企业AI智能体的
落地实践与组织进化

AI 的能力已经过剩了。

模型一年更新三四代。企业用上的，可能还停在第一代的用法。
问题不在 AI 不够强——而在组织不知道怎么接住这个能力。

买了10个AI工具，
组织“智商”并没有提高。

把 AI 工具嵌入业务流程才解决问题。

选错场景 = 烧钱。

场景选择决定了80%的成败，模型选择只决定20%。

AI是CEO工程，
不是IT工程。

定义正确的问题——这是战略问题，不是技术问题。

企业 AI 要的是
结果的确定性，
不是智能的确定性。

一个能每天稳定处理200个工单的AI，比一个偶尔写出惊艳文案但经常翻车的AI，值钱100倍。

TTV（Time-to-Value），速度是关键

速度决定信心，信心决定能不能推下去。

从「能回答」到「能顶事」

• 1.0问答—你问它答
• 2.0辅助—帮你干活
• 3.0主动—主动发现问题并行动
• 4.0校正—越用越聪明，自我进化

大部分价值在3.0和4.0。

最小闭环

• 01诊断—找出AI最该做的1-2件事
• 02定义—锁定场景、确认数据源、定义验收标准
• 03跑通—最小闭环，真实数据验证
• 04校正—效果复盘，迭代优化

线下业态的数据困境

游客来了走了，不知道去了哪。会员沉睡，打开率不到3%。展览结束，只能报人流数。
80%的业务没有被数字化——不是不想，是传统路径太重了。

正在跑的经营闭环

让每一个触点都会思考

• AI裸眼3D—浦东美术馆镜厅
• AI拍照机—金砖AI中心展厅
• 空间AI内容—上海国际文学周 · 上海戏剧学院校庆
• AI互动智能体—上海乐高乐园
• AI宣传视频—全运会MV，全网5000万+

三个特征，缺一不可

人的 "taste" 越来越重要

当多个场景发生在
同一个物理空间

美术馆、商业体、创新社区、展厅、滨江步道...
空间智能体 = Connect the Dots。

• 感知层—空间里发生了什么
• 决策层—AI大脑做判断
• 行动层—空间做出反应