虽然AI的前景是星辰大海，但今天我们更多还是在浅水区域探索，到深水区的航路上还有很多暗礁。要驶入企业AI应用生产落地的深水区，还需要持续提升模型能力的上限，以及进行持续运营和全生命周期的管理。AI正从C端渗透到严肃的生产应用，甚至科学研究领域，对企业价值回报也从降本增效拓展到提升用户体验和探索新增长曲线。

技术落地从“浅水区”向“深水区”过渡

企业对AI技术的应用已从单一场景（如智能客服、流程自动化）扩展至跨部门、跨系统的复杂场景（如智能供水调度、城市积水识别）。例如，深圳环水集团通过部署DeepSeek大模型，实现了生产运营、管网运维、客户服务等多领域的AI智能体建设。然而，技术落地仍面临数据形式多样、长尾场景适配、小样本学习等难题，尤其在低数字化基础的行业（如制造业、传统零售）中，数据质量与样本量不足成为瓶颈。

大模型驱动的“深水区”特征

当前AI大模型（如GPT、DeepSeek）的普及推动企业从“应用端”向“平台化”转型。通过构建数智化底座，提供覆盖财务、人力、供应链等全栈AI解决方案，标志着企业从局部提效转向全局智能化。但这一阶段需解决技术与业务的深度融合，即AI模型需理解企业业务逻辑并反哺数据训练，形成“根系与枝叶”的共生关系。

企业对AI技术的应用已从单一场景（如智能客服、流程自动化）扩展至跨部门、跨系统的复杂场景（如智能供水调度、城市积水识别）。深圳环水集团通过部署DeepSeek大模型，实现了生产运营、管网运维、客户服务等多领域的AI智能体建设。然而，技术落地仍面临数据形式多样、长尾场景适配、小样本学习等难题，尤其在低数字化基础的行业（如制造业、传统零售）中，数据质量与样本量不足成为瓶颈。

企业拥抱AI需跨越三段旅程：业务价值旅程、模型基建旅程和智能体应用旅程。业务价值旅程需分阶段推动AI落地，明确战略目标，选择高价值场景进行试点，并构建敏捷迭代平台和培养人才。模型基建旅程则需多维评估资源，选择合适模型，并构建数据平台、开发平台等能力，同时确保AI应用的安全可控。

AI发展需坚持“技术研究-产业落地-技术反哺”的闭环，例如通过AI辅助专家人工判读（如列车故障检测系统）提升模型能力。政府加大对底层技术（如AI芯片、算法框架）的研发支持，推动国产化替代企业驶入人工智能“深水区”既是技术与产业深度融合的必然结果，也是其面临复杂挑战与重构机遇的关键阶段。唯有通过政策引导、技术突破与生态协同，才能实现从“浅水区”到“深水区”的跨越，真正释放AI的生产力价值。