议题：AI在央国企落地的难点痛点和解决方法

海航集团IT管委办主任 王光

作为 IT 条线负责人，结合海航重整后的特殊背景，从企业实操视角分享 AI 落地三大现实痛点：

任务紧，但启动难。央国企 AI 建设任务大多来自上级会议、文件下发，时间节点要求非常紧迫。但企业内部遵循三会管理、多层级论证审批机制，完整的决策签字链条长，导致任务来了，但项目很难快速启动。

工期要求紧，但成果确认难。项目普遍要求快速 “看得见效果”，但缺少清晰的成果判定标准，项目推进需要有人承担决策风险，一旦决策失误，不仅个人要承担责任，还会造成企业资产损失，普通管理人员不敢贸然拍板。

短期效果好，可持续深耕难。项目刚上线体验较好，但普惠效果维持时间很短。等到预算周期、财务周期结束，很多项目完成交差就停滞。总部管控类项目尚可维持，大量成员企业项目很难持续迭代推广;仅有部分生产制造类企业情况相对乐观。

个人思考：AI 越高级，越应该偏向感性、复杂的算法逻辑;但AI目前是理性主导。理性要管理好感性，难度很大。当前央国企依旧沿用传统 IT 项目的管理思维去建设 AI，两套逻辑本身存在矛盾，AI 真正落地仍然任重道远。

航天长征化学工程股份有限公司CIO郁翔

结合企业安全管控、研发生产业务，总结两大核心阻碍：部署难、硬落地难。

部署难：私有化部署压力大。回顾早年公有云、私有云的行业大辩论，如今 AI 时代又遇到相似难题。受安全、数据管控约束，企业不允许接入社会公有云，市面上通用公有大模型完全无法使用，只能选择私有化部署，抬高了技术、成本门槛，是很多同类央国企共同困境。

硬落地难：主业生产场景成功案例稀缺。AI 应用可以划分两类：

软落地：党群、纪检等非核心业务部门，以文案生成、对话问答为主，这类案例非常多;

硬落地：研发、实验、生产等直接关系企业核心主业的场景。

硬落地标杆案例非常少，本企业正在开展新一代气基竖炉(绿色冶金技术)数字孪生项目，尝试叠加 AI 能力。

中国通用技术集团健康管理科技有限公司 信息中心主任 王军

结合制造业行业观察，提出观点： 根据海外统计，AI 在全球企业核心生产领域落地率不足 10%，国内几家百亿级制造上市公司核心生产场景 AI 落地甚至不足 1%。目前国内央国企 AI 大量集中在办公助手、智能客服等外围场景，真正深入生产业务非常少。

过去大家把痛点归结为数据治理、组织问题;但 2025 年核心矛盾转变为缺少一套成熟可复用的企业 AI 落地方法论。海外出现 FDE(前沿技术部署工程师)新兴岗位，招聘量爆发式增长，岗位核心就是依靠本体方法论：统一企业内部业务语义，完成实体、关系建模，以此抑制大模型幻觉，把模型准确率大幅提升，让生产场景敢用 AI。

借用中国哲学做架构解读：道生一，一生二，二生三，三生万物。

道：整套落地方法论;

一：本体(语义统一、关系建模底座);

二：数据与 AI，二者相互依存;

三：多种不同类型的引擎;

万物：各类业务应用场景。

中国烟草机械集团智能化办公室主任 黄雅琳

烟机集团承担烟草全行业机械设备研发、制造、调试、设备监管，设备属于高附加值高端离散装备。当前现状：AI 已经在公文写作、设备维修知识问答场景实现应用，但行业真正诉求是用 AI 赋能烟机生产，实现提质、降本、增效、减耗，但距离该目标差距很大，面临五大现实痛点：

高质量数据集建设困难：烟机涉及设备运行、质量、研发设计、工艺多类数据，结构化、半结构化、非结构化混杂;数据分散在各个业务部室。数据治理、标注工作费力，很难快速看到显性成果，业务部门推进意愿低。

工业实时大模型成熟案例匮乏：市面上成功案例大多是大语言模型;面向工业海量、高并发实时数据的大模型，落地成功案例很少，传统机器视觉等老 AI 能力提升也有限。

可用工业 AI 应用少：现有应用大多局限维修问答、智能问数，真正作用于生产工艺优化的应用不足。

算力投入决策两难：国家局规划建设统一算力中心，烟机板块会承担部分推理任务;新产品开发还需要额外算力。纠结算力是采购硬件还是租赁资源。担忧 AI 技术迭代太快，一次性投入上千万采购算力，两三年后技术路线变更，造成资产浪费。

缺少完整体系架构参考。希望找到一套面向离散型工业，覆盖算力选型、数据集工具、知识库、模型管理、智能体开发的完整架构方案，同时希望了解头部厂商情况，避免 “十五五” 建设走弯路、重复投资。

企业网D1net CEO、中国企业数字化联盟秘书长 范脡：AI 迭代速度过快，五年规划很难落地，能做好两三年规划已经实属难得，目前AI的现状是半年后的技术走向我们都无法确定。大模型本身也存在幻觉，这是全行业共性困惑。策略是小步投资，看到价值再加码。但是肯定不能不做投入，只是不要一次性大额砸钱，要边做边动态调整。

中华保险 CIO陈小虎

嘉宾分享了保险行业数字化与 AI 建设经验。

AI 转型最大瓶颈不在技术，而在组织与经营机制变革。早年企业投入十多亿开展整体数字化转型，全面替换老旧系统、重建技术生态。项目规模大，需要总经理室高频审议决策。感悟：如果组织架构、经营管理机制没有同步改革，就算搭建完 AI 平台，最后也只是一套系统，很难产生业务价值。

“十五五” 设定 2030 年 AI 建设两大量化目标：AI 模型渗透率达到 80% 以上、AI 系统覆盖率达到 90% 以上。底层模型、芯片会持续迭代，不用过度纠结底层技术，紧盯业务层面目标即可。

落地实操建议：

摒弃过去高举高打的大额集中投入模式，算力自建、租赁灵活选择，怎么快怎么来，适配技术快速迭代;投资、决策链条要做对应调整。

人才、数据短板不会凭空消失，不能等全部条件完备再动手，要先动起来，在实践过程中逐步解决问题。

AI 转型不能只依靠 IT 部门。公司举办内部 AI 创新大赛，收到 200 多个申报项目，业务部门涌现大量创新想法，IT 部门无法独立挖掘这些需求。要搭建文化，调动全员参与。

建设基础支撑平台作为能力载体，释放企业内部 AI 能力。

选型心态：AI 更新迭代极快，三年前选型的技术放到现在大概率已经淘汰，不必纠结选型是否完美，只要能匹配当下业务需求就可以试点跑起来，观望等待就会落后。

企业网D1net CEO、中国企业数字化联盟秘书长 范脡：传统 IT 技术成熟，选型差异主要是性价比;AI 赛道新供应商良莠不齐，难以看清，风险更高，部分选型甚至半年到一年就过时作废，更无法满足业务检验。为此D1net专门设立全国 IT / AI 选型大会，目的就是帮助广大企业应对 AI 选型看不清、容易踩坑的现实痛点。

百联集团商业互联网部总经理 郭甬平

零售行业同样遇到数据、落地难等共性问题。企业也在联合政府建设消费、商品类高质量行业数据集。提出 AI 落地三层内在逻辑：认知→动因→行动，每一层都存在巨大挑战，跨过去一层，旧问题权重就会下降。

认知层：通过培训、外部交流，推动高管、管理层、普通员工更新认知。AI 不只是一款工具，而是要重新定义工作内容与工作边界，带来知识平权。

动因层：启发业务部门自身产生使用 AI 的诉求。过去信息化、数字化大多是 IT 部门主导推进;但 AI 项目单纯靠 IT 自上而下推动，会遭遇投资回报不清晰、效果难评估、组织保障缺失等大量坑。只有业务自身产生想法，事情才更容易推进。

行动层：大模型输出是概率性结果，不是确定答案，类似 “抽卡”，结果好坏不稳定。企业考核、管理制度是否允许业务部门试错犯错，是非常现实的阻碍，该问题 IT 无法解决。需要高管层形成共识，给出试错兜底政策，支持小范围低成本试点。

企业摸索出五阶段落地实施路径：

咨询规划阶段：引入外部顾问，全面盘点集团百货、奥莱、医药、物流等多元业态。用两个评估维度：业务价值(业务提升大小、风险紧迫性)、业务可行性(数据质量、系统完备度、团队能力)，形成四象限，筛选优先级最高 2‑3 个机会场景，输出业务水位评估，避免天马行空的空想需求。

落地交付阶段：开展 POC 试点。不只是软件开发，明确业务侧牵头人，拆解对应业务流程，目标优先形成点状业务闭环，不追求大而全的全场景改造。梳理行业全场景地图，判断哪些业务适合 AI 延伸赋能。

运营管理阶段：POC 试点取得效果，不等于可以直接全集团复制推广。依靠专门运营团队评估复制可行性，审慎决定推广范围。

安全管控阶段：正视大模型黑盒风险，从技术、流程层面做安全兜底，保障业务可以放心使用 AI。

配套服务阶段：开展员工培训、以赛代训;央国企发挥自身优势，采用发榜模式对外公开行业业务需求，联合政府背书，吸引外部供应商提供解决方案，长期筛选沉淀可用能力。

个人总结：技术不是最大障碍，更大的难点来自管理机制、行业监管要求。不用执着于某一套固定模型，重点关注模型在业务场景中的知识密度与实际业务价值。

活动预告

2026 全国甲方 IT/AI 选型大会将于10月24—25 日在浙江·宁波举办。大会由企业网 D1net、信众智主办，工信部工业文化交流中心协办，以"AI 全系列选型"为主题，荟聚 300 家以上大中型甲方企业高层与信息化高管，是国内规模最大的 IT 选型平台。

参会报名链接：http://itbuy.d1net.com/2026/reg

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