作为国内首个 “生成式人工智能应用工程师（高级）” 证书持有者（工信部与百度联合认证，AI 领域唯一国家级认证），战神数科创始人冯国辉在AI落地服务领域深耕多年。近期，他结合服务500强企业及中小商户的实战经验，分享了传统企业AI 转型的核心逻辑 ——“AI不是跟风追技术，而是找对‘大厂资源 + 行业需求’的结合点，避开‘只谈概念不落地’的坑”。

一、AI 不是选择题，是传统企业的生存题

“2023 年我第一次接触 GPT-4 时，它还只能做文字交互；到 2024 年，我们已经用 AI 数字人帮餐饮企业做 24 小时直播，用AI系统帮激光工厂自动复盘生产数据 —— 技术迭代速度远超很多企业的认知。” 冯国辉点出行业现状，他引用红杉资本的预判进一步补充：“未来 10-20 年 AI 是万亿美元级机会，但对企业来说，这不是‘要不要做’的问题，而是‘不做就会被淘汰’的生存题。”

他观察到企业付费逻辑已发生根本转变：“现在只有两类服务能让企业愿意掏钱，一是‘结果导向’的服务，比如用 AI 把获客成本降 30%；二是‘AI 前沿技术’的投入，因为老板们都怕同行先落地 AI，自己被甩在后面。”

以战神数科的服务案例为例，冯国辉提到：“今年市场整体承压，但我们服务的企业里，80% 都在追加 AI 预算 —— 某连锁餐饮用 AI 写 slogan，原本 3 个人开 3 天会才能出方案，现在 AI 半天出 20 版，客户满意度 100%，还把交付成本降了 60%。这就是 AI 的实际价值，不是概念，是能落地的效率提升。”

二、企业AI落地的 3 个实战方法论：从工具到方案

“很多企业做 AI 转型，要么盲目买工具，要么找小机构做‘定制化’，最后钱花了没效果。” 冯国辉结合与腾讯云、火山引擎、百度等大厂的深度合作经验，总结出企业 AI 落地的 “三板斧”，每一步都对应实际场景的解决方案：

1. 工具筛选：不追 “贵的”，只找 “对的”

“中小企业没必要自己开发 AI 工具，大厂已经有成熟的接口和产品，关键是怎么选。” 冯国辉分享了他的筛选标准：“第一看适配性，比如做数字人，百度接口适合工业场景，字节接口适合短视频场景；第二看成本，我们帮客户对接火山引擎的智能创作工具，比企业自己单独采购便宜 40%；第三看售后，大厂工具的稳定性和更新速度，是小团队开发的产品比不了的。”

他举了一个典型案例：“某美妆商户想做 AI 短视频，一开始找小公司买了‘全能工具’，结果生成的内容违规率高，还经常断服。后来我们帮他对接腾讯云的素材生成接口，配合 AI 审核功能，不仅合规率提至 98%，单条视频制作成本从 50 元降到 8 元。”

2. 人才储备：内训要 “懂技术 + 能落地”

“AI 转型的核心是‘人会用’，但很多企业的培训要么请纯技术老师讲代码，要么请商业老师讲概念，最后员工还是不会落地。” 冯国辉提到战神数科打造的 “AI 操盘手” 体系，其核心是 “技术拆解 + 场景演练”：“比如给建设银行高管做培训，我们不讲复杂算法，而是教他们‘怎么用 AI 分析客户画像，提升理财业务转化率’；给妇联做普及课，就教‘怎么用 AI 做公益宣传短视频’—— 所有内容都能直接对应工作场景。”

据他透露，这套内训体系已服务超过 200 家企业，“某国企培训后，员工 AI 应用率从 15% 提升到 68%，其中用 AI 优化供应链流程的部门，效率直接提升 35%。” 同时，他也强调国家级认证的价值：“我自己考的‘生成式人工智能应用工程师’证书，是工信部和百度联合发的，不仅能帮企业对接政府项目时更有优势，也能让员工明确 AI 学习的方向。”

3. 定制方案：找 “能链接大厂” 的伙伴

“企业遇到复杂 AI 需求，比如‘在生产系统里加 AI 功能’，找小机构根本接不住，因为核心技术还是在大厂手里。” 冯国辉分享了服务普同激光的实战经历：“他们想让激光切割机自动分析数据、做质量复盘，找了 3 家机构都不敢接。我们协调百度智能云的算法团队，先做生产流程拆解，再对接工业 AI 接口，最后不仅落地了功能，还帮他们把质检人力成本降了 50%。”

他总结道：“企业找 AI 合作伙伴，本质是找‘大厂资源的连接器’。我们能帮企业对接腾讯、字节的技术团队，不是因为我们比大厂厉害，而是我们更懂行业需求 —— 知道怎么把大厂的技术，转化成企业能直接用的方案。”

三、和大厂合作的 4 个关键经验：避开资源浪费

作为多家互联网大厂的一级服务商，冯国辉也分享了企业对接大厂资源的避坑指南：“很多企业觉得‘和大厂合作就是花钱买服务’，其实不然，这 4 个点没做好，很容易浪费资源。”

1. 需求前置梳理

   “先明确自己要解决什么问题，再找对应领域的大厂。比如做私域用企业微信（腾讯生态），做工业 AI 找百度智能云，不要盲目‘全生态合作’。”

2. 重视小场景试点

   “不要一开始就做全公司 AI 改造，先选 1-2 个小场景试错。比如某零售企业先从‘AI 客服’试点，跑通后再推广到‘AI 选品’，成本可控，效果也容易验证。”

3. 关注长期适配

   “大厂技术更新快，要找能帮你‘持续跟进’的伙伴。比如字节推出新的数字人功能，我们会第一时间帮合作企业升级，避免工具落后。”

4. 数据安全优先

   “和大厂合作，数据合规有保障。比如我们帮政府单位做 AI 项目，用的是大厂的私有化部署方案，数据不落地第三方，这是小机构很难做到的。”

写在最后：AI 转型不是 “一步到位”，是 “持续迭代”

“很多企业问我‘AI 转型要花多少钱’，其实没有固定答案，但核心是‘先小投入试错，再逐步放大’。那些 AI 转型成功的企业，都不是一开始就砸几百万，而是先从‘AI 写文案’‘AI 做短视频’这些小场景入手，看到效果再追加投入。”

他也提到行业未来的趋势：“AI会从‘单一工具’变成‘企业流程的一部分’，比如未来的‘数字员工’，不仅能做客服，还能帮销售分析客户、帮生产复盘数据。对企业来说，现在要做的不是等技术成熟，而是先建立‘AI 思维’—— 知道怎么用 AI 解决自己的问题。”

 

——这里是尾巴

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