我旁听了一场AI战略闭门会：企业落地AI的5条反直觉真相

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AI落地实战：5条反直觉但立竿见影的企业级经验，帮你避开90%的坑。

核心内容：
1. 聚焦细分场景而非盲目追求大模型
2. 挖掘业务数据价值高于算法优化
3. 行业认知门槛超越技术门槛

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

1）不造大模型，把“最后一公里”打透

结论：别在巨头的战场里比肌肉，把有限资源压到数据与场景，优先做出可算账的应用。

很多企业上来就谈自研模型、扩容算力，听起来硬核，落地却摇摆。闭门会上，大家几乎一致：该放的就放。把精力投到“缺陷判读、工艺知识问答、来料异常分流、质量复核、生产调度”等可跑闭环的细分点上，用成熟的模型/平台组合拳，先把一个场景打穿，再谈规模化。

一句话：有所不为，才有可能有所不同。

2）最“土”的数据，往往最值钱

结论：真正的壁垒，不在算法，而在沉睡在业务里的行业数据。

制造企业的“脏乱差”数据，往往被低估。可一旦对齐到具体流程节点（来料、制程、检测、交付），它立刻变成场景级特种燃料。闭门会上，我们把“最小必要数据”拎出来：能支撑一个场景闭环的那几类数据优先治理，先可用，后完美。同时建立“数据—场景对齐表”：每个场景只绑定必需数据源，避免无效清洗。

一句话：你的数据，不一定性感，但一定值钱。

3）技术门槛在降，行业门槛在升

结论：开源与平台降低了“会用AI”的门槛，但懂业务、懂流程、懂合规的门槛在迅速升高。

To B的难点不在“能不能接模型”，而在“能不能嵌进流程”。闭门会上反复强调：把“制度、工艺、质控要求、审批流”翻译成机器能理解的知识与约束，再让AI去辅助或半自动执行。默认私有化/本地化，数据分级授权、灰度上线、留后悔药——这些是护城河，也是底线。

一句话：技术会贬值，行业认知会升值。

4）别迷信一个“标准产品”吃天下

结论：在制造等B端，早期靠“标准产品”跑通，几乎是神话；解决方案/智能体才是现实路径。

每家工厂流程不同、数据质量不同、合规要求不同；想用同一个标准件覆盖所有客户，极易陷入“为了兼容而牺牲效果”。讨论的结论很务实：一场景一智能体，以“共性内核 + 个性外壳”的方式推进——内核沉淀为可复用组件（检索、对话、评测、监控、集成适配），外壳贴合业务现场（流程、阈值、看板、报表）。先用标杆项目打磨，再做半标准化复用。

一句话：先用解决方案赚钱，再把共性沉为能力。

5）拒绝单打独斗：联合共建更快更稳

结论：生态化是降风险、提速度的唯一解；单干既慢又贵，还容易错过窗口期。

会上把“自主建设”和“联合共建”做了逐条对比：人才、时间、技术不确定性、一次性投入……现实非常诚实。最后选择了联合共建：

• 平台方提供模型接入、向量检索、智能体编排、监控评测；

• 行业方（甲方）提供场景、数据、流程、验收口径；

• 基础设施方提供算力、网络与安全合规。
  三方明确分工与交付物，用里程碑 + 灰度推进，减少“大而全”的失败概率。

一句话：组队打怪，比分头硬抗走得更远。

收束：从今天起，做一件“小而确定”的事

如果你也在推进企业级AI落地，今天就做一件小事：
选一个“价值高 + 数据可得 + 流程稳定”的单点场景，承诺跑出一个可验证的闭环指标（比如处理时长缩短、准确率提升、人工替代率）。
别把6s硬件硬装iOS18；把根与基先打牢，用一系列可见的小胜，赢得组织层面的“大确定性”。

愿我们把AI，从概念，走到利润表。