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聚焦企业新动态，刷新行业新认知
AI大模型应用机会将属于有长期且完备底层数据的企业。
2025年，当DeepSeek大模型以“现象级”姿态席卷全球时，中国企业家的AI焦虑指数达到峰值。
一大堆公司都在呼喊All in AI，有些企业买了DeepSeek 一体机，到处去找“应用场景”；这过程中反映出一些焦虑：大家都怕赶不上这趟车，仿佛不拥抱AI技术就沦为“数字难民”。
而为了初步缓解焦虑，很多公司都会对外宣称成功接入DeepSeek，背后的真实情况是技术负责人接入了API，或者私有化部署一下......
很多CEO 都在幻想AI 是那支能够把自己困扰已久的商业模式点石成金的魔术棒。但事实上，更多企业是被集体“割韭菜”。据沙丘智库调研，2024年国内大模型项目中，72%的企业因缺乏数据基建与行业认知，陷入“投入数百万、产出PPT”的困境。
数据基建
AI价值释放的“隐形天花板”
既然盲目跟风难以奏效，那AI大模型应用机会到底属于哪类企业呢？答案指向一个常被忽视的底层要素：数据基建。
当前企业AI转型热潮中，一个普遍的认知误区是认为大模型技术可以“即插即用”，实则AI落地存在显著的门槛。我们认为，AI大模型应用机会将属于有长期且完备底层数据的企业。
IDC研究报告指出，企业数据可利用率每提升10%，AI模型的有效性增加23%。但现实是：62%的中国企业存在数据孤岛，38%的关键业务数据仍以非结构化形式（图片、文档、视频）散落。这解释了为何OpenAI的技术白皮书强调：“高质量数据集的构建成本，往往超过算法研发投入。”
数据采集是第一步。以零售场景为例，数据采集需覆盖“人货场”数据（如消费者行为数据、商品流通数据、门店场景数据）构成AI模型的训练基础。例如，线上通过全程数据埋点，采集用户搜索、浏览、加购等行为轨迹，线下则通过IoT设备、门店收银终端、智能货架等设备采集多模态数据（图像、语音、交易记录），还原真实消费场景的复杂性，为模型提供细颗粒度输入。
数据治理则进一步将原始数据转化为资产。因为单纯的数据积累并不足够，企业需具备数据清洗、标注、结构化处理等能力，将零售场景中分散的订单数据、用户行为日志、商品属性等转化为高质量数据资产。
还有一点是数据迭代。建立动态反馈机制，基于前端消费者行为变化（如促销响应、偏好迁移），通过实时数据回流优化模型参数。
行业KnowHow
大模型时代的专属“护城河”
即便数据基建完备，AI落地仍可能遭遇另一个瓶颈：通用模型的局限性。
从这几个月的体验来看，我们觉得AI时不时地会“一本正经的胡说八道”。也许AI不是在故意撒谎，但肯定说明通用大模型依然不完善。尤其当涉及到一些具体领域，比如零售、金融、教育、医疗等，通用大模型的局限性就会显著。
MIT斯隆管理学院研究证实：注入行业专属知识的垂直模型，在特定场景下的ROI是通用模型的3-8倍。这意味着，AI的深度应用需要与行业Know-How深度融合，即具备丰富的行业专有语料数据，并将业务流程经验转化为模型训练的逻辑框架。
丽晶以20年零售行业KnowHow为根基，深度解构DeepSeek核心思维链，将多年积累的行业知识图谱、业务流数据与场景方案注入模型底层，构建行业首个支持AI智能体（AI Agent）规模化落地的零售智慧商业系统，从而加深加厚我们独有的行业Know-How护城河。
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写在最后
当AI炒作潮水退去，真正留存的将是那些把数据视为战略资产、将行业KnowHow深度融入商业基因的企业。唯有回归业务本质，在数据深挖与行业深耕中构建竞争壁垒，才能在这场认知革命中赢得未来。
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