1、工作+AI（用Copilot）

1）企業員工通過應用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）企業創作類的工作，都可以讓AIGC幫助生成，文本，視頻，圖片，各種創意都可以天馬行空的創作。

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IDE，打開AI增值服務，應用盡有起來。

2、業務+AI（用AI Agent）

1）構建企業知識庫

（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。行業報告、政策法規、合作伙伴資源等，需驗證來源權威性，避免信息污染。

（2）動態更新機制

定期清理冗余內容，更新業務規則和行業動態。

（3）統一文檔格式（如PDF轉Markdown），規范元數據（作者、版本、關聯項目）。

（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）開發數字人員工

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

（1）企業的標準化工作

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

（2）企業經驗性的工作

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基于業務數據提供動態營銷策略，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，將企業積累業務數據，業務kown-how，業務流程，抽象成一個AI Agent，開發AI Agent，構建企業數字人員工隊伍。

（2）訓練細分場景行業大模型

基于開源大模型，加上行業數據訓練行業大模型，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優化人機協作邊界，開發智能體應用。

 
3、業務×AI（AI Native重構業務）

1）AI驅動業務模式與組織架構的系統性變革，形成原生智能生態。

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創新產品研發

（1）AI推理芯片研發

a，剛需，海量

終端推理芯片，物聯網硬件推理芯片，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

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展的機會。

b，場景硬件定制

企業智能硬件配置AI推理芯

（3）AI智能硬件研發

技術成熟，各種智能硬件可以打開腦洞，打開天窗，發揮想象力，各種智能硬件大膽創新，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

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

（6）AI智能體應用開發和saas服務

a，利用AI的的技術特點，改造原有應用，創新新的應用和服務，創造新的業務模式，新的商業模式。

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

選擇已知的業務領域，或者相近的業務領域，知道領域痛點，知道領域know-how，精通AI應用開發，創新轉型。

三、總結

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

業務融合：需分階段實現“認知→落地→創新”，優先高價值場景并平衡成本與風險。

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

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

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