郭为认为， 从某种意义上AI是一种解放生产力的工具，它使人Neng够回归到人的本质。tong过AI和数字化的助力，人们可yi极大地释放自身的天然禀赋，从而实现生产力的飞跃，干就完了！。

新一代企业软件：技术与业务融合的核心载体

在企业AI应用落地的整体架构中，新一代企业软件是筑牢技术与业务融合的核心载体。传统软件将AI功Neng作为技术外挂， 与业务流程存在天然割裂，既难以实现数据的无缝流转，也无法让AI深度参与业务决策，导致技术应用停留在表面。而AI的价值释放依赖于与业务场景的深度绑定， 企业需要软件系统具备“流程+数据+AI原生一体”的数智Neng力，这正是传统软件难以企及的。suo以呢，突破传统软件的Neng力局限，应用和升级到新一代企业软件，本质上是企业打造数智生产力的关键路径，切中要害。。

新一代企业软件让AI如同“数智基因”般深度嵌入业务流程。以用友BIP为例， 凭借“横向到边，纵向到底，斜向到链”的独特优势，将AI技术全面融入企业运营的各个环节，实现业务与技术的深度融合。

中小企业AI应用：云服务商PaaS层AI服务的优势

说到底。 中小企业可优先选择云服务商提供的PaaS层AI服务，避免从零开发基础算法。比方说tong过调用语音识别API实现客服录音转文字，成本仅为自建团队的1/10。

AI战略施行中的陷阱：避免“跟风式”布局

也是没谁了... 近年来 AI技术成为企业数字化转型的核心标签，但部分企业在战略制定中存在明显的“跟风式”布局倾向：技术方案与业务场景脱节、资源投入与预期收益失衡、短期营销需求压倒长期技术规划。这种模式下的AI项目，往往陷入“概念先行、落地滞后”的困境。

AI落地的关键要点：66云链提供专业指导

企业推动AI落地的四个关键要点， 本视频由66云链提供，12次播放，好kan视频是由百度团队打造的集内涵和颜值于一身的专业短视频聚合平台。 太硬核了。 下载客户端创作中心消息12次播放 | 发布时间:2025年6月26日0 2 收藏 企业推动AI落地的四个关键要点 接下来播放 猜你喜欢

避免盲目复制：结合自身业务特性进行定制化开发

部分企业选择直接复制行业头部企业的AI技术栈， 比方说盲目引入主流云服务商的通用AI平台，却未结合自身业务特性进行定制化开发。比方说 某旅游平台曾尝试直接套用行业常见的推荐算法模型，但因缺乏对用户出行场景的深度理解，导致推荐准确率低于行业平均水平，闹笑话。。

传统领域企业如何借助AI破局：创维酷开智Neng系统研究院院长郭尚锋的分享

身处电视行业， 创维酷开智Neng系统研究院院长郭尚锋的分享，或许Neng揭示传统领域企业如何借助AI破局。郭尚锋表示， 在架构支撑上，阿里云AI全栈技术为传统领域企业提供了强大的技术支持，助力企业实现数字化转型。

AI产品经理推动企业AI落地：既懂技术， 又懂业务，还要擅长跨部门协调

作为AI产品经理，推动AI在企业中的成功落地需要既懂技术，又懂业务，还要擅长跨部门协调。tong过明确业务需求、 选择合适的技术、强化数据治理以及构建持续优化机制，企业才NengZui大化AI的价值， 划水。 真正实现数字化转型。AI的落地是一场长期战， 但tong过系统性的方法论，您可yi帮助企业迈出坚实的一步，为未来的智Neng化发展奠定基础。

AI项目目标：解决具体业务问题， 而非展示技术Neng力

AI项目的目标应是解决具体业务问题，而非展示技术Neng力。比方说 某平台曾投入大量资源开发“AI行程规划”功Neng， 格局小了。 但因用户geng倾向于使用现成攻略，到头来该功Neng使用率不足5%。

企业AI布局：避免“为AI而AI”的误区

企业AI布局应避免“为AI而AI”的误区， 需从业务场景出发，构建数据驱动、场景适配、持续迭代的闭环体系。dui与准备上市的企业而言，AI技术不仅是营销标签， 何苦呢？ geng应成为提升核心竞争力、优化用户体验的核心工具。唯有如此，AI战略才Neng真正从“噱头”转化为“价值”。

AI数据中心：应对AI大潮的挑战

请大家务必... CBI科技在线过去两年， 人工智Neng进入井喷式发展状态，也对数据中心提出了前所未有的挑战。比如 现代AI应用需要geng高的计算性Neng以支撑复杂模型的训练，需要海量的数据存储Neng力以容纳爆炸式增长的数据量，需要极低的延迟以确保用户体验，需要geng高的制冷Neng力来保证机架和数据中心的温度不至于过高等，这些是传统数据中心在设计之初没Neng充分预见到的。面对一浪高过一浪的AI大潮，无法满足挑战的传统数据中心向AI数据中心的升级转型Yi是势在必行。

AI项目立项阶段：明确ROI计算模型

梳理梳理。 在项目立项阶段需明确ROI计算模型，确保AI项目的投资回报率。AI项目的成功需满足三个关键条件：数据质量、场景适配性、持续迭代Neng力。若企业仅关注技术表面的“先进性”， 而忽视内部数据治理和业务闭环设计，到头来可Neng陷入“模型调优成本高、业务收益增长低”的恶性循环。

AI模型闭环：数据采集-模型训练-效果评估-参数调优

AI模型需建立“数据采集-模型训练-效果评估-参数调优”的闭环，确保AI模型在实际应用中的持续优化和提升。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, Input
# 定义Wide & Deep模型结构
def build_wide_deep_model:
    # Wide部分：线性模型
    wide_input = Input, name='wide_input')
    wide_output = Dense
    # Deep部分：多层感知机
    deep_input = Input, name='deep_input')
    x = Dense
    x = Dense
    deep_output = Dense
    # 合并输出
    merged = 
    output = Dense
    model = 
    optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=)
    return model

场景适配性：从“通用模型”到“垂直优化”

切中要害。 以旅**业为例，AI应用需聚焦细分场景。企业AI架构需兼顾灵活性与可维护性，推荐采用分层设计。AI项目需整合技术、产品、运营等多团队资源。比方说推荐系统的优化需产品团队定义业务目标、技术团队实现算法逻辑、运营团队提供内容标签支持。