新华财经北京 1 月 5 日电 （记者丁雅雯、吴慧珺） 从 「看得见」 的食品安全数据，到 「秒答懂你」 的智能客服，再到可被 「透视」 的钢铁高炉……当前，AI 大模型技术正从 「技术概念」 迈向 「产业现实」，重塑企业运营的微观效率。
业内人士指出，2026 年或成为 AI 大模型规模化落地的拐点。预计 AI 市场的投资逻辑也更加清晰，更加聚焦于技术驱动下的真实产业价值创造与财务回报。
从 「技术概念」 走向 「产业现实」 AI 大模型商业化落地提速
「引入 AI 系统后，后厨员工只需要用手机轻触打印机，说出菜名，系统便能自动计算食材保质期并打印标签。更重要的是，通过对全国门店后厨数据的实时监控与分析，集团实现了对食品安全的穿透式管理，改变了以往数据 『离线』、如同 『黑盒』 的难题。」 亚朵产品研发中心产品总监徐静俭说。
当前，AI 大模型技术正加速从 「技术概念」 转变为 「产业现实」，在具体业务场景落地。
公牛集团 AI 开发工程师朱凯杰告诉记者，去年，集团基于飞书智能体平台，构建了专属知识库，解决了客服知识分散、查询效率低等痛点。
「过去，客服人员需要在成堆的文件中人工查找、匹配知识点，响应慢、易出错。现在，输入关键词即可 『秒级』 调取结构化、专业化的标准答案。」 朱凯杰说，「企业已将该 AI 客服能力嵌入微信公众号、小程序等终端，用户提问后系统可自动应答，实现了中间服务环节的智能化替代。」
在零售领域，AI 也为企业管理带来了切实改变。「管理全国数千家门店导购的仪容仪表，曾是一项耗时耗力且标准难以统一的工作。今年企业依托智能体平台，搭建了 『AI 魔镜』 系统，导购仅需上传照片，即可获得自动化的仪表打分与改进建议。」 罗莱超柔床品首席用户运营官方奕分享道，「AI 接管了刚性、标准的检核任务后，督导团队得以从繁琐的 『纠错官』 角色中解放出来，转变为专注于员工培训与服务的 『赋能者』，真正实现管理的人性化与温度化。」
在流程与工艺复杂的传统工业领域，AI 的价值正深度释放。永卓控股首席信息官林锦斌指出，钢铁高炉冶炼长期处于高温、高压、多相流耦合的 「黑箱」 状态，高度依赖老师傅的经验判断。「引入工业大模型后，我们利用其强大的数据高通量处理与智能计算能力，将工况数据转化为融合专家经验的高价值决策建议，实时推送至操作、监控与管理人员。这实质上是将 『经验炼钢』 升级为 『智能炼钢』，显著提升了生产稳定性与运行效率。」
飞书客户成功总经理武笑天表示，效率提升只是入场券，随着 AI 的迭代，它将在 「极致的服务体验」 和 「敏捷的创新速度」 两个维度，成为企业新的核心竞争力。「AI 让企业不仅 『跑得快』，更能 『跑得稳』『跑得准』。」
业内预判 2026 年或为 AI 大规模落地的突破年份
记者在调研中获悉，企业对 AI 大模型的认知和定位正在发生转变。管理层普遍认为，AI 正从解决单点问题的 「效率工具」，迈向驱动业务升级与模式创新的 「核心引擎」。业内预测，随着技术、场景与预算的协同突破，2026 年或成为企业 AI 规模化落地并产生深层业务影响的突破年份。
方奕表示，企业正着力推动 AI 与核心业务深度融合。在供应链管理方面，希望借助大模型的计算能力，实现更精准的需求预测与库存优化，以缩短响应周期、降低成本并提升资产效率。「在解决运营痛点的基础上，我们将积极关注 AI 如何催生新的业务模式与价值创造方式。例如，通过 AI 对数据的深度分析，前瞻性地洞察、挖掘并满足消费者潜在需求，从而开辟新的服务品类或颠覆性体验，为品牌寻找增长的 『第二曲线』。」
林锦斌指出，在传统工业制造领域，AI 大模型将在战略决策层面发挥更大作用。例如在采购端，AI 可综合分析市场供需、大宗商品价格等海量信息，优化原辅料采购策略，推动从传统 「价值采购」 向前瞻性 「战略采购」 转变。此外，AI 大模型的数据全景获取与知识融合能力，能够为管理层提供研判辅助。
朱凯杰表示，在客服环节落地验证后，企业正计划将 AI 向更广泛的业务场景推广。「我们正与各业务部门共创，识别高价值需求点，并结合多模态大模型等技术能力探索实现路径。」
「我们正尝试利用 AI 解析各平台的评价内容，识别共性诉求并生成优化建议。这显著加速了企业从发现痛点到体验改善的周期。」 徐静俭说，「此类探索仅是开端，企业将持续推进 AI 在更多业务场景的深度融合与应用。」
「当前，越来越多企业将 AI 贯穿于设计、生产、服务等全链条。例如，元气森林利用智能工具将 『口味测试』 转变为数据驱动的科学实验；海底捞通过集成平台和多维表格，将分散的业务系统全部打通，实现了 『一线声音直达决策层』。」 武笑天指出，2026 年或将成为企业 AI 规模化落地并产生深层业务影响的关键拐点。
中国数字化市场专业服务平台爱分析在 《2026 年企业 AI 落地趋势研究报告》 中指出，随着技术突破、场景重构和预算分配的协同推进，2026 年将成为企业 AI 落地的突破年份。
投资逻辑将聚焦产业价值创造
业内人士分析，随着 AI 大模型商业化落地加速，AI 市场的投资逻辑也更加清晰，更加聚焦于技术驱动下的真实产业价值创造与财务回报。
亿欧智库调研显示，60% 的从业者认为 3 年内 AI Agent 可以实现商业变现，其中，金融、制造及零售进入了大规模应用拐点。中信证券预计，2026 年模型逻辑推理能力将进一步提升，支撑各领域 Agent 落地，带动企业端 AI 从降本到增收打开落地空间。预计 2026 上半年国内相关公司 AI 收入贡献有望保持快速增长态势。
中邮证券分析师陈涵泊认为，展望 2026 年，国内 AI 行业有望形成 「融资驱动模型迭代、模型升级强化 Agent 能力、卓越能力再吸引资本」 的增长飞轮。届时，市场评估的核心将从大模型技术本身，转向其通过 Agent 实现商业闭环与持续变现的实际效能。
华泰证券分析认为，科技行业投资主线正从算力基础设施走向从仿真、训练到现实部署的完整技术闭环。
深度科技研究院院长张孝荣指出，国产大模型的突破让市场看到商业化曙光，资金追逐确定性强的技术风口。从应用前景看，AI 将渗透到智能制造、精准医疗等实体领域。
峰瑞资本创始合伙人李丰认为，2026 年，AI 投资将进入 「第三阶段」，即投资真正落地、能挣到钱的应用。具体来看，在 AI 基础设施方面，关注芯片、服务器端等硬件行业；在应用领域，关注教育、心理咨询、金融服务等行业发展。
编辑：罗浩
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