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隨著ChatGPT等大語言模型的普及，企業導入AI技術的門檻大幅降低，彷佛只需「一鍵部署」即可實現智慧化轉型。然而，現實卻如麥肯錫調查研究所示：76%的企業仍在觀望，僅5%的「All in行動派」真正通過AI實現利潤增長。
 
這一現象背後，暴露了企業盲目追逐技術而忽視場景適配的核心矛盾——技術易得，場景難尋。
 
一、技術與場景：AI落地的「共生法則」

1技術普及≠效益展現
ChatGPT等工具的導入特性，讓企業誤以為“導入即成功”。然而，技術的應用必須與業務場景深度綁定。例如，某製造業企業曾為所有生產線導入AI監控系統，但因未匹配實際生產痛點（如設備故障預測需求不足），最終因維護成本過高而失敗。

2場景定義的三大標準 
◆高頻：每日發生的核心流程（如客服問答、設計優化、快速驗證）
◆高痛：顯著的成本或效率瓶頸（如某電池企業通過AI優化電解液配方，將研發週期從24個月壓縮至8個月）
◆高數據可得性：可量化、可反覆運算的資料積累（如某車企構建3000萬公里智慧駕駛資料湖，支撐冰雪路面控制技術開發）

3資訊化策略：從技術驅動到場景驅動
企業在導入AI技術時，往往過於專注技術本身的先進性，而忽略資訊化策略的核心——場景驅動，資訊化策略應從以下方面入手：
◆場景調研與分析：深入分析企業內部的業務流程，識別高頻、高痛、多資料可得性的場景。例如，客服部門的高頻問答場景可以通過AI實現自動化，減少人工成本，同時提升客戶滿意度。
◆資料整理與整合：在資訊化建置中，資料整理是基礎。企業需要整合分散的資料來源，建立統一的資料倉庫，為AI應用提供高品質的資料支援。
◆技術選型與適配：根據場景需求選擇適合的技術，而不是盲目追求最先進的技術。例如，對於簡單的文本分類任務，可能不需要複雜的深度學習模型，而簡單的機器學習演算法即可滿足需求。




二、知識系統的AI化：從「管理資料」到「用好資料」

1知識管理的痛點：數據與場景割裂
許多企業將AI視為「資料檢索與整理工具」，僅用於文檔分類或資訊檢索，卻未將歷史資料轉為決策支援。例如，食品行業的配方設計與檢驗標準是息息相關的，因此配方設計人員在決定與執行優化之前，先確認系統合規及合乎檢驗標準，以確保無效的變更及來回調整的設計工作。
但這其實只是AI智能化應用落實的第一步，AI還能資料分析及自動生成，這些都有賴企業對於場景的挖掘與實踐。
 


2 PLM（產品生命週期管理）的AI升級路徑
階段1：數據整合
基於PLM系統整合研發、生產、售後全流程的數據。PLM系統作為企業核心的知識管理平台，能夠實現產品從設計到售後的全生命週期資料管理。
階段2：場景挖掘
聚焦高頻問題（如設計缺陷預測、供應鏈風險預警）。例如，通過AI分析歷史設計資料，預測潛在的設計缺陷，從而減少產品召回率。
階段3：動態優化
通過AI即時回饋調整流程（如宇樹科技利用AI加速四足機器人反覆運算）。

3資訊化策略：資料驅動的場景挖掘
在資訊化建置中，企業需要建立完善的資料整理系統，確保資料的準確性、完整性和一致性。例如，通過資料清洗和標準化，提高資料品質。
利用資料分析工具，挖掘潛在的業務場景。例如，通過聚類分析發現客戶行為模式，為精準行銷提供支援。
建立即時回饋機制，根據業務資料的變化動態調整AI模型。例如，通過線上學習演算法，讓AI模型能夠即時適應新的業務需求。



三、數智化轉型的必經之路：從單點突破到系統重構

1 警惕「全域AI化」的陷阱
企業常陷入兩大誤區：
◆技術驅動，忽視業務需求（如盲目採購先進AI系統卻無法解決庫存積壓）；
◆急於求成，忽視組織適配（如某企業強制全員AI化，導致跨部門協作癱瘓）。

2 三步走策略：小勝累積大勝
步驟1：劃定“最小試驗場”
選擇一個小而具體的場景（如某食品企業用AI做合規驗證及配方優化，有效避免上市產品的不合規問題）。
步驟2：痛點破局，建立信心
例如某汽車玻璃企業用AI糾正工藝異常情況，問題排除週期從45天縮至7天。
步驟3：組織進化，系統適配
某重工企業通過「每月淘汰一項傳統工藝流程」，將質檢員轉型為資料訓練師，節省成本超2億元。

3 資訊化策略：從單點到一體化的資訊化建設
◆單點突破與試點：選擇一個具體的業務場景進行試點，驗證AI技術的可行性。例如，從生產流程中的品質檢測環節入手，通過AI技術提升檢測效率。
◆系統重構與擴展：在試點成功後，逐步擴展到其他業務環節，形成完整的智慧化系統。例如，將AI技術從生產環節擴展到供應鏈管理，實現全流程的智慧化。
◆組織力提升：通過資訊化培訓和文化建設，提升組織的數位化能力。例如，設立「AI創新實驗室」，鼓勵員工探索新的應用場景。
 
四、智慧化成功之道：場景挖掘比技術更重要
 
1 從「數位化轉型」到「數智化生存」
數位化是基礎（如資料獲取與系統建設），數智化是進階（如AI驅動的即時決策）。某車企通過AI憑證上崗制度，讓生產線員工借助大模型學習故障排除，自主解決故障類型增加47%，這正是“數智化能力”的體現。

2 未來競爭力：數據資產×場景進化
企業真正的護城河不再是技術本身，而是「場景化資料資產」。例如：
正向案例：某電池企業持續積累20萬組實驗資料，反超國際對手專利數量
反向教訓：某企業因缺乏歷史資料，AI模型淪為“擺設”

3 資訊化策略：資料資產與場景化的資訊化建設
◆資料資產的積累與管理：企業需要建立資料資產管理系統，明確訂定資料的所有權、使用權和管理權。例如，通過資料分類和標籤化，提高資料的可利用性。
◆場景化的資訊化建設：根據業務場景的需求，定制資訊化解決方案。例如，為銷售部門提供基於AI的客戶關係管理系統，為生產部門提供智慧化的生產調度系統。
◆持續優化與反覆運算：資訊化建設不是一蹴可及，而是需要持續優化和反覆運算。例如，通過定期評估資訊化系統的性能，根據業務需求進行調整。