百余企业主重庆热议AI落地：仅5%企业真正用出价值，差距不在模型在“上下文”

10月9日下午，一场由企业数字化服务商典名科技主办的企业AI应用沙龙在重庆举行，来自全国各地的100余名企业主和CIO到场参会，阿里云、千问办公相关业务负责人参与分享。从会上获悉，随着大模型能力趋于同质，企业AI落地的关注焦点正从"选用哪个模型"转向"如何让AI理解自己的企业"，"上下文"成为现场被讨论最多的概念。

与常见的产品发布会不同，据多位参会者反映，现场被反复追问的不是"哪个模型更强"，而是一个更现实的问题：为什么不少企业上了AI，效果却停留在"内部试用"和"演示汇报"层面。

有参会者援引麦肯锡的调研数据称，真正把AI用出价值的企业仅占约5%，另有约75%的企业虽有投入，但更接近"为演示而用"。这一判断在现场引发共鸣，也将讨论引向了"上下文"这一近两年才升温的概念。

"同一个大脑"，为何懂他公司却不懂你

据介绍，现场被引用最多的一句话，来自千问办公CEO陈宇森在今年云栖大会上的判断：大模型是"同一个大脑"，企业喂给它的上下文，决定了它先懂谁。

按照这一逻辑，在模型能力趋同之后，企业之间拉开差距的将不再是"用了哪家模型"，而是"AI掌握了多少关于这家企业的知识"。有分享者打了个比方：一位名校毕业、智商顶尖的新人，因为没有企业上下文，不知道某个项目为什么这么定、该找谁拍板；而一位有五年工龄的老员工，上个季度的方案为何被否、业务红线在哪里，往往门儿清——"差别不在聪明，在于对组织的理解。"

图注：典名科技创始人黄兴华在开场致辞中，用"不到两成企业真正用起来"的反差，把全场注意力从"AI是什么"引向"你要解决什么问题"。

多位分享者在现场达成一个共识："先数字化、再智能化，顺序不能反。"有参会者表示，不少企业想一步跨进"智能化"，却发现自己并没有数字化基建——日常的沟通、审批、流程、数据从未被系统沉淀下来，AI自然无从"了解"这家企业。

一个值得关注的趋势是，作为办公与流程载体的IM平台（钉钉、企业微信、飞书等），正被重新定义为"企业上下文的容器"。通讯录、权限、审批、会议纪要、群聊等数据天然沉淀其上，成为AI理解组织的底层素材。据了解，围绕这一点，多家厂商已把"沉淀非结构化数据"当作新的竞争入口。

图注：阿里云公共云事业部AI生态西部大区总经理马星在现场分享。他表示，同一个大模型，喂给它什么"上下文"，就决定了它先懂谁；今年企业对AI办公的热情空前高涨，把AI用出价值的关键，在于用好属于自己企业的上下文。

智能体落地的"带新人"方法论

如果抛开"提示词工程""上下文工程""驾驭工程"这一连串新词，现场对智能体（Agent）如何落地的拆解，被归结为一套类似"带新人入职"的三要素：信息，即把企业规范、知识、流程结构化，让AI"看得见"公司；工具，即为AI开放账号、打通ERP/CRM等业务系统，让它"干得了活"而不只是聊天；边界，即明确哪些数据可读、可改、绝不能碰，并设置验收与复核机制。

在此之上，据介绍，现场还提及三个落地构件：把一件事做成"技能手册"的Skill、打通某个系统的连接器，以及面向财务、法务等具体角色打包一组能力的插件。一位分享者给出了一个判断标准——"所有可复用的东西，对企业来说都是资产"：给一个AI装上法务插件，它就是一个法务，装三份就是三个法务，能力第一次具备了被批量复制的可能。

图注：阿里云解决方案架构师张鹏在现场分享。他认为，智能体落地的本质就是"管理上下文"，像带一个新人一样——给它信息、给它工具、划好边界；而所有可复用的能力，对企业来说都是资产。

据了解，现场展示的若干案例也印证了这种"复制"的想象空间：有制造企业从业者介绍，其客户把产线设备接入做出数字孪生，过去在工厂里报价至少20万元的项目，如今一名工程师一周即可完成；在标书场景中，一份格式要求严苛的标书可在两小时内起草完成。

CIO的两道现实关口：数据安全与系统打通

对企业决策者而言，据记者观察，现场提问最集中的仍是数据能否安全落地。

针对这一顾虑，来自千问办公的分享者解释了企业（B端）与个人（C端）的差异：企业侧采用"碎纸机"机制——只做推理、云端不存储客户数据、也不用于模型训练；同时，AI能访问什么，完全绑定使用者在既有办公平台中的权限，个人单聊等隐私数据不会因此被公司获取。对有更高要求的企业，厂商提供签署保密协议、VPC私有云、本地化部署的分层方案。

另一道关口是与存量系统的打通。据现场给出的路径，低频场景可先以账号密码的RPA方式跑通，高频或复杂场景再对软件进行改造、开放API或MCP接口；同时划定一条红线——不直接向AI开放数据库写权限。

谈及知识库建设，多位技术背景参会者的困惑集中在"海量非结构化数据"与"上下文窗口有限"的矛盾上。对此，分享者给出的建议是：核心不在把成堆PDF塞给模型，而在于先做数据清洗与结构化，再通过检索与多轮调用取回最相关内容；至于微调基础模型，其判断是"收益不高、耗资源，现阶段不建议动"。

图注：千问办公解决方案架构师张睿在现场分享。他表示，让AI变聪明很容易，难的是让它真正懂你的公司——把企业上下文沉淀下来，再用FDE驻场陪跑，才能填平从"用到"到"用好"之间的鸿沟。

从"用到"到"用好"，中间隔着FDE

沙龙上另一个被反复提及的角色，是前沿部署工程师（FDE）。

一个值得注意的行业信号是：OpenAI与Anthropic今年几乎同时强化了类似的驻场服务岗位。据分析，原因在于除最头部的互联网公司外，多数企业把AI拿回去往往用不起来，中间缺的正是一个"天天泡在客户现场、帮着找场景、做部署、跑出真实价值"的人。对AI厂商而言，这类服务被视为能否留住客户的关键——因为AI像电，不好用就不会有第二次付费。

据典名科技方面介绍，作为阿里云公共云生态首批认证的FDE服务商、钉钉六星级钻石服务商，典铭云赛（典名科技旗下品牌）近年的业务重心正从传统的数字化实施，向"AI落地咨询+驻场陪跑"迁移，已在AI表格培训、企业内部AI大赛等场景积累多家标杆案例。