数字经济快速发展的当下，人工智能技术已成为推动产业升级的关键力量。然而，企业如何科学有效地应用AI技术，实现真正意义上的智能化转型，仍是摆在众多企业面前的重要课题。 联想集团副总裁、中国政企业务群总经理王立平日前在联想创新科技大会上阐述了此问题的新思路。他指出，当前企业智能化转型已经进入新阶段，从传统的"+AI"模式升级为"AI+"范式。这一表述看似简单的顺序调整，实则反映了企业数字化转型认识的深刻变化。 "+AI"模式的局限性在于，它仅将人工智能视为现有业务流程中的一个补充工具，通过在既有工作环境中添加AI元素来提升效率。这种方式虽然能够带来一定的改进，但改进空间有限，难以实现业务模式的根本性创新。相比之下，"AI+"模式则要求企业以AI为核心，构建AI原生组织，从组织结构、业务流程、决策机制等多个维度进行系统性重塑。这不仅是技术层面的升级，更是企业思想观念和运营方法的重大迭代。 从实践层面看，这一转变已在多个行业成效明显。以乳制品龙头企业伊利为例，联想帮助其运用AI技术重构从牧场到消费端的全价值链。通过数据驱动的决策优化，伊利实现了原奶调配单吨运输成本的显著下降，同时将24小时到厂及时率稳定在98%以上。这一案例充分说明，当企业真正将AI融入核心业务流程，而非简单地叠加AI工具时，所能释放的价值是巨大的。 然而，企业在推进AI转型过程中面临的首要障碍是数据问题。王立平坦言，虽然数据智能化是企业转型的前提条件，但大多数企业的数据资产利用率极低，约90%的数据可能无法真正被有效使用。这一现象反映出许多企业在数据采集、存储、治理等环节存在的系统性缺陷。 针对这一痛点，联想提供了系统化的解决方案。一上，联想通过大量端侧设备帮助客户有效采集数据，确保数据来源的多样性和完整性。另一方面，联想提供知识库解决方案与知识图谱技术，帮助企业完成数据治理工作，使沉睡的数据资产得以激活。这种从"采集—治理—应用"的全链条服务模式，为企业数据驱动转型奠定了坚实基础。 在行业选择上，联想将智能制造确定为未来聚焦的重点领域。这一选择具有战略眼光。与传统咨询公司"卖药方"的模式不同，联想依托自身在智能制造领域的深厚积累和实践经验，采取"内生外化"的服务模式，为客户提供全生命周期的解决方案。这意味着联想不仅提供理论指导，更能基于自身实践经验，帮助客户规避转型陷阱，加快转型进程。 从更广阔的视角看，企业智能化转型从"+AI"到"AI+"的升级，反映了整个产业对人工智能应用的认识在不断深化。这一转变也预示着，未来真正具有竞争力的企业，将不再是简单应用AI工具的企业，而是能够以AI为核心重塑自身组织和业务模式的企业。
从"+AI"到"AI+"的转变，意味着企业不再把智能能力当作附加功能，而是作为重塑组织与业务的底层方法；对多数企业而言，真正的挑战不只在技术选型，更在数据治理、流程重构与持续运营能力的建设。把握好这个轮产业变革的窗口期，才能在未来竞争中赢得更稳固的增长动能和更强的抗风险能力。