一、核心落地条件
1. 技术基础
需具备高质量数据、适配的模型（自研/开源微调）及充足算力支持，例如华为教育方案通过昇腾算力实现软硬协同
明确AI能力边界：擅长数据密集、流程明确任务（如金融风控），弱于主观决策（如心理咨询）
2. 路径选择
"AI+行业"：从技术能力出发寻找场景（如AI艺术工具）
"行业+AI"：优化现有流程（如服装设计自动化），联蔚数科的企微插件即通过改造导购流程提升60%效率
二、典型场景实践
1. 企业服务
门店导购AI助手：集成企微实现售前-售后全流程自动化，语义识别准确率达92%
知识管理：华为教育方案构建校本知识库，支持多源数据整合与智能检索
2. 效率工具
内容生成：Chatbot向AI Agent演进，重构C端交互体验
流程自动化：通过RPA+AI处理表单填写等重复工作
三、实施方法论
1. 四步推进路径
战略定位→场景筛选→团队搭建→迭代建设，需业务与技术深度协同
优先验证MVP：通过开源模型微调快速验证场景可行性
2. 混合式架构
结合云端大模型与边缘计算，平衡性能与成本，如混合AI处理数据隐私与实时性需求
3. 正交设计原则
产品能力应与大模型技术解耦，确保LLM升级反哺产品而非替代
四、风险规避
数据陷阱：罕见病诊断等数据不足场景需谨慎介入
成本控制：GPT-4级模型单次训练成本约6300万美元，中小企业建议采用分层技术栈
当前行业实践显示，成功案例多聚焦于流程标准化、数据可获取的垂直场景（如教育、零售），通过轻量化工具链降低落地门槛是关键突破点。
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