AI落地难的真相：从“通用智能”到“业务穿透”

引言：“为什么 ChatGPT 能写诗作画，却算不清我工厂里最优的生产排程？”“为什么供应商的 AI平台演示流畅，一到我们复杂的渠道返利规则就‘宕机’？”

过去半年，埃林哲AI创新业务团队走访制造业和零售业客户时，总能听到这样的困惑。当 AI 的“通用智能”光环撞上企业的“复杂现实”，这条鸿沟正成为新质生产力落地的最大阻碍。今天我们先从“趋势”切入，聊聊 AI 的战场变了什么，以及企业应该搭建怎样的 AI 基建。

刚开始接触 AI 时，企业的焦点多在“降本——用RPA替代手工录入，用CV做基础质检，这些场景里通用AI工具确实能快速见效。但一旦切入采购寻源和智能补货等核心业务，通用AI就开始出现“水土不服”现象。

在某紧固件巨头车间，团队曾尝试用开源预测模型做采购规划，结果模型完全无法理解“供应商历史交期稳定性”与“原材料期货价格波动”的非线性关系。最后，通过融合供应链网络优化算法及供应商信用风险模型，再叠加大语言模型解读非结构化合同与行业新闻，才将采购成本压降10%——这背后是5类异构模型的协同作战。

另一组案例来自连锁餐饮企业，通用预测模型在平稳期能应对补货需求，可遇上“突发暴雨 +国庆促销+门店装修”的多重扰动，就彻底失灵。团队后来构建了嵌入门店地理位置因子、对接天气 API 的动态安全库存模型，直接让缺货率大大下降。

这些实践都指向一个真相：企业高价值场景的AI化，本质是“复杂系统优化”问题。AI 不仅要会“感知”（识别图像、文本），更得能“推理”（理解业务规则）、“决策”（在约束条件下找最优解）。

麦肯锡曾指出，85%的企业需要同时调度5类以上AI模型，这和埃林哲的一线经验高度吻合。企业真正需要的不是单个“超人模型”，而是一套能灵活编排、协同进化的智能体网络，核心要抓三个关键点：

① 动态脑”：算力随需而动，不浪费一分钱

有客户用混合云架构动态调度 GPU 资源：促销季自动扩容图像识别服务，非高峰时段就把资源分给报表分析模型，最终推理成本直降50%以上。在 AI 时代，静态资源池就是赤裸裸的浪费，算力必须跟着业务节奏走。

② “协作网”：智能体像员工一样分工配合

某快消企业的项目里，团队部署了三个AI智能体：一个分析终端销售数据，一个监控物流延迟，一个优化调拨策略。它们通过协同看板实时交换信息，配合起来像经验丰富的供应链经理团队。IDC 预测 2025 年每人会有7 个AI 助手，而这些助手能否“组队作战”，才是效率关键。

③ “进化力”：模型得越用越聪明

有个建筑设计平台的 AI 方案，最初只能生成基础框架。团队设计了自动化反馈机制：收集设计师的修改意见，实时回流到训练管道。半年后，AI 已经能主动规避常见的规范冲突 —— 持续进化，才是 AI 保持业务适配性的生命线。

知道了 AI 战场的变化，也清楚了下一代基建的核心，那面对企业的复杂业务场景，具体该用什么方法让 AI“穿透”痛点？

下篇我们将拆解埃林哲的“垂直穿透”方法论，再给出三条落地性极强的实操建议，帮你啃下 AI 硬骨头～欢迎持续关注埃林哲~