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AI落地实战：5条反直觉但立竿见影的企业级经验，帮你避开90%的坑。

核心内容：
1. 聚焦细分场景而非盲目追求大模型
2. 挖掘业务数据价值高于算法优化
3. 行业认知门槛超越技术门槛

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

昨天，我和一家头部制造集团的数字化专班负责人，进行了一场信息密度极高

的闭门讨论。不是“卷算力”的宣讲会，而是一场把AI拉回生产一线、落到利润表的实战复盘。以下5条结论，几乎条条反直觉，但都能立刻指导行动。

1）不造大模型，把“最后一公里”打透

结论：别在巨头的战场里比肌肉，把有限资源压到数据与场景，优先做出可算账的应用。

很多企业上来就谈自研模型、扩容算力，听起来硬核，落地却摇摆。闭门会上，大家几乎一致：该放的就放。把精力投到“缺陷判读、工艺知识问答、来料异常分流、质量复核、生产调度”等可跑闭环的细分点上，用成熟的模型/平台组合拳，先把一个场景打穿，再谈规模化。

一句话：有所不为，才有可能有所不同。

2）最“土”的数据，往往最值钱

结论：真正的壁垒，不在算法，而在沉睡在业务里的行业数据。

制造企业的“脏乱差”数据，往往被低估。可一旦对齐到具体流程节点（来料、制程、检测、交付），它立刻变成场景级特种燃料。闭门会上，我们把“最小必要数据”拎出来：能支撑一个场景闭环的那几类数据优先治理，先可用，后完美。同时建立“数据—场景对齐表”：每个场景只绑定必需数据源，避免无效清洗。

一句话：你的数据，不一定性感，但一定值钱。

3）技术门槛在降，行业门槛在升

结论：开源与平台降低了“会用AI”的门槛，但懂业务、懂流程、懂合规的门槛在迅速升高。

To B的难点不在“能不能接模型”，而在“能不能嵌进流程”。闭门会上反复强调：把“制度、工艺、质控要求、审批流”翻译成机器能理解的知识与约束，再让AI去辅助或半自动执行。默认私有化/本地化，数据分级授权、灰度上线、留后悔药——这些是护城河，也是底线。

一句话：技术会贬值，行业认知会升值。

4）别迷信一个“标准产品”吃天下

结论：在制造等B端，早期靠“标准产品”跑通，几乎是神话；解决方案/智能体才是现实路径。

每家工厂流程不同、数据质量不同、合规要求不同；想用同一个标准件覆盖所有客户，极易陷入“为了兼容而牺牲效果”。讨论的结论很务实：一场景一智能体，以“共性内核 + 个性外壳”的方式推进——内核沉淀为可复用组件（检索、对话、评测、监控、集成适配），外壳贴合业务现场（流程、阈值、看板、报表）。先用标杆项目打磨，再做半标准化复用。

一句话：先用解决方案赚钱，再把共性沉为能力。

5）拒绝单打独斗：联合共建更快更稳

结论：生态化是降风险、提速度的唯一解；单干既慢又贵，还容易错过窗口期。

会上把“自主建设”和“联合共建”做了逐条对比：人才、时间、技术不确定性、一次性投入……现实非常诚实。最后选择了联合共建：

• 平台方提供模型接入、向量检索、智能体编排、监控评测；

• 行业方（甲方）提供场景、数据、流程、验收口径；

• 基础设施方提供算力、网络与安全合规。
  三方明确分工与交付物，用里程碑 + 灰度推进，减少“大而全”的失败概率。

一句话：组队打怪，比分头硬抗走得更远。

收束：从今天起，做一件“小而确定”的事

如果你也在推进企业级AI落地，今天就做一件小事：
选一个“价值高 + 数据可得 + 流程稳定”的单点场景，承诺跑出一个可验证的闭环指标（比如处理时长缩短、准确率提升、人工替代率）。
别把6s硬件硬装iOS18；把根与基先打牢，用一系列可见的小胜，赢得组织层面的“大确定性”。

愿我们把AI，从概念，走到利润表。

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我是转见君，一个赋能和转型推动者。如果这篇文章对你有启发：点个赞、转发或留言“智能体”。
我会把这次闭门会整理出的智能体场景示例进一步完善后分享给有需要的朋友。