张露萍
2025年8月，国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确提出推动技术与产业深度融合、培育新质生产力的发展目标。这一政策背景下，“人工智能+”已从概念探讨步入实践深耕阶段，成为企业突破增长瓶颈、重塑竞争优势的核心路径。然而现实中，企业数字化转型仍面临“投入大、落地难、效能弱”的困境：数据显示，2023年中国企业数字化转型市场规模已突破2.3万亿元，但真正实现数据驱动决策的企业不足30%，多数仍停留在“数据孤岛”“报表搬运”的浅层阶段。
企业创新的关键梗阻在于技术与产业场景的脱节——实验室中成熟的数字化技术，往往因场景适配不足、资源协同缺失、运维管理薄弱等问题，难以转化为实际生产力。因此，构建“数据—技术工具—计算资源”协同的全链路支撑体系，实现从技术适配到系统赋能的跨越，成为“人工智能+”落地见效的核心命题，更是培育新质生产力的必然要求。
企业技术落地的
现实痛点与核心瓶颈
在“人工智能+”推进过程中，企业面临的挑战集中体现为三个维度的失衡，这些问题共同构成了技术转化为生产力的“中梗阻”。
技术与场景的适配失衡。传统数字化技术多为通用型架构，难以匹配企业多样化场景需求。制造企业的生产车间、金融机构的风控柜台、物流企业的仓储环节，对技术的响应速度、运行成本、操作门槛要求迥异。某装备制造企业曾引入高端数据处理系统，却因无法适配老旧生产设备的数据接口，只能用于事后统计而非实时优化，沦为“昂贵的摆设”。这种“技术过载”与“功能不足”并存的适配矛盾，导致40%以上的企业数字化投入未能产生预期效益。
资源要素的协同失衡。数据、技术工具、计算资源是“人工智能+”的三大核心要素，但多数企业存在“各自为战”的问题。数据层面，分散在ERP、CRM等系统中的信息形成“孤岛”，缺乏标准化治理；技术工具层面，不同部门采购的软件互不兼容，难以形成合力；计算资源层面，高峰时段算力不足与闲置时段资源浪费并存，资源利用率普遍低于50%。这种要素割裂导致技术赋能陷入“碎片化”困境，无法形成创新合力。
运维与合规的管理失衡。随着数字化程度提升，运维复杂度与合规风险同步增加。一方面，传统人工运维模式难以应对多系统联动需求，某互联网企业曾因设备故障未及时发现，导致物流调度系统瘫痪4小时，损失超千万元；另一方面，数据安全与ESG合规压力凸显，GRI、CSRD等标准对数据追溯、能耗监测的要求，使企业面临“运维不到位则效率低、管控过严则创新慢”的两难。
全链路支撑体系的构建逻辑：
要素协同与能力升级
摆脱上述困境，需要以计算机技术为核心，构建“数据筑基、工具适配、算力保障”的全链路支撑体系，实现要素价值的最大化释放。
数据筑基：从“资源沉淀”到“资产活化”。数据是技术赋能的基础，其核心价值在于标准化治理与场景化应用。企业需建立“采集—治理—复用”的全流程数据管理机制，将分散数据转化为可赋能创新的资产。
在采集环节，通过物联网传感器、系统接口标准化改造等技术手段，实现生产、运营、服务等全场景数据的实时捕获。某重工集团在机床、起重机等设备上部署物联网终端，将设备运行参数、能耗数据等12类信息接入统一平台，数据采集覆盖率从65%提升至98%。
治理环节需要构建“指标中心”体系，通过分类标签、统一口径、质量管控等技术工具，解决数据标准不一的问题。FineBI的实践显示，建立标准化指标库可使跨部门数据复用率提升70%，分析误差降低40%。某连锁零售企业通过搭建商品流通数据指标体系，实现门店库存、销售趋势、客户偏好等数据的统一解读，补货响应速度提升50%。
复用环节则通过数据安全共享技术，在保障合规的前提下实现跨场景价值挖掘。某汽车企业构建的数据中台，既为研发部门提供零部件可靠性数据支撑，也为销售部门提供用户需求分析依据，推动新款车型研发周期缩短6个月。
工具适配：从“通用架构”到“场景定制”。技术工具的场景化改造是突破适配瓶颈的关键，需通过轻量化、模块化、模块化设计，实现“技术跟着场景走”。轻量化改造聚焦降低部署门槛，针对中小企业算力有限、设备老旧的现状，将复杂技术工具拆解为可适配的小型化模块。模块化整合则解决跨场景应用难题，通过构建可组合的技术工具包，满足不同业务需求。
场景化迭代建立“反馈－优化”闭环，通过用户行为分析技术捕捉工具应用中的问题，持续迭代升级。某餐饮企业的智能点餐工具，根据门店高峰时段操作数据，优化界面交互逻辑，使服务员操作时长减少40%，客户等待时间缩短 25%。算力保障：从“粗放供给”到“智能调度”。计算资源的高效配置直接影响技术赋能的效率与成本，企业需构建“动态调度—绿色优化—弹性扩展”的算力支撑体系。
动态调度通过负载均衡技术，实现算力资源的智能分配。某云计算企业开发的资源调度系统，可根据业务高峰自动扩容、低谷自动缩减，使算力利用率从 45% 提升至 82%，年电力消耗减少300万度。
绿色优化则结合能耗监测与自动化控制技术，实现算力使用与低碳目标的协同。某国有银行采用IT服务管理（ITSM）平台，通过机柜温度监控、服务器休眠自动化等技术，使机房 PUE（电源使用效率）从1.9降至1.4，年节约电力1000万kWh，相当于减少碳排放7000吨。
弹性扩展通过混合云架构实现资源按需调配，中小企业可通过公有云获取峰值算力，大型企业则采用“私有云+公有云”混合模式保障核心业务安全。某电商企业在“双十一”期间，通过公有云临时扩容算力，既避免了平时资源浪费，又保障了峰值时段系统稳定，算力成本降低40%。
全链路协同：
从“要素叠加”到“系统赋能”
单一要素的优化难以形成持续创新动力，需要通过技术手段构建“数据—工具—算力”的协同机制，实现1+1+1>3的赋能效应。
跨要素联动机制。通过中间件技术、API接口标准化等手段，打破要素间的技术壁垒。某装备制造企业构建的协同平台，实现数据中台、轻量化生产工具、弹性算力池的无缝对接：设备数据实时流入中台完成治理，工具包调用数据进行生产优化，算力池根据工具运行需求动态分配资源。这种联动使生产合格率从92%提升至98%，单位产品能耗下降12%。
全周期运维体系。以数字化运维工具破解管理失衡难题，实现“预测性维护+合规管控”双重目标。在维护层面，通过设备运行数据的趋势分析，提前识别潜在故障。某头部互联网企业借助ITSM平台的预测性维护功能，结合历史工单数据识别服务器故障规律，将紧急停机次数从每月12次降至2次，运维成本降低35%。
场景化创新闭环。协同体系的最终价值体现在驱动持续创新，形成“技术赋能—效果反馈—迭代优化”的闭环。某新能源企业的实践颇具代表性：通过数据中台捕获电池性能数据，借助定制化分析工具识别衰减规律，在算力支撑下优化电池配方与充电策略，推动产品续航里程提升20%，同时基于市场反馈持续迭代技术工具，形成创新螺旋。
政策协同与企业实践：
培育新质生产力的路径探索
全链路支撑体系的构建需要企业发力与政策引导的同频共振，在“人工智能+”行动指引下，形成多方协同的生态格局。
政策层面需强化基础支撑，通过超长期特别国债、专项补贴等方式，支持企业数据治理、技术改造、算力升级等基础投入；建立技术适配标准体系，降低跨企业、跨行业的技术对接成本；完善数据安全与 ESG 合规的政策框架，明确企业运维管理的边界与要求。
企业层面应树立“系统思维”，将全链路建设纳入创新战略，避免“重工具采购、轻体系构建”的短视行为。中小企业可通过产业互联网平台共享数据、算力资源，降低赋能门槛；大型企业则应发挥引领作用，开放自身技术工具与数据能力，带动产业链协同创新。
“人工智能+”赋能企业创新的本质，是通过计算机技术构建高效协同的数字化支撑体系，将技术潜力转化为实实在在的创新动能。在新质生产力培育的背景下，企业突破技术落地瓶颈的关键，在于从单一技术引进转向“数据—工具—算力”全链路建设：以数据治理激活创新基础，以场景适配突破应用瓶颈，以算力优化降低赋能成本，以协同机制释放系统价值。
（作者单位：四川文化传媒职业学院）
