AI + 时代已至,我们如何让智能成为企业成长的内生力量?

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作者：微信文章

YOGEE

共情智能 协同共生

AI + 时代已至，我们如何让智能成为企业成长的内生力量？





2025 年，中国企业的 AI 实践正从 “试点落地” 迈向 “智能跃迁” 的关键阶段。当生成式 AI 深度应用、AI 治理机制成型、混合云和智能体技术成熟，“AI + 时代” 已然开启 ——AI 不再是孤立的工具，而是融入企业战略、组织与业务的内生要素。对于深耕 AI 智能驾驶与情感交互领域的我们而言，这不仅是行业趋势，更是我们践行 “智赋场景、情暖生活” 使命的新起点。



PART.01

重塑AI战略视野





从“落地化”到“体系化”的进阶





根据市场调研显示，84.49% 的企业将 “降本增效” 视为 AI 部署的核心目标，而我们早已超越这一阶段，通过 AI 驱动新业务模式与增长空间。从 AI 智能船舶驾驶舱、汽车驾驶舱到AI情感陪伴机器人，我们的战略路径清晰可见：

确立智能化顶层蓝图



我们将 AI 嵌入汽车通勤、水上出行、多场景机器人应用三大核心场景，制定与业务战略一体化的 “AI 总体规划”，明确 AI 在企业价值链中的位置、路径与节奏。



从孤立项目走向平台建设



通过统一中台与共性能力平台，我们实现了汽车与船舶驾驶舱核心算法的复用，减少重复投入，让技术资源高效流转。



构建长期进化机制



依托公司技术算法，我们建立了 AI 能力成熟度评估体系，以阶段性 ROI 目标支撑企业长期智能化升级，让每一次技术迭代都服务于长远战略。





PART.02

强化AI经济管理





让智能化投资进入“价值复利周期”





成本压力与 ROI 不确定性曾是制约 AI 规模化部署的关键，但在 AI + 时代，我们以 “AI 经济学” 思维统筹算力、模型与投资回报：

管控算力经济



引入 AI FinOps 方法，建立算力使用与投资的可视化管理体系，实现算力资源的动态优化，让每一分算力都用在刀刃上。



优化推理与部署成本



通过轻量化模型、推理加速框架与混合云部署方案，我们降低了船舶驾驶舱的模型运行成本，提升了极端环境下的响应效率。



建立AI投资评估体系



将 ROI、复用度及创新指数纳入 AI 项目决策参数，确保机器人的研发投入精准、价值可计量，让智能化投资进入 “价值复利周期”。





PART.03

夯实技术底座





建设开放、可演进的“企业AI工厂”





超过七成企业仍缺乏统一 AI 平台，而我们早已布局开放、可演进的技术底座：

建设统一MLOps平台



打通数据准备、模型训练、部署与监控全流程，实现三大产品 AI 应用的可复制、可维护，让技术迭代更高效。



打造模型资产管理与复用体系



对内建 “模型仓库”，将汽车驾驶舱的安全预警模型、多场景机器人应用的情绪识别模型进行版本化管理，形成可迭代的知识资产。



布局智能体基础设施



预留对多智能体协作架构的支持能力，为未来自动驾驶与情感交互的深度融合奠定基础。





PART.04

激发组织智能力





打造AI时代的学习型组织





技术成熟不等于组织准备就绪。我们深知，未来竞争的核心是组织持续学习与实践 AI 的能力：

构建AI内生能力体系



基于业务痛点梳理 AI 技能地图，建立 “应用驱动型” 人才培养体系，让每一位工程师都能成为 AI 创新的推动者。



升级AI中心（CoE）为共创平台



让技术、业务、数据、安全等部门形成长期协作机制，推动汽车驾驶舱与情感机器人的场景化创新快速转化。



塑造AI文化



通过内部讲师制度、AI 实验室与学习社区，让 “AI 素养” 成为企业文化基因的一部分，让每一位员工都能拥抱智能时代。





PART.05

构建可信治理体系





以安全与合规护航智能创新





随着 AI 规模化应用深入，智能风险、合规与伦理问题成为治理重点。我们始终将 “可信 AI” 放在首位：

顶层统筹



成立 AI 治理委员会，覆盖技术、安全、法务与业务部门，统一标准与流程，确保汽车驾驶舱的安全合规。



全过程管控



通过算法可解释性、模型追溯机制与安全测试方案，保障船舶驾驶舱在极端环境下的系统稳健可控。



治理文化建设



将 “可信 AI” 理念嵌入创新流程，实现从被动合规到主动治理的转变，让多场景机器人的交互始终符合伦理与用户期待。





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