内容摘要
2025年是中国人工智能（AI）普惠推广的元年，百家争鸣市场与行业中也存在很多讨论和噪音，企业感到困惑，看到红利却找不到价值我们建议企业理性思考，降低短期预期，保持长期对行业颠覆的敬畏，做出近中远的长远思考，抓住重点做投入OC&C在实践中摸索出AI落地规划三部曲，助力企业认清机会，达成共识，明确蓝图
2025年，人工智能技术的普惠化浪潮正以前所未有的速度重塑商业格局。中国AI的演进，可谓“山重水复疑无路，柳暗花明又一村”。DeepSeek等开源模型的突破性进展，将训练成本大幅压缩，标志着人工智能从技术精英的专属工具转变为企业、大众的普惠资源。然而，在这场技术革命中，许多企业却陷入了“看得见红利，摸不着价值”的困境——战略模糊、数据孤岛、人才断层，成为横亘在AI落地之路上的屏障。AI元年，企业如何完成从构想到价值的跃升？这不仅关乎短期效率提升，更决定了未来十年的竞争优势。
2025：DeepSeek开启AI普惠化时代元年
在开源生态实现突破前，全球企业AI应用普遍面临技术潜力与商业现实的结构性落差，规模化落地场景十分有限。
全球范围内，企业AI应用仍处于“高期望、低落地”阶段。目前实质性突破主要集中在两大领域：一是医疗研发，AI可大幅缩短新药研发周期、缩减开发成本，生物制药大厂默克（Merck）在实践中发现AI能将分子开发时间缩短一半；二是零售与消费行业，个性化推荐和智能客服能够显著提升转化率、降低人工成本；但在其他领域，AI解决方案仍停留在实验或局部试点阶段，应用还未成熟。
中国企业长期受限于技术生态和场景差异，难以直接借鉴国际经验。DeepSeek的出现提供了破局路径：其开源模式降低了技术门槛，支持本土化开发，避免了“水土不服”风险。同时，开源策略使企业能够掌控数据和知识资产，无需依赖外部闭源系统，确保数据安全与合规性。
随着DeepSeek的横空出世，标志着AI技术普惠化的底层逻辑正在发生深刻变革:
成本突破：AI使用及部署成本大幅降低
DeepSeek通过算法优化、框架创新和硬件协同，将大模型训练成本压缩。截止2月中，DeepSeek输出费用每百万token 8元人民币，是GPT-4o的约十分之一，让更多用户能够负担优质模型。
轻量革命：释放本地部署潜能，提升数据安全
全球AI模型追求大参数的背景下，DeepSeek采用蒸馏等技术赋能小参数模型，推出了1.5b至70b参数模型的梯度布局，适用于不同应用场景。小模型体积小、运算速度快，可在资源受限的环境下高效运行，适合本地部署。本地部署的AI模型数据无泄露风险，同时延迟低、可定制性强，为企业AI落地提供了更多想象空间。
开源生态：孕育创新网络
DeepSeek以发布技术报告、开源模型权、开放5个核心代码库等开源策略拥抱开发者与企业。目前，DeepSeek模型正在加速渗透各行各业，例如，手机厂商荣耀、OPPO接入DeepSeek-R1供用户使用，网易有道通过接入DeepSeek-R1优化其个性化答疑功能，智联招聘加入DeepSeek-R1以提升人岗匹配的精准度。
在新一轮技术民主化浪潮中，AI应用生态正加速演进。全球开发者社区积极参与，相关应用如雨后春笋般涌现；个人用户规模激增，日常场景中的深度交互反向推动技术实用化进程；企业也正站在AI大模型应用落地的关键节点，纷纷加快步伐，主动拥抱AI变革。2025 年有望成为企业级AI应用的元年，标志着AI从概念探索迈向大规模商业化落地的新阶段。
大模型红利当前，企业为何落地难？
大模型技术对企业的价值毋庸置疑，对内可赋能企业运营，对外可优化用户体验。面临”创新泡沫”与”价值迷雾”的双重考验，如何以战略定力穿透市场噪音，聚焦并实现AI落地显得至关重要。然而许多企业在落地大模型应用落地过程中面临诸多痛点和卡点：
业务价值缺乏共识
AI技术具备广泛的商业价值，能够在多个层面为企业赋能——从优化用户体验、提升员工效率，到加速数据驱动决策、降低运营成本、推动创新。然而，正因应用场景丰富，许多企业在落地过程中陷入战略抉择的困境：内部难以就最具商业价值的应用方向达成共识。缺乏共识意味着难以高效分配资金、人才和资源，导致 AI战略推进缓慢，甚至错失行业先机。
“公司内部集思广益了几十个AI的潜在应用场景，大家都对AI落地很有热情。但资源有限，我们希望选择对业务最重要、ROI最高的项目优先做起来。当下仅凭我们很难让业务部门对AI应用的商业价值达成共识…”
—— 某餐饮公司首席数字官
技术伙伴选择难
在选择合作伙伴时，企业既要精准匹配业务场景需求，又需甄别技术成熟、具备长期发展潜力的供应商。然而，当前AI解决方案市场百花齐放，竞争格局尚未稳定，企业面临玩家更迭快、技术水平参差不齐的局面。对于大型企业而言，容错空间有限，更加注重技术的稳定性与供应商的可持续性。如何在快速迭代的市场环境中筛选出可靠的长期合作伙伴，已成为企业的关键挑战之一。
“市面上各种AI服务太多了，包括大厂、模型六小龙和现在的DeepSeek、还有各种垂直的行业解决方案。很多供应商都带着看上去不错的Demo来拜访，想让我们和他们合作，但行业刚起来，供应商之前的落地案例太少了，很难辨别他们的技术是否成熟，容易踩坑。”
——某电商平台运营负责人
数据资产和能力欠缺
大模型的性能高度依赖于数据，而许多企业在数据管理上面临诸多挑战——数据采集不完整、数据质量参差不齐、数据孤岛问题严重，导致难以构建可用于大模型微调的高质量数据集。此外，多数企业的数据分析和应用能力相对薄弱，难以将海量数据有效转化为业务价值。既懂数据分析与算法，又精通业务逻辑的复合型人才稀缺，为企业落地AI造成挑战。
“我们积累了大量销售和客户数据，但分散在不同的系统中…电商团队有用户浏览和购买行为数据，线下门店数据在POS系统里，会员体系的数据又归属于CRM。此外，很多数据未经清理，重复、缺失、甚至存在为了方便错误录入的问题…没有又懂业务又懂数据的人才可用是另一个难题，传统的IT和数据部门跟不上AI技术迭代了”
—— 某消费品牌首席数据官
AI落地规划三部曲：从需求洞察到价值实现
企业AI战略的制定，既需要对”价值锚点”的精准定位，也需要对实施路径的缜密设计。我们在实践中发现，成功的企业AI应用需要经过三个步骤，才能从对AI战略的初步构想转化为商业价值：
第一步：定位真实紧迫的业务需求
AI项目的起点必须是实际业务需求或痛点，而非单纯的技术猎奇。企业需要验证该应用能否解决关键业务痛点、影响核心业务指标、应对来自市面上其他玩家的竞争压力。
第二步：确定应用优先级
确定AI需求图谱后，企业需要为各应用场景设定优先级，以确保资源优先流向高价值、高可行性的机会点。优先级的评估需综合考虑以下关键因素：
业务价值：包含成本节约、潜在营收增长两大可量化收益，也包含差异化竞争力、数据资产积累、行业壁垒构建等长期战略价值。
技术可行性：内部来说，需评估企业数据是否足以支撑模型训练优化，是否有相应的人才储备；外部来说，需通过业内调研评估不同AI解决方案的技术成熟度和适配性，同时借鉴其他企业的实际应用案例与落地经验，降低试错成本。
第三步：规划战略路径
在明确需求和优先级后，企业需制定AI落地路线图，确保战略实施可执行、可衡量。路线图需设定AI落地的阶段性目标，明确每年的资金和资源投入，以及落地所需能力建设。
案例经验分享：
助力国际科技企业制订电商AI战略落地蓝图
首先，我们从消费者的购物旅程出发，全面梳理电商体验流程的各个环节，包括获客、商品浏览、个性化推荐、购买决策、物流履约、售后服务等，深入挖掘AI已经落地或未来具备应用潜力的关键场景。我们的目标是识别可通过AI技术解决当前痛点的场景（例如通过AI智能营销提升获客转化率），并产出完整的AI落地机会列表。
其次，我们全方位评估各个电商中AI机会点的业务价值与技术可行性，确保资源聚焦于落地、能带来实际业务回报的应用场景。在业务价值方面，我们从成本效率，收入利润提升和战略价值三个层次的业务价值定量和定性话的评估业务价值；在技术方面，我们着重对市面上的解决方案提供方进行尽调，评估其成熟度。通过这一系统化评估，我们能够精准定位最高优先级AI应用场景，帮助企业成功迈出变革第一步。
最后，我们为该企业制定了AI电商落地路线图，涵盖短期与中长期愿景、项目实施时间线，以及所需的投资与资源配置。在短期内，我们聚焦于高优先级、易落地的AI应用场景，确保快速见效，实现业务价值的初步验证。与此同时，我们也规划了中长期AI战略方向，明确技术演进路径，并制定分阶段实施计划，以推动AI在电商业务中的深度融合。
“不畏浮云遮望眼，自缘生在最高层”
未来已来，但AI技术红利并不会自动转化为商业价值。企业需要以战略眼光审视AI落地，从真实需求出发，通过科学的路径设计和技术选型，将AI推向业务前线。那些能够精准定位价值锚点、系统规划实施路径、持续积累能力资产的企业，将在这场变革中占据先机。
未来属于用AI重构竞争力的企业，而这场转型的起点，正是今天的选择与行动！
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