穿越AI迷雾，企业迈向「AI+」的路径探索

从工具到引擎，“AI+”重构企业增长逻辑。在过去几年，“AI”成为业界最耀眼的词汇，几乎所有行业都在探讨如何借助AI增效提质，众多试点项目纷纷启动。然而，热潮背后是冷静的现实。

表面上AI无处不在，但真正落地并创造价值的应用却寥寥无几。许多企业在AI转型思路上存在误区，只是在局部环节叠加智能化工具以实现有限的降本增效，这本质上是“+AI”的思维方式，是在原有企业建设上做简单加法。

《2025企业AI应用概况调查报告》显示，50%的受访企业引入AI是出于“不安全感”，但他们对智能化趋势缺乏清晰认知，底层逻辑未变，反而加剧了这种“不安全感”。企业高额投入AI却难以获得对等收益，应用AI的落地实践结果大多不及预期，根本原因在于企业总是停留在“+AI”层面。

为解决这一问题，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。

该模型为企业提供了全新的思维方式和方法论，是将AI内化至企业战略、经营、技术等层面，促成“AI+”的路径。AI发展进入下半场，仍有收获规模收益的机会，那么AIM²如何帮助企业抓住机会，实现从“+AI”到“AI+”的跨越呢？

01. 为什么企业总止步于“+AI”？

企业纷纷投身AI浪潮，但只有少数应用AI成熟度高的企业能将AI深度融入业务，更多企业陷入AI转型“迷雾”。麻省理工学院报告指出，大量企业投资GenAI试点项目，却难以提升实际生产力和实现业务转型，95%的组织在GenAI项目中回报为零，仅5%的组织成功将GenAI工具大规模集成到工作流程。

全行业企业应用AI乱象丛生，如将打赢“百模大战”作为目标，却缺乏转化和提升的衡量标准；无法建立完善的复用机制，成功变得偶然；没有统一的度量口径，决策依靠直觉而非科学验证结果等，这些导致了大范围的系统性失灵。

困住企业的并非AI技术本身，而是业界普遍停留在“+AI”认知，缺乏系统性框架，重技术、轻应用，难以将AI深度嵌入业务。如果对AI的应用无法形成完整解决方案，不能明确其为企业带来的具体、可衡量价值，这种尝试只是常规技术试水，难以帮助企业跨越从试点到规模化的鸿沟。

企业真正应用AI应是一套完整的AI与业务融合的发展蓝图，包括清晰的战略规划、有效的技术落地方案以及对AI商业价值的准确评估。刘少轩教授在2025 Inclusion·外滩大会见解论坛上指出，应用AI应是从“+AI”到“AI+”商业模式的接力赛。

02. 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，实现“AI原生”应用。原生的AI应用方法论具有颠覆性，要求企业将AI作为核心驱动力，从架构设计到交互逻辑都围绕AI能力展开。这使AI从工具跃升为引擎，驱动企业战略和模式创新。

当AI从外围走向核心，其影响从生产、供应链扩展到销售和客户服务，改变企业运转逻辑，创造新价值点。中国太保将AI应用嵌入“大康养”和“保险+服务”生态场景，融合多场景数据，占据战略制高点，并将AI从“效率工具”升级为“数字员工”，重塑运营模式。

当AI成为企业内生能力，其价值会外溢。蚂蚁数字医疗健康的AI健康管家AQ构建医疗服务闭环生态，事业部成为自主运行的智能体，实现跨业务、跨系统的协同与决策。

从AIM²的洞察来看，应用AI的最终方向是企业成为“企业即智能体”。未来，AI将成为企业自我进化的核心引擎，企业竞争力取决于能否从AI原生逻辑出发不断进化。因此，AIM²带来的“AI+”模式转换，关乎企业当下发展路径和未来行业格局，是企业跨越周期的关键。那么，如何运用AIM²实现效益最大化呢？

03. 找到跃迁之路上的“罗盘”

如何从“+AI”迈向“AI+”？AIM²构建了“五级六维”体系，为企业应用AI提供演进路径。该体系不仅能评估企业，还是从战略筛选到价值实现的行动指南，指导企业识别、筛选和实施高价值AI应用场景。

AIM²的五个等级定义了企业应用AI的成熟度阶梯，反映了企业从“+AI”到“AI+”的战略演进。同时，六个相互关联的关键维度覆盖了从顶层设计到价值实现的完整闭环，促使企业关注平台化、标准化与复用，降低边际成本。

构建AIM²时考虑了行业差异，刘少轩教授表示，需要平衡跨行业通用标准和不同行业AI技术扩散周期与过程，多维平衡指标和阶段性指标尤为重要。在市场回归理性的当下，企业决策需要全面评估，规避风险，规划从“+AI”到“AI+”的发展路径。通过AIM²，我们能洞察不同行业企业的AI应用状况。

传统金融机构如上海银行，围绕风险管理核心领域，通过机器学习评估信用风险，优化贷前审批和贷后预警流程，并与外部科技公司合作引入成熟系统，验证AI实际价值。

健康行业的美年大健康升级新一代智慧体检管理系统，突破性能瓶颈，实现AI驱动的服务模式创新，推动个性化健康服务转化，向全生命周期健康管理转型。

汽车行业的零跑汽车遵循ROI导向的AI发展路径，聚焦智能驾驶与智能座舱核心领域，利用有限算力优化业务场景，开发适配特定场景的专家模型，实现智能化转型。

零售行业的欧莱雅实现全球AI技术在中国市场的深度适配，构建本地化数据中台，形成多场景能力反哺全球总部，打造开放式美妆科技生态，强化品牌科技创新竞争力，启示行业嵌入现有生态更具商业效率。

乐刻运动在门店管理中引入AI巡检系统和AI客服，通过人机融合提升门店营运效率，说明智能化是对组织、业务模式与生态协作的重构。

04. 从容迎接技术浪潮

企业面对AI技术浪潮难免焦虑，AI在短短几年经历多轮迭代，“AI+”的潜力如何？技术解决当下问题，生态能穿越周期。当更多企业有系统化方法论落地AI战略，构建六维能力，行业应用AI生态将改变。AIM²不仅助力企业突围，更推动行业生态优化。

应用AI的未来趋势不仅引导企业“做正确的事”，还规划了行业“路网”。面对新技术浪潮，企业需审慎思考与大胆尝试，每一步投入都是对未来的投资，考验耐心和远见。持续投身AI应用实践的企业，将收获智能之上的“智慧”，创造可持续竞争力。

如您对AIM²模型与《中国企业应用AI成熟度模型报告》感兴趣，可在微信搜索“AIM2”小程序，查阅报告全文。

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