AI落地的"明略答案"：技术、产品、数据三位一体如何破解企业智能化难题

2025年，企业对AI的期待达到了前所未有的高度。埃森哲调研显示，90%的中国企业将生成式AI视为重要机遇，77%的全球企业高管相信它能给营收增长或效率提升带来机遇。然而另一组数据却给人泼了冷水——英特尔研究报告指出，49%的企业难以估算和证明AI的价值，52%的企业高管坦言"人工智能试点容易，但推广至全企业时难度大"。

这种巨大的期待与现实的落差，揭示了企业AI应用的核心困境：技术很酷，但为什么用不起来？明略科技用近20年的实践，给出了一个系统性的答案。

企业AI困局：技术很酷，但为什么用不起来?

让我们先来看看企业在AI应用中遇到的典型问题。

有企业投入巨资搭建了"用户数据中台"，希望整合全集团的数据资产。但在外部，它未能与抖音、小红书、美团等热门平台建立有效连接;在内部，各个业务线的系统无法打通，数据依然孤立在各自的烟囱中。斥资数千万打造的中台，最终成了"摆设"。

有企业引入了先进的AI质检系统，技术参数确实亮眼。但实际使用中却发现，系统无法适配企业现有的生产流程，需要大规模改造产线;技术团队也缺乏相应的维护能力，出了问题只能等外部供应商。最终，这套系统的使用率不到30%。

类似的故事在中国企业中不断上演。根据调研，企业AI应用面临的挑战主要集中在几个方面：

第一，技术与业务"两层皮"。AI技术本身很先进，但与企业的实际业务流程脱节，导致技术无法真正发挥价值。这就像买了一辆豪华跑车，却发现公司所在的城市都是泥路，车的性能根本施展不开。

第二，数据基础薄弱。很多企业的数字化建设欠账太多，ERP、CRM等核心系统要么没有，要么数据质量堪忧，要么彼此割裂。在这样的基础上建设AI应用，就像在沙滩上盖房子。

第三，缺乏整体规划。企业往往是头痛医头脚痛医脚，今天上一个聊天机器人，明天搞一个智能推荐，后天又试试自动化办公，缺乏从战略层面的整体设计和协同推进。

第四，效果难以验证。AI投入了大笔资金，但到底带来了什么价值?效率提升了多少?成本降低了多少?往往说不清楚，导致后续投入失去支持。

这些问题的背后，是企业AI落地的系统性挑战：它不仅仅是技术问题，更是涉及业务理解、数据治理、流程重塑、组织变革的系统工程。单点突破很难奏效，必须系统性地解决。

"可信生产力"不是口号，是方法论

明略提出的"可信生产力"概念，不是一个营销口号，而是一套系统性的方法论。

所谓"可信"，包含三个层面的含义：

第一是技术可靠。AI系统必须稳定、准确、安全，不能今天给一个建议，明天又改口;更不能泄露企业的敏感数据。明略实施了全面的数据隐私保护机制和数据伦理框架，在提供智能服务的同时，严格保护客户数据和个人隐私。

第二是业务可用。AI不能只是一个"玩具"或"摆设"，必须能够真正融入企业的工作流程，解决实际问题。明略的产品设计充分考虑了企业的实际使用场景，从高层的战略决策到基层的日常操作，都能发挥作用。

第三是价值可衡量。AI投入必须能够创造可量化的业务价值——提升多少效率、降低多少成本、增加多少收入。明略的每个产品、每个方案，都会明确价值承诺和衡量标准。

而"生产力"则强调AI不是附加的、可有可无的，而是成为企业生产过程中不可或缺的一部分，就像电力、互联网一样成为基础设施。

为了实现这一目标，明略构建了完整的技术体系。依托多模态数据智能、企业级知识图谱和数据隐私技术三大核心技术，明略不仅能够采集和存储数据，更能够将分散的数据整合、清洗、关联，构建起企业统一的数据资产，并在此基础上提供智能化的分析、预测、决策能力。

更重要的是，明略建立了从咨询规划、系统实施、持续优化到效果评估的全流程服务体系。这意味着明略不是简单地卖给企业一个产品，而是与企业共同构建智能化能力，确保AI真正用起来、用得好、持续产生价值。

从技术供应商到价值伙伴

在明略的客户中，有一个有趣的现象：大客户留存率高达90%以上，而且很多客户不是用完一个产品就走，而是持续扩大合作范围，从营销智能扩展到营运智能，从单个业务线扩展到全公司推广。

这背后反映的是明略与传统AI厂商的本质差异。传统厂商往往是"卖产品"的思维：有一个技术产品，努力说服企业购买。而明略是"创造价值"的思维：深入理解企业的业务需求，提供能够真正解决问题、创造价值的解决方案。

这种差异体现在几个方面：

首先是角色定位不同。传统厂商是"供应商"，交付产品后就完成任务;明略是"伙伴"，与企业共同构建智能化能力，持续优化和提升。

其次是服务深度不同。传统厂商提供的往往是标准化产品;明略基于对行业的深刻理解和数据积累，能够提供深度定制化的解决方案。

再次是价值实现路径不同。传统厂商重技术演示，明略重效果验证;传统厂商关注产品功能，明略关注业务价值;传统厂商是一次性交易，明略是长期合作。

这种从"技术供应商"到"价值伙伴"的转变，是明略能够在激烈竞争中脱颖而出的关键。在一个市场份额高度分散的行业(明略作为最大供应商也仅占3.8%市场份额)，客户的长期信任和持续合作，比一次性的大单更有价值。

明略科技的实践给我们带来几个重要启示：

企业AI落地不是单纯的技术问题，而是技术、产品、数据的系统工程。三者缺一不可，互相支撑；AI应用的核心价值不在于技术有多先进，而在于能否真正解决企业的实际问题，创造可衡量的业务价值。

同时，建立深厚的行业积累和数据资产，是AI企业的长期竞争力所在。这种积累不是一朝一夕可以完成的，需要长期投入和持续深耕。

在AI产业从热潮走向理性、从概念走向落地的今天，明略科技的"三位一体"方法论，或许正是这个行业最需要的。它告诉我们，AI落地不需要单点的技术突破，而需要系统性的能力建设;不需要华丽的概念包装，而需要实实在在的价值创造。

正如吴明辉所说："AI的核心价值不是替代人，而是将人类从重复性劳动中解放出来。"这句话的深层含义是，AI应该成为提升人类生产力的工具，而不是炫技的玩具。明略用近20年的实践，正在将这一理念变成现实。

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