基于对工业企业数智化转型实践的调研总结，我们提出“三层五阶八步”的一整套方法指导工业企业AI落地。AI不仅是技术升级，更是一场涉及场景、流程、组织、数据的全方位变革，需要方法论的指导才能成功。

•层一：重新定义智能业务，从提出一个好的问题开始，企业需要审慎思考AI解决业务什么问题，带来什么变化，产生什么价值。这其中包括识别高价值的业务场景、开展流程梳理与诊断两个阶段。同时启动组织能力建设，为后续AI落地奠定人才与机制基础；

•层二：专注于AI的开发与交付，构建从数据工程到模型应用的核心技术体系。企业需避免陷入“所有场景都必须训练专属大模型”的误区，应根据实际需求，灵活选择模型微调、API调用、小样本学习等多种方式，实现技术与业务的最佳匹配；

•层三：AI用例的持续运营和智能应用，确保应用效果不断优化、实现“越用越好用”。大模型与企业IT应用融合，在实际应用中持续收集反馈、动态校准模型，从而最大化发挥AI价值。

•组织变革与人才能力演进贯穿于上述所有流程中：AI训练师、数据工程师、知识工程师等专业化岗位涌现，全体员工逐步具备AI应用能力，实现“人人都是提示词工程师”的组织智能化转型。

图1 三层五阶八步的应用落地方案

这套方法论以场景驱动确保实用性，通过组织和流程变革确保可持续性，依托数据和技术支撑确保可实现性，最终实现AI技术与业务的深度融合，为企业创造真实可见的价值。

一、明确目标

建立目标是数智化转型的第一步，企业只有瞄准靶心才能有的放矢，否则会迷失方向。我们建议企业以投入产出比（ROI）作为核心指标，作为早期投资决策和后期评估的依据。

据调研，60%的CIO认为AI应该带来直接的成本节约或效率提升。尽早明确AI用例的价值目标，不仅有助于赢得决策层的认可与投入，也为后续的持续观测和效果评估提供了可量化的基准。由于不同AI用例解决的问题与场景各异，企业应制定差异化的价值目标，并始终以投资回报率（ROI）为核心衡量标准。建议将价值目标划分为三类可量化指标：降本增效、创收增利、体验增强。同时，对于短期内难以直接量化价值的项目，可以评估其在创新驱动、品牌提升、社会责任等方面的战略价值，以全面反映AI应用的综合贡献。

图2 不同的数智化转型项目应有差异化的价值目标

ROI的计算逻辑是通过量化收益与成本的对比来评估投资效果。其中，收益主要体现在价值目标的达成情况；成本则包括训练成本（模型训练、部署与上线）、推理成本（取决于单次推理成本、AI用户数量、单用户AI应用次数）、运维成本（模型维护、监控与运营）三个主要组成部分。

值得注意的是，工业企业容易忽视模型部署后AI应用过程中的持续成本支出，这可能导致ROI评估的偏差。从TCO68视角看，AI应用的成本结构随时间呈现不同的变化特征：训练成本在初期投入较高但随时间逐步摊薄；推理成本随时间增长，而运维成本则随时间缓慢下降。从长期来看，AI的持续投入成本会整体下降，推理成本将逐渐超过训练成本，成为企业AI应用的主要支出。因此，企业可以建立数据看板，定期监控成本与收益之间的动态平衡，为后续AI投资决策提供数据支撑。

二、场景识别

从什么场景切入是企业智能化转型面临的关键问题。我们建议优先识别知识与经验密集、且具备海量、重复、复杂特征的业务场景，通过AI场景“十二问”评估框架进行系统研判，低垂的果实先摘。该框架涵盖三大维度：商业价值、场景成熟度、持续运营，可全面衡量场景的落地可行性与价值潜力。

（一）商业价值主要关注可量化的ROI结果：

1.业务场景是否能清晰度量价值？

2.落地后收益评估，3年内ROI是否为正？

（二）场景成熟度包括业务、数据和技术的成熟度评估：

业务成熟度：

3.业务场景有明确的业务Owner（对投资和结果负责）？

4.业务场景有明确的流程规则（业务说得清）？

5.业务场景有明确的用户触点（业务已数字化）？

数据成熟度：

6.业务知识/数据是否足够支撑0-1冷启动（范围清晰、完整、易获得）？

7.业务知识/数据是否确保业务持续产生、更新和反馈？

技术成熟度：

8.现有技术能力是否能够支撑场景实现（技术可行性）？

9.行业/公司内是否有成功经验可复制/借鉴？

（三）持续运营主要关注运营过程中的数据反馈、组织和机制支撑：

10.有清晰的业务运营目标？

11.业务目标有运营数据支撑（过程可度量）？

12.业务有持续运营的组织、资源、机制和能力？

基于高价值场景的十二要素，我们定义了行业智能化高价值场景的评估方法。通过为每个场景设定参考权重，并进行量化打分评估，可对多类场景进行优先级排序。

•在技术要素中，技术可行性是首要考量，重点关注业界是否已有可借鉴的成功案例，能够拿来即用，少走弯路；其次是数据准备度，即是否具备充足且高质量的数据支撑，若数据条件不足，则还需开展大量数据治理工作；

•在商业要素中，核心在于场景对企业增收、降本以及产品竞争力提升的直接价值，确保AI应用能够切实转化为可衡量的商业成果。

图3 场景识别量化评估体系

三、流程重塑

有了场景后，支撑场景运转的是背后的业务流程。AI的引入势必会改变当前系统流程与人机交互关系，工业企业需要从传统的人人协同模式向人机协同模式转变，通过重塑业务流程来释放AI的价值潜力。传统人人协同模式以业务流程串联为基础，依靠人员角色分工、质量标准以及审批机制来保障业务目标的实现。而人机协同模式则基于自然语言交互，能够整合更多元的人机协同形式，从根源上对业务流程的执行逻辑进行重构。

图4 人机协同模式

这种转变呈现出从AI辅助到AI主导的渐进式演进特征。Embedding模式中，人类完成绝大部分工作，AI主要提供信息或建议支持；Copilot模式实现了人与AI的深度协作，人类主导工作目标、分工和结果确认，AI协助在部分流程环节“完成初稿”；Agent模式则代表更高级的协同阶段，AI承担绝大部分工作，人类主要负责目标设定、资源提供和结果监督。正如Ethan  Mollick在《Co-Intelligence》一书所述，“AI as a coworker，AI as a tutor，AI as a coach， AI as our future.”。

AI开发与交付需要设计完整的方案交付步骤，企业在选择场景、确认技能后，结合场景选择基础大模型，制定AI的构建策略，通过准备数据、构建技能、模型评测的步骤完成交付方案。

图5 AI开发与交付方案设计交付步骤

初阶方案不改模型，所需数据少，仅需推理资源，门槛最低，构建周期从数小时到一天不等；中阶方案基于微调技术，仅提升技能不改知识，数据需求适中但质量要求高，门槛适中，构建周期从数天到周级不等；高阶方案采用预训练+微调模式，需要海量数据和大量资源，门槛最高，构建周期数周到月级不等。企业需要根据场景对精度的不同诉求、自身技术基础、资源投入能力和业务紧迫性选择合适的交付方案。

选好的基础大模型是AI能力的根基。企业在基础大模型选择上需要经历“拿得来、引得进、选得好”的三个步骤，确保模型能够满足业务需求和有效落地。

•拿得来：开展可体验模型的广泛调研。企业需在市场上众多基础大模型中进行初步筛选、评测与选型，扩大接触面，全面了解“百模千态”的特点与优劣；

•引得进：重点关注模型在生产环境的适配性。通过严格的模型评测与选型流程，确保模型能在企业现有环境中安全稳定运行，并提前评估引入速度慢、门槛高、管控难、升级难等潜在问题；

•选得好：聚焦模型的核心能力维度，包括通用与专业推理技能、推理响应速度与容错能力、上下文处理长度、训练与学习能力，以及可信性与模型治理水平，确保所选模型不仅满足当前业务需求，还能支撑长期演进。

图6 大模型的选择

四、数据和知识工程

数据质量决定模型效果和应用表现，工业企业需要构建“For AI”的MRC语料体系作为AI应用的基础。这要求企业从冷数据和热数据两个方面转向专门为AI设计的数据架构。

•冷数据的MRC转换主要处理企业现有的知识文档，通过显性+隐性的知识结构设计来创建MRC语料。以任命发文场景为例，需要将文档基本属性、人员任命结构、文档内容结构、文档附件信息、文档引用信息等要素转化为结构化的MRC格式，使静态的企业知识资产能够被AI有效理解和调用；

•热数据的MRC转换则聚焦于企业的实时业务过程，将数据NF知识文档转换为过程MRC语料。在代码检视场景中，可以通过COT的方式，将引用上下文信息、结构化数据、反馈信息、环境信息等要素转化成代码检视MRC模板。

这一转换过程的关键在于建立有效的MRC转换机制，从而确保原始业务数据能够被AI模型理解和应用。通过构建高质量的MRC语料体系，企业能够为AI应用提供充足的“营养”，确保模型在实际业务场景中的可靠性和准确性。

图7 冷热数据向MRC语料的转化

五、AI建模与发布

一方面，基于外部知识依赖、个性化模型输出要求进行选择。企业可根据场景对上下文依赖程度和输出定制化程度的高低，选择最匹配的实现路径：从最低要求的提示工程入手，到采用微调与RAG技术，再到适配最高要求的全量预训练结合微调方案，形成阶梯式能力提升路径。

另一方面，基于业务目标、实现复杂度和资源成本进行选择。初阶主要采用Prompt、RAG、编排等技术，以提示工程师为主，训练算力需求相对较低，构建时效可达到分钟级；中阶引入微调，需要AI训练师参与，训练算力提升至2张GPU卡起步，训练数据规模在KB-MB级别，构建时效为小时级微调；高阶阶段则需要领域模型的深度定制，要求AI训练师具备专业能力，训练算力需求达到32张GPU卡起步，训练数据规模达到GB级别，构建时效为周级二次训练。这一分阶推进模式体现了人员技能从低到高、算力需求从低到高、训练数据从低到高、构建时效从快到慢的特点，企业需要根据自身实际情况选择合适的起点和发展路径。

图8 AI建模方式的选择

以Committer代码检视场景为例，该场景需要强领域专业知识和上下文理解能力，展现了从初阶到高阶的完整技术演进过程。整个构建过程包括基础大模型选择、Prompt工程、多模型编排、RAG技术应用、场景模型微调、领域模型训练和模型运营七个步骤，体现了从简单到复杂、从通用到专业的技术构建路径。

模型验证结果显示了明显的性能提升轨迹：初阶方案从13%采纳率开始，在通过Prompt、RAG、Agent优化后，达到60%；中阶方案采用微调，将采纳率大幅提升至75%；高阶方案采用预训练，在经过RLHF后还可提高采纳率11%。这一案例展现了AI技术递进带来的效果改善，企业可以根据自身能力选择合适起点，渐进式提升AI应用效果。

图9 Committer代码检视场景

六、AI融合业务应用

企业在将AI融合业务应用时，以“3R1F”（Revise/优化、Replace/替代、Rebuild/重构、Feedback/反馈）为核心逻辑加速落地。聚焦业务场景，围绕业务对象与逻辑进行本体建模，将场景下的事实数据、业务知识、专家思维链等要素深度串联。在复用已有的IT系统和工具等数字资产基础上，依托本体对知识、数据、逻辑、行动、语义的整合能力，本体支撑融合感知、智能决策、智能行动，形成AI技能嵌入到IT应用中。统一人机入口，回归到流程Owner、业务专家等角色的价值发挥，最终形成业务闭环。与此同时，这一过程还依托开发链、MAAS（模型即服务）、AgentAAS（Agent即服务）、DAAS（数据即服务）以及资源调度、安全治理等公共能力与环境提供底层支撑，让AI能力更高效地与业务场景深度结合。

图10 AI Builtin的流程

七、持续运营

“无运营不开工”。AI持续运营需要明确运营角色、分工和职责，构建作业即标注的机制与流程，共同支撑AI持续迭代演进。AI运营流程包括运营体系设计、监控、反馈、更新、版本管理五个环节，形成完整的闭环管理机制。

•监控：及时感知业务效果和异常发生；

•反馈：建立反馈通道，反馈知识整理；

•更新：持续迭代AI，以确保性能表现良好；

•版本：管理AI版本，支持回滚、复现、追溯。

具体运营实施需要业务运营和模型运营的协同配合——通过业务反馈推动模型升级，通过模型优化提升业务效果，从而实现持续改进。

图11 AI持续运营流程

以AI嵌入代码开发作业流程活动为例，企业可将Code Mate（AI辅助开发）、Test Mate（AI辅助测试）、Dev Mate（研发知识辅助）等AI应用，深度融入设计、开发、测试、维护等全流程环节，构建覆盖代码开发全周期的AI应用体系。在具体落地中，企业需采用“无运营不开工”的策略，通过一把手牵头“训战”，确保组织层面的保障措施落地；坚持“一厘米切口一万米深”原则，避免场景宽泛化、应用不专精；将AI工具深度嵌入业务流程，形成应用-反馈-优化的循环机制，并搭配适配的组织责任体系，保障落地效果。同时，企业应制定AI场景的北极星指标，通过数字化运营可视来驱动；构建热循环机制形成数据飞轮，通过用户作业反馈形成不断更新的高质量数据语料，驱动AI提升改进。

那么如何才能建立清晰的责任体系？企业可在业务部门、业务部门IT、业务部门能力中心、领域IT部门、IT平台部门等各个层级都明确职责，下级为上级提供可靠的技术保障，共同支持产品的最终落地。通过不断优化系统结构和完善技术手段，逐步提高整体管理水平。

图12 分层运营的责任体系

在AI的持续运营过程中，治理是一项贯穿始终的核心工作。面对新技术的快速发展，企业应秉持“治理守底线、治理促发展”的原则，通过构建系统化治理体系，确保AI应用的安全性与可持续性。建议建立分层治理架构，从基础支撑要求、领域管控、管理总纲到目标设定形成完整闭环。这四个层面相互衔接、有机结合，既保障治理的全面覆盖，又确保各项措施能够落地见效，为AI应用的健康发展提供坚实保障。在这一过程中，企业还应关注：

•落实责任体系、数字化可追溯，保障AI持续有质量。企业需要建立清晰的治理流程，从管理AI开发流程到管理AI治理流程，明确生成式AI模型、AI数据集、AIBOM、AI算力、AI服务等治理对象，通过提供方、使用方、最终用户、监管方、认证/审计方五角色共治的责任体系确保治理责任的有效落实。

•同时，企业应严格遵守安全边界底线。通过建立企业边界控制机制，在数据流转、模型部署、应用集成等关键环节设置安全检查点，确保AI应用在合规框架内安全运行，防范潜在风险向外扩散。

图13 AI治理的结构

八、组织变革和文化

组织变革的核心目标在于提升作业效率与质量，而不是为了减员。企业应致力于营造“人人懂AI、人人用AI”的良好氛围，推动组织与人才能力的全面升级。通过分层分级设定目标，构建高效的AI训战体系：

•管理层及AI场景核心人员：作为AI变革的引领者，需自上而下明确战略部署并发挥示范作用；

•AI岗位人员：在研发、供应、财经等领域持续推进专业能力进阶，探索业务与AI结合的机会，释放价值潜力；

•各领域全员：上线AI辅助内部业务项目的训战专区课程，持续开展线上赋能，确保全员掌握AI应用技能，实现“人人懂AI、人人用AI”。

在具体能力建设方面，企业应构建完整的组织能力牵引矩阵。从场景规划、业务探索，到能力固化、形成方案目标，再到运营优化，企业需在业务与IT部门中明确各环节的主导者与配合者，建立清晰的角色分工与协作机制。这一跨域协作模式将汇聚多元专业力量，形成灵活高效的AI落地团队，确保AI项目从策划到执行的全流程顺畅推进。

图14 AI组织和人才的培养结构

“革命不能把革命者的命革掉”，AI变革的成功关键在于让组织中的每个人都能在新的AI时代找到自己的价值定位，通过能力提升实现个人价值的增长，而不是简单的岗位替代。

总之，工业企业的数智化转型是一项系统工程，需要从全流程进行统筹规划。核心举措可概括为“定战略、搭平台、强赋能、找场景、用数据、保落地、做运营、抓治理”。在制定转型方案时，应综合考虑以下关键因素：

•战略决策：数智化转型关乎企业长远发展，需在现有作业流程改造、新技术引入等方面做出前瞻性布局。

•组织人才：实施AI项目不仅需要算法工程师、算力专家、数据工程师等技术人才，还要求业务人员与IT人员普遍具备AI认知与应用能力。

•意识改变：引入AI往往意味着知识与信息密集型工作方式的变革，需要高层领导的坚定支持与积极推动。

•风控治理：AI应用伴随数据安全、虚假内容识别、隐私保护、合规性等风险，需建立健全风险防控体系。

•执行保障：AI项目需要跨组织、跨职能协作，需建立高效的统筹协调机制，确保项目顺利推进与成果落地。

•持续运营：AI已成为企业核心竞争力的重要来源，决策层直接参与可加速AI创新迭代，持续提升企业竞争优势。

文章节选自《工业与AI融合应用指南》 版权归作者所有，转载仅供学习交流