在人工智能浪潮席卷全球的今天,實體企業正站在一個前所未有的十字路口。數字化轉型已不再是可選項,而是生存與發展的必由之路。其中,人工智能基礎軟件的開發與應用,正成為這場深刻變革的核心引擎與戰略高地。實體企業如何布局,方能抓住機遇,穿越周期,實現智能化升級?
一、 戰略認知:從“工具應用”到“核心能力”重構
實體企業首先需在戰略層面完成認知躍遷。傳統觀念中,AI往往被視為提升效率的“工具”或“外掛”。而在AI時代,企業應認識到,人工智能基礎軟件的開發與整合能力,是構建未來核心競爭力的“基石”。這要求企業將AI從輔助部門提升至戰略中樞,進行頂層設計,制定與業務深度融合的AI戰略藍圖。決策層需明確:AI基礎軟件是驅動產品創新、流程再造、商業模式變革乃至重塑產業生態的關鍵力量。
二、 布局路徑:構建三層遞進式發展框架
實體企業的AI基礎軟件布局,可遵循“應用層切入、平臺層筑基、內核層突破”的漸進路徑。
- 應用層牽引,解決業務痛點:從最迫切的業務場景出發,如智能質檢、預測性維護、供應鏈優化、個性化營銷等,引入或合作開發垂直領域AI應用軟件。此階段目標是快速見效,積累數據、驗證價值、培養團隊,形成對AI能力的初步感知與需求牽引。
- 平臺層筑基,整合數據與模型:在應用取得成效后,著力建設企業級AI中臺或平臺。該平臺的核心是統一的數據治理體系、模型開發與管理工具(MLOps)、以及可復用的AI組件庫。它旨在打通數據孤島,實現AI資產的沉淀、共享和高效復用,降低后續開發門檻與成本,避免“煙囪式”開發。對于多數實體企業,自主研發與引入成熟解決方案相結合是務實之選。
- 內核層探索,聚焦關鍵基礎軟件:對于具備雄厚技術實力和行業領導力的龍頭企業,可向更具前瞻性的AI基礎軟件內核領域探索。這包括:
- 框架與工具鏈:針對特定行業(如工業視覺、生物計算)的專用AI開發框架或優化工具。
- AI與工業軟件融合:將AI能力深度嵌入CAD、CAE、PLC、MES等傳統工業軟件內核,打造新一代智能工業軟件。
- 底層優化與異構計算:針對自身海量數據與專用芯片(如AI加速卡),開發高性能計算庫、編譯器及調度系統,極致釋放硬件算力。
三、 能力建設:人才、數據與生態的三角支撐
- 人才體系:構建“業務+數據+AI”的復合型團隊。一方面,加強與高校、科研機構合作,引進高端算法人才;另一方面,至關重要是大力開展內部培訓,提升現有工程師的AI素養與開發能力,培養既懂行業Know-how又懂AI的“跨界”人才。
- 數據體系:將數據視為核心戰略資產。建立全流程的數據采集、治理、標注、安全與開放體系。高質量、大規模、行業特有的數據集是訓練出優勢AI模型的“燃料”,也是構建軟件壁壘的基礎。
- 生態合作:AI基礎軟件開發非孤軍之戰。實體企業應積極融入生態:
- 與科技企業合作:借助云廠商、AI獨角獸的通用平臺與技術,快速起步。
- 產學研協同:聯合攻關行業共性技術難題,參與或主導標準制定。
- 開源社區參與:合理利用開源項目加速開發,并依據能力回饋社區,提升影響力。
四、 風險考量:安全、倫理與持續投入
布局AI基礎軟件需保持清醒:
- 技術安全與可控性:關注核心算法的可靠性、可解釋性,以及供應鏈安全,特別是在關鍵工業領域。
- 合規與倫理:確保數據使用合規,算法決策公平、透明、無歧視,建立AI倫理治理框架。
- 長期主義:AI基礎軟件開發投入大、周期長、見效慢,企業需有戰略耐心,建立與之匹配的考核與投入機制。
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AI時代實體企業的數字化轉型,是一場以人工智能基礎軟件為關鍵抓手的深刻重構。它要求企業以戰略眼光重新定位AI價值,通過清晰的路徑規劃,穩步構建內生的AI開發與應用能力,并輔以堅實的人才、數據與生態支撐。唯有如此,實體企業才能將數據與算法的力量,真正轉化為產品質量、運營效率與商業模式的飛躍,在智能化的未來競爭中贏得先機。布局已啟,未來已來。