企业级AI“脱虚向实”，落地还有几道槛？

从ChatGPT横空出世，到越来越智能化的人形机器人，再到让世人惊艳的Sora文生视频……种种迹象表明，人工智能逐渐迎来产业化的临界点。

当全球科技巨头们将AI的边界推向星辰大海时，绝大多数企业仍在经历着AI落地的“高原反应”。某制造业CIO的办公桌上，堆积着三份不同供应商的AI解决方案，却始终无法解答他“如何让AI看懂三十年陈旧的ERP数据”的灵魂拷问。

这个场景折射出企业级AI正在经历从技术狂欢向场景回归的阵痛期，就像攀登者必须面对的“希拉里台阶”，看似近在咫尺的峰顶，实则暗藏着致命的空气稀薄带。

从技术到场景

摸着石头过河

摩根大通最新研报指出，2025年中国生成式AI应用将跨越临界点，带动互联网服务消费规模实现指数级增长，企业数字化转型与消费端智能体验升级有望形成双向驱动。

从文案创作到图像生成，从视频剪辑到演示文档制作，生成式AI已悄然化身人们的“全能伙伴”，深度融入职场协作与日常生活场景，成为不可或缺的数字化生产力工具。

从AI应用发展进程看，大致经历了三波浪潮。第一波是以GPT为代表的大模型的出现；第二波是应用层的快速创新，如微软Copilot，使智能化从Chat向Work转化；第三波则是深度业务场景的应用，打通业务数字化全流程，服务实体经济。

在满足企业智能化需求、打通业务场景的过程中，智能体、大模型等生成式AI应用作为一种理想的产品化落地形态，正在承接日益复杂的提质增效需求，并强化内外部协同效能，释放组织核心生产力，对抗组织熵增带来的挑战。

如今，生成式AI应用融合感知、分析、决策和执行能力，具备相当显著的主动性，正在成为人类的理想智能助手。例如，AI智能体可以根据个人在线互动和参与事务处置时的信息，了解和记忆个体的兴趣、偏好、日常习惯，识别个体的意图，主动提出建议，并协调多个应用程序去完成任务。

从1997年“深蓝”战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫开始，沃森在智力问答节目《危险边缘》中战胜人类冠军、ResNet在ImageNet图像识别比赛中的准确率超过人类、AlphaGo在围棋比赛中战胜李世石、OpenAI Five在多人策略游戏Dota2中战胜人类职业战队冠军、AlphaFold的蛋白质结构预测准确率超过人类等，完成这些任务背后的能力涵盖了人类智能感知、认知、决策的各个方面，也不断塑造着AI应用的技术内核。

实际上，人工智能自诞生之初就开始探索生成式AI的解决方案。最近经历了基于规则设计、基于强化学习和目前基于预训练大模型三种范式。其中基于强化学习的AI智能体代表是AlphaGo和OpenAI Five，这类方法仍然是面向专用任务的特定环境进行交互。预训练大模型学习到了通用世界知识，并可以通过语言的形式输入和输出，因而可以泛化到不同任务和环境。

据咨询公司Gartner预测，到2028年，至少15%的日常工作将通过智能体自主完成，33%的企业软件也将包含智能体。有观点认为，2025年将成为智能体商业化元年。

从应用场景来看，生成式AI能够帮助未来企业构建以“人机协同”为核心的智能化运营新常态。越来越多的业务活动都将被委托给AI，而人类则只需要聚焦于企业愿景、战略和关键路径的决策上。人与大量AI实体之间的协同工作模式，将颠覆当前企业的运行基础，让企业运营成效获得成倍提升。

比如在电商领域，AI能够根据用户的购物历史、浏览行为和偏好提供个性化的产品推荐，这不仅能提高用户满意度，还能增加销售额和客户忠诚度；AI还可以作为智能客服，通过自然语言处理和机器学习技术自动回答用户咨询，处理订单问题和退货请求，从而提高客户服务效率。

在金融领域，AI可以帮助用户管理个人财务，提供投资建议，甚至预测股票走势；在交通领域，AI可以通过分析交通数据和实时路况提供最佳的路线规划和交通建议；在医疗领域，AI可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定；在内容生产领域，AI已深度融入搜索问答、文案创作、代码生成、艺术设计等核心环节；服务场景中，法律咨询、医疗问诊、智能客服等正在实现“人机协同”升级。

从实验室走向商用

还要闯几关？

随着生成式AI的快速发展，2025年行业正迎来一系列创新突破，AI正逐步从内容生成进化到复杂推理、自主执行，AI未来将不仅限于文本、图像的内容生成，而是逐步走向执行复杂任务，帮助企业自动化业务流程。

在亚马逊云科技&Dify.AI媒体沟通会上，Dify.AI联合创始人延君晨表示：“企业对于生成式AI应用已经不是‘是或否’的问题了，而是考虑如何将生成式AI跟业务做深度集成。随着基础设施的逐渐成熟、模型能力的不断提升、以及企业业务场景的深度挖掘，企业有望基于生成式AI实现正向的投入产出比，推动商业模式革新。”

然而，尽管AI的能力越来越强，如何把AI能力与企业业务进行充分整合集成，并且确保它稳定可用，仍是一个巨大的行业挑战。

首先，在系统整合层面，企业AI系统的有效部署受制于现有信息孤岛与异构系统环境，表现为数据碎片化、接口标准不一致以及业务流程分散等问题。这种结构性障碍不仅增加了技术实施的复杂度，还显著延长了价值实现周期。研究表明，超过60%的企业AI项目在系统对接阶段陷入技术泥潭，严重延缓价值实现。

在与AI整合过程中，企业通常会面临技术兼容性、数据整合与转换，以及实时性要求。现有的自动化系统往往基于特定的架构或技术栈，如基于规则的系统、传统的机器学习模型等。这些系统在集成生成式AI时，面临着技术兼容性的问题。例如，现有系统可能无法处理生成式AI所需的大规模计算，或者AI模型的输入输出格式与现有系统的数据流不兼容。

同时，生成式AI需要大量的数据进行训练和推理，而现有系统中的数据格式、存储方式和管理方式可能与生成式AI所需的数据格式不一致。因此，如何从现有系统中抽取、转换和整合数据，是集成过程中必须解决的问题。

其次，许多自动化应用对实时性有较高要求。例如，自动化客户服务系统需要能够实时生成回复，自动化生产系统雪要在极短时间内生成设计图纸。生成式AI的推理过程通常是计算密集型的，因此如何优化生成式AI的推理速度，以满足实时性要求，是集成过程中的一大挑战。

第二，在规模化方面，企业AI应用从原型阶段迁移至生产环境时面临根本性的架构挑战。概念验证环境中运行良好的AI解决方案在面对真实业务负载、严格性能要求和持续运维需求时常显不足。根据行业调研，77%的概念验证项目无法成功迁移至规模化部署，在性能、稳定性和可维护性方面面临严峻挑战。

第三，专业人才方面，AI领域专业人才稀缺且竞争激烈，86%的企业面临严重的技能缺口，技术团队与业务团队间的沟通障碍进一步阻碍了AI应用的有效落地。

作为亚马逊云科技生成式AI合作伙伴计划中的一员，Dify.AI专注于提供简单易用的大语言模型应用开发平台，通过其开放架构、全生命周期管理和民主化设计理念，为企业提供了一条克服这些挑战的可行路径。

Dify采用后端即服务（Backend as a Service, BaaS）的设计理念，构建开放API框架和可扩展插件市场。这种架构支持即插即用的各类跨系统集成，实测可将企业AI应用的系统整合周期从平均12周缩短至3-4周，集成效率提升70%，大幅加速从概念到生产的转化速度。

为进一步降低开发难度，Dify提供完整的AI应用生命周期管理工具链，从开发、测试到部署、监控一站式覆盖，简化了企业级AI应用的运维复杂度，帮助团队有效识别并解决生产环境中的潜在问题，使AI应用稳定性显著提升。

更为重要的是，Dify.AI深度集成亚马逊云科技生成式AI技术，通过生成式AI能力集成与扩展、数据层架构优化和弹性架构与成本优化，在性能、成本、安全三方面实现突破，助力企业高效落地生成式AI应用。

从Dify.AI创业之初开始到现在，亚马逊云科技从多个维度为Dify.AI提供了良好的技术服务与商业拓展支持。例如，在技术层面，Dify.AI产品原生支持在Amazon Bedrock上调用Claude、Cohere等大型语言模型和嵌入模型，以及如果企业通过Amazon SageMaker进行了模型微调，也可以无缝地衔接到Dify产品中。亚马逊云科技在模型服务层的优势，可以满足企业对多模型融合使用的需求。在应用过程中，亚马逊云科技工程师还帮助Dify.AI解决了向量数据库业务主机架构切换问题，实现了超过30%的成本削减。

Dify.AI通过与亚马逊云科技的深度融合，为AI落地产业打开了通路。比如某世界500强生物技术和医疗器械公司利用Dify.AI基于亚马逊云科技构建的生成式AI解决方案，实现多语言工单处理工作流。

此解决方案可将客户服务请求的语音实时转录为文本（支持多语言），结合 LLM 进行语义优化、上下文分析以及智能分类，并实时检索相关的产品文档、历史案例和知识库，最终生成建议解决方案并交付给支持团队。工单生成与验证时间从传统的10-20分钟缩短至不到3分钟，平均每天自动生成约300个工单。以每单节省10分钟计算，每月约节省60人/天的工时。

在电商领域，Dify.AI基于亚马逊云科技的生成式AI技术与服务，为某跨境电商企业搭建企业AI生产力平台，打破业务与IT壁垒，实现生产效率提升。通过此平台，业务员工可直接在Dify上接入Amazon Bedrock并创建AI应用，如Excel公式解析助手、旅行规划助手等，实现零代码AI任务编排，快速落地AI方案。

此外，基于Dify可视化工作流编排，用户可定制个性化业务流程，实现智能化AI任务管理。方案部署两个月内，企业成功构建超900个生成式AI应用，其中活跃应用数量达到100多个，大幅提升业务效率，消费者洞察业务版块已实现AI纯自动完成了90%的任务创建工作。

企业级AI的“脱虚向实”，本质是技术架构、组织能力与生态协同的系统性升级。站在产业的田野上，那些成功穿越“AI死亡谷”的企业，都在重复着相似的路径：用手术刀式的精准替代大而全的幻想，将业务显微镜与技术望远镜融合。

事实证明，技术的革新是不可逆转的，拒绝接受只会使我们错失机遇。当企业学会如何与AI共生协同，也就抓住了通往未来的钥匙，便能在这股科技浪潮中乘风破浪，书写产业升级的新叙事。