【赛迪网讯】当国家将"人工智能+"写入行动纲领，千行百业的智能化转型已从选择题变为必答题。国务院《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》明确提出，到2027年实现人工智能与六大重点领域广泛深度融合，新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%。然而，企业在响应国家战略、推进AI落地过程中仍面临多重挑战。

一、国家战略引领："人工智能+"赋能产业升级的顶层设计

我国人工智能政策体系已形成"顶层设计+专项政策+地方行动"的多层级协同架构。自2017年《新一代人工智能发展规划》首次将人工智能提升至国家战略地位，到2025年"人工智能+"行动全面深化，政策导向呈现三大特征：

1.1 从技术研发向全要素赋能跃升

政策重心已从基础研究转向产业应用，强调"人工智能+"与实体经济深度融合。《意见》创新性提出"智能原生"概念，鼓励企业将人工智能融入战略规划、组织架构、业务流程，培育基于AI底层架构的新业态。这种转变标志着我国人工智能发展进入"以用促研、以研强用"的新阶段。

1.2 构建"数据-算力-模型"三位一体支撑体系

政策着力破解AI发展的要素瓶颈：在数据要素方面，《促进和规范数据跨境流动规定》优化了数据安全评估路径；算力统筹方面，依托"东数西算"工程构建全国一体化算力网；模型能力方面，支持多路径技术探索和架构创新。这种系统性布局为企业AI转型提供了基础支撑。

1.3 突出新型举国体制与市场机制协同

不同于欧美模式，我国更注重发挥政府引导与市场主导的双重作用。通过公共数据授权运营、智能示范园区等措施拓展应用场景，同时完善"模型即服务""智能体即服务"等市场化服务模式。这种协同机制有效破解了技术落地"最后一公里"难题。

二、企业实践困境：AI落地的系统性挑战与深层矛盾

尽管政策红利持续释放，企业AI转型仍面临多重梗阻。Gartner研究显示，高达85%的AI项目未能交付预期商业价值或在部署前即被废弃。这些困境本质上是技术赋能与产业需求之间的结构性矛盾，具体表现为：

2.1 战略认知与组织能力的双重缺失

许多企业将AI视为"锦上添花";的技术点缀，而非驱动业务变革的战略引擎。调研显示，仅21.3%的企业对AI持有完全准确的认知，38.6%存在"预期过高"误区，21.7%则"预期过低"。这种认知偏差导致资源投入不足或方向错位，而缺乏"一把手工程"推动的组织变革，进一步加剧了部门壁垒与协同难题。

2.2 数据基础薄弱形成的"燃料短缺"困境

数据作为AI的"燃料"，其质量与治理水平直接决定应用效果。企业普遍面临数据质量参差不齐（67%）、标准不统一（58%）、孤岛严重（72%）等问题。用低质、片面的数据训练AI，难免陷入"垃圾进，垃圾出"的困境，这也是导致项目失败的首要技术因素。

2.3 技术-场景融合不足与投资回报难衡量

通用模型难以深入理解垂直行业的专业术语、流程与规则，而企业又担心引入的AI能力成为新的"信息孤岛"。更关键的是，AI项目收益常体现为长期效率提升而非直接财务增收，导致63%的企业因"投资回报率难衡量"而决策谨慎。这种"价值模糊性"严重制约了AI规模化应用。

企业AI落地的痛点归根结底是信任问题——对AI技术能否解决真问题、对投入能否带来真价值、对过程是否安全可控的信任缺失。构建信任体系需要技术、场景、生态的多重保障。

三、中国软件业破局之道：技术创新与生态协同的双轮驱动

面对系统性困境，中国软件企业正探索"技术赋能+生态共建"的突围路径。以腾讯与销售易的合作为例，通过"战略-数据-技术-场景"的四维协同，为企业AI转型提供了可复制的参考范式。

3.1 战略对齐：从技术选型到组织变革的顶层设计

成功的AI落地始于战略共识。腾讯与销售易的实践表明，率先享受AI红利的企业往往将其定位为"一把手工程"，融入企业发展战略目标。双方联合全球咨询合作伙伴，为客户提供"AI成熟度评估-场景规划-路径设计"的全流程咨询服务，帮助企业明确价值定位与实施步骤。这种"战略先行"模式使AI项目成功率提升40%以上。

3.2 数据筑基：构建高质量"数据飞轮"体系

销售易Data Cloud基于腾讯云AI数据底座，整合CRM系统数据、ERP等业务系统数据及第三方市场数据，形成企业级统一数据平台。这种架构实现了三个突破：数据标准统一（提升数据质量35%）、实时处理能力（响应速度提升80%）、隐私计算保障（满足GDPR等合规要求）。当高质量数据持续"喂养"AI模型，而更智能的模型又反哺业务产生更优质数据时，便形成了良性循环的"数据飞轮"。

3.3 技术融合：从通用能力到行业深度的场景化适配

针对技术与场景脱节难题，双方采取两项关键措施：一是围绕一线员工角色设计产品，如销售助理Agent贯穿客户洞察、沟通准备、拜访复盘全流程，从"功能模块"进化为"角色伙伴"；二是实现腾讯生态产品深度集成，销售人员在客户沟通界面即可获得基于实时上下文和完整客户档案的AI洞察，打造"身份互通、流程贯穿、数据连贯"的原生体验。这种"以人为本"的设计思路，使AI工具 adoption rate提升至85%以上。

3.4 价值验证："客户共创"加速商业闭环

通过与行业标杆企业共同定义场景、验证价值、迭代产品，有效降低了AI项目试错成本。例如在米其林中国，销售易渠道代表Agent将门店拜访计划生成时间从4小时缩短至5分钟，75%的客户拜访采纳了AI推荐内容，63%的推荐内容被完全采用。这种"用例驱动"的模式，使AI价值可视化、可量化，为规模化复制奠定基础。

四、行业启示：中国特色AI落地路径的三大核心要义

腾讯与销售易的实践为中国企业AI转型提供了重要启示，其成功关键在于把握了"技术适配性""生态协同性""价值可衡量性"三大原则，这对软件业与实体企业均具有借鉴意义。

4.1 技术适配：从"通用赋能"到"行业深耕"

软件企业需避免"技术万能论"，转而深耕垂直领域知识。销售易推出的AI CRM围绕营销、销售、服务等一线员工真实角色设计，体现了"以场景为中心"而非"以技术为中心"的产品思维。这种行业深度适配能力，正是中国软件业实现差异化竞争的关键。

4.2 生态协同：构建"多元共生"的产业共同体

AI落地需要跨主体协作，腾讯的生态优势（云智能、企业微信、腾讯会议等）与销售易的垂直领域积累形成互补，证明生态协同是突破资源约束的有效路径。未来，这种"平台+垂直"的合作模式有望在更多行业复制，推动AI从"点状突破"向"系统赋能"演进。

4.3 价值闭环：建立"可感知、可量化、可持续"的评估体系

破解AI投资回报难题，需要建立多维评估框架：短期关注效率指标（如工时减少），中期关注流程优化（如转化率提升），长期关注商业模式创新（如新产品/服务）。米其林案例表明，只有当AI价值被清晰感知和量化，企业才会持续投入，形成良性循环。

结语：迈向智能共生的产业新生态

在"人工智能+"深入推进的今天，企业转型已非单纯的技术采购，而是一场涉及战略、组织、文化的全面变革。中国软件业通过技术创新与生态构建，正帮助企业跨越AI落地鸿沟，实现从"数字化"到"智能化"的跃升。腾讯与销售易的实践证明，当技术赋能与行业know-how深度融合，当生态协同取代单打独斗，AI才能真正成为驱动企业高质量发展的新引擎。

面向未来，随着"人工智能+"行动的全面落地，中国有望形成"政策引导-技术突破-场景创新-生态共建"的良性循环，为全球AI与实体经济融合提供"中国方案"。在这个过程中，软件企业既是技术赋能者，也是生态构建者，更是价值共创者——这正是中国数字经济发展的独特优势与深层逻辑。