【大河財立方 記者 王寧寧 王宇】隨著大模型基礎(chǔ)設(shè)施逐漸趨同，企業(yè)之間的競爭焦點正從“拼算力、拼參數(shù)”轉(zhuǎn)向“拼數(shù)據(jù)、拼場景”。能否將內(nèi)部數(shù)據(jù)與行業(yè)知識深度融合，并落地應(yīng)用，成為區(qū)分企業(yè)AI能力的關(guān)鍵點。
9月12日，在2025 Inclusion·外灘大會“洞見2035：AI驅(qū)動的產(chǎn)業(yè)突圍與智能演進(jìn)”見解論壇上，上海交通大學(xué)安泰經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院、中銀科技金融學(xué)院聯(lián)合中國太平洋保險集團(tuán)、螞蟻集團(tuán)等多家企業(yè)，共同發(fā)布業(yè)內(nèi)首個企業(yè)應(yīng)用AI成熟度模型（AI Adoption Maturity Model, AIM2）。
該模型有何特別之處？大河財立方記者了解到，AIM2從六個關(guān)鍵維度，包括戰(zhàn)略、組織、數(shù)據(jù)、技術(shù)、應(yīng)用和商業(yè)，構(gòu)建出一套系統(tǒng)性的企業(yè)應(yīng)用AI成熟度評估體系。
“AI上半場拼的是模型參數(shù)，下半場拼的是數(shù)據(jù)質(zhì)量?！盇IM2課題組負(fù)責(zé)人、上海交通大學(xué)中銀科技金融學(xué)院執(zhí)行院長、安泰經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院副院長劉少軒說。
目前，不少企業(yè)已逐步擺脫“模型焦慮”，轉(zhuǎn)向務(wù)實落地，少數(shù)領(lǐng)先企業(yè)將AI深度融合于業(yè)務(wù)。然而，多數(shù)企業(yè)仍面臨AI落地效果不及預(yù)期的困境。根本原因在于缺乏高價值、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。
為解決企業(yè)在AI落地中“看不清現(xiàn)狀、找不準(zhǔn)路徑”的痛點，AIM2從前述六個關(guān)鍵維度對金融、汽車、健康、零售四大行業(yè)進(jìn)行調(diào)研，發(fā)現(xiàn)行業(yè)特征顯著。例如汽車行業(yè)，戰(zhàn)略與組織能力突出但數(shù)據(jù)基礎(chǔ)薄弱，正從“產(chǎn)品智能先行”向“產(chǎn)品智能、企業(yè)智能雙輪驅(qū)動”轉(zhuǎn)變中。
“六個關(guān)鍵維度共同構(gòu)成了企業(yè)應(yīng)用AI的‘運載火箭’——戰(zhàn)略是指令艙，決定方向；組織是推進(jìn)器，提供保障；數(shù)據(jù)是燃料，技術(shù)是飛控系統(tǒng)，應(yīng)用是航行軌道，商業(yè)價值則是目標(biāo)星球?！眲⑸佘帍娬{(diào)，這六個維度環(huán)環(huán)相扣，任何短板都會制約整體發(fā)展。
行業(yè)人士指出，AIM2的核心價值在于將復(fù)雜AI落地過程分解為有序階段，為企業(yè)提供清晰的演進(jìn)路線和實踐指導(dǎo)，避免盲目探索。
責(zé)編:劉安琪 | 審校:張翼鵬 | 審核:李震 | 監(jiān)審:古箏
