在数字经济加速演进的今天，商业模式创新已成为企业应对市场竞争、培育可持续优势的核心路径。传统以企业为中心的单向价值传递模式，在物联网、大数据等新技术浪潮冲击下逐渐 “失灵”，而人工智能的崛起为商业模式创新注入了强劲动能。2022 年科技部等六部门联合提出以人工智能与实体经济深度融合促进经济高质量发展，将人工智能应用上升至国家战略高度。人工智能驱动多元主体价值共创的成效日益显现，为企业开辟了新的增长空间。然而，全球经济形势复杂多变，我国企业如何突破重重阻碍、把握人工智能机遇实现高质量创新，成为亟待解决的重要课题。本文将从成效、挑战、对策三方面，系统剖析人工智能驱动企业商业模式创新的发展路径。
人工智能驱动企业商业模式创新的核心成效
商业模式创新的核心模块包括价值主张、价值传递和价值获取，人工智能在这三大板块均实现了突破性赋能，构建起多主体协同的价值共创体系。
价值主张创新：三端联动构建需求响应闭环
在需求端，人工智能通过多模态数据融合与动态反馈机制，整合用户行为数据、解析情感倾向，构建高精度用户画像，精准识别显性与隐性需求并快速迭代。这种需求洞察能力使企业能够摆脱经验判断的局限，实现对市场需求的科学预测与即时响应。在生产端，人工智能驱动的柔性生产模式实现了产品功能与用户需求的高度匹配。通过实时监控生产参数、动态调整设备状态，人工智能有效提升了产品质量；同时，通过编程即时调适工业机器人的操作参数，生产线对多品种需求的适应性显著增强，为个性化生产提供了技术支撑。在产品端，人工智能突破了单一产品的功能边界，支持用户自主定义产品组合，实现智能连接与交互。更重要的是，用户行为数据反向 “反哺” 需求洞察与生产优化，形成 “需求 - 生产 - 产品” 三端联动的良性循环，使价值主张持续升级。
价值传递创新：筑牢供应链与客户关系双支柱
畅通的信息流是价值传递的关键，人工智能通过两大维度实现价值传递效率的跃升。一方面，人工智能构建了稳固的价值增值链。通过欺诈行为预警减少信息不对称，打破供需合作中的 “信息孤岛”，提升了供应链上下游的透明度与敏捷度，有效降低了 “断链” 风险；同时，通过优化生产要素流动，推动供应链向短链化、集约化发展，显著提升了价值传递效率。另一方面，人工智能培育了长期稳定的客户关系。智能客服与智能产品的广泛应用，既提升了服务效能与交互体验，又降低了企业与客户间的交易成本，使客户满意度、使用意愿与宽恕意愿显著提高，为价值传递提供了情感保障。
价值获取创新：实现降本提效与变现创收双突破
人工智能为企业价值获取开辟了双重路径。在降本提效方面，人工智能替代了高重复性、程式化的常规工作，减少无效雇佣的同时提升了工作质量与效率。以智能仓储管理为例，基于人工智能算法的调度系统可自动优化货位配置，减少无效出入库动作，既降低了人力与库存成本，又提高了仓储周转效率。在变现创收方面，人工智能激活了数据要素的商业价值。通过海量数据分析推演定价规则，为企业提供差异化定价方案，实现利润最大化；更重要的是，人工智能与数据要素的深度融合增强了数据的经济价值，催生了单边数据提供、数据交易平台等新型商业模式，为企业开辟了全新利润来源。
人工智能驱动企业商业模式创新的现实挑战
尽管人工智能赋能成效显著，但我国企业在商业模式创新过程中仍面临普及、技术、人才、算法四大关卡，制约了人工智能潜在效能的充分释放。
普及关卡：重点行业渗透不足，企业间冷热不均
一方面，人工智能与传统企业的深度融合仍处于小规模试验阶段，普及程度落后于欧美国家。凯捷公司数据显示，中国顶级制造企业的人工智能普及率仅为 11%，远低于欧洲的 51% 和美国的 28%。且应用分布呈现 “东密西疏” 格局，人工智能企业集中于北京、上海、深圳等一线城市，区域发展失衡。另一方面，重点行业内应用主体集中于大型企业，中小企业参与度低。工业和信息化部 2024 年公示的 89 例人工智能赋能新型工业化典型案例中，央企国企、行业龙头企业占比超 90%，中小企业占比不足 10%。这种 “强者愈强” 的格局导致人工智能技术扩散缓慢，难以形成全行业创新生态。
技术关卡：关键领域受制于人，陷入中等技术陷阱
在核心技术层面，我国人工智能产业面临 “卡脖子” 困境。作为人工智能核心基础设施的高端芯片，我国企业在设计与制造环节对国外知识产权依赖度高，大算力通用芯片发展长期处于追赶状态。尽管 2024 年我国人工智能芯片市场规模已达 1412 亿元，且 2025 年将突破 1500 亿元，但核心技术短板仍未根本改变。在应用层面，我国企业陷入 “低端锁定”，人工智能赋能多集中于质量检验、设备运维等常规生产管理环节，研发设计等创新性环节的应用仅涉及辅助设计与仿真模拟，人工智能沦为 “效率工具” 而非 “创新引擎”。此外，企业与高校、科研院所的合作意愿下降，基础研究与市场需求脱节，导致产业链、创新链协同失衡，严重制约了商业模式创新的深度与广度。
人才关卡：供需总量失衡，培养体系脱节
人工智能行业人才供需矛盾突出，成为创新瓶颈。智联招聘报告显示，算法工程师、数据标注师的岗位需求占比分别达 26% 和 23%，人工智能产品经理岗位需求增长率高达 323%；但猎聘数据显示，人工智能行业人才紧缺指数（TSI）达 3.24，硕博学历岗位占比近 47%，拔尖人才尤为稀缺。更严峻的是，人才培养体系与企业需求系统性脱节。人工智能技术迭代以月为周期，但高校课程体系 “重理论轻实践”，内容更新滞后于技术发展，跨学科课程缺失，导致培养出的人才难以满足企业对 “人机协同” 创新能力、真实场景解决方案的需求。企业被迫投入额外成本进行内部培训，挤占了前沿技术探索资源，拖累了创新效率。
算法关卡：黑箱风险凸显，诱发价值共毁
算法黑箱是破坏客户关系、动摇商业模式根基的关键隐患。算法在训练过程中会继承数据固有偏见，导致人工智能存在性别、地域、学历等歧视倾向；而算法价格歧视问题尤为突出，2024 年相关投诉量达 597 例，同比增长 137.85%，新老用户差价、区域差价等现象严重损害了企业信誉。在数据使用方面，算法滥用导致个人隐私安全受胁。部分企业过度索权、超范围收集信息，通过算法加工将零散数据转化为商业价值数据画像，泄露客户敏感信息，引发消费者抗拒心理，造成客户流失，最终导致企业与客户的 “价值共毁”。
人工智能驱动企业商业模式创新的突破对策
针对四大关卡，需从新标杆、新科技、新人才、新规制四个维度构建 “四新” 举措，推动人工智能与商业模式创新深度融合。
新标杆板块：破除普及壁垒，推动全域协同
一是培育人工智能产业集群高地。立足人工智能 “四高” 特征，依托京津冀、长三角、粤港澳等区域的资源优势，打造人工智能产业集群，集中政策、资本、技术资源培育新业态、新模式。二是发挥典型案例示范效应。以《人工智能赋能新型工业化典型应用案例名单》中的龙头企业为标杆，搭建供需合作平台，建设示范基地与智能生产线；通过经验交流、对口支援等方式，帮扶中西部及东北地区企业跨越技术门槛，激发后发优势，形成全国范围内的技术扩散与应用普及。
新科技板块：攻克技术瓶颈，强化场景赋能
在基础研究层面，整合产学研资源协同攻关。坚持 “企业出题、院所解题” 模式，聚焦芯片设计、算力底座、行业大模型等核心领域，共享科研资源，弥合基础研究与市场需求的鸿沟；联合龙头企业、专精特新企业与科技 “小巨人” 企业，推动产业链上下游与创新链各环节深度融合。在应用技术层面，以场景需求为牵引开展协同开发。面向研发设计、生产制造等关键环节，提升应用场景的系统性与前瞻性；注重人工智能与场景的贴合性，推动芯片、算法、整机协同创新，实现技术的批量化、规模化应用，满足重点行业碎片化、多样化需求。
新人才板块：完善培养体系，深化产教融合
一是构建科学的人才培养体系。高校作为人才培养主阵地，需推进课程体系改革，确保教学内容覆盖学科基础与前沿技术；以 “四新” 建设为引领，开设 “人工智能 +” 跨学科核心课程，培养高数字素养人才；探索本博贯通式培养模式，提供个性化发展路径。二是深化校企协同育人。推行订单培养与联合培养模式，共建人工智能产业学院，在课程设计、场地建设、师资共享等方面深度合作；建立 “校内主导师 + 企业导师 + 创投导师” 团队，搭建人才需求数据库与职业技能竞赛平台，实现人才供给与企业需求精准对接。
新规制板块：规范算法应用，防范价值共毁
一是建立全链条算法监管体系。事前要求企业以通俗方式解释算法逻辑，明确数据收集范围、用途及风险，获取客户知情同意；事中保障客户数据访问权、选择权与更正权，通过警示告诫引导企业规范运营；事后简化维权程序，以高额罚款、业务暂停等处罚提高违法成本。二是强化企业主体责任。企业应提升算法透明度，通过可视化工具减少客户误解；遵循数据收集最小化原则，严格保护客户隐私，禁止未经授权的数据共享；部署网络安全防护系统，严控敏感数据访问权限，筑牢客户信任屏障。
结语
人工智能正在重塑企业商业模式的核心逻辑，推动行业从单向价值传递向多主体价值共创转型。在价值主张、价值传递、价值获取三大板块，人工智能的赋能成效已充分显现，但普及不均、技术短板、人才短缺、算法风险等挑战仍需破解。通过 “新标杆引领普及、新科技突破瓶颈、新人才夯实基础、新规制防范风险” 的 “四新” 举措，我国企业有望突破发展桎梏，构建 “内容为王、生态共荣” 的创新商业模式。未来，随着人工智能技术的持续迭代与应用深化，更多可持续创造价值的商业模式将不断涌现，为企业赢得竞争优势、为经济高质量发展注入持久动力。人工智能驱动商业模式创新，既是企业应对时代变革的必然选择，也是建设文化强国、实现经济跨越发展的必由之路。
