AI转型投入无果？四策破解90%弯路

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企业AI转型，投入了却未见成效？

四大破局策略

助你规避九成弯路！

企业AI生态体系的重塑

中关村科学城“科创人才”夜校

——企业家大讲堂

渴望应用AI，却担忧资金浪费无回报？引入大模型后，却发现其无法理解核心业务逻辑？

无需焦虑。6月17日，在中关村科学城党群服务中心，中关村科学城夜校“企业家大讲堂”揭晓了答案。现场座无虚席，线上参与人数突破一万。作为港股“企业大模型第一股”的滴普科技创始人、董事会主席、执行董事兼CEO，赵杰辉精准剖析了企业AI落地面临的三大“障碍”。

——三大障碍

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FUTURE

TECHNOLOGY

科技之光 点亮未来

其一，私有化难题

通用模型再智能，也无法触及企业的机密数据与独家工艺。

其二，可信度挑战

AI偶尔会输出看似合理实则荒谬的内容，关键决策时你敢放心使用吗？

其三，协同性缺失

单一AI工具如同“独行侠”，难以融入复杂的业务流程体系。

赵总指出，Token经济竞争的终极形态，不在于“谁的Token成本更低”，而在于“谁能让Token在企业语境中真正发挥效用、转化为产业价值”。

02

FUTURE

TECHNOLOGY

他提出了重构后的企业AI技术新架构，破局路径包括：

专属大脑

第一，构建自有“专属大脑”。将企业独有的原始资料，如SOP、工艺流程、运行日志等，训练至私有模型中，打造不可复制的“活体记忆”。

AI员工

第二，组建“AI员工”团队。像搭积木般，将不同AI能力组合成“销售复盘岗”“设备维修岗”“客户服务岗”等，使其如团队般协同作业。

反馈飞轮

第三，建立“反馈飞轮”。实现AI执行、人工校准、数据回流闭环。让模型在真实业务场景中越用越智能！

重构数据

第四，重塑数据工作模式。摒弃过去“数据仅供人看”的思维，让所有数据工作旨在“喂养”模型，从而提升模型产出价值，倒逼算力投入产出比最大化。

FUTURE TECHNOLOGY

03

FUTURE

TECHNOLOGY

数据与经验 构筑 AI 壁垒

未来企业AI的护城河，并非模型本身，而是那些在细分领域内，通过持续试错、调试、积累形成的专属数据与行业经验！这才是真正的“智能复利”。

赵总的这套方法论已服务400家大型企业。从零售门店的动销分析、调补货决策、财务经营分析，到工业场景中赋能航空维保、离散制造提质增效，AI正成为真正的核心生产力。

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一场讲座，全程干货，交流不断，这就是中关村科学城夜校。我们将持续聚焦产业痛点，以最前沿的理论与最落地的实践，为企业和人才赋能。

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