一体化交付会是企业级AI落地的解么 (一体化交付会议内容)
《全球首席信息官（CIO）报告》显示，尽管近半数企业已启动人工智能部署，但整体仍处于早期应用阶段，普遍面临投资回报不明确、数据基础设施薄弱及专业能力不足等核心挑战。联想集团高级副总裁、首席信息官胡贯中（Art Hu）指出，中国与海外市场在AI服务交付路径上存在显著差异。海外市场依托成熟的SaaS生态，以订阅式服务为主要消费模式；相比之下，中国市场对SaaS的认知和成熟度仍有差距，但这一差异也为本土化AI交付模式提供了独特的发展机遇。
在推动AI技术落地方面，中国从国家战略到企业实践均表现出积极态势。国务院于8月26日印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出将智能体列为重点发展领域，并制定了三阶段目标：2027年实现AI与六大重点领域深度融合，智能终端与智能体应用普及率超70%；2030年普及率提升至90%以上；2035年全面迈入智能经济与社会新阶段。该政策还强调通过创新服务模式，推动金融、法律、交通等行业向智能驱动转型，并提出建设中试基地、培育人工智能服务商、推广“模型即服务（MaaS）”与“智能体即服务（AaaS）”等举措，以降低技术应用门槛，构建完整产业生态。
企业层面，科技巨头如阿里、华为、腾讯、百度及联想正积极推动MaaS与AaaS模式，并结合实际场景挖掘AI应用潜力。同时，传统行业龙头企业如中信、中远海运等也在垂直领域依托行业知识深化AI场景探索。尽管市场空间广阔，企业级AI落地仍面临严峻挑战。麦肯锡2024年调研显示，全球73%的企业遭遇AI应用效果不及预期的问题，超40%的项目因无法规模化或价值模糊而终止。AI从技术概念走向产业刚需的过程中，需应对技术、数据、组织与成本的多重复杂性。
在具体落地障碍中，“幻觉问题”尤为突出。生成式AI的幻觉现象在企业级场景中几乎不可接受，因其可能直接干扰业务运营与决策可靠性。胡贯中认为，尽管大模型幻觉率随技术演进持续下降，但短期内无法完全避免。企业需通过场景化解决方案应对该问题，例如对AI生成内容进行人工复核，并在涉及核心决策的任务中引入风险评估机制，以平衡效率与可靠性。
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