文章指出企业AI应用正从"+AI"(简单叠加工具)向"AI+"(以AI为核心驱动)转变。AIM²成熟度模型通过"五级六维"体系，为企业提供系统化转型路径。当AI成为企业核心引擎而非辅助工具时，能重构业务逻辑，创造新价值点，最终实现"企业即智能体"的进化目标。这一转变是企业跨越AI应用鸿沟、获取长期竞争力的关键。

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在过去几年，对业界来说，几乎没有哪个词能比“AI”更耀眼。几乎所有行业都在谈论如何用AI增效提质，无数试点项目应声而起——然而，热潮的背后是冷静的现实。

表面上，AI无处不在，实则真正落地并创造价值的应用仍属凤毛麟角。尽管人人都在大谈特谈AI的必要性，但许多企业却在AI转型的思路上重蹈覆辙——只是通过在局部环节叠加智能化工具，实现有限的降本增效，这种做法本质上是在原本的企业建设上做简单的加法，是一种典型的“+AI”的思维方式。

《2025企业AI应用概况调查报告》数据显示，50%的受访企业引入AI的首要原因，是“不安全感”，他们认可智能化趋势，却鲜少能有清晰的认知，底层的逻辑未变，反而加剧了这种“不安全感”。

高额的投入却总是无法换来对等的收益，大部分企业在应用AI的落地实践结果仍然不及预期，这背后更深层次的原因在于，企业总是止步于“+AI”。

为了解决这一痛点，上海交通大学安泰经济与管理学院、中银科技金融学院联合中国太平洋保险集团、欧莱雅中国、乐刻运动、兴业银行和蚂蚁集团等一众产业伙伴，共同发布业界首个企业应用AI成熟度模型（AI Adoption Maturity Model, AIM²）。上海交通大学中银科技金融学院执行院长、安泰经济与管理学院副院长刘少轩教授牵头的AIM²联合课题组对金融、汽车、健康、零售四个行业的典型企业做了深度调研并形成报告。

对于企业来说，它提供了一套全新的思维方式和方法论，是真正将AI内化至企业战略、经营、技术等诸多层面，最终促成“AI+”的路径。

AI发展已进入下半场，在硝烟四起的战场之中，仍有收获规模收益的机会。问题在于，AIM²如何帮助企业抓住这个机会？如何真正实现从“+AI”到“AI+”的跨越？

为什么企业总止步于“+AI”？

企业纷纷投身于AI的浪潮之中，但并非所有人都能上岸。

实际上，只有少数应用AI成熟度高的企业，能将AI深度融合于业务，更多的企业则陷入了AI转型的“迷雾”之中。麻省理工学院研究团队发表的报告《The GenAI Divide State of AI in Business 2025》中，提到大量企业投资于GenAI的试点项目，却难以转化为实际的生产力提升和业务转型，数据显示，95%的组织在GenAI项目中获得的回报为零，只有5%的组织成功将GenAI工具大规模集成到工作流程中。

为什么会出现这种巨大的反差？放眼全行业，企业在应用AI时的乱象层出不穷：把打赢“百模大战”当成目标，却缺少转化和提升的衡量标准；无法建立完善的复用机制，以至于成功变成偶然；同时也没有统一的度量口径，让决策基于直觉而非科学验证的结果……多个层面的动因，造成了大范围的系统性失灵。

回顾来看，困住企业的并非AI技术本身，而是业界普遍停留在“+AI”的认知之中，缺乏系统性的框架，重技术、轻应用，难以把AI深度嵌入业务。试想，如果对AI的应用无法形成完整的解决方案，无法明确回答AI最终能为企业带来什么具体的、可衡量的价值，那么这种尝试至多是一种常规的技术试水，难以帮助多数企业跨越从试点到规模化的鸿沟。

企业真正的应用AI，应是一套完整的将AI与业务相融合的发展蓝图，包含清晰的战略规划、有效的技术落地方案以及对AI商业价值的准确评估。在2025 Inclusion·外滩大会“洞见2035：AI驱动的产业突围与智能演进”见解论坛上，刘少轩教授总结得出了问题的核心：应用AI，应该是一场从“+AI”到“AI+”商业模式的接力赛。

未来，企业如何实现“AI+”？

真正的“AI+”，意味着从根本上改变出发点，真正做到“AI原生”的应用。

原生的AI应用方法论几乎是颠覆性的，它要求企业不再简单叠加AI功能，而是将AI作为核心驱动力，从架构设计到交互逻辑均围绕AI能力展开。这种转变，让AI从工具正式跃迁为引擎，驱动着企业的战略和模式创新。

当AI从外围走向核心，它所带来的影响也开始由点及面，逐步扩展——从生产、供应链，到销售和客户服务，AI让企业的运转逻辑发生根本改变，创造出新的价值点。

数据决定了AI应用能力的上限，中国太保作为首家深度介入“医保+商保”数据融合与直赔结算领域的险企，将AI应用嵌入与国计民生紧密相关的“大康养”和“保险+服务”生态场景中，成功地将医疗、气象、物联网等多场景数据进行融合，为自身在未来的大康养生态竞争中，占据战略制高点。此外，中国太保自2023年起提出构建“保险领域的数字劳动力”，将AI从“效率工具”升级为“数字员工”，系统性重塑运营模式。

当AI真正沉淀为企业的内生能力，它的价值会进一步外溢。企业能够通过“AI+”，引导长期竞争走向生态建设，而非短期的技术赛跑。

蚂蚁数字医疗健康过去几年的实践印证了这一点：其AI健康管家AQ反映出了跨越周期的未来趋势，它能够跳出对某个场景应用的聚焦，通过技术深度连接医疗生态的多方资源，构建起医疗服务的闭环生态，整个事业部就是一个自主运行的智能体，通过统一的“感知、决策、行动、学习”闭环机制，实现跨业务、跨系统的敏捷协同与高效决策。

值得注意的是，从AIM²所呈现出的洞察来看，应用AI最终的方向，是企业逐渐演进为“企业即智能体”。将来，AI将成为驱动企业自我进化的核心引擎，届时，企业的竞争力不再取决于规模和资源，而在于能否从AI原生的逻辑出发，不断学习、调整、进化，在技术浪潮中继续保持生命力。

因此，AIM²所带来的面向“AI+”的模式转换，不仅关乎企业当下的发展路径，更关乎其在未来行业格局中的位置，也是企业能否跨越周期的关键节点。那么，如何运用起AIM²，以期实现最大化的效益？

找到跃迁之路上的“罗盘”

如何从“+AI”迈向“AI+”？

AIM²创新性地构建了“五级六维”体系，为企业应用AI提供了清晰的演进路径。

五个等级（L1~L5）和六个维度(战略、组织、数据、技术、应用与商业)体系下，除了对企业具有评估价值外，AIM²模型同时也是一套从战略筛选到价值实现的“漏斗式”行动指南，指导企业如何系统性地识别、筛选和实施高价值的AI应用场景。这意味着，从建立“AI+”的目标认知，到真正切实落地，有了全面而可靠的解法。

AIM²设立的五个等级，清晰地定义了企业应用AI的成熟度阶梯，反映了企业从AI作为辅助工具（“+AI”模式）到以AI为核心重构业务（“AI+”模式）的战略演进。

同时，AIM²从点到面，设立了六个相互关联的关键维度，覆盖了从顶层设计到底层基础、再到最终价值实现的完整闭环，促使企业关注平台化、标准化与复用，而不是重复“造轮子”，从而显著降低企业的边际成本。

此外，AIM²本就服务于企业AI应用的落地，模型在构建之初时，便考虑到了行业与行业的差异性。刘少轩教授在接受36氪采访时表示，一方面是考虑到跨行业的通用标准，需要不同的指标加以平衡，另一方面则是考虑到不同行业的AI技术扩散的周期和过程。由此，多维平衡的指标，以及凸显周期的阶段性指标，便尤为重要。

尤其在市场回归理性的当下，企业在采用决策时，更需要全面的评估，系统性规避风险与陷阱，逐步规划出从“+AI”到“AI+”的发展路径。通过AIM²，我们得以更详细地洞察不同行业中企业的AI应用状况。

例如，对于传统金融机构而言，AI应用初期并非必须追求颠覆性变革，而应以务实的策略切入核心领域，并优化关键流程。上海银行即围绕风险管理这一金融核心领域，通过机器学习精准评估信用风险，以高质量数据为基础，实现贷前审批和贷后预警的精准优化。此外，生态合作也是银行业快速提升AI能力的重要路径，上海银行积极与外部科技公司合作，引入智能投顾、智能风控等成熟系统，快速在业务场景中落地验证AI的实际价值。

在健康行业，海量数据与高并发挑战推动技术基础设施的持续升级。美年大健康系统性地运用AI技术对全流程服务进行重塑，基于分布式数据库技术，对新一代智慧体检管理系统进行升级，不仅突破性能瓶颈，还实现了AI驱动的服务模式创新，推动了个性化健康服务的转化，实现由一次性体检服务向全生命周期健康管理的转型。

转型之中的汽车行业，则可以依靠准确的战略选择与技术深耕，避免盲目跟随潮流的陷阱。新锐汽车品牌零跑汽车已经在严格遵循ROI导向的AI发展路径，明确聚焦智能驾驶与智能座舱两个核心领域，高效利用有限算力实现精准业务场景优化，开发深度适配特定场景的专家模型，未来将实现“AI实用主义”下的智能化转型。

智能化并非简单的技术叠加，而是对组织、业务模式与生态协作的根本性重构。在零售行业，欧莱雅实现了全球AI技术的中国市场深度适配，构建本地化数据中台，形成趋势识别、虚拟试妆等多场景能力反哺全球总部的创新路径。同时，积极打造开放式美妆科技生态，与初创企业和高校联合推动生成式AI和智能交互技术的快速概念验证，持续强化了品牌在科技创新方面的竞争力，这也启示行业：嵌入现有生态，比自建平台更具商业效率。

人机深度融合能够共创全新业务与增长模式，实现1+1>2的效果。而这种更简单、更高效的AI应用模式，则可以让企业从浅层的“工具提效”迈向深层的“生产力变革”。健身产业头部互联网平台乐刻运动的AI转型便是一个鲜活的例子，在门店管理上，乐刻运动在采用先进的数据采集和分析平台的同时，引入了AI巡检系统并设置AI客服，通过人机融合大幅提升门店营运的效率。

从容迎接技术浪潮

企业在面对新的技术浪潮时，总是不可避免地陷入焦虑之中。而AI尤甚，在过去的短短几年里，这门技术已经经历了数轮迭代，面对不可预见的未来挑战，“AI+”还能具备什么样的潜力？

技术解决当下，而生态能够穿越周期。当越来越多企业有系统化的方法论操作AI战略落地，构建均衡的、协同的六维能力，各行各业的应用AI生态都会发生改变。AIM²所指向的，也许并不仅是某个特定企业的突围，而是行业整体的生态优化。

换言之，应用AI的未来趋势，不仅是引导企业“做正确的事”，更是在无形中规划了行业的“路网”。

面对全新的技术浪潮，审慎思考与放手尝试同时存在，每一步的投入，都是对未来的投资，既考验耐心，也磨砺远见。我们相信，那些持续投身AI应用实践的企业，终将收获智能之上的“智慧”，在迷雾中保持远见，于浪潮中锻造韧性，创造出属于自己的可持续竞争力。

学习大模型 AI 如何助力提升市场竞争优势？

随着新技术的不断涌现，特别是在人工智能领域，大模型的应用正逐渐成为提高社会生产效率的关键因素。这些先进的技术工具不仅优化了工作流程，还极大地提升了工作效率。然而，对于个人而言，掌握这些新技术的时间差异将直接影响到他们的竞争优势。正如在计算机、互联网和移动互联网的早期阶段所展现的那样，那些最先掌握新技术的人往往能够在职场中占据先机。

掌握 AI 大模型技能，不仅能够提高个人工作效率，还能增强在求职市场上的竞争力。在当今快速发展的技术时代，大模型 AI 已成为推动市场竞争力的重要力量。个人和企业必须迅速适应这一变化，以便在市场中保持领先地位。

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在我超过十年的互联网企业工作经验中，我有幸指导了许多同行和后辈，并帮助他们实现个人成长和学习进步。我深刻认识到，分享经验和知识对于推动整个行业的发展至关重要。因此，尽管工作繁忙，我仍然致力于整理和分享各种有价值的AI大模型资料，包括AI大模型入门学习思维导图、精选学习书籍手册、视频教程以及实战学习等内容。通过这些免费的资源，我希望能够帮助更多的互联网行业朋友获取正确的学习资料，进而提升大家的技能和竞争力。

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一、初阶应用：建立AI基础认知

在第一阶段（10天），重点是对大模型 AI 的基本概念和功能进行深入了解。这将帮助您在相关讨论中发表高级、独特的见解，而不仅仅是跟随他人。您将学习如何调教 AI，以及如何将大模型与业务相结合。

主要学习内容：

• 大模型AI的功能与应用场景：探索AI在各个领域的实际应用
• AI智能的起源与进化：深入了解AI如何获得并提升其智能水平
• AI的核心原理与心法：掌握AI技术的核心概念和关键原理
• 大模型应用的业务与技术架构：学习如何将大模型AI应用于业务场景和技术架构中
• 代码实践：向GPT-3.5注入新知识的示例代码
• 提示工程的重要性与核心思想：理解提示工程在AI应用中的关键作用
• Prompt的构建与指令调优方法：学习如何构建有效的Prompt和进行指令调优
• 思维链与思维树的应用：掌握思维链和思维树在AI推理和决策中的作用
• Prompt攻击与防范策略：了解Prompt攻击的类型和如何进行有效的防范
  
  
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二、中阶应用：深入AI实战开发

在第二阶段（30天），您将进入大模型 AI 的进阶实战学习。这将帮助您构建私有知识库，扩展 AI 的能力，并快速开发基于 agent 的对话机器人。适合 Python 和 JavaScript 程序员。

主要学习内容：

• RAG的重要性：理解RAG在AI应用中的关键作用
• 构建基础ChatPDF：动手搭建一个简单的ChatPDF应用
• 检索基础：掌握信息检索的基本概念和原理
• 理解向量表示：深入探讨Embeddings的原理和应用
• 向量数据库与检索技术：学习如何使用向量数据库进行高效检索
• 基于 vector 的 RAG 实现：掌握基于向量的RAG构建方法
• RAG系统的高级扩展：探索RAG系统的进阶知识和技巧
• 混合检索与RAG-Fusion：了解混合检索和RAG-Fusion的概念和应用
• 向量模型的本地部署策略：学习如何在本地环境中部署向量模型
  

三、高阶应用：模型训练

在这个阶段，你将掌握模型训练的核心技术，能够独立训练和优化大模型AI。你将了解模型训练的基本概念、技术和方法，并能够进行实际操作。

• 模型训练的意义：理解为什么需要进行模型训练。
• 模型训练的基本概念：学习模型训练的基本术语和概念。
• 求解器与损失函数：了解求解器和损失函数在模型训练中的作用。
• 神经网络训练实践：通过实验学习如何手写一个简单的神经网络并进行训练。
• 训练与微调：掌握训练、预训练、微调和轻量化微调的概念和应用。
• Transformer结构：了解Transformer的结构和原理。
• 轻量化微调：学习如何进行轻量化微调以优化模型性能。
• 实验数据集构建：掌握如何构建和准备实验数据集。
  
  

四、专家应用：AI商业应用与创业

在这个阶段，你将了解全球大模型的性能、吞吐量和成本等方面的知识，能够在云端和本地等多种环境下部署大模型。你将找到适合自己的项目或创业方向，成为一名被AI武装的产品经理。

• 硬件选型：学习如何选择合适的硬件来部署和运行大模型AI。
• 全球大模型概览：了解全球大模型的发展趋势和主要玩家。
• 国产大模型服务：探索国产大模型服务的优势和特点。
• OpenAI代理搭建：学习如何搭建OpenAI代理以扩展AI的功能和应用范围。
• 热身练习：在阿里云 PAI 上部署 Stable Diffusion
• 本地化部署：在个人计算机上运行大型模型
• 私有化部署策略：大型模型的内部部署方法
• 利用 vLLM 进行模型部署：高效部署大型模型的技术
• 案例分析：如何在阿里云上优雅地私有部署开源大型模型
• 开源 LLM 项目的全面部署：从零开始部署开源大型语言模型
• 内容安全与合规：确保AI应用的内容安全和合规性
• 算法备案流程：互联网信息服务算法的备案指南
  

通过这些学习内容，您不仅能够掌握大模型 AI 的基本技能，还能够深入理解其高级应用，从而在市场竞争中占据优势。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你无疑是AI领域的佼佼者。然而，即使你只能完成60-70%的内容，你也已经展现出了成为一名大模型AI大师的潜力。

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