企业级AI案例与落地路径示意图

2025年12月26日

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一口气看完200企业的300多个AI案例,我发现了什么?

InfoQ对300多个中国企业AI落地案例进行系统梳理,总结出当前产业从参数与模型竞争向注重业务价值、落地效率与合规性的阶段性特征,强调工程化与场景化的重要性。

三层架构:Infra、Agent平台与行业应用

文章提出以Infra为基础、Agent平台为中台、行业应用为前端的三层架构,并分析了各层在落地过程中面临的技术债、接入复杂度与治理需求,指出Agent是连接模型能力与业务流程的关键环节。

典型落地模式与效率衡量

通过大量案例,InfoQ拆解出多种落地模式并提出效率衡量指标,如端到端响应时间、人工替代率与合规审计通过率,强调可工程化复用的模块对企业扩展落地至关重要。

Agent智能体成为企业把握AI业务价值与效率的关键环节。

“小墨”

合规与治理成为核心要素

在众多案例中,合规性与隐私保护被反复提及。企业在追求落地效率的同时,必须建立审计、权限与模型回退机制,以应对监管与业务风险。

结论:价值导向取代参数竞赛

InfoQ认为未来竞争将围绕业务价值与落地效率展开,基础模型虽然重要,但企业更需要关注如何围绕业务构建可控的智能体平台和工程化流水线来实现规模化落地。

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