2025年，企業(yè)對AI的期待達(dá)到了前所未有的高度。埃森哲調(diào)研顯示，90%的中國企業(yè)將生成式AI視為重要機(jī)遇，77%的全球企業(yè)高管相信它能給營收增長或效率提升帶來機(jī)遇。然而另一組數(shù)據(jù)卻給人潑了冷水——英特爾研究報告指出，49%的企業(yè)難以估算和證明AI的價值，52%的企業(yè)高管坦言"人工智能試點(diǎn)容易，但推廣至全企業(yè)時難度大"。

這種巨大的期待與現(xiàn)實(shí)的落差，揭示了企業(yè)AI應(yīng)用的核心困境：技術(shù)很酷，但為什么用不起來？明略科技用近20年的實(shí)踐，給出了一個系統(tǒng)性的答案。

企業(yè)AI困局：技術(shù)很酷，但為什么用不起來?

讓我們先來看看企業(yè)在AI應(yīng)用中遇到的典型問題。

有企業(yè)投入巨資搭建了"用戶數(shù)據(jù)中臺"，希望整合全集團(tuán)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。但在外部，它未能與抖音、小紅書、美團(tuán)等熱門平臺建立有效連接;在內(nèi)部，各個業(yè)務(wù)線的系統(tǒng)無法打通，數(shù)據(jù)依然孤立在各自的煙囪中。斥資數(shù)千萬打造的中臺，最終成了"擺設(shè)"。

有企業(yè)引入了先進(jìn)的AI質(zhì)檢系統(tǒng)，技術(shù)參數(shù)確實(shí)亮眼。但實(shí)際使用中卻發(fā)現(xiàn)，系統(tǒng)無法適配企業(yè)現(xiàn)有的生產(chǎn)流程，需要大規(guī)模改造產(chǎn)線;技術(shù)團(tuán)隊(duì)也缺乏相應(yīng)的維護(hù)能力，出了問題只能等外部供應(yīng)商。最終，這套系統(tǒng)的使用率不到30%。

類似的故事在中國企業(yè)中不斷上演。根據(jù)調(diào)研，企業(yè)AI應(yīng)用面臨的挑戰(zhàn)主要集中在幾個方面：

第一，技術(shù)與業(yè)務(wù)"兩層皮"。AI技術(shù)本身很先進(jìn)，但與企業(yè)的實(shí)際業(yè)務(wù)流程脫節(jié)，導(dǎo)致技術(shù)無法真正發(fā)揮價值。這就像買了一輛豪華跑車，卻發(fā)現(xiàn)公司所在的城市都是泥路，車的性能根本施展不開。

第二，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)薄弱。很多企業(yè)的數(shù)字化建設(shè)欠賬太多，ERP、CRM等核心系統(tǒng)要么沒有，要么數(shù)據(jù)質(zhì)量堪憂，要么彼此割裂。在這樣的基礎(chǔ)上建設(shè)AI應(yīng)用，就像在沙灘上蓋房子。

第三，缺乏整體規(guī)劃。企業(yè)往往是頭痛醫(yī)頭腳痛醫(yī)腳，今天上一個聊天機(jī)器人，明天搞一個智能推薦，后天又試試自動化辦公，缺乏從戰(zhàn)略層面的整體設(shè)計(jì)和協(xié)同推進(jìn)。

第四，效果難以驗(yàn)證。AI投入了大筆資金，但到底帶來了什么價值?效率提升了多少?成本降低了多少?往往說不清楚，導(dǎo)致后續(xù)投入失去支持。

這些問題的背后，是企業(yè)AI落地的系統(tǒng)性挑戰(zhàn)：它不僅僅是技術(shù)問題，更是涉及業(yè)務(wù)理解、數(shù)據(jù)治理、流程重塑、組織變革的系統(tǒng)工程。單點(diǎn)突破很難奏效，必須系統(tǒng)性地解決。

"可信生產(chǎn)力"不是口號，是方法論

明略提出的"可信生產(chǎn)力"概念，不是一個營銷口號，而是一套系統(tǒng)性的方法論。

所謂"可信"，包含三個層面的含義：

第一是技術(shù)可靠。AI系統(tǒng)必須穩(wěn)定、準(zhǔn)確、安全，不能今天給一個建議，明天又改口;更不能泄露企業(yè)的敏感數(shù)據(jù)。明略實(shí)施了全面的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)機(jī)制和數(shù)據(jù)倫理框架，在提供智能服務(wù)的同時，嚴(yán)格保護(hù)客戶數(shù)據(jù)和個人隱私。

第二是業(yè)務(wù)可用。AI不能只是一個"玩具"或"擺設(shè)"，必須能夠真正融入企業(yè)的工作流程，解決實(shí)際問題。明略的產(chǎn)品設(shè)計(jì)充分考慮了企業(yè)的實(shí)際使用場景，從高層的戰(zhàn)略決策到基層的日常操作，都能發(fā)揮作用。

第三是價值可衡量。AI投入必須能夠創(chuàng)造可量化的業(yè)務(wù)價值——提升多少效率、降低多少成本、增加多少收入。明略的每個產(chǎn)品、每個方案，都會明確價值承諾和衡量標(biāo)準(zhǔn)。

而"生產(chǎn)力"則強(qiáng)調(diào)AI不是附加的、可有可無的，而是成為企業(yè)生產(chǎn)過程中不可或缺的一部分，就像電力、互聯(lián)網(wǎng)一樣成為基礎(chǔ)設(shè)施。

為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，明略構(gòu)建了完整的技術(shù)體系。依托多模態(tài)數(shù)據(jù)智能、企業(yè)級知識圖譜和數(shù)據(jù)隱私技術(shù)三大核心技術(shù)，明略不僅能夠采集和存儲數(shù)據(jù)，更能夠?qū)⒎稚⒌臄?shù)據(jù)整合、清洗、關(guān)聯(lián)，構(gòu)建起企業(yè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，并在此基礎(chǔ)上提供智能化的分析、預(yù)測、決策能力。

更重要的是，明略建立了從咨詢規(guī)劃、系統(tǒng)實(shí)施、持續(xù)優(yōu)化到效果評估的全流程服務(wù)體系。這意味著明略不是簡單地賣給企業(yè)一個產(chǎn)品，而是與企業(yè)共同構(gòu)建智能化能力，確保AI真正用起來、用得好、持續(xù)產(chǎn)生價值。

從技術(shù)供應(yīng)商到價值伙伴

在明略的客戶中，有一個有趣的現(xiàn)象：大客戶留存率高達(dá)90%以上，而且很多客戶不是用完一個產(chǎn)品就走，而是持續(xù)擴(kuò)大合作范圍，從營銷智能擴(kuò)展到營運(yùn)智能，從單個業(yè)務(wù)線擴(kuò)展到全公司推廣。

這背后反映的是明略與傳統(tǒng)AI廠商的本質(zhì)差異。傳統(tǒng)廠商往往是"賣產(chǎn)品"的思維：有一個技術(shù)產(chǎn)品，努力說服企業(yè)購買。而明略是"創(chuàng)造價值"的思維：深入理解企業(yè)的業(yè)務(wù)需求，提供能夠真正解決問題、創(chuàng)造價值的解決方案。

這種差異體現(xiàn)在幾個方面：

首先是角色定位不同。傳統(tǒng)廠商是"供應(yīng)商"，交付產(chǎn)品后就完成任務(wù);明略是"伙伴"，與企業(yè)共同構(gòu)建智能化能力，持續(xù)優(yōu)化和提升。

其次是服務(wù)深度不同。傳統(tǒng)廠商提供的往往是標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品;明略基于對行業(yè)的深刻理解和數(shù)據(jù)積累，能夠提供深度定制化的解決方案。

再次是價值實(shí)現(xiàn)路徑不同。傳統(tǒng)廠商重技術(shù)演示，明略重效果驗(yàn)證;傳統(tǒng)廠商關(guān)注產(chǎn)品功能，明略關(guān)注業(yè)務(wù)價值;傳統(tǒng)廠商是一次性交易，明略是長期合作。

這種從"技術(shù)供應(yīng)商"到"價值伙伴"的轉(zhuǎn)變，是明略能夠在激烈競爭中脫穎而出的關(guān)鍵。在一個市場份額高度分散的行業(yè)(明略作為最大供應(yīng)商也僅占3.8%市場份額)，客戶的長期信任和持續(xù)合作，比一次性的大單更有價值。

明略科技的實(shí)踐給我們帶來幾個重要啟示：

企業(yè)AI落地不是單純的技術(shù)問題，而是技術(shù)、產(chǎn)品、數(shù)據(jù)的系統(tǒng)工程。三者缺一不可，互相支撐；AI應(yīng)用的核心價值不在于技術(shù)有多先進(jìn)，而在于能否真正解決企業(yè)的實(shí)際問題，創(chuàng)造可衡量的業(yè)務(wù)價值。

同時，建立深厚的行業(yè)積累和數(shù)據(jù)資產(chǎn)，是AI企業(yè)的長期競爭力所在。這種積累不是一朝一夕可以完成的，需要長期投入和持續(xù)深耕。

在AI產(chǎn)業(yè)從熱潮走向理性、從概念走向落地的今天，明略科技的"三位一體"方法論，或許正是這個行業(yè)最需要的。它告訴我們，AI落地不需要單點(diǎn)的技術(shù)突破，而需要系統(tǒng)性的能力建設(shè);不需要華麗的概念包裝，而需要實(shí)實(shí)在在的價值創(chuàng)造。

正如吳明輝所說："AI的核心價值不是替代人，而是將人類從重復(fù)性勞動中解放出來。"這句話的深層含義是，AI應(yīng)該成為提升人類生產(chǎn)力的工具，而不是炫技的玩具。明略用近20年的實(shí)踐，正在將這一理念變成現(xiàn)實(shí)。