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2025 年是公认的企业级 AI 应用落地元年。AI 已经不再一味卷技术、卷工具，而是向着卷应用、卷价值演进，如何能让 AI 在业务场景中发挥更大的价值，成为企业的 " 必修课 "。当 AI 从 " 效率工具 " 向 " 认知伙伴 " 跃迁，也说明 AI 的试验阶段已经结束，企业核心竞争力将取决于定制化 AI 应用和可量化的业务成果方面。但现实是，很多企业虽然已经开始在企业级 AI 方面进行布局，但效果并不理想——据 IDC 数据显示，66.5% 的中国企业已在局部应用 AI，以期重塑商业模式、提升运营效率，但仅有 27.2% 的企业正迈向 AI 的规模化应用阶段；此外，Gartner 的调研数据显示，全球仅有 41% 的生成式 AI 试点项目能成功进入生产阶段。投入少没效果，投入大风险大，AI 落地到底该怎么办？今年，9 月 11-14 日，一年一度的 ITValue Summit 数字价值年会将如期在三亚举办，我们将基于钛媒体 /ITValue 团队这一年的调研，与 AI 技术和落地应用中最具话语权的企业，体系化讨论企业级 AI 落地过程中的 " 真相 "。有真正的甲方现身说法，有真正的解决方案和案例分析，也有真正踩过的坑，还有甲乙方对 AI 落地不同视角的理解与碰撞。一切尽在 2025 ITValue Summit 数字价值年会。我们梳理了 AI 落地中的十大问题，将在 2025 ITValue Summit 数字价值年会上将逐一分解，欢迎所有关注 AI 落地的同行者参与讨论、分享。问题一：共识如何达成？在生成式 AI 重塑商业逻辑的当下，企业正经历着从技术试点到战略重构的关键转折。但一个严峻的事实是，这一转变并不是简单规模化的进程。麦肯锡的一项调查显示，64% 的 CEO 因目标模糊导致项目止步试点，而 80% 的 AI 项目仍停留在文档分类等基础场景。对于企业管理者而言，如何正确认识 AI，并在此基础上，结合行业 Know-How，经过深思熟虑，制定 AI 战略？如何与组织对齐战略目标，确保落地有条不紊？问题二：数据是决胜关键目前，获取高质量数据集仍是绝大部分企业应用 AI 过程中的一大痛点，数据孤岛、合规安全、资源投入……阻碍重重。此外，数据质量问题的根源贯穿数据生命周期的全链条，数据采集、传输、存储……任何环节出问题都会成为 AI 落地效果大打折扣。可以说，数据问题解决不好，企业级行业模型的应用落地就失去了 " 养分 "，即便种下再好的种子，也结不出可口的果实。问题三：场景如何选择？企业在选择生成式 AI 应用场景时，往往面临多重决策困境，这些痛点既源于技术本身的特性，也与企业自身的资源、认知和组织模式深度绑定。首先，企业常陷入 " 技术优先 " 而非 " 业务优先 " 的误区，被生成式 AI 酷炫的能力吸引，却忽视场景与核心需求的匹配度。另一方面，生成式 AI 场景的落地需要算力、人才、资金的持续投入，中小企业尤其容易陷入 " 想做却做不起 " 的困境。战略上的盲目源于价值评估的模糊，技术适配的障碍受制于数据基础，而组织协同与资源约束又进一步放大了这些问题。企业在 " 试错成本高 " 与 " 错失机会风险大 " 的两难境地中踌躇不定。问题四：模型怎么选才最具 " 性价比 "？基础模型的选型，要考虑根据不同场景，适配相对应的模型，还要兼顾性能、成本。与此同时，技术路线选择也充满矛盾，" 预训练模型 + 微调 " 需大量标注数据且成本高，" 提示词工程 + 检索增强 " 虽灵活却在复杂场景不稳定。此外，选择相对更为灵活的、开发度更高的开源模型，还是选择商业化更成熟，安全性相对更高的闭源模型，也是企业不得不面对的一个话题。如果没有做好模型的选型，很可能就会让企业的 AI 应用在一开始就 " 胎死腹中 "。 到底如何平衡性能与成本？问题五：行业模型如何落地？不同行业，不同场景下，需要不同能力、不同侧重的模型，尤其是在一些行业专有场景之中，通用大模型的能力与垂类小模型相比，并没有优势。而对于企业而言，应用行业模型的落地过程是一个涉及技术、数据、组织、合规等多维度的复杂工程，其难点往往交织在行业特性与技术局限性的矛盾中。行业模型的落地绝非简单的技术移植，而是一场涉及战略、流程、文化的系统性变革。只有深刻理解行业本质需求，在技术理性与行业特性间找到平衡点，才能真正释放行业模型的价值。问题六：如何确保 AI 可靠性与可解释性？当生成式 AI 从实验室走向产业一线，企业面临的挑战早已超越算法精度本身，演变为技术可靠性、组织适应性与工程化能力的多维博弈。这个过程中，AI 的 " 幻觉 " 问题（模型生成错误信息）一直是 AI 在企业侧落地过程中最大的阻碍之一，尤其是在一些对准确性要求较高的场景下，AI 幻觉问题甚至成为了这些场景下能否落地最关键的一环。此外，" 黑箱 " 模型在一些特定的行业在应用的过程中，带来了员工 " 不信任 " 的风险。AI 大模型的产业价值，不仅取决于测试集上的准确率，更在于工程化落地的稳定性与效率。问题七：知识库如何搭建才能更有 " 活力 "？知识库就像是大模型的养分，需要不断的注入营养给大模型，才能让大模型在业务场景发挥真正的作用。真正能释放业务价值的知识库绝非静态的 " 资料仓库 "，而是动态流动、持续迭代的 " 智慧引擎 "。与此同时，如何让知识库摆脱 " 僵尸系统 " 的宿命，通过持续运营实现 " 新陈代谢 "，知识库的动态性体现在持续迭代机制的建立上，只有让知识在应用中不断循环更新，才能适应业务的变化。此外，知识库运营的核心是让其融入员工的日常工作，让员工 " 用得上，离不开 "，而不是成为 " 僵尸系统 "，也是是企业必须攻克的难题。问题八：Agent 时代，寻求人机协同的 " 最优解 "Agent AI 触手可及，AI 正在从单一任务执行者，进化为复杂业务场景的协同参与者，其编排逻辑与治理机制正成为企业数字化转型的关键命题。在此进程中，AI 已经从工具属性进化为协同伙伴，企业面临的核心挑战已从技术落地转向人机协作规则的重构。这种 " 共生关系 " 绝非简单的技术叠加，而是需要在分工界定、能力适配、界面设计、信任培育等维度建立刚性秩序，更依赖业务部门从被动接受者转变为主动设计者，唯有如此，Agent 才能突破 " 实验室效果 "，真正融入企业运营的毛细血管。问题九：安全合规是永远的红线安全合规始终是企业在选择数字化转型技术的过程中，最为关注的问题之一。当 AI 大模型从实验室走向企业核心业务系统，其安全合规问题已从技术细节上升为战略风险。企业级应用的规模化、场景的敏感性与监管的全球化，使得算法偏见、隐私泄露等问题被放大为法律纠纷、声誉危机甚至业务停摆的导火索。这种困局不仅源于技术的复杂性，更在于 AI 治理体系与现有规则框架的适配断层。问题十：AI 人才瓶颈AI 价值的持续释放，高度依赖与之匹配的人才结构、跨部门协作机制及敏捷的运营流程。德勤调研显示，53% 的高管认为 " 缺乏具备 AI 与业务融合能力的人才 " 是落地首要障碍；而近 50% 的企业现有组织架构与决策流程无法有效支撑 AI 项目的规模化部署与迭代优化。突破人才瓶颈需要组织、文化协同，可谓牵一发动全身。而上述仅是 AI 落地中最突出的问题，还有更多大大小小的问题需要层层拆解。宏观经济环境变化和新旧技术更迭交织，以 AI 博增长，企业还需要更多定力。9 月 11 日 -14 日由钛媒体集团、ITValue 联合主办的 2025 ITValue Summit 数字价值年会将以「AI 落地场景真相」为主题，与新老朋友重聚三亚，并在全年围绕 1 场年度演讲，5 大 ToB 明星 IP 持续内容 " 造血 "，设计 N 个场景的想象空间，打造 1 本《AI 落地场景指南》，一同解决 AI 实际落地应用背后的 "10 大问题 "，探索数字经济时代的变革和机遇。（点击进入了解更多大会报名信息）