长三角AI落地困境：企业卡在‘场景选不准、项目推不动、成果铺不开’

尽管“场景驱动”已成为长三角政企布局生成式AI的普遍共识，但真正的规模化落地正陷入僵局。麦肯锡2025年的调查显示，尽管企业正在加速部署，但真正实现规模化落地并产生可衡量商业价值的不足三成。痛点已从“要不要拥抱AI”转向了“场景选不准、项目推不动、成果铺不开”的深层困境。面对从技术探索迈向产业深度融合的关键阶段，生成式AI的落地为何如此之难？

第一道坎是认知错位。当前多数企业仍沿用传统工具思维，将AI用于会议纪要、客服应答、代码补全等效率优化场景。这本质上是既有业务框架内的局部改进。生成式AI的真正价值在于其能理解目标、自主规划、持续行动，在复杂任务中与人共同推进判断与决策，其能力边界应延伸至新产品研发、新商业模式探索等前沿领域。然而，实现这种重构需要业务方对自身工作底层逻辑有清晰认知，技术方对模型能力边界有准确把握，并建立新的协作语言。多数企业尚未完成这一转变，讨论仍停留在工具替代层面。

第二道坎是执行断层。即便选定场景，后续难题才逐一浮现：训练数据从何而来、质量如何保障？现有流程需如何改造以接入AI输出？模型的判断由谁复核、责任如何界定？这些问题涉及数据、流程、权责与组织架构的深层调整，远超单纯的技术部署。这些断层导致许多项目在方向确定后仍无法推进，或在小范围试点后难以规模化铺开，最终陷入‘推不动、铺不开’的循环。