1、工作+AI（用Copilot）

1）企業(yè)員工通過應用AIGC工具，各種Copilot助手，提升個體工作效率，完成基礎內容生成和智能問答。

2）企業(yè)創(chuàng)作類的工作，都可以讓AIGC幫助生成，文本，視頻，圖片，各種創(chuàng)意都可以天馬行空的創(chuàng)作。

3）例子；

利用AI處理文檔整理、翻譯、會議紀要、數據清洗、代碼生成等標準化工作，

4）例子

員工通過自然語言交互快速獲取信息，利用RAG技術的企業(yè)知識庫的整理和智能檢索與知識生成，提高效率。

5）應用建議

選擇頭部的各種AIGC工具，office辦公工具，開發(fā)IDE，打開AI增值服務，應用盡有起來。

2、業(yè)務+AI（用AI Agent）

1）構建企業(yè)知識庫

（1）多源數據整合

包括技術文檔、項目復盤報告、客戶案例等結構化數據。行業(yè)報告、政策法規(guī)、合作伙伴資源等，需驗證來源權威性，避免信息污染。

（2）動態(tài)更新機制

定期清理冗余內容，更新業(yè)務規(guī)則和行業(yè)動態(tài)。

（3）統(tǒng)一文檔格式（如PDF轉Markdown），規(guī)范元數據（作者、版本、關聯(lián)項目）。

（4）使用NLP技術進行語義切分：結合段落切分與滑動窗口（保留30%上下文重疊），避免信息碎片化。

2）開發(fā)數字人員工

企業(yè)利用AI Agent數字員工，將AI Agent深度嵌入業(yè)務流程，成為具備專業(yè)能力的“數字人員工”，實現(xiàn)工作崗位的數字人自動化完成。

（1）企業(yè)的標準化工作

標準化，重復性的工作都可以拆解工作流，實現(xiàn)工作原子化的自動化，開發(fā)AI Agent替代人工。

（2）企業(yè)經驗性的工作

通過可以采集數據，利用專家的經驗標注數據訓練模型，讓模型和代替專家做決策，通過AI Agent開發(fā)出數字人員工。

（3）生成審核類的數字人員工

在售前，售中，售后過程擔任數字人崗位，生成式AI將企業(yè)知識資產轉化為個性化內容，例如客戶服務、標書生成、合同評審等工作，AI基于業(yè)務數據提供動態(tài)營銷策略，生成市場營銷方案。

（4）工作流程自動化

Agent可自主完成訂單處理、供應鏈調度等復雜任務。

3）應用建議

（1）開發(fā)AI智能體

擁抱智能體，選擇頭部的智能體框架，招聘熟手員工，集精通智能體框架的員工，將企業(yè)積累業(yè)務數據，業(yè)務kown-how，業(yè)務流程，抽象成一個AI Agent，開發(fā)AI Agent，構建企業(yè)數字人員工隊伍。

（2）訓練細分場景行業(yè)大模型

基于開源大模型，加上行業(yè)數據訓練行業(yè)大模型，或者基于場景數據微調，訓練場景大模型。

基于混合大模型，并結合SOP優(yōu)化人機協(xié)作邊界，開發(fā)智能體應用。

 
3、業(yè)務×AI（AI Native重構業(yè)務）

1）AI驅動業(yè)務模式與組織架構的系統(tǒng)性變革，形成原生智能生態(tài)。

2）AI作為核心生產力工具，重構產品設計（如AI原生應用生成）與服務交付方式。

3）AI創(chuàng)新產品研發(fā)

（1）AI推理芯片研發(fā)

a，剛需，海量

終端推理芯片，物聯(lián)網硬件推理芯片，隨著推理模型小型化，智能硬件配置AI推理芯片將成為標配，這類是海量的需求，剛需，海量這是好需求，成功的概率會很大。

（2）AI推理邊緣服務器研發(fā)

a，需求井噴

也是推理模型小型化，在各種應用場景邊緣服務器的需求會井噴，這給硬件邊緣算力盒子提供的大發(fā)展的機會。

b，場景硬件定制

企業(yè)智能硬件配置AI推理芯

（3）AI智能硬件研發(fā)

技術成熟，各種智能硬件可以打開腦洞，打開天窗，發(fā)揮想象力，各種智能硬件大膽創(chuàng)新，AI翻譯機，AI戒指，AI耳機，AI手機，AIPad，AI pc，AI 眼鏡。

（5）AI智能體paas平臺開發(fā)

基于開源的AI智能體開發(fā)框架，開源的RAG框架，開源的向量數據庫，開源工具鏈，開發(fā)AI智能體開發(fā)IDE平臺。

（6）AI智能體應用開發(fā)和saas服務

a，利用AI的的技術特點，改造原有應用，創(chuàng)新新的應用和服務，創(chuàng)造新的業(yè)務模式，新的商業(yè)模式。

b，知識管理即服務（KMaaS）： 
某法律科技公司將裁判文書檢索系統(tǒng)產品化，檢索準確率達98.7%，已服務3700家律所 

c，選擇建議

選擇已知的業(yè)務領域，或者相近的業(yè)務領域，知道領域痛點，知道領域know-how，精通AI應用開發(fā)，創(chuàng)新轉型。

三、總結

技術深度：從工具輔助（Copilot）到系統(tǒng)重構（AI Native），技術復雜度逐層提升。

業(yè)務融合：需分階段實現(xiàn)“認知→落地→創(chuàng)新”，優(yōu)先高價值場景并平衡成本與風險。

組織適配：企業(yè)需建立數據治理體系與動態(tài)調整能力，同時培養(yǎng)“首席AI官”推動轉型。

AI技術的分層落地不僅是技術升級，更是企業(yè)戰(zhàn)略與組織能力的全面革新。當前頭部企業(yè)已進入“業(yè)務×AI”的創(chuàng)新期，而中小企業(yè)可依托平臺化工具從提效切入，逐步深化應用。

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