随着人工智能技术的迅猛发展，尤其是大模型和智能体（AI Agent）技术的不断成熟，AI技术已经在多个行业中展现出强大的应用潜力和实际价值。本文从AI技术在各行业的实际落地应用方式、效果反馈、企业对AI技术的认知和态度，以及企业对于应用AI技术的规划等多个角度进行深入分析和探讨。

一、AI技术在各行各业的实际落地应用方式

1. 制造业

制造业是AI技术应用的重要领域之一。根据选型宝《2024中国企业AI大模型落地应用现状调研报告》，制造业在调研用户中占比高达27%，表明该行业对AI技术的投入非常积极。AI Agent在制造业的应用主要体现在生产优化、质量检测和供应链管理上。例如，通过图像识别技术，AI Agent能够实时监控生产线的运行状态，及时发现并解决潜在故障，从而提高生产效率。据报告显示，部署AI大模型的企业中，有超过一半（51%）的传统制造企业认为已经看到了清晰的业务价值。

2. 金融行业

金融行业是AI技术的另一大应用领域。在爱分析《2024年AI Agent厂商全景报告》中，金融行业的关注度也相当高。AI Agent在金融风控、客户服务和投资决策方面发挥着重要作用。通过大数据分析，AI Agent能够识别潜在风险，提升风控能力，同时为金融机构提供个性化的客户服务。例如，某银行通过部署AI Agent实现了数据分析工作的智能化升级，大幅提升了数据分析的效率和准确性。

3. 零售业

在零售业，AI技术被广泛应用于精准营销、库存管理和客户服务等方面。根据选型宝报告，零售电商在调研用户中占比达到9.2%。AI Agent通过分析用户行为数据，实现精准营销和库存管理优化。调研数据显示，部署AI大模型的企业中，超过一半（56.5%）对AI技术表示有兴趣尝试，这反映出零售企业对AI技术的积极态度。

4. 教育行业

教育行业也在积极探索AI技术的应用。AI Agent通过智能问答和个性化推荐系统，为学生提供更加个性化和高效的学习体验。尽管教育行业在调研中的占比较低（7.1%），但其对AI技术的关注度和应用潜力不容忽视。通过AI技术，教育行业有望实现教育资源的优化配置和教学质量的显著提升。

二、企业使用AI技术的效果反馈

1. 业务价值显著

调研数据显示，已部署AI大模型的49家企业中，有55.1%的企业认为已经看到了清晰的业务价值。这表明AI技术在提升企业竞争力和业务效果方面发挥了重要作用。例如，在制造业中，AI技术的应用显著提高了生产效率和产品质量；在金融行业中，AI技术提升了风控能力和客户服务水平。

2. 降本增效效果显著

AI技术的应用还带来了显著的降本增效效果。调研结果显示，未部署AI大模型的企业中，有超过一半（56.5%）表示有兴趣尝试AI技术。这反映出企业对AI技术在降低成本和提高效率方面的期待。通过自动化和智能化处理流程，AI技术能够减少人工干预和错误率，降低企业运营成本。

3. 技术挑战与问题

尽管AI技术带来了诸多好处，但在实际应用过程中仍面临一些挑战和问题。例如，AI大模型在生产内容时可能存在“幻觉”问题导致输出结果不准确；同时，AI技术的部署和运维成本较高且技术复杂度大。调研数据显示，近一半（46.1%）的企业认为缺乏行业的解决方案是AI落地的一大挑战。

三、企业对于AI技术的认知和态度

1. 认知逐渐深入

随着AI技术的不断发展和应用案例的增多，企业对AI技术的认知逐渐深入。调研数据显示，超过一半的企业认为AI技术将对企业未来发展产生重要影响。越来越多的企业开始关注并尝试将AI技术应用于实际业务中。

2. 态度积极但谨慎

尽管企业对AI技术持积极态度，但在实际部署过程中仍表现出谨慎态度。调研数据显示，只有34.8%的企业已经部署了AI大模型；而在未部署的企业中，有超过一半（56.5%）表示有兴趣尝试但仍在观望中。这反映出企业在决策过程中需要综合考虑多方面因素并进行充分论证和评估。

3. 关注实际案例和效果

企业在决策过程中非常关注实际案例和效果。调研数据显示，超过四成（42.4%）的企业表示将等待同行案例后再尝试AI技术。这表明企业希望通过实际案例了解AI技术的优缺点、适用场景和限制条件等信息以便更好地制定应用策略和实施计划。

四、企业对于应用AI技术的战略规划

1. 明确应用场景和目标

企业在规划应用AI技术时首先需要明确应用场景和目标。通过深入分析自身业务需求和市场环境等因素确定适合自身特点的AI应用场景并设定明确的目标指标以便后续评估和优化。

2. 制定实施计划和时间表

制定详细的实施计划和时间表对于确保AI技术的有序部署至关重要。调研数据显示，超过一半（53.1%）的企业计划在一年内投入AI大模型建设；而在投入预算方面，大多数企业（50.4%）计划投入不超过IT预算的10%。

3. 加强人才培养和团队建设

AI技术的应用需要专业的人才和团队支持。企业应加强人才培养和团队建设以满足AI技术的实施和运维需求。例如通过引进专业人才、开展内部培训和知识分享等方式提升员工的专业素质和技能水平。

4. 持续优化和改进

AI技术的应用是一个持续优化和改进的过程。企业应定期评估AI技术的应用效果并根据评估结果进行相应的优化和改进工作以提升AI技术的业务价值和降本增效效果。同时关注新技术的发展动态并及时引入新技术以保持竞争力。

五、结论与展望

综上所述，AI技术在各行各业的落地应用已经取得了显著成效并展现出广阔的应用前景。然而在实际应用过程中仍面临诸多挑战和问题需要企业深入研究和解决。未来随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展AI技术有望成为推动企业持续创新和增长的重要力量。作为行业专家我们期待看到更多企业通过科学规划和有效实施将AI技术转化为实际的生产力和竞争优势为经济社会的高质量发展贡献力量。

作者：徐礼昭 商派市场负责人 /重构零售实验室负责人