2025年春节期间，中国科技圈与企业界迎来了一场前所未有的变革浪潮。随着DeepSeek技术的崛起，企业高管们纷纷感受到前所未有的压力。几乎所有企业的首席信息官（CIO）和首席技术官（CTO）都接到了来自高层的紧急询问：“我们的DeepSeek应用何时能投入使用？如何转化为实际生产力？”
面对这一挑战，企业界迅速形成了四种应对策略。一些大型企业选择斥资千万购买高性能GPU，构建自己的智能计算体系；中等规模的企业则倾向于花费百万采购一体机，以解决本地化部署和数据安全问题；小型企业则更倾向于租赁云端算力，部署开源模型，成本控制在十万级别；而初创企业或预算有限的企业则选择直接连接API，实现大模型的基础访问功能，成本仅需万元。
然而，投入资金与部署系统并不等同于生产力的提升。正如一位行业专家所比喻的：“给每个会计配备最先进的科学计算器，并不意味着公司就能迅速上市。”AI技术的引入，实际上是一场涉及认知、数据、组织和业务逻辑的深刻变革。
AI技术的本质是概率预测，无论是文本生成、图像生成还是视频生成，其核心都是基于海量数据的学习与预测。然而，这种预测并不总是准确无误，尤其是在处理确定性工作时，AI的“幻觉”现象可能引发严重后果。例如，在财务报表或医疗诊断中，一个小数点的错误或症状的误判都可能导致不可挽回的损失。因此，企业落地AI技术的核心挑战之一，在于如何在长链路的业务流程中消除幻觉，确保结果的确定性。
为了应对这一挑战，技术人员开始探索多种解决方案。其中，RAG（检索增强生成）和Agent（智能体）技术成为关键。RAG技术相当于为AI配备了一本“教科书”或“企业知识库”，使其在回答问题前能够查阅相关资料；而Agent技术则赋予了AI“手和脚”，使其能够调用外部软件（如ERP系统、计算器等）执行具体任务。最近备受瞩目的Manus项目，正是通过自动化调度多个智能体协同工作，实现了AI技术的深度落地。
然而，AI技术的成功落地并非一蹴而就。企业在推进AI项目时，往往忽视了冰山下的庞大基础工程。认知、数据与知识，被视为AI落地的三大基石。首先，企业需要转变员工对AI的认知，从将其视为威胁转变为视为助手。如果员工认为AI是来抢饭碗的，他们可能会抵触甚至提供错误数据，导致项目失败。因此，建立相应的激励机制和收益分配体系至关重要。
其次，数据与知识是AI的“饲料”与“灵魂”。企业虽然拥有海量数据，但大部分数据都是未经处理的原始记录，无法直接用于AI训练。企业需要将隐藏在老员工经验中的隐性知识显性化，形成文档，再系统化构建知识库，最终转化为AI能够理解的向量形式。这一过程虽然复杂且耗时，但却是AI技术成功落地的关键。
安全问题也是AI落地过程中不容忽视的一环。与传统的数字化系统相比，AI的安全问题更加隐蔽且复杂。Prompt注入攻击、数据投毒以及合规性问题都可能对企业造成重大损失。因此，企业需要建立安全+智能引擎，在用户提问与AI回答之间设置一道防火墙，进行权限控制、敏感词过滤和多内容比较，以确保AI技术的安全可靠应用。
在技术路径选择上，企业应采取“小步快跑”的策略。首先从AI辅助开发（Copilot）开始，利用AI辅助编写代码、文档和摘要，同时利用低代码平台快速搭建简单业务应用。随着员工对AI技术的逐渐熟悉和接受，企业可以开始构建知识图谱与RAG系统，提高AI回答的准确率并减少幻觉现象。接下来，针对特定场景对模型进行微调或训练LoRA模型，并开发智能体以实现自动化任务执行。最终，当AI技术深入到企业每一个环节时，量变将引发质变，企业不仅将优化内部效率，还将改变与供应商、客户的交互方式，形成新的商业模式。
以零售企业为例，AI技术可以在人、货、场、管理四大领域发挥巨大作用。从基础的翻译类应用（如技术翻译、医学翻译）到提效的信息类应用（如自动写会议纪要），再到挖掘知识类应用（如从销售数据中分析因果关系），最终实现意图类智能体应用（如根据环境数据和企业数据自动做出促销决策并执行）。这种全方位的AI渗透将彻底改变零售企业的运营模式和市场竞争力。
