一、战略规划与场景选择
1. 明确三体战略
能力体：构建大模型、大数据、大算力基础能力，如制造业可聚焦"作业岗智能助理"，消费服务业可开发"营销智能体"
创新体：通过AI重构业务流程，典型场景包括知识助手、数据超市、绩薪管家等
服务体：基于现有渠道（APP/小程序）开发用户智能伙伴，逐步扩展至全服务链路
2. 场景优先级
金融领域：智能投研、风控系统（准确率提升30%+）
制造业：智能质检（缺陷识别效率提升50%）
客服场景：腾讯云大模型知识引擎已实现多终端智能应答，降低人工成本40%
二、关键技术实施路径
1. 数据准备
建立数据湖实现跨部门数据资产化（如宝马2018年启动的案例）
采用RAG技术提升知识库准确率，MoPaaS方案较传统方法提升100%
2. 模型选型
混合架构：支持开源模型（如DeepSeek）+行业大模型（如腾讯云方案）
训推一体：华为昇腾+Falcon引擎实现端到端优化
三、组织能力建设
1. 人才体系
与专业顾问合作应对技术变易性，建立持续学习机制
参与"大模型算法进阶班"等培训，覆盖预训练/安全对齐等关键技术
2. 合作生态
47%企业认为需与头部厂商（如火山引擎）建立全栈合作
优先选择提供全周期咨询的服务商
四、风险控制
1. 成本管理
92%企业需解决算力资源挑战，建议采用弹性云架构
建立ROI评估体系，关注长周期回报（通常18-24个月）
2. 数据安全
制定严格的隐私政策，欧盟GDPR合规案例可降低违规风险60%
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