随着大模型技术深入产业应用，企业关注的焦点已从“是否应该采用AI”转变为“如何将AI融入实际业务”。这一转变涉及场景、数据、组织架构和投资回报等多个层面，每一次的探索都意味着一场切实的变革。

6月26日，“数据同学会·走进标杆企业”系列活动第十站在湖南株洲的千金药业成功举办，本次活动由瓴羊、阿里云与千金药业联合主办，主题聚焦于AI在企业内部的实际落地问题。超过60位来自家电、汽车、光伏、建材等不同行业的企业负责人汇聚一堂，共同探讨他们在AI应用落地过程中遇到的真实挑战和积累的实践经验。

高层引领：千金药业的组织重塑与全域数智化转型

拥有六十年历史的国民品牌千金药业，其在株洲的工厂展现出的并非传统药企的形象。该企业将新药研发获批周期从行业平均的8年大幅缩短至2.5年，最快仅需38天即可获得批文。在化学药品采购方面，成本降低了50%，供货周期也从60天缩短至35天。更令人瞩目的是，在未增加人员的情况下，年产量实现了从20亿粒到60亿粒的三倍增长。这些成效并非来自单一环节的改进，而是全流程一体化系统性变革的体现。

千金湘江药业总经理曾亮亮精辟地总结了其核心理念：“任何不能为业务带来赋能的数智化，都是无效的。” 千金药业与阿里云、瓴羊签署战略合作协议后，在一年内完成了从初步探索到十大场景的联合创新。其目标是在2027年前构建一个覆盖采购寻源、生产排产、集采投标及批文产业化等全链路的、超过100个智能体矩阵。

千金药业董事长蹇顺则从组织管理角度阐述了其战略。他提出“危机文化是企业的第一文化”，面对集采降价、合规压力及行业剧变，他采取了重塑思维、重塑价值和重塑模式三大举措。为此，公司领导团队进行了数十次外部考察学习，并集中骨干人员花费八九个月时间对业务进行深入拆解。在此基础上，他构建了一种“柔性组织”模式，打破部门壁垒，消除层级隔阂，让高管与普通员工共同办公，不设硬性目标。蹇顺反复强调：“数智化项目80%的时间应投入到业务拆解上，而不仅仅是技术本身——只有将业务理解透彻、切实执行并快速迭代，AI升级才能真正成功。”

Data×AI：从方法论到跨行业实践

瓴羊副总裁王赛提出了一个关键问题：“AI是否为贵公司的生产力带来了本质上的提升？” 他认为，AI的最终形态并非简单的助手或孤立的智能体，而是能够多角色协同的“Agent专家团队”，它们能够围绕复杂目标自主行动，而非仅仅辅助决策。例如，瓴羊AgentOne平台，通过沉淀企业底层数据与模型，结合Agent工程化能力，覆盖销售、客服、营销、运营等业务场景。该平台既支持Agent自主完成流程闭环，也支持人机协作，将结果交付给业务决策者。

海尔智家高级产品总监陈文芳分享了另一个视角——AI并非空中楼阁。海尔智家从2014年开始单点在线化，到2024年实现底层技术统一化，十年的积累为2025年的AI化转型奠定了基础。当前，公司正加速从数字化1.0向智能化2.0迈进，开启全体员工探索AI应用的时代。例如，内部开发的“智小能”已在智能工艺规划、客服智能工作群组等多个场景得到应用。同时，公司对外启动“全民开发者计划”，激发全员创新活力。此外，海尔智家正牵头建设“AI+消费的人工智能应用中试基地”，旨在将龙头企业的AI落地经验转化为行业可复用的能力，赋能上下游合作伙伴。

蔚来汽车智能制造规划与架构团队负责人练建华则展示了工业AI的另一条实现路径。蔚来汽车聚焦于生产要素闭环、工业机理模型、AI Agent辅助决策以及智能化场景应用这四个关键点，通过数据驱动资源优化配置，提升全价值链效率。依靠这套体系，蔚来汽车将新车上市周期从36个月缩短至22个月，并实现了360多万种配置在单一工厂的有序交付。

无标准答案，唯有持续迭代

在随后的圆桌讨论环节，来自晶澳太阳能、东方雨虹、盈德气体和千金药业的四位企业代表分享了各自的见解。盈德气体数字化管理总监李劲宝点明了一个普遍存在的认知误区：“AI不仅仅是一个IT项目，更是一次组织能力的重构和企业管理的升级。” 一家建材行业龙头企业的数字化负责人预测：“在后AI时代，AI将负责获取专业知识和建议，而人类则需要掌握提出问题的能力、判断AI反馈的准确性以及对行业机会的敏感度。”

晶澳太阳能数字化总监张毅柱分享了选择AI应用场景的经验：“有些看似价值不大的问题，如果处理不当，可能会给企业带来经济损失。AI的应用切入点往往就隐藏在这些不易察觉的损失之中。” 千金药业副总经理彭意花则直指AI应用的核心价值：“AI的最大贡献在于将企业大量分散的非结构化数据转化为高价值信息输出——这正是千金药业当前面临的最大挑战，也是我们与阿里合作的主要方向。AI并非取代业务，而是放大业务价值。”

尽管来自四个不同行业，拥有四种不同的切入点，但与会者达成了统一共识：AI落地的关键不在于技术模型本身，而在于企业自身能否有效地整合数据、组织和场景这三个核心要素。

最后，瓴羊CEO朋新宇将视角提升至全球格局。他指出，OpenAI、Anthropic等头部AI企业纷纷成立合资公司并加大对企业级市场的投入，同时，FDE（Forward Deployed Engineer）岗位的招聘量同比激增729%。这表明AI竞争的焦点已从模型研发转向了企业实际应用落地。

瓴羊提出的解决方案是一个清晰的公式：“Data + Agent + FDE”。其中，数据治理是基础，业务场景化的Agent是关键工具，而FDE则负责将行业专业知识注入企业一线应用。关于如何选择AI落地场景，朋新宇给出了一个直接且易于理解的标准：“优先选择在人力投入、预算支出和耗费时间方面占比较高的领域。例如，全国1.5万亿的营销市场，便是AI大有可为之地。”

AI在企业内部的应用并未存在统一的“标准答案”。然而，正如千金药业董事长蹇顺所言：“没有退路，就是胜利之路。” 在这条道路上，最重要的事情不是竞争速度，而是企业是否愿意公开自身的“内部图纸”，从而帮助同行者少走弯路。这正是“数据同学会”活动所追求的意义所在。

“数据同学会·走进标杆企业”将持续携手各行业的标杆企业，促进Data×AI的实战经验在更广泛的产业场景中得到传播和应用。