企业对于 AI 赋能业务有强烈的需求，但是AI落地过程中面临业务、资金、技术、人员等方面的挑战，严重阻碍了企业真正落地AI赋能业务，如何通过一套成熟的商业化方案实现AI在企业侧的落地，是企业当下急需解决的问题。本演讲将基于 360AI 的真实落地实践，剖析企业AI部署的关键路径，展示如何让AI真正服务于业务创新，实现降本增效。

演讲提纲

1、企业级AI落地面临挑战

• 全球AI竞赛加速：DeepSeek技术引爆企业智能化变革浪潮
• 公网服务隐忧凸显：数据主权失控成企业最大合规风险
• 自主部署困境重重：技术-成本-业务的三重价值折损
• 大模型安全风险：大模型企业落地中，安全风险叠加式涌现

2、企业级AI能力建设方法论
企业级“4+1”AI能力建设方法论，分为4个“大模型能力建设步骤”和1套“大模型安全防护体系”，帮助企业从“单一模型部署”转向“全栈能力建设”。

• 企业级AI能力建设方案
  • 步骤一：构建分布式推理架构——落地DeepSeek一体机
  • 步骤二：大模型应用初始阶段——建设大模型浏览器作为统一入口，让人人都用大模型
  • 步骤三：大模型应用中级阶段——构建企业知识中枢，激活企业内部数据价值
  • 步骤四：大模型应用高级阶段——构建AI Agent平台，打通系统壁垒实现业务协同
• 一套大模型安全防护体系：大模型全生命周期安全防护

3、企业AI落地场景应用

• 运营管理类场景
• 客户服务类场景
• 技术实施类场景
• 人力资源类场景

实践痛点
业务场景的选择永远是企业级AI落地的最大痛点，一方面要考虑业务的需要，引入AI的成本是高昂的，必须要在核心业务场景中帮助到企业；另一方面要考虑AI的技术瓶颈，AI不是万能的，必须要能通过AI解决这些问题，效果达到预期。如何挑选出这些场景是最大的痛点。

演讲亮点

• 强调知识库和智能体的重要性，想要贴合业务场景、行业特点，这两者是重点；
• 强调安全的不可或缺，企业级应用要把安全放在重要考量位置。

听众收益

• 企业级AI落地要重视实用性，同时平衡成本与效果的关系；
• 企业级场景非常丰富，值得大家深入探索与AI的结合；
• 企业级AI建设中，安全如何建设。