近日，由中国金属材料流通协会主办、找钢产业互联集团（旗下核心平台为找钢网）承办的"中国金属材料流通协会八届八次理事会议暨八届十二次常务理事会议"在上海嘉定圆满举行。会议汇聚了全国钢铁流通行业的精英，共同探讨产业数字化升级与智能化转型的发展趋势。会上，中金协钢铁供应链人工智能研究院执行院长、首席数字经济专家、未来标杆实验室创始人张晏佳分享了关于AI在钢铁供应链及各行业落地的实践经验与方法论，引发与会者广泛关注。钢铁供应链的智能化升级作为传统产业数字化转型的重要一环，正成为未来标杆实验室深耕的核心领域之一。以下是张晏佳院长演讲的主要内容。
图为：中金协钢铁供应链人工智能研究院执行院长 未来标杆实验室创始人张晏佳
引言
人工智能已进入规模化应用时代。2023年大模型问世，2024年专业大模型开发兴起，2025年开启AI应用落地的关键之年。未来标杆实验室作为钢铁供应链人工智能研究院的运营主体，担负着推动钢铁供应链行业上下游核心企业AI应用落地AI+行动计划的关键使命，今天与各位领军企业分享我们在各行各业赋能企业启动AI商业化应用落地的一些心得，今天在有限的时间里，还没有办法深入到行业应用场景，先要带各位一号位从AI启动战略部署上开启认知升级，供大家更加清晰地了解企业如何有效部署AI的八大核心要素方法，帮助组织成功驾驭启动AI+。
一、全员AI素养培育
核心思想：组织内部AI应用的首要障碍是人的因素，确保全员参与是成功的基础。
实施策略：
建立AI技能培训体系，有条件的企业务必启动年度AI能力的培训计划，消除使用门槛，增强企业AI使用人员的密度
设计强制使用机制，例如：将AI工具的使用纳入到日常工作流程中
鼓励三个月持续使用，让员工由"会用"到"精通"
树立AI应用标杆，促进组织内部经验分享
二、基座大模型选型原则
核心思想：选择符合组织特性的基础大模型架构是一切应用的起点。
选型标准：
组织规模与资源匹配：中小企业可直接使用云端模型；大型组织应考虑私有化部署
安全性优先：评估数据传输、存储和处理的安全风险
定制能力：满足业务定制需求的技术架构
专才导向：针对具体业务场景的专业模型优于通用大模型
部署方式多元化：一体机、企业私有云或轻量级蒸馏版本
三、业务场景精准识别
核心思想：找准痛点比技术本身更重要，AI必须解决实际业务问题。
场景筛选标准：
定位卡点堵点：识别组织中的效率瓶颈
高价值替代：优先选择可通过AI降低十倍成本或提高十倍效率的场景
降低门槛领域：减少对稀缺人才依赖的业务流程
体验提升点：直接改善用户或客户体验的应用场景
流程精细化分解：将复杂业务拆解为可AI化的具体环节
四、知识库体系构建
核心思想：重新认识数据，现代知识库不再是静态仓库，而是由大模型驱动的动态知识处理系统。
构建方法：
显性知识整合：结构化文档、规章制度、报告等
暗知识挖掘：会议记录、讲话内容、内部交流等
隐性知识提取：专家经验、决策逻辑、操作技巧等
知识融合处理：通过大模型进行内容分析、关联和总结
知识更新机制：建立持续迭代的知识管理流程
五、智能体能力构建
核心思想：智能体是大模型的实际执行者，具备与环境交互的能力。
关键能力培养：
记忆能力：保持上下文连贯性和历史信息记忆
工具调用能力：连接并操作各类软件系统和API
流程执行能力：按照预设规则自主完成复杂流程
电脑操作能力：模拟人类使用界面进行系统操作
专业技能匹配：根据业务部门需求定制专业能力
六、统一管理平台搭建
核心思想：随着AI工具增多，需要统一的管理平台确保可控和高效。
平台功能设计：
多源模型接入：整合公共云、私有云和本地模型
智能体管理：统一协调各类专业智能体
知识库联通：实现不同知识库的互联互通
权限精细管控：基于角色设置精确的使用权限
使用数据分析：监测和优化AI工具使用情况
七、安全防护体系设计
核心思想：AI应用的安全性必须贯穿始终，涵盖多个层面。
安全保障措施：
模型安全：防止模型被攻击、误导或滥用
知识安全：保护敏感数据不被泄露或不当使用
智能体安全：控制智能体操作权限和行为边界
数据传输安全：加密通信与安全隔离机制
合规审计体系：确保AI使用符合法律法规要求
图为：中金协钢铁供应链人工智能研究院执行院长 未来标杆实验室创始人张晏佳
八、应用实施路径设计
核心思想：从企业内部试点到全面推广的循序渐进策略是确保AI落地成功的关键。
实施路径：
内部试点部门选择：在组织内选择2-3个业务痛点明显且数字化基础较好的部门或知识沉淀丰富，重复工作多的部门作为首批试点
跨部门专家团队组建：组织业务专家、IT专家与AI专家(或外部顾问)组成专项团队
具体场景聚焦突破：针对试点部门开发3-5个高价值垂直场景的智能应用
效果验证与迭代优化：设定明确KPI，严格评估应用效果并基于用户反馈持续改进
组织内分步推广：将成功经验标准化后分阶段向组织其他部门复制推广
实施要点：
夯实数字化基础：确保相关业务系统和数据准备就绪，数字化水平越高，AI实施成功率越高
内部人才与数据准备：培养或引进必要的AI人才，同时确保高质量数据资源可用
现有系统集成能力：智能应用必须与企业现有业务系统深度融合才能发挥实际价值
小规模快速验证：不追求一步到位，从小场景切入，快速验证价值后逐步扩展
业务指标导向：以实际业务指标改善为评判标准，避免为技术而技术的实施陷阱
从避坑到革命：AI政企落地的实战智慧
未来标杆实验室在陪伴百余家政企单位的AI落地历程中，我们发现：真正成功的组织不仅避开了技术实施的各种陷阱，更完成了思维方式和组织形态的深刻变革。这些变革我们归纳为AI未来标杆的三大革命，它们与八大核心要素紧密关联，共同构成了政企AI转型的全景图。
场景革命：找准价值，避开"技术优先"陷阱
场景革命本质上是打破"为技术而技术"的思维定式，重新以业务价值为中心。在某省级政务项目中，团队最初计划建设"全能型AI政务助手"，投入大量资源后发现无人问津。我们帮助他们重新梳理业务场景，聚焦到"政策咨询"这个市民最关心的痛点，使用率在三个月内提升了8倍。
场景革命与"业务场景精准识别"和"应用实施路径设计"两个核心要素直接关联。正确的场景革命能够避开三个典型陷阱：
盲目模仿陷阱：照搬其他单位的AI应用，忽视自身特点
技术驱动陷阱：先有技术后找场景，本末倒置
大而全陷阱：试图一步到位解决所有问题，结果一无所成
场景革命的实践原则是：价值先行、小切口突破、渐进式扩展。
组织革命：重构能力，避开"人才与流程"陷阱
组织革命关乎政企单位如何重塑团队结构和工作流程，适应AI时代的挑战。在一个市级智慧城市项目中，前期投入大量资源培养技术专家，却发现这些人才与业务脱节。我们帮助他们转向"少量技术专家+大量AI赋能的业务骨干"的结构，同时重构了从需求到交付的完整流程，项目进度从长期停滞转为快速迭代。
组织革命与"全员AI素养培育"、"统一管理平台搭建"和"知识库体系构建"三个核心要素密切相关。它能帮助政企单位避开以下陷阱：
专家依赖陷阱：过度依赖少数AI专家，形成新的"人才孤岛"
割裂建设陷阱：各部门独立推进AI应用，缺乏统一规划和资源共享
旧流程套新技术陷阱：未能重构适应AI的业务流程，导致效率瓶颈
组织革命的实践要点是：全员赋能、打破孤岛、流程再造、协作文化。
决策革命：从经验到数据，避开"决策方式"陷阱
决策革命是AI转型的终极目标——从基于经验的决策转向基于数据和算法的科学决策。在某应急管理部门，传统决策高度依赖少数经验丰富的领导，面对复杂突发事件时常有决策延迟。我们协助构建了"AI辅助决策系统"，整合历史案例、实时数据和预测模型，在保留人为最终决策权的同时，将响应速度提升了63%。
决策革命与"智能体能力构建"、"基座大模型选型"和"安全防护体系设计"三个核心要素相辅相成。它能帮助不论是政府机关还是企业避开核心陷阱：
黑箱决策陷阱：AI决策过程不透明，无法解释和追责
极端依赖陷阱：完全依赖或完全排斥AI决策，而非寻求人机协同
数据偏见陷阱：训练数据中的历史偏见被AI放大，导致不公平结果
决策革命的实践原则是：透明可解释、人机协同、持续优化、价值导向。
结语：迈向AI应用的新时代
八大核心要素提供了"如何做"的实操指南，三大革命理论则阐明了"为什么做"和"做到什么程度"的战略思考。在实践中，二者相互支撑、缺一不可。
展望2025年这个政企AI应用大规模落地的关键窗口期，成功的组织必将是那些既掌握了实操技巧，又完成了思维革新的先行者。他们能够：
精准识别并聚焦真正的价值场景（场景革命）
打造适应AI时代的组织能力和人才结构（组织革命）
建立数据驱动的科学决策机制（决策革命）
未来标杆实验室专注深耕AI在垂直行业的落地应用。未来标杆实验室作为钢铁供应链人工智能研究院的独家运营主体，将在实践工作中，开展AI应用试点，推动人工智能与实体经济深度融合”的目标，扎实推动AI技术在钢铁行业落地应用，助力实施“AI+钢铁行动计划”，开创人工智能新赛道，促进行业业态提升，举办钢铁供应链企业“AI创新应用领军人才培育”赛训一体化活动，通过“AI创新应用领军人才培育”“AI实施团队培养”“AI技术应用样板企业培育”“AI技术应用技能大赛”等一系列赛训一体化项目推进，帮助企业寻找AI技术应用的正确路径，推动行业人工智能快速发展。
未来标杆实验室AI应用的成功公式：基座模型+场景+知识库+智能体+管理平台+安全体系+全员能力。企业应抓住这一AI转型的历史机遇，摒弃大而全的思维，从具体场景切入，最小单元以点带面推动AI在组织中的深度应用，未来标杆实验室愿做企业AI业务场景冷启动的深度共创者，欢迎同行。
