UniverAI 联合创始人的系列文章：“我在企业造 AI”

写在前面

我们正站在一个历史性的技术拐点上。以 ChatGPT、DeepSeek 为代表的大语言模型不断突破人们的想象边界，展现出接近人类思维的推理能力、创造力和交互智慧。它们不再是实验室中的概念产品，而是正在重塑商业格局的关键力量。许多曾经对 AI 持观望态度的企业，开始重新审视其战略方向，甚至加速转向 AI 实践。而那些一直走在科技创新前沿的企业，则已经率先在业务全链条中全面推进 AI 转型。

然而，这场转型绝非易事。AI 应用的构建并不像安装一个软件那样简单，点击“下一步”即可完成部署。它涉及技术架构的重塑、人才体系的升级、数据资源的整合以及组织文化的转型。许多企业在这一宏大课题面前感到无从下手，甚至陷入“AI 焦虑”，完全是情理之中。

正是在这样的背景下，智宇苍穹科技 UniverAI 基于为数十家企业提供 AI 战略咨询和落地服务的深度实践，打造了近百个真正可运行、可迭代、可创造价值的 AI 应用。我们逐渐摸索并总结出一套跨行业、跨领域的 AI 构建方法论和产品平台。如今，我们希望通过“我在企业造 AI”系列文章，以真实案例为线索，带领读者深入企业 AI 应用的构建现场，共同体验从美好初心到无从下手、从艰辛探索到曙光初现、从困境重重到步入光明之路的全过程。

一、AI 大潮：从观望到行动的时代之变

人工智能，尤其是生成式人工智能的发展，已经越过技术爆发的奇点，进入规模化商用的前夜。ChatGPT 仅用两个月时间月活用户突破一亿，成为有史以来增长最快的消费者应用；而 DeepSeek 更凭借出色的成本效益、惊人的推理速度及开源生态，为全球 AI 开发者，特别是中国企业，带来更多的选择。

企业的态度因此发生显著转变。最初，很多企业将 AI 视作一个“可选项”，是锦上添花的新颖工具，甚至只是媒体炒作的概念。但随着技术效果的日益显著，AI 逐渐成为企业保持竞争力和生存能力的“必选项”。无论是银行业希望借助 AI 实现智能风控和个性化服务，制造业意图通过视觉检测和预测性维护提升良品率，还是零售业渴望利用推荐算法和虚拟试穿提升用户体验——AI 已从边缘走向核心。

然而，决心虽大，前路却充满未知。很多企业面临的已不再是“要不要做 AI”，而是“如何做 AI”的真问题。

二、困境与挑战：AI 落地为何如此之难？

企业 AI 落地之难，主要体现在以下几个方面：

首先，是技术整合的复杂性。AI 模型本身并非即插即用，它必须嵌入企业原有的 IT 架构之中，与数据库、业务系统、安全协议等无缝衔接。很多传统企业的系统庞杂而陈旧，数据孤岛现象严重，如何打通数据、提取特征、部署模型，成为第一道门槛。

其次，是人才与知识的瓶颈。AI 研发需要算法工程师、数据科学家、产品经理和业务专家的深度协作。而这类复合型人才稀缺，培训成本高、周期长。企业往往陷入“无米之炊”的困境。

再者，是场景选择的迷茫。AI 并非万能，它的成功极度依赖场景的适配性。许多企业盲目追求“高大上”的 AI 应用，却忽略了是否与业务真实需求匹配、是否具备可持续迭代的数据反馈闭环。

最后，是投入与回报的不确定性。AI 项目动辄需要数十、数百万的投入，但效果是否如预期？如何衡量 AI 带来的业务增值？这些问题让很多决策者犹豫不决。

正因为如此，许多企业的 AI 转型停留在口号里、试点中，迟迟无法实现规模化扩展。

三、破局之道：智宇苍穹的实践与总结

在服务了金融、制造、零售、医疗、汽车、文旅、教育等数十家企业，并成功交付近百个 AI 应用后，我们逐渐意识到：AI 落地不仅是一项技术工程，更是一项系统性的组织工程。

我们认为，成功 AI 项目必须具备“三个契合”：

• 与业务需求契合：AI 不是为了用技术而用技术，而是要解决真实的业务痛点。例如，我们为某银行打造的智能客服系统，将电话的一次解决率提升了 10%；为一家私募投资构建的财务分析助手，将被投企业的财报分析工作量降低了 90%。

• 与数据基础契合：AI 的本质是数据驱动的科学。我们强调“从小数据做起”，优先选择那些数据积累较好、标注成本较低的场景启动，快速验证效果，再逐步扩展。

• 与组织能力契合：AI 必须融入业务流程，并配备相应的管理机制和人才梯队。我们帮助企业建立 AI 运营团队，设计人机协同流程，使 AI 真正成为业务的一部分而非外挂组件。

在此基础上，我们提炼出“AI 应用构建五步法”：需求锚定 → 数据准备 → 模型选型与调优 → 系统嵌入 → 运营迭代。这是一套循环往复、持续优化的流程，而不是线性实施的项目计划。

四、案例全景：多行业、多领域的 AI 实践

在接下来的“我在企业造 AI”系列中，我们将分享涵盖多个行业和职能领域的真实案例：

• 银行业：如何利用大模型改善智能客服系统，提升客户来电的一次解决率？

• 医药行业：怎样通过自然语言处理解析产品说明与识别医生偏好，助力医药代表提升拜访沟通的有效性？

• 零售行业：AI 如何重构“人货场”关系，实现精准选品、动态定价和库存优化？

• 啤酒制造：怎样利用数据与 AI 结合用于缺陷检测，提升生产线良品率？

• 教育领域：如何借助 AI 实现自适应学习路径推荐，真正实现“因材施教”？

此外，我们也将深入各类企业职能场景：

• 在销售领域，AI 可用于潜在客户挖掘、销售话术优化；

• 在客服领域，可实现智能问答、情绪识别与自动工单生成；

• 在供应链中，可做到需求预测、物流路径优化；

• 在研发环节，能支持知识管理和实验模拟；

• 在生产管理中，可实现工艺优化、故障预测与能耗控制。

每一个案例都将完整呈现其背景、挑战、构建过程与最终价值。我们希望这些叙述不仅是技术实现的记录，更是一次次组织变革与认知升级的真实故事。

五、结语：通往智能未来的道路

AI 转型注定是一场艰苦的远征，而非轻松的旅行。它要求企业既要有战略决心，也要有实践耐心；既要有技术洞察，也要有管理智慧。但每一步的跋涉，都在积累未来的优势；每一次的尝试，都可能开启新的增长曲线。

成功虽非一夕之功，但在 AI 可能带来的巨大增值收益面前，每一份探索和付出都显得意义非凡。我们希望，“我在企业造 AI”系列能够成为一盏灯，为正在或即将踏上 AI 征程的企业照亮一些方向，带来一些启发。

智宇苍穹愿与各位一同前行，在这场智能革命中，从迷茫走向坚定，从探索走向实现，共同书写企业 AI 应用的新篇章。

系列预告：下一篇文章我们将深入某国有大型银行呼叫中心的 AI 实战案例，看他们如何从“数据孤岛”出发，最终建成以“Data+AI”为核心的服务上数亿客户的新一代智能客服系统。敬请期待。

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