TL;DR：
当前企业AI落地面临认知偏差、技术挑战和数据组织壁垒的多重阻力，导致产业热度与实际应用效果脱节。未来十年，AI能否真正赋能千行百业，关键在于企业能否摒弃盲目追求，转而聚焦可衡量价值、秉持长期主义，并通过生态协同与精细化技术适配，在“耐心+聚焦”中实现从工具交付到价值创造的本质转变。
今年的中关村，人工智能的热度一如既往地高涨，预示着一个由技术驱动的变革时代正加速到来。图灵奖得主、中国科学院院士姚期智在2025人工智能+大会上强调，通用人工智能（AGI）不仅是科学上的前沿，更是各国经济与战略上的科技高地1。这番论断无疑为AI的未来发展描绘了宏伟蓝图。然而，将目光从遥远的AGI愿景拉回当下，产业界更关注的焦点已转向AI大模型在企业中的实际落地效果。从“百模大战”到“场景驱动”，行业共识正在形成：应用落地才是推动AI前进的真正力量，技术与产业结合的契机正在逼近2。
然而，这种高涨的行业热情与企业级AI的真实落地现状之间，似乎存在一道难以逾越的鸿沟。正如新希望集团首席数字官李旭昶所言，“现阶段整个行业用一个词形容，就是乱，但混乱中，也在欣欣向荣。”1 尽管崔牛会数据显示，已有高达43%的企业部门或岗位进入AI规模化使用阶段，另有27%处于试点期，28%实现广泛渗透1，表明AI在企业内部已具备相当基础。但深究其应用场景，更多集中于营销、客服、研发、数据、运营等边缘业务，而企业管理和中台等核心业务场景的应用比例却相对较低，这无疑暴露了企业AI落地“差一口气”的深层症结。
认知鸿沟与核心阻力：AI落地深水区的双重挑战
企业AI落地过程中，最大的“气儿”往往卡在认知偏差和系统性壁垒这两大核心阻力上。
首先是认知鸿沟。帆软联合创始人、副总裁张驰一针见血地指出，影响大模型落地效果的关键在于其准确性1。企业客户习惯了传统数据分析工具的“零误差”标准，而AI作为一种概率性模型，其本质上存在“犯错”的可能性，这与企业追求100%可靠结果的预期形成激烈冲突。这种技术特性与客户期望之间的错位，构成了企业级AI落地的第一道“认知之坎”。
更深层次的认知问题在于企业决策层与技术执行层之间的预期脱节。阿里云智能集团副总裁霍嘉观察到，领导层往往对大模型充满绝对信心，而技术人员却对如何落地感到担忧1。这种上下层的认知差异，导致AI项目目标模糊、急于求成，甚至被“高大上”的概念裹挟，未能厘清自身真实需求。李旭昶幽默地概括为：“智能体厂家不知道卖什么，企业不知道买什么”，这背后折射出整个行业对AI能力边界、应用场景及价值回报的普遍认知缺失1。此外，AI技术迭代速度的惊人，也使得许多企业对大规模投入持谨慎态度，生怕今天的先进方案明天便沦为落后。
其次是数据、组织、技术协同构筑的“硬骨头”。
- 数据壁垒：高质量数据集对AI至关重要，但企业内部数据孤岛现象普遍，核心数据更是被视为竞争优势而不愿轻易共享。即便在行业内，数据流通也难以自发形成生态，需要政府引导和脱敏处理1。新希望集团在数字化阶段花费四年打通数据，深刻体会到“没有数字化基础，AI就是无源之水”1。
- 组织协同阻力：AI转型往往伴随着组织架构和业务流程的重构。跨部门、跨产业、跨实体的协同成为最大的隐形杀手。李旭昶坦言，新希望在推进数字化和AI转型时，大部分时间和精力都用于处理协同问题1。
- 技术适配的“最后一公里”：AI并非万能钥匙。通用大模型在面对特定行业、特定场景时，往往存在“胡说八道”的幻觉问题，需要人工复核。强行套用通用模型效果不佳，要求将大模型与行业知识深度结合，甚至与进化算法等专业技术融合，才能实现有效应用1。中数睿智CEO韩涵便强调，他们的智能体专注于工业、能源、国防等技术难度大、战略价值高的领域，通过大模型与进化算法深度结合，解决复杂问题1。
穿越迷雾：价值导向与生态共建的AI落地新范式
面对AI落地的多重挑战，行业正在从“热炒”转向“实干”，逐渐探索出补上“最后一口气”的路径。智谱华章董事长刘德兵在大会圆桌论坛上指出：“AI下一个十年，不是比谁的模型更大，而是比谁能把技术扎进产业里。”1 这句话精准地指明了AI未来的方向：从“工具交付”转向“价值交付”。
中数睿智的实践是这一理念的生动体现。他们深耕多智能体协同自进化技术，在大型化工厂实现全流程调控，在能源行业通过极端天气应急指挥智能体有效规避经济损失。韩涵强调：“我们交付的不是工具，而是可衡量的价值与成果，客户能直接看到效率提升30%以上，安全风险降低40%-50%。”1 这种以可量化价值为导向的策略，是破解企业投资疑虑的关键。
实现这种价值闭环，离不开长期主义的战略定力。新希望集团采取“有节奏的all in”策略，先试点百余场景，再聚焦AI+管理、AI+运营、AI+业务创新三条路线，并计划通过“AI+全链节粮”等深度融合项目，实现长期效益。李旭昶指出，“AI+业务创新需要把生意重新做一遍，这需要时间沉淀。”1 这深刻揭示了AI对传统业务的重塑需要时间和耐心的投入。
基于此，企业和行业需遵循**“先立后破、协同共生”**的原则，在认知、技术、生态三个层面同步发力：
- 在认知层面，“先试点后推广”： 不要急于求成，从重复性高、痛点明确的场景入手，通过小范围成功案例建立信心，逐步扩散。帆软通过“内部先交货”培育员工认知，新希望的“100个场景试点”也旨在用实践教育市场。
- 在技术层面，“不贪大求全，聚焦核心能力”： 企业不必追求自研基础大模型，而是可专注于上下文工程，让通用大模型更好地理解企业业务与工具（如帆软的策略）。更专业的企业则可深耕垂直领域深度融合，将大模型与进化算法、行业知识相结合，打造全链贯通的解决方案，实现高价值交付（如中数睿智）。
- 在生态层面，“开放协同，破解资源壁垒”： 数据流通需政府引导建立脱敏共享机制；技术落地则需要产学研用的深度协同，通过多方力量共同破解单点突破的局限。正如韩涵所说：“AI落地不是一家企业的事，需要技术方、企业、政府、科研机构共同努力。”1
哲学思辨：AI重塑商业文明与人类协作的未来
AI的落地困境，从更宏大的哲学层面审视，实则是人类对确定性的执念与AI概率性本质之间的一场深度对话。我们习惯于工业时代和信息时代工具的精确无误，但AI的引入，要求我们重新思考“可靠”与“误差”的边界。它并非简单的工具替代，而是在重新定义人类与机器的协作模式、重构商业逻辑乃至社会结构。
这口“气儿”的缺乏，不仅是技术和商业问题，更是一个关于适应与进化的过程。AI的渗透，将逐渐改变企业内部的组织形态、决策流程，乃至员工的技能需求和工作方式。它要求我们不仅拥抱新技术，更要重塑思维模式，学习与一个“会犯错但效率极高”的智能伙伴共舞。
李旭昶一语中的：“不要过分夸大AI的当下，也不能小看AI的未来。”1
真正的AI革命，并非发生在实验室里光鲜亮丽的参数竞赛中，而是发生在工厂的车间、农场的猪舍、物流的仓库，以及每一个将技术与具体产业深度融合的角落里。它将以润物细无声的方式，重塑我们的商业文明，推动人类协作迈向一个更高效、更智能、但也更具不确定性的新纪元。企业能否在迷茫中保持“耐心+聚焦”，找到那一口“气儿”，将决定其在AI下一个十年中的位置。