人工智能技术正以史无前例的速度重塑全球产业格局，企业在拥抱AI浪潮的同时，也面临着如何有效落地、实现价值最大化的挑战。在这一背景下，一个系统化的AI应用指引显得尤为重要。2025年9月12日，在备受瞩目的Inclusion·外滩大会“洞见2035:AI驱动的产业突围与智能演进”见解论坛上，上海交通大学安泰经济与管理学院、中银科技金融学院联合中国太平洋保险集团、欧莱雅中国、乐刻运动、兴业银行和蚂蚁集团等多家行业领军企业，共同发布了业界首个《企业应用AI成熟度模型》（AI Adoption Maturity Model，简称AIM²）。这一里程碑式的模型，旨在为企业提供一套清晰的“导航仪”，助力其精准定位AI现状，规划转型路径，实现从“+AI”到“AI+”的深层价值跃迁。
AIM²模型的推出，标志着企业在AI应用方面迈入了更加成熟、系统化的阶段。它首次将企业应用AI的进程划分为“单点试验”到“AI原生”的五大进阶等级（L1-L5），并细致围绕战略、组织、数据、技术、应用与商业六大核心维度构建评估框架。这一框架不仅帮助企业识别自身在AI采纳曲线上的位置，更提供了可操作的实施路线图，确保AI投入能够转化为切实可见的商业价值。
突破AI应用瓶颈：从“算力参数”到“数据场景”的范式转变
当前，随着大模型基础设施的日益成熟和趋同，企业间AI竞争的焦点已悄然发生转移。过去的“拼算力、拼参数”时代正逐渐远去，取而代之的是“拼数据、拼场景”的全新格局。刘少轩教授，AIM²课题组负责人、上海交通大学安泰经济与管理学院副院长兼中银科技金融学院执行院长，深刻指出：“AI的上半场拼的是模型的参数，下半场拼的是数据的质量。” 这句话精辟地揭示了未来AI竞争的核心要素：能否将企业内部积累的宝贵数据与行业知识深度融合，并高效应用于实际业务场景，已成为区分AI能力高低的关键分水岭。换言之，拥有强大的基础模型固然重要，但真正决定企业AI上限的，是其对高质量、高价值私域数据的驾驭能力和对复杂业务场景的洞察与适配。
许多企业在初期对大型语言模型抱有高度期望，但随之而来的“模型焦虑”也一度困扰着它们。如今，市场逐渐回归理性，企业普遍从对模型的盲目追逐转向更加务实的落地实践。尽管少数领先企业已成功将AI深度融合于核心业务流程，但仍有大量企业面临AI落地效果不如预期的困境。究其根本，往往在于缺乏高质量、高价值的数据资产以及将其转化为业务智能的有效路径。AIM²模型正是为了解决企业在AI落地过程中“看不清现状、找不准路径”的核心痛点而生，它提供了一个透视镜和一张路线图，帮助企业拨开迷雾，精准前行。
六大维度解析：构建企业AI“运载火箭”的核心要素
AIM²模型从六个关键维度——战略、组织、数据、技术、应用和商业——构建了一套系统性的企业应用AI成熟度评估体系。这六个维度并非孤立存在，而是相互作用、环环相扣，共同构成企业AI发展的“运载火箭”，驱动其驶向价值创造的“目标星球”。
- 战略维度（指令舱）：决定企业AI发展的方向和目标。这包括明确AI愿景、制定AI战略与业务战略的融合路径、评估AI投资回报（ROI）以及建立AI相关的风险管理机制。清晰的战略是AI成功落地的基石。
- 组织维度（推进器）：为AI落地提供组织保障和动力。涵盖AI人才的培养与引进、跨部门协作机制的建立、适应AI发展的组织架构调整以及培养创新与AI驱动的企业文化。
- 数据维度（燃料）：是AI系统运行的根本动力。强调数据治理体系的健全、数据质量的持续提升、数据安全与隐私保护、以及对非结构化和私域数据价值的深度挖掘与利用。
- 技术维度（飞控系统）：支撑AI解决方案的开发与部署。涉及AI模型选择与优化（包括基础模型与行业垂类模型）、MaaS（模型即服务）平台的建设、AI工具链的整合以及AI技术的持续迭代与集成能力。
- 应用维度（航行轨道）：将AI能力转化为具体的业务场景解决方案。包括高价值应用场景的识别、AI解决方案的开发与部署、用户体验的优化以及AI在产品和服务中的无缝嵌入。
- 商业维度（目标星球）：衡量AI带来的最终商业价值。关注AI如何创造新的商业模式、提升企业核心竞争力、实现成本优化与效率提升、以及为客户带来更优质的产品与服务。
刘少轩教授形象地将这六个维度比喻为企业应用AI的“运载火箭”，并强调：“战略是指令舱，决定方向；组织是推进器，提供保障；数据是燃料，技术是飞控系统，应用是航行轨道，商业价值则是目标星球。” 这一比喻深刻揭示了六大维度在AI成熟度提升中的关键作用及其相互制约关系：任何一个维度的短板都可能制约整体AI能力的提升，甚至导致“火箭”无法升空。
行业特性与进阶路径：多元化实践案例分析
AIM²课题组深入调研了金融、汽车、健康、零售四大行业，揭示了各行业在AI成熟度方面的显著特征与差异，并为它们提供了从“+AI”向“AI+”的差异化进阶路线图。
金融行业：从“辅助决策”迈向“自主金融智能体”
- 特点：金融业拥有强大的数据基础和严格的合规要求，但商业应用价值仍有待进一步提升。AI在风险管理、智能客服、精准营销、自动化交易等方面已广泛应用。
- 实践：中国太平洋保险集团通过构建“数字劳动力”，将AI从单一辅助工具升级为可独立完成任务的智能体，实现从传统“保险赔付”到主动“风险减量”的服务模式变革。兴业银行则聚焦能快速带来业务价值的场景，通过构建数百个“智能体”，让AI从“会说”进化到“会做”，极大地提升了业务处理效率和客户服务体验。
汽车行业：从“产品智能先行”到“产品智能、企业智能双轮驱动”
- 特点：汽车行业在产品智能化（如自动驾驶、智能座舱）方面表现突出，但企业内部运营（如供应链、生产制造）的数据基础和AI应用相对薄弱。
- 实践：零跑汽车坚持ROI（投资回报率）导向，不盲目追求大模型，而是通过全域自研实现软硬一体化，打造具有精准差异化体验的智能汽车产品。这不仅提升了产品竞争力，也为企业智能化的全面推进奠定了基础。
健康行业：从“大规模化定制”走向“全周期主动健康服务创新”
- 特点：健康行业发展最为均衡，AI在疾病诊断、个性化治疗、健康管理和运营优化方面展现巨大潜力。
- 实践：乐刻运动通过AI技术实现“智慧门店”运营，能够实时调度资源、智能匹配教练，为用户提供个性化的运动指导和服务。蚂蚁集团数字医疗健康事业部则通过技术深度连接医疗生态的多方资源，全面提升了医疗服务的效率、精准度与可及性，推动了“主动健康”理念的实现。
零售行业：从“工作流改善”升级为“以消费者为中心的体验跃迁”
- 特点：零售业整体AI成熟度处于追赶阶段，AI应用主要集中在工作流改善，亟需向以消费者为中心、提升购物体验的方向升级。
- 实践：欧莱雅中国高度重视“消费者价值创造”，积极打造开放式美妆科技生态。通过外部AI测肤工具和内容自动化技术，欧莱雅快速实现规模化产品体验提升，为消费者提供更加个性化、沉浸式的购物体验。
AIM²的核心价值与未来展望
行业人士普遍认为，AIM²的核心价值在于其将复杂的AI落地过程分解为有序、可管理的阶段，为企业提供了一套清晰的演进路线和最佳实践指导，从而有效避免了盲目探索和资源浪费。通过系统评估六大维度，企业能够精准定位自身所处的AI成熟度阶段、识别关键短板、规划最优的AI实施路径，并量化AI投入的真实回报。这不仅有助于企业将AI从最初的“概念验证”阶段推进到“规模化收益”阶段，更能够帮助其构建长期、可持续的竞争优势。
未来，企业应用AI的竞争将不再是单一技术或产品的竞争，而是系统性能力的综合较量。只有将AI深度融入企业核心价值链，贯穿于战略规划、组织变革、数据治理、技术创新、应用场景开发及商业价值实现的每一个环节，企业才能在这场深刻的产业转型中脱颖而出，实现从单纯的“技术采纳者”到核心“驱动者”的跨越。AIM²模型正是为此提供了一个有力的框架，赋能企业在智能时代乘风破浪，开创AI驱动的增长新篇章。
