如今AI应用似乎是到了非常浮躁的状态，各家大厂也都发布了自己的开源Agent平台。市面上做AI培训、AI系统的企业层出不穷。深入了解之后，就会发现不是套壳系统、就是割韭菜局。当面对真正的企业使用场景过程中，讲的最多的居然只能是“智能客服”！互联网上也不乏有AI泡沫即将破裂的声音。
【AI企业应用的痛点】
个人认为没必要那么悲观。根据对AI应用的调研和实践，总结了当前企业AI落地的痛点如下：
应用场景挖掘不足
AI技术场景局限于简单的问答，更多的是直播客服等互联网场景。对于企业应用，缺乏行业的Know-How，企业内部对AI理解不足，难以挖掘实用AI场景。
数据治理水平低
企业数字化转型还未完成，数据治理体系还未完全形成，容易陷入Garbage In, Garbage Out的困局。
通用大模型结果失真
缺少专门的知识库整理企业内部文档，多数文档制度散落在各个岗位员工硬盘，且对于RAG处理理解不足，模型效率低。
缺少规划投入成本模糊
对于AI的应用，缺少整体规划。草率的进行大模型的本地化部署或者一体机硬件的投入，没有清晰的投入预算。
【AI应用可落地解决方案】
一个高效、灵活且可扩展的AI部署架构对于企业的AI实际落地应用至关重要。企业AI应用平台架构主要分为三个层次：应用管理平台、Agent管理平台、大模型底座和数据底座。这三个层次相互协作，共同支撑企业AI应用的运行和管理。
对于整个企业AI应用来说，大模型底座和数据底座是AI应用的支撑。模型是有不同类型的，有的擅长处理对话、有的擅长处理图像，有的擅长处理语音、视频，还有的向量模型是擅长处理文档。在处理不同问题的时候，要运用不同的模型综合处理。同时，对于基础的数据，包含文档知识库、数据中台数据、采集数据等相关内容，将数据通过数据治理和向量化处理，作为大模型的训练的基础。
对于中间层来说，根据应用管理平台的需求，配置相应的AI能力，如AI对话、AI作图、语音识别、视频生成、AI问数、代码生成、图表制作、AI知识库、PPT生成、文档生成等。并可进行MCP扩展，如接入企业微信、内部OA平台等。同时可以有部分插件的接入，如天气插件接口、外部数据接口等。
对于最上层的应用管理，可以认为是企业的一些职能，如经营分析、售前顾问、市场分析、数据分析、会议纪要文员、质检分析、投资测算、智能招聘、AI产品经理、AI程序员、BUG测试员、制度编写文员等。这些职能可能会用到多个智能体，通过工作流程进行协作，进而形成标准化的职能。我们可以把这里面的应用，看作是企业内部的一个个员工，他们通过他们的智能和流程的遵守，帮助企业做一些重复标准化的劳动。
【企业AI落地的实施过程】
企业AI落地实施过程可分为“需求洞察—预算规划—平台部署—场景构建”四步：首先与客户，梳理业务痛点并出具可行性报告，明确本地化或云端技术路线，输出硬件配置、产品选型、实施路径及整体预算；随后搭建大模型管理平台，完成模型在本地或云上的安全部署；继而依托企业数据构建知识库与AI应用场景，形成可落地的业务解决方案。
