已从 “工具” 升级为 “伙伴”，企业的核心挑战也从 “技术落地” 转向 “人机协作规则重构”。

这种 “共生关系” 需要在 “分工界定、能力适配、界面设计、信任培育” 等维度建立清晰秩序，更需要业务部门从 “被动接受者” 转变为 “主动设计者”。企业该如何设计人机协同模式，让 Agent 真正融入运营流程？

问题九：安全合规如何守好 “红线”？从 “技术细节” 上升为 “战略风险”

安全合规始终是企业数字化转型的 “底线”，而当 AI 大模型嵌入企业核心业务系统，安全合规问题已从 “技术细节” 升级为 “战略风险”：

• 规模化应用放大了 “算法偏见”“隐私泄露” 的影响，可能引发法律纠纷、声誉危机甚至业务停摆；

• AI 治理体系与现有规则框架的 “适配断层”，进一步加剧合规难度。

企业该如何建立覆盖 “数据、模型、应用” 全链路的 AI 安全合规体系？

问题十：AI 人才瓶颈如何突破？不止是 “缺人”，更是 “组织协同” 问题

AI 价值的持续释放，离不开 “人才结构、跨部门协作、敏捷运营流程” 的支撑。德勤调研显示：

• 53% 的高管认为 “缺乏 AI 与业务融合能力的复合型人才” 是落地首要障碍；

• 近 50% 的企业现有组织架构与决策流程，无法支撑 AI 项目的规模化部署与迭代。

突破 AI 人才瓶颈，绝非 “单纯招人” 那么简单，而是需要组织架构、协作机制、文化氛围的协同调整。企业该如何构建适配 AI 落地的 “人才与组织体系”？