当大模型技术以 “每天上新模型” 的速度迭代，当企业 80% 的 AI 投入仅覆盖 3% 的核心流程，当传统组织架构与 10 倍生产力的 AI 工具格格不入 ——AI 工程化落地正站在 “冰火两重天” 的十字路口。2026 年初，由【Yolanda科技见闻】与【矩阵起源】联合主办的 “AI + 数据时代技术战略与组织进化” 第三期“智能规划 —— 如何制定一份AI时代的技术战略蓝图？”主题，墨创数迹 CEO 汪丹Yolanda 担任主持人，邀请了矩阵起源 CEO 王龙、富滇银行数字金融中心副主任李涛、硅基流动联合创始人杨攀三位嘉宾，围绕企业 AI 落地的现实困境、决策框架与技术趋势展开深度对话，为行业提供了从战略到执行的全景式参考。

查看详细对话内容，需移步视频号【Yolanda科技见闻】查看直播回放。

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一、AI 工程化落地：技术狂奔与组织滞后的矛盾

技术迭代速度颠覆传统规划逻辑

杨攀指出，自 ChatGPT 发布以来，大模型技术已进入 “年万款新模型” 的爆发期。Hugging Face 数据显示，全球每年新增模型超 1 万款，硅基流动平台几乎 “每天上新”。这种速度使得传统以 “年” 为单位的工程规划彻底失效：2023 年企业斥巨资训练的私有模型，2025 年已无人问津；RAG、LangChain 等曾被视为 “必选项” 的技术，如今在社区引发激烈争议。

组织管理成为价值释放的最大瓶颈

AI 带来的个体生产力提升（如 10 倍效率增益）与传统组织架构形成尖锐矛盾。杨攀强调：“若企业仍沿用瀑布式或敏捷开发时代的管理模式，AI 的组织价值可能从 10 倍缩水至 1-2 倍。” 例如，当员工可通过 AI 独立完成 PPT 撰写、数据分析等任务时，传统协作流程、绩效考核体系反而成为阻碍。

落地现状：已卷领域惨烈竞争，企业端犹豫不前

王龙以 2016 年深度学习浪潮为参照，指出当前 AI 落地呈现 “冰火两重天”：人脸识别、OCR 等 “已卷出” 的领域价格暴跌（如人脸核身从 1 元 / 次降至 0.05 元 / 次），而企业端实际将 AI 用于核心流程的比例不足 5%（中国低于 3%）。其根源在于企业对 AI 效果的低估 ——“能生成视频却订不对机票”“能写合同却算错小数点”，这类 “高精度场景失效” 问题让企业犹豫不前。

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二、企业 AI 投入决策：四类场景与三大策略

面对 AI 投入的 “不确定性”，企业需根据资金与决心的组合制定差异化策略：

1. 资金充裕且决心坚定：锁定 3-5 年长期规划

王龙建议，此类企业需联合专业机构制定包含里程碑的长期规划，同步推进技术落地与组织重塑。例如，某全球头部零售企业通过 “数据基座 + GPU Infra” 双轮驱动，以 “终极思维” 倒推技术布局，即便短期 ROI 不明确，仍坚持构建 AI 原生的基础设施。

2. 决心大但资金有限：小步快跑激活员工价值

核心目标是 “让员工用起来”。王龙强调：“无需追求场景的‘高大上’，先通过高频工具（如 Copilot、DeepSeek 一体机）培养员工使用习惯，沉淀数据资产。” 例如，某制造企业通过 “AI 提效工具与绩效挂钩”，3 个月内员工日活提升 40%，为后续场景拓展奠定基础。

3. 有钱但犹豫：按效果分成，降低试错成本

针对 “观望型” 企业，王龙提出 “价值场景分成模式”：选择高潜力场景（如智能客服、供应链优化）与服务商合作，按实际效果（如降本金额、营收增量）分成。此模式既规避了一次性投入风险，又能通过 “结果验证” 逐步建立信心。

中小银行的 “跟随策略” 与合规平衡

李涛分享了中小银行的独特路径： 跟随头部银行补齐短板 （如对齐上海银行、宁波银行的对话式服务），同时以 “混合架构” 控制成本 —— 不可出域数据采用本地化模型，可出域场景接入 SaaS 服务。例如，富滇银行通过 “客户经理 AI 工具与绩效挂钩” 推动内部提效，2026 年计划从 “内部对话即服务” 向 “外部客户服务” 延伸。

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三、数据与 AI 基座：从 “垃圾数据” 到 “智能燃料” 的跨越

“教会 AI 为企业服务，数据必须完整、有代表性、一致且新鲜。” 王龙的观点直指核心：垃圾数据会导致 AI “神经错乱”，不新鲜的数据无法支撑核心流程决策（如库存调整、物流排产）。

企业数据治理的三大误区

• 盲目治理而非场景驱动 ：李涛指出，中小银行若为 AI 升级单独启动 “千万级数据治理项目”，最终往往 “数据没治好，AI 也用不好”。
• 忽视混合架构的灵活性 ：富滇银行采用 “特征工程 + 知识图谱 + AI 推荐” 的混合模式，将不可出域数据与开源模型 API 结合，降低应用复杂度。
• 低估 “数据新鲜度” 的价值 ：王龙举例，某零售企业因使用 3 个月前的库存数据，导致 AI 推荐系统误判商品需求，损失超千万元。

中小银行的破局之道：轻量切入，数据先行

李涛建议，中小银行可从 “数据集运营” 起步：先明确 AI 应用场景（如交叉链式营销推荐），再针对性构建知识图谱，而非追求 “大而全” 的基座建设。例如，通过 “本地化模型处理客户隐私数据 + SaaS 服务处理通用场景”，实现成本与合规的平衡。

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四、自研与外包决策：成本、可控性与迭代速度的三角平衡

企业应如何在 “自研” 与 “引入服务商” 间抉择？三位嘉宾提出三维度框架：

1. 成本维度：高频场景优先 SaaS 化

李涛以银行为例：“OCR、人脸识别等高频调用场景，除监管要求外，应优先采用 SaaS 服务降低边际成本。例如，某银行通过接入第三方 OCR API，将票据处理成本降低 60%。”

2. 业务可控性维度：核心逻辑必须自研

涉及客户资产、隐私数据、风控模型的场景需坚决自研。李涛强调：“营销 SOP 中的客户定价算法、基于知识图谱的交叉推荐逻辑，若采用外部服务，可能导致核心竞争力流失。”

3. 市场迭代维度：标准化场景 “数据 + 外部推理” 结合

王龙指出，对于 Coding、营销推荐等标准化程度高、迭代快的场景，可将数据标记后与外部推理服务结合（如 “企业私有数据 + 通用大模型 API”），既利用外部算力优势，又保障数据安全。

服务商选择的范式转移：从 “卖工具” 到 “交付结果”

杨攀提出 “2025 年不要再给人类做 SaaS” 的观点：“AI 时代，工具型 SaaS 的价值将被 Agent 取代。企业应选择能提供‘给Agent 调用的基础设施’的服务商，或直接按结果付费（如‘节约 1000 万人力成本，分成 200 万’）。”

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五、颠覆性技术应对：世界模型与组织进化的未来

当技术以 “断层式” 速度演进，企业应如何布局下一代 AI？

1. 世界模型：物理规律与规则嵌入的突破

王龙预测，下一个产业革命引爆点将是 “世界模型”—— 一种能嵌入物理规律、理解时空关系的智能系统。“当前大模型缺乏时间观念（如‘1 小时内不准说话’无法执行）、方位认知（如‘A 地在 B 地东边’判断错误），而世界模型可解决规则理解与幻觉检测问题，推动 AI 从‘模糊辅助’走向‘高精度决策’。”

2. 中小银行的 “务实派” 策略

李涛直言，中小银行对颠覆性技术需 “观望 + 跟随”：“等工行、招行验证对话即服务（CaaS）的可行性后，我们再投入私有化部署，同时通过‘客户经理绩效绑定 AI 工具使用率’解决内部推广难题。”

3. 组织进化：从 “管控” 到 “赋能” 的转型

杨攀建议，企业需构建 “AI 原生” 的组织架构：“当员工可通过 AI 独立完成 80% 工作时，管理者应从‘流程管控者’转型为‘资源协调者’，例如允许员工自主选择模型工具、灵活调整协作流程。”

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结语：在不确定性中寻找确定性

AI 工程化落地的本质，是技术狂奔与商业现实的平衡艺术。企业既需以 “终极思维” 布局数据基座、弹性 Infra 等长期能力，又需通过 “小步快跑” 验证场景价值；既需警惕 “为 AI 而 AI” 的技术狂热，又需避免 “因犹豫而错失窗口期” 的保守。正如王龙所言：“今天的难而正确之事，终将成为明天的行业标配。” 在这场智能化转型的长跑中，唯有将战略定力转化为执行细节，才能穿越技术迭代的迷雾，真正释放 AI 的组织价值。