AI 热度一路狂飙，To B 落地为什么困难重重？

当前，AI火热得不行，要是搞AI 建设的厂家，不带点含有AI能力的产品，都不好意思见客户了。客户也把AI技术视为驱动效率革命的核心引擎，不做点和AI相关的项目，都对不起现在的CXO的岗位。

然而，很少项目能够真正实现规模化落地。在金融、制造、零售等To B领域，企业普遍面临"AI价值认知清晰但落地路径模糊"的困境，我把现在国内做企业服务的各个大厂的产品翻了一遍。

一、TO B落地困境

其实当下AI 大家主要瞄准了大模型， 大模型擅长的是做内容生成，但是两个的问题，或者我们称之为困境：

1、因为大语言模型是基于下一个内容的可能性不断生成的，是可以生成一个很长的内容链的，但是如果某个内容链条上的某个语义环节不是用户想要的预期，那么得到的结果又不准确，这个也常为我们称为幻觉。

2、因为得到的结果是基于语料库的可能性，如果语料库已经被污染了， 那么输出的结果很可能存在错误，这种错误很难从推理的角度去解决，所以对业务输出的准确性高度依赖训练的内容，而非是推理的过程。

二、破局

• 工程化思维：将AI开发拆解为可复用的功能模块（如数据预处理、模型工厂、部署监控），将生成的内容结构成多个能力环节，每个环节的内容，每个模块根据事情情况选择AI 实现的方式，离人越近的，采用大语言模型，离系统近的，采用专家模型、逻辑推理。
• 业务配置化：可视化编排工具降低开发门槛，业务专家可直接参与流程设计，让AI 更加低成本的与业务结合起来，而非是高不可攀的 “图腾”

• 强化Agent：Agent 是系统集成AI 的重要甚至是主要途径，那么高效的逻辑编排是业务系统智能化的重要手段

• 标准化体系：降低业务系统相对复杂度（数据结构），便于AI 与简单的数据结构发生交互，降低AI接入的难度，
• 强化专家模型：让专家模型（逻辑计算、决策分类、维度评估、回归预测）更多的参与到业务系统中，通过精确化的能力去提升系统的智能化

三. 典型应用场景

• 智能供应链：通过预置的库存预测模型库，快速适配不同仓库的SKU波动规律
• 智能客服：利用NLU模块工厂，1周内完成行业术语库迁移上线
• 工业质检：基于迁移学习框架，新品类模型训练周期从3周压缩至3天

当AI落地从"技术竞赛"转向"工程能力比拼"，业务快速开发平台通过重构开发范式，正在打开新的可能性，业务快速开发平台、逻辑引擎、规则引擎、智能排产、数据加工引擎等等，都是不错的基础工具，AI+基础工具的结合才是成为业务增长的原子级能力。

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