技术10年，转战ai落地的一些经验分享。目前创业团队base 成都，在做ai agent的本地化（文中可以看到方向是coze 做ai agent），希望认识志同道合喜欢AI的小伙伴。
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0前言 商业落地的转折期
我们正处在AI发展的历史性关键节点------从技术爆发到商业落地的转折期。这不仅是技术演进的自然过程，更是商业价值重构的战略机遇窗口。其中AI应用层尤其值得关注。
图：产业链中AI应用层有巨大价值（来自 艾瑞咨询报告）
作为一线AI落地实践者，也结合多年的技术从业经验，我清晰感受到行业面临的核心矛盾：技术可用性与商业可持续性之间的巨大鸿沟。
这一矛盾在三大市场呈现出截然不同的特性，整理如下：
| 市场类型 | 核心特征 | 主要痛点 | 决胜要素 |
|---|---|---|---|
| 大B市场（政府、央企、大型企业） | 资源密集型 | 资源切入难 | 生态构建能力 |
| 小B市场（中小企业） | 预算受限型 | ROI证明难 | 场景穿透速度 |
| C端市场（个人消费者） | 体验驱动型 | 同质化严重 | 数据闭环效率 |
图：AI三大市场特征对比
我认为，未来几年，AI企业（本篇文章都将谈论接入AI应用层的企业，可参考下图）的生死线不在于技术先进性，而在于如何解决从"能用"到"想用"的转化难题。这需要企业重构价值链接模式，建立差异化竞争壁垒。技术的成功不在于卓越，而在于与市场需求的深度契合。
图：人工智能产业链价值分析（来自 阿里云研究中心报告）
图：2024年中国AI大模型产业图谱（来自 《2024中国AI大模型产业发展与应用研究报告》发布. 第一新声）
图：人工智能产业链及规模
1 大B端的三轮机会：从能用、好用到想用
第1️⃣轮：本地化部署的卡位战
对于大B（包括政府G端和大型企业）市场而言，AI的普及首先要解决"能用"的问题。这是如何与存量系统对接的技术问题。 所以，最近大家也陆续看到了deepseek与各地级政府大企业进行对接的案例：
图：一些政府接入deepseek案例（来自 秘塔搜索）
图：人工智能创新场景落地
在这一轮竞争中，G端市场的决胜点在于：
✅ 非标接口兼容能力：如与SAP、Oracle等系统的对接能力。
✅ 安全合规认证：如等保三级和密评资质的获取。
✅ 标杆案例背书：智慧城市、智能风控等领域的成功案例。
用人话说，也就是原先服务于大B的客户具有更多的一些机会进入这一轮争夺战。这一步并不是在构建自己的多么牛x的系统，而是通过拿来即用的方式解决"绩效"问题。这也是如何抢占市场资源的问题。
如果你有相应的G端背景资源，你其实可以通过这个机会很好的切入，要相信这个接入方案技术壁垒是比较小的，市面上也有比较完整的接入方法。deepseek本身存在的幻觉，溯源等问题也是共性问题，所以并不会阻碍你的接入。
各大互联网平台也先后接入了deepseek，下面是一些案例：
图：各大互联网企业接入deepseek案例（来自 秘塔搜索）
互联网大厂为何集体接入DeepSeek？（虽然百度、阿里、腾讯等互联网巨头都有自己的大模型）表面是技术互补，实质理解是一场生态防御战。这样做的好处在于：
✅ 专业性差异：DeepSeek在代码生成、数学推理等垂直领域的专业性超过其他大厂的通用大模型
✅ 降低试错成本：通过接入外部模型，可以快速验证市场需求，避免自研投入过大
✅ 多元化策略：构建"自研+外接"的混合模型矩阵，提升整体竞争力
如同一家餐厅虽有自己的厨师，但面对特色菜系仍需引入专业大厨一样，这是一场理性的商业决策，而非简单的跟风。这也同时揭示大B市场的底层逻辑：技术为表，生态为里。
第2️⃣轮：业务深度耦合的价值战
当"能用"成为标配后，大B市场进入了"好用"的竞争阶段。AI需要深度嵌入业务流程，成为提升效率与价值的核心工具。要赢得这场价值战，应用层AI的企业需要：
✅ 构建场景分级矩阵，优先渗透高频刚需场景
✅ 开发业务耦合中间件，如ERP等系统的API插件库并且和AI相结合
✅ 组建复合型交付团队，结合行业专家与AI工程师的力量
这个阶段比拼的不再是技术参数，而且我始终认为应用层的业务不存在技术深度的比拼，而是行业Know-How的封装能力，迅速抢占市场先机的能力。竞争不是看谁做得更好，而是看谁能定义游戏规则。
第3️⃣轮：生态化规模的护城河当AI在大B市场中实现"好用"后，下一步就是"想用"（打造行业应用，让客户想用）。这需要解决标准化输出构建行业壁垒，形成生态化规模。比如，工业AI平台从单个钢铁厂的质检系统起步，逐渐发展为行业标准输出者，成为工信部"智能制造标准委员会"的成员单位等等。
关键动作包括：
✅ 建立行业知识图谱库，沉淀工艺参数与业务规则。
✅ 开发低代码配置平台，让客户能够自行组合AI模块。
✅ 布局产业联盟，绑定行业协会与科研院所，形成行业标准。
2 小B端的破局法则：平台生态的AI赋能战
小B市场（中小企业、个体经营者）正面临前所未有的生存压力：一方面是流量获取成本持续攀升，另一方面是大厂平台垄断了流量入口。
过去这段时间，我看到了在流量边缘挣扎的小企业主，也看到了做的小而美的实体商家在线上也做得风生水起。
在这种"夹心层"处境下，AI技术为小企业主提供了一条差异化突围的新路径。
首先，小企业主的本质困境并不存在于技术，并不需要构建一个美团的外卖平台去做外卖，也并不需要构建一个有赞一样的saas系统去做线上系统。他们缺乏与大企业抗衡的"规模效应"，但是同时也可以借势大企业的平台优势。AI的出现恰恰可以成为小B实现"规模效应平权"的关键武器。
我们团队目前的方向就是服务于这样一些小平台商家，针对我们最近对接的一些问题以及产生的一些思考。和大家分享一些要点。
第 1️⃣ 点，借助AI实现公域到私域的流量转化
小企业主需要借助AI，将公域流量高效转化为私域流量，形成从引流到变现的闭环。
平台策略：微信视频号：依托公众号、小程序等生态，适合精准触达与深度运营。
小红书：通过AI生成高质量种草内容，放大口碑效应。抖音：结合AI优化短视频脚本与直播话术，加速流量转化。案例分析：某母婴品牌的AI赋能我们通过AI分析用户行为数据，为该品牌辅助生成育儿知识短视频，将短视频创作周期从1-2天转化为1-2小时，在抖音上获得高曝光后，通过智能客服将用户引导至私域社群。最终，其私域用户数6个月内增长明显，月销售额提升显著。
当然这只是基础的一些业务，后续我们还有更多的层级设计在进一步沟通中，如下图：
| 层级 | 核心功能 | 商业价值 | 技术门槛 |
|---|---|---|---|
| 基础层 | 自动回复、智能客服等简单小场景切入 | 降低人力成本 | 低 |
| 进阶层 | 个性化推荐、用户分层等深入场景转化 | 提高转化率 | 中 |
| 高阶层 | 预测性营销、生命周期管理等场景闭环 | 提升客户终身价值 | 高 |
图：AI赋能公域到私域的转化的层级
第2️⃣点，从工具替代到模式创新。
要想真正从AI中获益，普通企业或者商家，需要经历三个阶段的转型：
✅ 工具替代（降本增效）
利用现成AI工具替代人工操作，如智能客服、自动发帖、海报设计、自动拓客等。
✅ 流程重构（模式创新）
基于AI能力重新设计业务流程，如全渠道内容生产线、智能化客户旅程等。
✅ 战略升级（商业模式创新）
将AI视为核心竞争力，重构商业模式，如从产品销售转向"AI+服务"的订阅模式。
这条路径也能够回答，为什么我们一开始不用去部署自有的大模型，甚至没有去做一些模型微调，只需要通过像Coze这样的智能体平台迅速的搭建一些AI智能体，因为我们首先要做的是工具替代，下面三张图片也能说明我们在做的事情。
图：一些coze官方商店的项目应用，可迅速完成AI场景接入
图：AI大模型市场应用的机会（我们团队专注于to B应用层 agent的构建）
图：Agents模式是未来应用层的趋势
第3️⃣点，AI夹缝中，如何差异化竞争
我们当然不是与大企业比拼技术投入，而是利用AI放大自身独特优势，做好场景化应用和垂直领域的先行者（如下图所示）：
图：人工智能未来竞争格局（来自 阿里云研究中心报告）
中小企业的优势在于： ✅ 本地化洞察：深入理解特定区域、特定人群的需求 ✅ 灵活性优势：快速试错、快速迭代的能力 ✅ 人情味差异：在标准化服务中保留人性化关怀
我认为，AI当然不会消灭中小企业和商家，但是会重新定义他们的竞争方式。
在平台经济与AI技术的双重驱动下，中小企业市场正经历一场前所未有的"达尔文式进化"。那些能够将AI视为战略伙伴而非简单工具的，将在这场进化中脱颖而出。
第4️⃣点，中小企业小商家的AI决策指南
✅ 平台选择：优先考虑已集成AI能力的SaaS平台，优先考虑通过AI工具切入细分场景
✅ 能力建设：开始培养1-2名AI工具应用专员
✅ 数据资产积累：从客户互动数据开始构建专属数据资产（我们在对接中发现，多数中小企业客户和商家都没有有意识的做这样的一些数据沉淀，但这些数据恰恰是AI个性化中很需要的一部分（参考下图），这也给我们的个性化AI带来了一些挑战）
图：数据资产对AI学习和决策至关重要（来自 阿里云研究中心报告）
✅ 增长路径：先解决效率问题，再探索创新模式；先解决销售问题，再解决管理问题。
针对性的AI投资回报公式
ROI = [(流量获取效率 × 转化率提升) + (人效提升 × 人力成本)] ÷ (技术投入 + 学习成本)
决胜要素：
✅ 选择"即插即用"的行业垂直解决方案
✅ 优先投资客户触达环节的AI能力
✅ 构建数据资产闭环，先利用Agent模式调用模型，再深入持续优化模型效果
✅ 借助AI的"熟客经济"将传统店主的"人情味"规模化、系统化，实现"亲密感"与"效率"的双赢。比如我们目前在做的个性化的朋友圈和精准的定向客户触达等。
✅ 选择开发周期低，回报周期短的应用场景进行验证。直白点说，客户的有效诉求就是既要做得快，又要投入少。我们团队通过引入Cursor ai开发工具，低代码开发的方式，ai设计，ai产品工具来提效，引入coze智能体平台来快速验证客户的小场景需求，并迅速帮客户验证需求的同时，减少技术投入成本。通过按需付费的协议方式来减少用户的技术运维投入成本，通过结合不同大模型的优势来权衡效果和模型调用成本的问题
3 结语
AI时代的赢家逻辑AI的竞争，不是技术的较量，而是价值的博弈。赢家不是技术最先进的企业，而是能将技术转化为商业价值的玩家。
从"能用"到"好用"，再到"想用"，AI的核心在于深度契合场景、规模化构建生态、积累长期价值。技术是工具，关键在于用它重塑效率、模式与生态。
正如《竞争战略》所言："战略的本质，是在变化中寻找不变的竞争优势。"AI的未来属于那些以客户价值为中心，用技术重构规则、创造生态闭环的企业。哪怕从一个小场景起步，也能塑造行业新秩序。