为什么中国企业 AI 难以落地？——一场分享会后的深度反思

2025 年 6 月 29 日，我有幸参加了由 GDG（谷歌开发者社区）举办的《Google I/O Extended 2025 上海站》活动。其中，杨华老师关于《企业落地 AI 的困境与破局》的分享，如同一记重锤，精准地敲在了我内心长久以来的困惑之上，引发了我的强烈共鸣。

近年来，AI 浪潮席卷全球，但喧嚣之下，中国企业，尤其是传统企业，在智能化转型道路上步履维艰。为什么看似无所不能的 AI，在中国企业的土壤上总是难以“生根发芽”？结合杨华老师的洞见与我自身的观察，我想聊聊这个话题。

六大困境：AI 落地之路的“拦路虎”

杨华老师一针见血地指出了当前企业 AI 难以落地的六大核心困境，它们像一张无形的网，困住了无数满怀期望的探索者。

困境一：起点之惑 —— 不知为谁而 AI，从何开始？

许多企业都想拥抱 AI，但第一个问题就足以让人却步：从哪儿开始？ 出于对数据安全的考量，大部分企业对国外 AI 产品持谨慎态度，不愿在“别人家的地基上盖房子”。直到以 DeepSeek 为代表的国产大模型崛起，加之国家层面的推动，企业才真正开始行动。

然而，行动中却普遍存在一个致命误区：“给我搞一个 AI 大脑，解决所有问题。” 这种对 AI 不切实际的幻想，源于对自身业务与 AI 结合点的认知模糊，最终导致项目空转，无法落地。

困境二：数据之困 —— 坐拥“金山”，却不知如何开采

“我们有 10 吨数据！” 这是很多企业引以为傲的资本。但现实是，这 10 吨数据往往是未经治理、散乱无章的“数据矿渣”。数据孤岛林立，标准不一，质量堪忧。面对海量却低质的数据，企业束手无策，AI 算法也“巧妇难为无米之炊”。

困境三：路径之争 —— 通用提效 vs. 专用增效

AI 转型的切入点在哪里？是先用 AI 提升内部办公效率（写报告、做 PPT），还是直接深入核心业务场景（提升销售额）？前者见效快但价值感不强，后者价值巨大但难度和风险也极高。

更重要的是，AI 转型本质上是一场深刻的组织变革，它必然会触及既得利益者的蛋糕，挑战固有的工作流程和权力结构，因此常常会遇到巨大的内部阻力。

困境四：落地之难 —— 如何衡量一缕“智能”的价值？

一个 AI 项目如何才算成功？如何评估其价值？如果简单粗暴地承诺“销售额翻倍”这类 KPI，在国内复杂的商业环境中几乎是不可能完成的任务。AI 的价值往往是隐性的、长期的，难以用传统的 ROI（投资回报率）模型来精确衡量，这让决策者在投入时犹豫不决。

困境五：人之瓶颈 —— 当团队追不上 AI 的脚步

技术可以快速迭代，但人的成长却需要时间。杨华老师提到，企业最大的瓶颈，是员工缺乏学习力，团队整体跟不上 AI 的发展步伐。 这一现象在国企尤为突出。甚至出现了国企、央企客户需要培训“如何用豆包写一篇文档”这类极度基础的操作，这背后折射出的是深层次的知识断层与文化惰性。

困境六：模式之殇 —— 在“项目”与“产品”间挣扎

对于 AI 服务商而言，商业模式的选择同样痛苦。客户的需求千差万别，强烈的定制化、私有化部署要求，使得服务商不得不投入大量资源做项目。杨华老师将其比作“和客户结婚”，一旦深度绑定，就难以抽身，无法形成规模效应。在“做项目以求生存”和“做产品以求发展”之间，无数的 AI 公司陷入两难。

破局之道：从困境中寻找出路

面对重重困境，杨华老师也给出了极具实践指导意义的破局之策。

破局起点：场景为王，数据为基

想要找到正确的起点，必须坚持“场景先行，数据为基”的原则。这意味着企业必须杜绝“为了 AI 而 AI”的空想，从具体的、可量化的业务痛点出发，让 AI 成为解决问题的实用工具。同时，必须清醒地认识到，一切 AI 应用都建立在高质量、高相关度的治理后的数据之上，否则再强的模型也是空中楼阁。

破解数据：从“大水漫灌”到“精准滴灌”

在数据治理上，要放弃“眉毛胡子一把抓”的一次性工程思维。正确的做法是采用场景驱动的模式，根据当前最急迫的业务需求，按需、分步、敏捷地治理所需数据。通过这种“精准滴灌”的方式，逐步将治理后的数据沉淀为可信的数据资产。

破路径之争：双轨并行，快慢有道

在转型路径选择上，通用办公场景与专用业务场景并非单选题，而应采取双轨并行但节奏不同的策略。对于提升办公效率这类通用场景，已是市场竞争的必需品，需要“大干快上”以快速普及。而对于深入核心业务的专用场景，则应“小步快走”，选择可行性高的切口快速验证，积累经验，以点带面。

破落地之难：三步落地，重估价值

要破解落地与评估的难题，首先需要遵循“以点带面、业务对接、知识积累”的实施三部曲，即将成功经验转化为企业的核心知识库。其次，在价值评估上，应将重心从传统的“降本”转向“增效”和“赋能”，用更多元的指标来衡量，例如员工能力是否提升、时间价值是否被再创造等，而不是仅盯着"能够提升多少销售额"这种商业指标。

破人之瓶颈：文化先行，机制护航

克服人的瓶颈，关键在于文化与机制。企业需要自上而下地建立拥抱变化、鼓励尝试的持续学习型团队文化。同时，必须有领导者亲自下场推动、建立传帮带机制等作为保障。对于 AI 服务商来说，甚至需要在合作前评估客户团队的学习意愿和变革决心。

破模式之殇：始于项目，终于产品

对于商业模式的困境，破局之道在于具备长远的战略眼光。在发展初期，通过做定制化项目来理解客户、打磨技术、维持生存，这是一种策略性的“蛰伏”。但在此过程中，必须有意识地将共性需求抽象和沉淀，最终的目标一定是形成标准化的产品，唯有如此才能摆脱项目制束缚，实现规模化发展。

冰山之下：更多看不见的挑战

然而，即便企业成功穿越了上述六大困境的迷雾，也并不意味着前方就是一帆风顺的坦途。在水面之下，还潜藏着更深层次、更具结构性的挑战，它们同样考验着中国企业的智慧与耐力。

结合我们公司自己内部的探索实践与对外部环境的观察，我在杨华老师的基础上，再提出以下几点：

挑战七：战略之悬空 —— 当 AI 雄心未能落地

许多企业 AI 落地的根本性失败，并非源于技术，而在于战略层面的悬空。AI 被当成一个时髦的“概念”拥抱，却未能真正嵌入企业战略的核心。麦肯锡的调研数据揭示了这一严峻现实：仅有不到 30%的中国企业能将 AI 战略与公司整体战略协调一致，而能让高管层充分认同 AI 战略的更是只有 25%。

这种顶层的脱节，直接导致了组织层面大量的“孤岛式”应用和资源浪费，高达七成的管理者承认其内部 AI 项目缺乏协同，甚至目标冲突。每个部门都可能根据自身的局部需求和对技术的片面理解来启动项目，形成了一个个无法互联互通的技术孤岛。

挑战八：根基之隐忧 —— 核心技术与供应链风险

中国在 AI 应用层的创新速度举世瞩目，但繁荣之下，核心技术的根基并不牢固。在用于模型训练的高端 GPU、底层算法框架等关键环节，我们依然面临外部依赖。在当前复杂的国际环境下，这种“卡脖子”的风险，是每一个进行大规模 AI 投入的企业都必须正视的战略性隐患。

挑战九：人才之断层 —— “翻译官”的极度稀缺

“人之瓶颈”不仅体现在员工的学习力上，更体现在复合型人才的结构性断层上。当前企业不仅缺乏顶尖的技术专家，更稀缺能够深刻理解业务痛点，并将其精准“翻译”为 AI 技术解决方案的“人工智能转译员”。这类人才的缺失，是连接技术与业务的桥梁的断裂，直接阻碍了 AI 价值的有效释放。

挑战十：法规之迷雾 —— 在不确定性中摸索前行

中国关于数据、算法、伦理的法律法规体系正处在快速演进的动态变化中。从《深度合成管理规定》到《生成式人工智能服务管理暂行办法》，法规在不断完善，但尚未形成全面系统的体系。这种法规的“迷雾”状态，意味着企业必须在巨大的合规成本和政策的不确定性中摸索前行，这无疑增加了长期战略投入的决策难度。

挑战十一：信任之鸿沟 —— 源于“幻觉”的审慎选择

AI 产品落地的“最后一公里”，并非技术壁垒，而是用户信任的鸿沟。当产业界为技术的飞速进步而狂欢时，终端用户——无论是企业员工还是普通消费者的反应却远为冷静。这种谨慎并非源于对技术的无知，而是源于对 AI 核心风险的清醒认知，其中最致命的便是其输出内容的不准确性。AI 有时会产生看似合理却与事实相悖的“幻觉”，这种内在缺陷，叠加数据隐私、算法偏见和知识产权侵权等风险，共同构筑了用户心中的不信任壁垒。最新的麦肯锡全球人工智能调查也印证了这一点：高达 63%的受访者将“不准确性”视为使用生成式 AI 的首要风险，远超其他选项。

这种对准确性的根本性怀疑，直接转化为用户的行为模式：他们会慎重的选择 AI 产品。用户不再轻易被宏大的技术叙事所打动，而是更加关注 AI 在具体场景下的可靠性与可验证性。如果一个 AI 产品无法有效管控其不准确性，无法给予用户足够的安全感，那么无论其功能多么强大，都难以跨越信任的鸿沟。

结语：一场超越技术的组织进化

综上所述，中国企业的 AI 落地之路，远非一场单纯的技术革命，而是一场交织着战略、数据、组织、人才、法规乃至社会信任的深度变革。从顶层战略的悬空，到基础数据的淤塞；从复合型人才的断层，到用户对 AI“幻觉”的根本性不信任，每一个环节都是对企业智慧与韧性的严峻考验。

然而，正视并穿越这些困境，恰恰是通往未来竞争力的唯一路径。这要求企业必须抛弃技术投机的短视，转向长期主义的战略耐心；从追逐风口的概念炒作，回归到解决真实业务问题的价值创造。最终，AI 的成功落地，胜利不属于那些拥有最强模型的“技术英雄”，而属于那些能够将技术、人与业务流程深度融合，完成自我进化的“组织变革者”。这条路道阻且长，但行则将至。