写在前面

在上一篇开篇文章《企业级AI大模型落地实战系列（一）战略篇》中，我们共同探讨了AI大模型为企业带来的颠覆性变革，并明确了成功落地的三大基石：高层引领的AI文化、坚实的数字化基础与适配的AI应用开发工具。我们收到了许多来自CEO和CIO朋友们的反馈，大家普遍关心的问题是：“道理明白了，但具体该如何系统性地推进落地？”

这正是本系列文章的核心使命。从本篇开始，我们将为您详细拆解千丁数科沉淀的企业AI落地六步法框架体系，将宏观的战略认知转化为具体、可执行的行动路线图。这篇文章，我们将为您完整呈现这套框架的全貌，并会在未来的系列文章中，对每一步的关键环节进行更深入的剖析。

跨越AI落地鸿沟

你需要一张地图

 

AI大模型的企业级落地绝非仅仅采购工具或部署模型那么简单。这是一项涉及战略、组织、文化、业务、技术等多个维度的复杂系统工程。无章法、碎片化的探索尝试，就是在黑夜中摸着石头过河，不仅效率低下，更易因初期挫败而消磨企业推进AI的决心。

基于这一认知，我们提出的这套六步法框架——认知、场景、平台、知识、应用、进化，是千丁数科在服务众多企业，特别是在不动产行业数字化转型和AI落地实践中，不断总结、提炼、验证而形成的。希望帮助企业建立一条从顶层设计到价值实现的清晰路径。

 

第一步

认知：一切的基石与原点

核心目标：在企业内部，自上而下建立对AI的正确、统一且深刻的认知。

在AI时代，技术转型深层折射的是思维与组织模式的转型。企业AI大模型落地，首要任务即是在内部自上而下地建立起对AI的正确、统一且深刻的认知。这绝非简单的开几次宣讲会能在短期内实现的，而需一系列系统化的方法。

我们倡导进行AI能力圈层化宣贯，确保认知建设覆盖每一个层级，并有侧重地传递核心信息

高层（决策层）

聚焦AI带来的商业模式变革、行业竞争格局重塑以及投资回报率（AI ROI）的战略思考。这个层级的领导者需要理解的不仅仅是AI技术本身，更重要的是AI如何重新定义企业的价值创造方式和竞争优势来源。

 

中层（管理层）

重点学习如何将AI与业务流程结合，识别提效降本、创新增长的机会点，并学习如何管理“人机协同”的新型团队。这个层级是连接战略决策与具体执行的关键纽带，他们对AI的理解深度直接影响着落地效果。

一线（执行层）

培训的核心在于掌握AI工具的具体使用技巧，理解AI如何作为"超级助理"赋能日常工作。只有当一线员工真正体验到AI带来的便利和价值提升时，整个组织的AI文化才能真正落地生根。

 

 

第二步

场景：让AI的价值“看得见、摸得着”

 

核心目标：由业务专家主导，挖掘出与企业核心业务强相关、高价值的AI应用场景。

在认知统一的基础上，接下来的关键任务是场景挖掘。AI的真正价值，并非炫目的技术本身，而是其解决实际业务问题的能力。因此，场景挖掘实质上就是连接技术与价值的关键桥梁。

那么，如何系统性地找到这些真实使用场景场景呢？我们的经验表明，基于业务流程梳理与痛点分析进行AI赋能场景挖掘是最为有效的路径。这与上一轮企业数字化转型的逻辑一脉相承。

具体而言，我们需要重新审视企业的核心业务流程。无论是地产开发的投、建、运、管、售全链条，还是物业服务工单的接、派、处、访、结闭环，都需要借助流程图等工具将每个环节进行细致拆解，识别其中的断点、堵点和痛点。

在实操层面，我们强烈推荐采用"AI+业务共创工作坊"的形式。这种方式让最懂AI能力边界的AI产品经理和最懂业务疾苦的业务专家坐在一起进行深度的头脑风暴。

笔者企业内部，一个让高管点赞的典型案例就是这么发现的。在物业小区或者商业、写字楼的停车场管理领域，“异常抬杆”（未缴费放行）现象屡见不鲜。其数量大、单次金额小、人工稽核成本高的特性，致使大多数异常无法被及时准确判断，最终导致“跑冒滴漏”。 但当AI大模型具备了多模态识别能力，就可以低成本地构建“车场异常抬杆识别判断系统”，先行进行智能判读，人工仅需复核AI筛选出的高风险事件。目前在我们的试点项目中，55%的异常抬杆被有效消除，需人工复核量减少83%。因为每一次异常抬杆都能被快速、精准地定位并找到责任人，这印证了管理学的一个共识：惩罚的及时性和确定性远比严厉性更具威慑力。尽管单次金额微小，但庞大的基数使其产生了非常可观的经济效益，这正是该案例获得高管认可的关键所在。

 

 

第三步

平台：工欲善其事，必先利其器

 

核心目标：选择或构建合适的AI应用开发平台与底层大模型能力。

当清晰的AI应用场景浮出水面，下一步便是构筑强大的技术支撑体系，将这些创新构想变为现实。这一体系主要由AI应用开发平台与底层大模型能力两大支柱构成。

 大模型能力选择：公有云 vs 私有化

公有云服务

优点是前期投入成本低、能力更新快、支持多模态等丰富功能。对于大多数企业而言，这是启动AI项目最敏捷、性价比最高的方式。关于数据安全，主流大模型服务商都提供了严格的安全保障和合规承诺，企业数据通常是在“安全沙箱”内被调用的，并不会被用于模型的公开训练。

 

私有化部署

优点是数据完全不出企业内网，安全感更高。但缺点是前期硬件投入巨大，运维成本高，且模型能力的迭代速度可能受限。它更适合对数据安全有极端要求（如军工、金融）或拥有强大自研能力的超大型企业。

 

我们的建议是： 在起步阶段，绝大多数企业应优先选择公有云服务，先让业务跑起来，快速验证价值。随着应用的深入和团队能力的成熟，再考虑混合云或私有化部署的可能。这种渐进式的策略既能降低初期风险，又能为未来的升级留出充足空间。

 

智能体开发平台选择：选产品，亦是选择合作伙伴

有了大模型能力，我们还需要一个平台来低代码/无代码地构建和管理AI应用（智能体）。市面上这类平台琳琅满目，该如何选择？我们的核心建议是：选择一个可以陪伴企业成长的公司，而非仅仅一个产品。

警惕演示与交付的差异

市场上的许多AI产品在受控环境中表现出色，但与一个能在企业级复杂环境中稳定运行、保障数据安全、并与现有系统无缝集成的产品之间，仍存在巨大鸿沟。

 

关注行业Know-How

一个好的平台提供商，尤其是深耕特定行业（如不动产）的，其价值不仅在于工具本身，更在于其沉淀的行业场景经验和最佳实践，能帮企业少走很多弯路。

技术前沿性与业务实用性的平衡

AI领域新概念层出不穷，但从新技术出现到企业级稳定应用，往往有很长的路要走。一个成熟的合作伙伴会帮你屏蔽底层技术的过度复杂性，让你能聚焦于业务价值创造。

 

 

因此，在评估一个平台时，更应审视其背后的团队是否具备深厚的行业理解，能否提供从战略咨询到落地实施的全程陪跑服务。正如千丁数科始终践行的，一个理想的合作伙伴，应是以“为客户创造价值”为导向，与客户共同成长的同行者，而不仅仅是工具的贩卖者。

 

第四步

知识：为AI注入企业的“灵魂”

 

核心目标：构建企业知识工程，将企业数据转化为大模型可用的“养料”。

通用大模型如同博学多识的专业人士，却对你公司的特定业务语境一无所知。若不为其提供企业专属知识，它便无法给出真正贴合业务的答案。因此，构建企业知识工程，正是为AI注入企业核心智慧的关键步骤。

企业知识浩如烟海，主要分为非结构化数据和结构化数据两类。非结构化数据涵盖海量Word、PPT、PDF、CAD图纸、规章制度、合同文本、会议纪要等。这些文档需经过清洗、切片、向量化处理，构建成大模型可高效检索和理解的向量知识库。而结构化数据则主要存储于ERP、CRM等业务系统中。传统数据中台是管理这类数据的基础，但要让大模型理解它们，还需不少的额外工作。

构建企业知识工程，需要有明确的目标牵引。 试图一蹴而就地整理出全部知识是不现实的。我们应该与第二步的场景挖掘相结合，围绕高优先级场景，先行构建该场景所需的知识库。 比如，要落地“人力制度问答”，就先集中力量整理所有的人力资源相关政策和文件。通过这种“场景驱动、急用先行”的方式，逐步扩展，最终形成覆盖全企业、并且有持续更新机制的企业知识体系。

 

第五步

应用：从“能用”到“好用”的最后一公里

 

核心目标：将AI能力以最恰当的方式，无缝集成到员工的日常工作中。

万事俱备，价值兑现的关键在于AI应用的落地，这也是最具挑战的一环。关键在于如何将AI能力以最恰当的方式，无缝集成到员工的日常工作中，直面企业级权限体系和与现有系统的融合这两大挑战。

我们通常将AI应用落地分为两类：独立的智能体应用和系统融合型应用。

独立的智能体应用不与核心业务系统深度耦合，落地相对迅速，能快速让员工感知AI价值，是理想的切入点：例如企业知识库问答，员工可快速查询公司制度、产品资料；会议纪要整理，上传录音自动生成文字稿与核心要点；公文写作助手，辅助起草各类报告文案。

而系统融合型应用则是将AI能力“嵌入”到现有业务流程软件中，是AI价值最直接的体现：如AI+工单系统，业主语音报事，AI自动判断问题类型、位置、紧急程度并创建工单、派发；AI+合同系统，起草人在审批前可先行进行AI风险审核，将审核结果及解释直接带入审批流，避免“盲审盲批”；AI+CRM，销售拜访后通过语音描述，AI自动识别客户信息、沟通要点并填入系统，极大解放一线销售双手。

这类应用的挑战在于，它往往需要对原有业务系统进行代码工程的改造。以看似简单的“一句话生成工单”为例，它需要将大模型能力与企业既有的工单系统API、权限管理体系、主数据等进行复杂的对接与协同，任何一个环节的缺失都会导致应用无法落地。基于MCP可以很好地解决一部分问题，借助RPA技术，实现对老系统的“非侵入式”集成，也是一种讨巧的过渡方案，后续我们都将会进行展开探讨。

 

第六步

进化 —— 持续运营，价值螺旋式上升

 

核心目标：建立持续评估和优化的闭环机制，推动AI应用不断迭代，最终重塑业务模式。

AI落地不是一个项目的终点，而是一个持续进化的旅程的起点。AI应用上线后，必须跟踪其使用情况和产生的业务价值。是节省了工时？是提升了客户满意度？还是降低了运营风险？将这些效果数据化、可视化，定期“晾晒”，既能向上汇报成果，也能激励更多业务部门参与进来。

当点状的AI应用在多个环节开花结果后，我们就需要思考更高维度的问题：这些AI能力能否串联起来，对整个业务流程进行重构？

AI赋能决策：
当AI掌握了足够多的项目数据和市场数据，它能否在产品定调价等关键环节，提供超越人脑思考的辅助决策建议？

 

AI重构业务： 

未来的物业服务，是否可以从“被动响应”模式，进化为基于物联网和AI预测的“主动预警和维护”模式？

 

这才是AI的终极价值所在——不仅仅是优化现有业务，更是创造全新的业务模式和核心竞争力。

 

从选择题到必答题

行动是最好的答案

 

企业AI应用已经越过实验阶段，进入大规模部署期。这不再是一道关于“要不要做”的选择题，而是一道关乎“如何活下去、活得好”的必答题。

千丁数科的“AI落地六步法”框架，为企业提供了清晰的实施路径，助力企业稳健前行。谁能率先在这条路上迈出坚实的步伐，谁就更有可能在下一个时代周期中占据领先地位，掌握生存与发展的密钥。

在接下来的系列文章中，我们将针对“企业如何让AI听懂你的业务”、“MCP在企业内落地实践”、“融合型AI应用构建路径解析”等具体话题，展开更详细的分享。

千丁数科愿意成为您在AI转型道路上最值得信赖的伙伴，我们不仅提供稳定可靠的平台和工具，更致力于分享我们在一线积累的宝贵经验，陪伴您的企业共同成长。

如果您对企业AI落地有任何疑问，或希望获得定制化的解决方案，欢迎随时与我们联系。

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