AI时代的商业进化蓝图

AI时代的商业进化蓝图 AI is the new oxygen 目录 343640445056案例 1：某国际耐消品零售品牌案例 2：某国民家居品牌案例 3：美的案例 4：伊利案例 5：欧莱雅案例 6：Shutterstock 14161.1 期望与现实的差异1.2 项目的战略鸿沟 进化未竟：AI 商业应用的前沿趋势 4.1 垂直场景解决方案和“AI 原住民”增多，更多的基因突变将会诞生4.2 从单一的 AI 工具到智能体协作，促进规模化、系统化4.3 行业垂直的模型将成为企业的“数字 DNA” 序言 运用多学科研究方法，提出的“3×3 战略矩阵”，以企业的 AI 战略目标广度（降本增效、驱动增长、模式创新）和技术落地深度（探索期、规模期、重构期）为坐标轴，为企业的 AI 转型提供系统性指引。通过这一框架，管理者可以评估企业AI 应用的现状，明确战略诉求，找到自身所处的位置，并规划下一步行动。这一矩阵提供相应的策略建议，适用于企业 AI 应用的各个阶段——从探索起步到试点推进再到规模化落地，确保 AI 战略与业务目标同频共振、协同推进。衷心希望本白皮书能为企业管理者提供兼具战略高度与实操价值的指导，助力企业跨越 AI 应用的门槛，从战术改善走向战略重构。 人类文明的每一次跃迁，都始于技术对商业基因的重塑——从蒸汽机叩开工业之门，到电力点亮现代文明，从互联网编织全球脉络，再到今天，生成式 AI 正以颠覆性浪潮冲刷商业世界的每一块基石。2024 年，企业在大模型相关 AI 技术上的支出激增至 138 亿美元，是 2023 年的六倍以上。这一数字不仅是技术的跃迁，更昭示着一个新时代的临界：当 AI 从“工具”蝶变为“生态”，商业竞争已悄然迈入“认知重构”的深水区。 技术是撬动变革的支点，认知重构的深度则决定了商业进化的高度。以大模型为代表的新一代 AI，不同于传统 AI 的线性“输入—输出”模式，通过千亿参数构建的神经网络，展现出类人的抽象推理与跨域迁移能力，使机器首次具备“理解语境—归纳规律—创造新知”的认知闭环。这种“通才”特质，使得 AI 从单一任务的执行者升级为复杂系统的思考者——无论是营销内容的自动生成、消费者需求的动态捕捉、新产品创新，还是商业模式的颠覆性创新，AI 正以个性化、智能化、自动化、实时化的方式，重塑企业的决策体系与价值创造路径，并催生出一批具有时代特征的“商业新物种”。 未来已至，AI 正重塑商业世界的呼吸节奏。中欧国际工商学院将继续以全球化视野和本土化洞察，携手各界伙伴，以学术为基、以实践为桥，以开放之心迎接挑战、以智慧之手擘画蓝图，在这场波澜壮阔的智能革命中，共创属于人类的商业新纪元。 在以上技术突破与认知重构的双重驱动下，这场商业进化正从宏观叙事转向微观实践的关键阶段。但进化从来不是单向的馈赠，当技术的光环褪去，企业终需直面变革的阵痛。当前，大多数企业正站在 AI 商业化落地的临界点，在普遍认同 AI 战略价值的同时，也普遍困于“技术在场”与“价值落地”之间的结构性断层，技术浪潮的澎湃之下，是战略模糊、组织脱节与人才焦虑的暗流。这种困境的根源在于商业系统复杂性的指数级增长：AI 在打破行业边界的同时，也重构了价值网络的连接密度，传统线性管理思维已难以驾驭这种多维博弈。 在技术理想与商业现实的剧烈碰撞中，学术机构正承担着弥合认知鸿沟的关键使命。作为中国与欧盟合作创办的全球化商学院，中欧国际工商学院始终秉持“助推中国经济发展，搭建国际交流平台”的初心，以跨学科研究为锚点，密切关注 AI 技术对商业社会的深远影响。我们深信，助力企业在智能时代找准定位、实现转型，不仅是学院的责任，更是推动商业文明进步的要义。为此，中欧 x 特赞 AI 与商业创新研究基金特别推出《AI 商业创新白皮书》，旨在为企业管理者提供一套系统化、可落地的 AI 战略框架，帮助他们在技术洪流中锚定方向，从战略构想迈向价值创造。 汪泓 教授中欧国际工商学院院长（中方）管理学教授横店集团管理学教席教授 杜道明 (Turpin, Dominique V.) 教授中欧国际工商学院院长（欧方）市场营销学教授 本白皮书以“进化”为脉络，从战略框架到实践路径，从行业样本到前沿趋势，系统勾勒 AI 时代的商业蓝图。白皮书创作过程中，研究团队秉持严谨学术态度， 序言 150 年前左右，我们发明了电，有了电，我们可以很容易地预测电梯的出现。有了电梯，我们就可以很容易地预测摩天楼出现。当我们从水平的地面生活发展到垂直的空间时，我们看到了 100 层的风景，但我们却难以预测曼哈顿出现，作为一种文化，甚至文明。 我们诚挚地希望该白皮书能为企业管理者提供兼具战略高度与实际操作价值的指导，帮助企业跨越 AI 应用的门槛。从企业 AI 战略地图出发，让我们沿着技术发展的脉络，共同探寻商业 + AI 落地实践的操作路径。 麦克卢汉说过，人类创造了工具，工具又塑造了我们。 两年前，我们开始了解 GPT（Generative Pre - Trained Transformer），GPT 还有另一种含义——General Purpose Technology（通用目的技术）。如同电力一般，以 GPT 为代表的生成式人工智能将对每个人的生活产生影响。我们坚信，一定会有一个属于 AI 这一代通用技术的“曼哈顿”出现，它将由各式各样的商业创新共同构建而成。 让我们彼此确认眼神，共同创建（Build & Create）属于 AI 时代的新商业文明。 我们一直提倡企业面对人工智能应该要“先行后知”。先行动、快速尝试、试错，然后再进行分析、反思、调优。 短短三年，我们作为“行”动者，为 200 家国内外领先企业开展了“内容 +人工智能”方面的创新实践，包括内容生产、管理（DAM）、分发、分析等关键环节。实实在在的看到了人工智能为企业业务增长带来的巨大机遇。2024 年中，我们联合中欧国际工商学院，发起了中欧 x 特赞 AI 与商业创新研究基金，希望可以开始做一些“知”，构建一套人工智能落地商业的“可操作框架”，为行业发展提供坚实的理论支撑。 在此要感谢汪泓院长的长期支持，王琪、鲁薏等中欧教授们的深入研究、以及众多企业朋友们提供的行业洞察，得以编纂这本《AI 商业创新白皮书》。白皮书以“进化”为视角，基于全局视野与分层递进的设计思维，对数百家企业进行深度调研后，研究团队发现：AI 的商业化进程并非简单的工具叠加，而是战略认知与组织能力的双重进化。在战略层面，企业需要完成从 " 增效 " 到 " 增长 " 再到 " 商业模式创新 " 的三级跨越——这意味着 AI 不仅要成为降低成本的有效工具，更要推动收入增长，最终重塑行业价值链条；在落地实施方面，则需跨越 " 概念验证 " 的技术浪漫主义阶段，突破 " 业务渗透 " 的协同障碍，最终实现 " 组织重构 "，使 AI 深度融入企业的核心。 “知”和“行”就像左右脚，不断有节奏的交替，与人工智能这个移动靶保持合适距离。这本白皮书又会是新的“行”的开始——在特赞我们开始了一个新的尝试 atypica.AI，致力于用多智能体进行商业问题的分析和研究，这也是一次AI 原生的商业研究体验的范式探索。我们相信，未来将有更多 AI 原生的应用、体验、解决问题的方式…可以由此涌现出来。 范凌特赞科技 Tezign 创始人及 CEO中欧 x 特赞 AI 与商业创新研究基金主席 前言 2024 年，企业在大模型相关的 AI 上支出激增至 138 亿美元，超过 2023 年23 亿美元的 6 倍以上[1]。 我们有理由确信：AI is the new oxygen。 然而，生命进化的故事同样预示了一个挑战：寒武纪虽然涌现出了数千个新物种，但 99% 都很快灭绝了，未能延续到现代。 然而在技术革命的背后，企业应该如何理解新一代 AI 浪潮带来的冲击？商业究竟处于一个怎样的时代？ 虽然 AI 为企业商业模式创新带来了前所未有的机遇，但进化的核心是适者生存，如同生物要适应环境中的氧气浓度持续变化，企业也要不断适应当前 AI 带来的商业环境改变，才有可能建立长期的竞争优势。 我 们 从 生 物 进 化 的 角 度， 找 到 了 一 个 形 象 的 比 喻： 寒 武 纪 生 命 大 爆 发（Cambrian Explosion）。 如果把地球生命 38 亿年的历史压缩到一天，寒武纪大爆发就发生在晚上 9点 35 分至 42 分。这个只占全天时间 0.53% 的瞬间，却创造了现存 34 个动物门类中的 28 个，也让现代生命从单细胞飞跃到了多细胞的新时代。 当前企业正处于 AI 商业应用的关键分水岭。一方面，AI 正以前所未有的速度重塑产业边界和竞争规则；另一方面，大多数企业尚未找到从战略定位到系统实施的有效路径，陷入概念验证与规模应用之间的 " 价值鸿沟 "。 比尔·布莱森在其科普巨著《万物简史》曾打趣的形容：“差不多 40 亿年的时间里，生命一直是慢腾腾的，看不出有任何朝着复杂方向前进的雄心壮志”，直到寒武纪大爆发。 其中，生成式 AI（generative AI）的商业应用已经成为了企业最关注的焦点，也是这份报告的主要研究对象。传统 AI 通常作为后台工具，生成式 AI 则更多走向了前台，使得其降本增效、驱动增长、商业模式创新的价值能够被清晰的看到。 本报告旨在为企业管理者提供一个结构化的战略框架，解析企业如何在 AI时代完成从战略定位到价值创造的系统性转型。我们将剖析企业 AI 转型面临的战略困境，探讨从初期探索到规模化应用的实施路径，并通过 3×3 战略矩阵，系统梳理不同业务目标与应用深度下的价值创造模式。 为何地球生命的进化会在“瞬间”爆发？科学家们发现这归功于环境的变化，更确切的说是氧气含量的变化[2]。 地质环境持续变化，以及单细胞生物进行光合作用产生氧气，在地球上积累了 30 多亿年，让大气及海洋中的氧气含量终于突破了 15% 的阈值，使得生物能够高效进行有氧代谢。这就像一直处于低电量模式的手机被接上了快充 - 生物有了强大的能量供给来支撑复杂的器官组织和生理活动。 通过多元案例的深度剖析，我们试图向读者清晰呈现一张企业 AI 战略地图：企业如何突破 AI 应用的系统性障碍？不同阶段的战略重点与组织能力如何匹配？如何从战术性改善跃升至战略性重构？这些关键问题的答案，将决定企业能否在AI 驱动的商业环境中立于不败之地。 同理，经过工业革命 300 年的积累，基于大模型的 AI 技术终于诞生，并迅速突破了应用渗透率的阈值 - 与之前的 AI 技术相比，核心突破主要体现在 " 通才能力 " 和认知深度上。 传统 AI 如同掌握单一技能的专业工匠，需针对每个任务（如图像识别、翻译）单独训练专用模型，依赖人工标注的海量数据。新一代 AI 则像具备综合素养的学者，通过千亿级参数构成的神经网络，从原始文本中自主归纳语言规律和世界知识，展现出跨领域的理解能力，并具备了新知识生产的“涌现”能力。 这使得 AI 应用突破了过去 " 输入 - 输出 " 的机械模式，开始处理开放式复杂任务。AI 逐渐成为了企业“呼吸”中必备的元素，让商业增长的爆发有了真正的可能性，也加速了商业“新物种”的诞生。 进化之惑：为何企业对 AI“口是心非”？ 期望与现实的差异 另一方，从 2019 年到 2024 年，每年都有 17-25% 的企业声称会在一年内部署 AI 能力 - 按理说 AI 落地应用数量将呈现双位数增长。可实际上，真正落地的项目每年只增加了 2-5%[5]。 为什么企业嘴上说着想要进化，但实际行动却并非如此呢？ 核心原因在于：大部分企业 AI 战略推进的路径不清晰，AI 项目短期内并不能从概念验证阶段（POC）走向成熟业务部署，也没有规模化的业务价值。 从外部视角来看，整个市场都在狂热的追捧 AI。 高盛的数据显示，过去 3 年里，头部上市公司频频在业绩会中提及