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    新成型的丝滑链条背后，对应的也恰是金蝶过去两年的持续思考和更新表达。 这其中有对AI“结果交付”标准的重新理解，有对智能体编排流程新能力的全力攻坚，也更有对过去自身沉淀三十多年的数据、权限理解、企业管理流程理解的新式表达，这些汇聚到一起也恰构成了今天金蝶交出的这份企业管理AI新答卷。 作者|皮爷  出品|产业家  “从今年年初DeepSeek出来之后，我们走访了很多客户，大家基本都在内部部署了大模型。”刘仲文表示，“有些场景比如知识管理这些比较容易出效果，但比如问数等企业管理场景，不少企业落地的效果都没有很理想。” 作为金蝶中国副总裁、研发中心总经理，对国内企业特殊的AI水温，他感触很深。 诚然如此。如果说2023年是AI大模型的技术元年，它对应的是人们对于AI时代到来的坚信，那么2024、2025年则可以看作是大模型的落地之年，反映到企业侧则是越来越多的管理者期望用AI来升级自己的企业管理框架。 根据Gartner进行的一份企业AI调查数据显示，在所有参与调研的企业中，有93%的企业认为2025年AI都会促进营收增长，有66%的企业认为错失生成式AI的机会，将会对企业中长期业务发展带来非常大的挑战。 但这并不是一件容易的事。同样一份来自湘江数评面向企业AI的调查报告显示，在所有调查的企业中，有超半数企业反馈AI技术应用效果不佳，其中原因包括业务需求错位（87%）、数据质量不足（80%）及安全审查缺失（61.2%）。 在过去两年时间里，这些无法避开的问题和需求一道，也在成为金蝶内部持续推进“All in AI”战略的背景板，与之同时，也带来着金蝶这家中国头部软件厂商的更新思考：即怎样的AI产品才能成为企业真正的生产力加持工具？企业又应该选择怎样的姿势切入AI体系？再或者说，在如今的AI时代，企业管理到底应该有怎样的新推进节奏？

    或者可以说，在百度被选择成为济南“AI原生城市”建设底层的背后，对应的不单纯是产品、方案、数据、服务模型、安全等单个节点的能力，其更准确的表达是百度拥有目前国内最成熟的AI工程体系能力，在过去的几年时间里，这种AI的体系能力于无数不同量级、不同行业的场景中已经得到真实的价值验证。 只有具备这样的综合AI体系能力，才能或者说才有足够的能力成为“AI原生城市”建设的底层助力者。 作者|皮爷  出品|产业家  谈到济南，你的印象是什么？ 是老舍笔下“故都的秋”的那座充斥着市井生活气的城市，是经十路、泉城广场、72泉等具人文的城市文化部件，还是覆盖电器装备、重汽重卡、电子元件的北方强制造业城市。 而就在最近，这座充斥着北方粗犷气息的城市开始有了一个新标签：AI原生城市。 对于AI原生，市场必然不陌生，伴随着AI大模型爆发的2年多时间里，AI正在以足够迅猛的速度展现其技术魅力，在C端展示AIGC强智能的同时，也在一个个产业场景构建出新的数据驱动范式，而两者的核心载体恰是基于AI大模型技术驱动的AI原生应用。 但若是加上“城市”，这个足够厚重的标签呢？ 在济南这个新标签背后，还有另外一家企业被看到，它就是百度。足够清晰的信号是，这个国内打响AI第一枪的服务商，过去两年时间里，正在屡屡出现在诸多政务市场和城市场景，成为越来越多企业、政务机构拥抱AI浪潮的最率先选择。 但在“AI原生城市”的场景建设上，外界需要一个更被厘清的答案——即为什么济南选择的是百度？或者说，从更为宏大的视角来看，从数字城市到智慧城市，再到AI原生城市，济南，以及中国一众城市角色需要建设的AI底层工程到底是怎样的？ 滚滚AI浪潮袭来的当下，中国城市群体正在迈向新时代。而济南正在成为一个最佳观察窗口。 一、从制造“泉城”向AI原生城市： 济南在讲一个怎样的新故事？ 实际上

    作者|斗斗  编辑|皮爷  出品|产业家    “1秒、2秒、3秒……10秒，病灶标记完成！” 上海华山医院放射科，诊断工作台前，一组CT影像完成上传后，仅用了10秒便完成了病灶标记，在这短短的10秒钟内，一起完成的还有关联患者既往病史和检验数据，生成5种可能性诊断的结构化报告。然而，在以前这个工作流程需要副主任医师耗时半小时才能完成。 这是全国医疗“进化”的缩影，AI，成为最大的助力。这样的转变发生在2025年初。随着DeepSeek的出现，其“物美价廉”的模型特质让各个行业开始尝试AI与业务的融合。也就是在这时，全国医疗机构以近乎疯狂的姿态，纷纷部署AI大模型。 据不完全统计，仅截止3月底，就已经有超700家医院部署了DeepSeek。其中，华山医院是首批接入DeepSeek的医疗机构。 接入DeepSeek之后，AI带来的技术赋能，迅速被放大。一组数据显示，目前华山医院AI系统在影像识别方面的准确率已达到90%以上；肿瘤患者的治疗有效率提高了15%以上，副作用发生率降低了20%……很难想象，在半年之前，医疗AI大部分还仅仅停留在AI辅助诊疗的阶段。 当下， AI 技术浪潮以前所未有的势能冲击医疗行业，从单体医院到产业集群，从技术研发到临床应用，整个生态都在加速重构。作为这场变革的重要个体，华山医院的 AI 落地实践或许暗藏着破解医疗数智化转型难题的密钥。解析其从数据基建到场景落地的完整路径，或许能为深陷转型迷雾的医疗机构，照亮一条穿越 “新账旧账” 交织困境的可行之路。 一、AI落地难？ 医疗机构的“新账”与“旧账” 上海市静安区的核心地带，复旦大学附属华山医院的门诊大厅人潮涌动。作为全国首批三甲医院，华山医院日均接诊量超过1.5万人次，年手术量突破5万例。 这一数字背后，随之而来的是关于“如何保障医

    从某种程度来看，AI商业化飞轮在昆仑万维的业务体系内被打响也属必然。 不论是大模型市场人们讨论的从算力（芯片）到算法到数据的全技术栈布局，还是从模型到产品到场景的AI商业布局，这两个大模型持久战或者价值验证的必经路线在昆仑万维身上都能看到清晰的答案。 作者|皮爷  出品|产业家    “我们现在还在PMF验证阶段，商业化还在铺量的过程中。”一位国内头部AI应用产品负责人告诉产业家，“AI应用的商业化阈值比之前的软件产品要更高。”   更具体的细节是，这款产品如今仍然处于和“客户”共创的过程中，刚刚完成产品功能基于需求的迭代，对于面向市场的商业化还没有明确的时间表。   这种情况在AI大模型市场不再少数。   从整个行业的视角来看，即伴随着Manus等一系列Agent智能体产品的出现，从AI技术到商业化场景落地的热情被加速释放，这其中不仅产生的不仅有面向各个企业场景的Agent产品，也更有无数面向C端需求场景，如游戏、社交、娱乐等等方向的AI应用出现。   但在这种“热潮”背后，一个真实的问题也更在被越来越多人关注，即这些AI产品真正有价值吗？或者从企业的业务视角来看，这些智能体产品能构成公司的业务经营主体吗？   互联网时代，业务价值/产品价值对应的是对特定需求的满足，而这种对需求的满足也恰构成着企业商业价值的呈现，不论是C端场景，还是B端场景，都不外乎如此。   但就当下的大部分AI企业而言，这些问题的答案是“否”。   根据一份来自Gartner的数据显示，目前有超过80%的AI产品因为无法适应对应的场景而失败，其中原因涵盖数据安全、场景满足度不够等等；此外，更有不完全数据统计显示，在2023年至今，有接近90%的AI产品发布后因“参与度低、采

    这些独特的能力模型在新的水温环境下如今正在被Zoho拆解成对应的新进化方向——AI驱动、平台加持和生态助力。 而也或者可以说，这三个支点也更构成的是一个新的SaaS故事。即在这个故事里，企业自身的AI力、产品力、技术力和对需求的拆解力被无限放大，同时伙伴的交付和服务能力被充分发挥，进而为无数中国不同产业的企业提供更为细分和贴身的AI和软件服务。 作者|皮爷  出品|产业家    今年年后，夏海峰很忙。“DeepSeek破圈后，有很大一批企业找过来要上相关的AI能力，有些是基于CRM、智能客服、BI上的能力有明确需求，有些企业不知道要上什么能力，但是会‘坚定’告诉我们‘要上AI’。”   同时集中找过来的还有另外一个需求群体—出海企业。根据不完全统计，截止2025年5月份，仅中国市场，就有超过30%的企业开始考虑或者加强出海和全球化方面的布局。   夏海峰和Zoho对这个数据的感知更为真实。“在一季度，我们新增企业数就超过40%，其中接近70%多是有出海相关需求的企业。”   这种来自AI和出海的需求也更构成着在Zoho内部的新思考：即在AI浪潮和如出海等垂直细分场景新SaaS需求蓬勃向上的如今，作为一个定位中国土壤的软件厂商，新的进击姿态应该是怎样的？或者说，应该如何调整自身的企业模型，来更好地成为TO B市场新需求的满足者和承载者。   这不仅是Zoho面临的状态，这些问题也更在成为着一众中国SaaS企业的思考，即伴随着Manus等产业智能体的出现、国际水温的变化以及中国数字化水温的整体提升，SaaS企业构建的下一个能力基座和核心竞争力锚点到底应该是什么？   实际上，在这些思考发生的同时，在Zoho内部，一系列的变化和调整已经在悄然出现，这些变化的背后是关于AI产

    关于百度，关于百度智能云，伴随着AI大模型浪潮的带来，外界一直以来的印象是“AI第一枪”、“先行者”、“领跑人”等等标签，但在这些“速度”的定语底层，这家在每个时代都保持进化的互联网巨头还有另外一些表达，如扎实务实，如体系创新。 这些新的体系表达里对应的是把技术转化为生产力的工程AI能力，对应的是在每个千帆平台细小产品模块上的对产业know-how表达的精益求精，也更是从需求到产品再到需求的系统进化飞轮。 作者|皮爷  出品|产业家  “我们这些产品不是凭空捏造来的，而是根据企业真正的需求一个个打造出来的，包括我们千帆模型开发平台、应用开发平台以及数据智能平台。”林小琳告诉产业家。   作为百度智能云平台产品事业部增长运营负责人，她所说的是百度智能云千帆大模型平台的三个核心产品。   对于千帆大模型平台，外界并不陌生。从某种程度来看，这是继2023年百度面向AI发布文心大模型后，打响的“第二枪”，而就全球范围来看，这甚至是真正将“AI落地流程”进行产品化呈现的AI工具层“第一枪”。   而林小琳所说的恰是这个工具层的内部产品运营逻辑。“这些都是为了保障真正的落地，很多产品的具体功能都是我们和落地AI的企业深度共建的，也是真实‘趟’出来的。”   实际上，从更广的视角来看，“AI落地”——这个百度智能云千帆核心“KPI”，如今也逐步成为一众中国企业提升生产力的首要指标。   但这并不是一件容易的事。根据不完全统计，在如今全部启动的AI项目中，有接近30%-80%的项目陷入困境，比如根据RAND智库统计，有80%的AI项目失败，失败率是传统IT项目的两倍，再比如根据2025年Gartner报告显示，有30%的生成式AI项目因成本高昂、数据质量差和商业价值不明确被搁置。  

    作者|皮爷  出品|产业家  变化。是封雷和网易数帆过去9个月里的核心关键词。 把时间拉回2年前，伴随着ChatGPT的出现，整个科技界和产业界都开始掀起一股AI大模型的浪潮，随之而来的是市面上铺天盖地的对于AI时代软件应用和数据应用新模式的探讨。不仅在国外，更在国内。 这些讨论几乎遍布软件服务的整个产业链。比如产品侧AI方向的争论，即软件厂商是应该“+AI”还是“AI+”，再比如服务模型侧，服务商如何实现以更好更低成本的方式帮助企业落地AI，是基于模型推理侧发力还是优先优化数据体系，再比如商业模式侧，未来的SaaS形态是否还是如今的核心软件模式等等。 这种讨论伴随着Manus的出现也更达到顶峰——新的数据应用形态和软件形态应该是怎样的？固有的Data服务体系和SaaS下一个进化方向到底应该在哪里？ 对这些问题的思考和解答，也更构成着封雷和网易数帆的全部“变化”。 对于网易数帆，外界并不陌生。作为背靠全球领先互联网厂商网易、且早早布局大数据业务的国内头部数据软件服务商之一，网易数帆有足够强的数据产品和数据服务体系，不论是DataOPS的数据理念，还是数据开发治理平台EasyData，抑或是底层数据设施NDH，如今都已经成为不少金融、制造等垂直产业方向中大型企业进行数字化转型的底层数据基础设施和数据治理标准。 但如今，AI时代来了，然后呢？ 封雷告诉产业家，过去9个月里，网易数帆一直在变化。“因为AI时代，我们要做新的数据表达，必须要‘变’。” 这也是外界对网易数帆的感受。即在过去的一年时间里，在市场感知里，这家老牌数据服务厂商似乎“刻意放慢了”奔跑的速度，，一些可以窥见的细节是，如相关部门人员的调整，如战略方向的变化，以及网易数帆在产品发声上的“稍显沉默”等等。 但真实情况是，这些外界无法厘清的变化，在内部对应的是一个个有条不

    或许未来不会出现绝对的"统一协议"，但由 MCP 引发的这场标准革命，已经为 AI 生产力爆发打开了闸门。 作者|斗斗  编辑|皮爷  出品|产业家  2024 年 7 月，美国加州旧金山的一家办公室内，Anthropic 工程师 David Soria Parra 沮丧的看着显示屏。 当他思考如何让更多员工深入整合现有模型时，却发现因为 Claude Desktop 功能有限，无法拓展，而 IDE 又缺少 Claude Desktop 的实用功能，导致自己只能在两者间来回复制内容，十分麻烦。 “我意识到这是个 ‘MxN’ 的问题，也就是多个应用程序与多种集成的难题，而用一种协议解决再合适不过。” 琢磨几周后，David 有了一个念头：做一个类似 LSP 的东西，把这种「AI应用与扩展之间的通信」标准化。他找到 Anthropic 工程师 Justin，二人一拍即合，开始着手构建。 4 个月后，这个念头被产品化，摆在了大众面前，这就是 MCP。 如今，MCP 在各大平台被广泛讨论，多家大模型服务商纷纷宣布支持 MCP，在二级市场，MCP 概念股也被炒的火热。 狂热之下，诸多疑问也不断冒出来：MCP 为何爆火？它能成为真正的通用标准吗？大模型厂商纷纷接入背后，又有着怎样的商业逻辑？此外，MCP 爆火背后，是否意味着 AI Agent 的生产力时代真正到来了？ 一、MCP，AI 应用程序的「USB-C 接口」 长期以来，AI 模型与外部工具集成始终面临双重挑战：定制化开发成本高昂且系统稳定性难以保障。传统模式下，开发者需要针对每个新接入的工具或数据源开发专用接口，这种"一对一"的适配方式不仅导致资源浪费，更造成系统架构的脆弱性。 MCP 协议的诞生，为的就是解决这些痛点。 它的核心

在BRIDGE数智品效解决方案一次次发力背后，京东所做的恰是把自己的增长和平台企业的增长进行归因，同时把这些增长在底层的产品侧，如京准通、商智、数坊、营销云、京东新品创新中心等产品上进行更为准确的能力模块表达。 最终基于这些进化迭代的产品搭建出一个完整的覆盖经营洞察、用户资产、内容营销、流量运营、货品运营的一站式品牌先进数智品效解决方案。 作者|皮爷  出品|产业家  2025年，企业最关心的事是什么？在所有可能给出的答案里，营销必然是关键词之一。 但即使在营销工具频出的今天，做好这件事，仍不简单。根据一组不完全数据统计，在国内的整体电商平台上，部分平台的转化率仅不到5%，而就全域营销的视角来看，其成本也更在和效果呈现愈发鲜明的反比趋势，即营销成本攀升，但相关转化数据却越来越差。 这正是京东想要解决的事。 作为国内最大的电商平台之一，甚至是最大的零售商角色，京东为用户提供优质购物体验的同时，如何把自身的经验抽离出来，帮助商家更好的做好营销，乃至全域的营销？ 这不是一件容易的事，早在2023年618大促期间，京东就提出了ACME品牌营销方法论，即旨在帮助企业实现短期效益和长期价值的平衡，科学评估营销效率。 但真实情况是，尽管ACME模型能给予商家一定的诊断建议，让企业清晰自身的营销水位，但在“诊断”之后应该如何对症下药，从实操和实践视角构建出自身的营销模型，却仍然缺少关键一环。 在刚刚过去的2025京赢未来数智营销盛典上，名为“BRIDGE”的数智品效解决方案被京东放到台前。它正是基于ACME品牌营销方法论，针对企业六大核心经营环节提出的一个可实操、可落地的一体化数智品效解决方案。 京东提供的数智营销抓手，来了。 一、2025，营销走到哪了？ “现在不是营销本身不好做了，是营销的环境不同了。”一位零食营销相关负责人告诉产业家，“因为环境是动态的，所以营销不

    基于平台生态的模式，华为云将千行百业的无数企业/产业转型的数智化需求转化为如今可视、可见、可满足的产品技术需求，传导到优质供给侧，进而助力企业和中国产业实现真正的数智化跃迁。 作者|斗斗  编辑|皮爷  出品|产业家  全面的架构创新、中国首个正式商用的大规模算力基座……2025年4月10日，华为云生态大会上，一个名为“CloudMatrix 384超节点”的技术被正式放到台前。 AI普惠化，又向前迈了一步。 技术狂欢的浪潮里，一个清晰的感知是如今AI技术正以前所未有的速度成为所有人的进化共识。从互联网巨头到初创企业，从传统制造业到新兴科技公司，都在以近乎狂奔的姿态奔赴这场热潮。 但在技术狂欢硬币的另一面，如今真实的AI落地水温到底是怎样的？ 一组来自Gartner最新调研结果显示，截至2024年年底，只有8%的国内企业将生成式人工智能部署在生产环境中。同样一组来自埃森哲的数据显示，在国内将生成式AI视为机遇的中国企业（90%）比例比全球（77%）高20%，但在具体的流程效果上，其当下的利用效益只有全球样本的63%和83%。 一些“落差”也更发生在服务商侧。据IT桔子统计，在目前国内34家AI服务商上市公司中，有19家在2024年上半年依然处于亏损状态，累计净亏损超过60亿元。 更真实的一个表述是，在技术狂欢的背后，在中国的产业环境里，真实的AI落地仍存在“失焦”和“割裂”——企业很难找到合适的AI转型服务和模型，优质的AI服务商在“业务半径”范围里无法完全地服务好企业。 这些问题如今正在被越发频繁的放到台面上。即2025年，对企业而言，真正能实现数智化转型的通路到底在哪？以及对优质服务商而言，如何才能保持自身良币的模型，把对技术和产品的投入转化为真正的市场正反馈？ AI加速落地的当下，这些问题需要更清晰的答案。 一