“AI转型的上半场，领先者在建立‘AI土壤’，跟随者在挖掘‘AI金矿’。土壤决定了金矿能挖多久，而金矿决定了企业是否能活到土壤肥沃的那一天。路径没有绝对的对错，只有与自身生态位（Niche）的匹配与否。”
近期，帆软数据应用研究院与长三角（无锡）国际人才港联合推出的《“AI+”场景落地实战白皮书（第一季度版）》正式发布。围绕企业AI应用落地、场景实践与转型路径，双方通过AI案例征集、专家人才招募、企业交流分享等一系列行动，顺利落地首期「智数先锋·AI落地研学营」。而这份白皮书，正是这一阶段合作的重要成果。
当越来越多企业开始谈论AI、部署AI、采购AI工具后，但是更多的问题出现了：AI到底从哪里切入、落在何处、如何真正产生业务价值？在生成式AI重塑商业格局的阶段，企业正站在战略选择的十字路口。
作为转型牵头方，IT部门在资源分配与文化建设上，逐渐呈现两种截然不同的范式——这背后，本质是对「AI究竟是专业生产工具，还是通用数字素养」的认知差异。帆软研究院调研显示：企业在AI转型初期的路径选择，与其行业市场地位高度相关。
因此，比起纠结模型能力、技术架构或工具选型，我们更希望从企业真实业务场景出发，从场景、数据、组织、流程与ROI入手，沉淀一套可落地、可复用的AI落地方法论。正如白皮书所提到的，AI的真正价值并不来自技术参数的堆砌，而在于对业务痛点的深度穿透与价值链条的逻辑重塑。AI竞争，不完全是模型之争，更是场景之争、数据之争、组织能力之争、业务重构能力之争。
也正因如此，企业在AI转型初期，往往要面对一个核心战略选择：
- 是优先做全员AI能力建设，让AI成为组织能力的一部分？
- 还是先聚焦高价值业务场景突破，用确定性ROI带动AI落地？
白皮书把这两条路径，总结为两种转型范式：
一种是「水平普惠模式」：以员工自驱动为核心，提升全员AI素养，让每个人在岗位上主动发现可自动化、可智能化的场景，形成自下而上的创新。
另一种是「垂直纵深模式」：以高价值业务场景为核心，把有限资源集中在少数能显著改变业务结果的战略场景里，用单点突破带动整体AI转型。
对行业头部企业而言，AI更像是一次组织能力与生产力结构的重构，通过全员AI化，形成组织的“涌现能力”；对资源有限的跟随型企业来说，更务实的路径，往往是从核心场景切入，用清晰ROI证明AI价值，再逐步扩大应用。
白皮书用大量篇幅聚焦真实业务场景：敏捷数据洞察、行政内勤智能化、智能数据分析报告、制造业智能决策、法律服务智能化、科研视觉与专业内容生成等多个方向。并详细阐述：AI如何嵌入企业原有流程，把分散的数据、信息、流程整合成可辅助决策、可落地执行的智能系统，真正把数据资产转化为决策能力与生产效率。
其中，人才港入驻企业——梅洛迪科技、无忧吾律、灵汲科技，作为白皮书典型案例，也在AI落地研学营中进行了主题分享。
梅洛迪科技
AI驱动制造业全链路智能决策升级
在制造业数字化转型过程中，很多企业都会遇到类似的问题：生产、采购、质量、供应链等数据分散在不同系统中，数据难以打通，信息流转效率低，很多工艺优化与成本控制仍然依赖经验而非数据。这不仅增加了企业运营成本，也限制了生产效率与决策科学性。
梅洛迪科技总经理 贾亦凡
针对这些问题，梅洛迪科技提出了“高质量数据集+工业Agent”的一体化解决方案，通过高质量数据集打通企业内部各系统数据，实现数据的集中管理与流通，并在此基础上构建工业AI模型，对生产工艺、生产调度、成本预测与供应链管理进行智能分析与预测。
在工艺优化和生产调度方面，梅洛迪的“太衍灵枢AI工业智能系统”采用了大模型与小模型协同的技术架构。该系统能够基于历史工艺数据，利用AI进行智能化分析，自动生成优化的生产工艺方案，精确控制生产成本，提高生产效率。AI模型不仅能够实时监控生产工艺，还能在生产过程中进行动态调整，确保生产质量的稳定性。通过持续的深度学习，系统不断优化生产过程中的各项环节，从而提高了生产效率并降低了人工干预的需求。
此外，梅洛迪平台能够通过AI模型对历史数据进行深度学习和分析，准确预测制造成本、采购成本等，并能够实时更新相关数据，为企业的生产调度、资源配置和生产计划提供精准的决策支持。通过AI技术对成本的实时监控和预测，梅洛迪帮助企业更好地控制生产过程中可能出现的风险，提升生产的经济效益。
产品界面
通过高质量数据集与工业AI的结合，企业不仅打破了数据孤岛，也逐步建立起以数据为基础的生产管理与决策体系，实现生产效率提升与成本控制能力的同步提升。这种模式也代表着制造业从信息化、自动化走向智能化的重要路径。
无忧吾律
AI赋能法律服务智能化升级
在法律服务领域，中小企业长期面临法律服务成本高、响应慢、专业资源难以持续获得等问题。在合同审查、债务催收、劳动用工、知识产权等高频法律事务中，企业往往很难以可控成本获得稳定、专业的法律支持。
吾律作为幂律智能首个可真实落地交付全流程法律任务的AI律师智能体，搭载依托大规模法律知识库深度训练的PowerLawGLM垂直大模型，结合自然语言处理与深度学习核心技术，可高效承接合同审查、法律文书起草、电话谈判催收、盖章版律师函、全流程诉讼指导等核心任务。
不同于传统 “建议型” 法律AI，吾律律师智能体以 “任务交付” 为核心，不仅可快速解析案件材料、生成专业法律文书，更能落地执行法律函件发送、AI电话沟通等实操环节；凭借该大模型的法律逻辑拆解能力与实时知识库支撑，可精准适配各类场景需求，将AI技术转化为可直接复用的法律服务能力，大幅降低法律服务门槛与时间成本。
无忧吾律总经理 李子平
以企业债权催缴解决方案为例，吾律依托多智能体协同架构，单场景部署20+专项智能体与工具，构建信息收集、案情分析、文书起草、结果交付全流程能力闭环。系统可自动完成合同、票据、聊天记录等多模态证据解析、法律要素提取、催款方案制定、法律函件生成送达、AI电话催收等全链路任务，实现债权案件标准化、自动化、合规化交付，大幅提升回款效率，降低企业维权成本。
吾律的核心价值，在于突破传统 “建议型” 法律AI的能力边界，打造可实现真实法律任务落地交付的AI律师（数字法务员工），以 “专业、普惠、高效、合规” 为核心，重构法律服务供给模式。
点击小程序了解吾律
针对中小企业高频法律需求成本高、响应慢、专业支撑不足的核心痛点，吾律可提供7×24小时全天候普惠法律服务，大幅降低企业合规经营的法律风险与成本门槛。打破法律服务的专业、成本与地域壁垒，进一步推动法律服务普惠化、行业数字化升级，以强技术助力AI与法律服务的深度融合与实际落地。
灵汲科技
AI驱动科研视觉与专业内容生成升级
在科研、科普、教育与专业内容领域，长期存在一个矛盾：高质量视觉内容制作成本高、周期长，而低成本内容又难以保证专业性与精度，导致科研视觉内容生产效率较低，也限制了科研成果传播与专业内容表达。
灵汲科技数据开发负责人 肖煜峰
Lingee科技通过其全球首个科技视觉精准生成的人工智能平台，提供了一套基于深度学习的SVGM生成网络框架。这一框架专为科技视觉领域设计，能够高效生成高质量的二维、三维视觉内容，并且降低了内容创作的成本和时间。平台的应用场景非常广泛，包括学术研究、科普教育、影视动画、游戏开发等多个领域。
Lingee平台通过集成科技视觉数据，能够为不同行业提供定制化的视觉内容生成服务，支持从静态图像到动态动画等多种内容形式，满足不同客户的需求。例如，在学术领域，Lingee能够自动生成期刊封面和研究图表；在影视和游戏行业，平台可以创建高度真实的场景渲染和角色模型。
灵汲科技软件开发负责人 李少言
Lingee通过其AI平台提供全球最大的结构化科技视觉数据库，填补了行业内的内容创作空白。平台的AI驱动技术能够大幅提高创作效率，减少对人工创作的依赖，并保证生成内容的高精度。特别是在学术和科普领域，Lingee可以显著提升视觉内容的制作质量和传播效果，为客户提供具备高影响力的视觉创作工具。
通过降低创作成本和缩短制作周期，Lingee使得科研、教育和媒体行业能够更便捷地获取高质量的科技视觉内容，从而提高其市场竞争力和创作效率。
白皮书中呈现的这三个案例，并不是人才港AI生态的全部。事实上，围绕AI落地与产业应用，人才港相关企业已延展出三十多个AI使用场景，覆盖工业、法律、视觉、体育、文旅、职业规划等多个方向。也正因此，这份白皮书更像是一个阶段性的切面，让更多人看到AI如何在真实业务中被使用、被验证、被转化。对于有场景需求、业务合作或生态共建意向的伙伴，我们也欢迎进一步交流联系。
案例、场景、方法论与生态，比单一技术更重要。这也是帆软数据应用研究院与长三角（无锡）国际人才港希望通过白皮书、案例共建与研学营持续推动的一件事情。
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长三角（无锡）国际人才港
立足长三角、聚焦粤港澳、放眼全世界。长三角（无锡）国际人才港集聚全球科技创新资源要素，着力打造成为长三角地区的“海归第一站、双创首选地”。人才港以海外人才为目标，重点聚焦大数据、生命科学等战略性新兴产业，围绕商务、政务、生活三大服务板块，为人才提供创新创业全周期、全链条、全方位服务，致力于成为活力迸发、环境优美、人才向往的新型园区和国际人才高地，形成一个有创新创业精神和人文关怀的人才聚落。
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