AI+賦能 · 提質增效 | 人工智能時代的企業戰略與實戰指南

人工智能正在深刻改變著工作與生活方式，成為推動高質量發展的關鍵引擎。2025年8月，國務院印發《關于深入實施"人工智能+"行動的意見》，標志著我國AI發展進入全面賦能新階段。

戰略管理專家、高級AI應用師郭朝剛先生深刻體會到AI帶來的革命性變化，撰文旨在梳理AI+賦能的政策體系、工具矩陣和實踐路徑，幫助讀者快速掌握AI應用方法，實現從"知道"到"會用"的跨越。

一、開篇：AI+賦能，重塑發展新格局

當前，我們正處在人工智能技術革命的關鍵節點。2025年8月，國務院正式印發《關于深入實施"人工智能+"行動的意見》（國發〔2025〕11號），標志著我國人工智能發展進入全面賦能的新階段。這份綱領性文件明確提出，到2027年新一代智能終端、智能體等應用普及率超70%，到2030年超90%，到2035年我國將全面步入智能經濟和智能社會發展新階段。

AI+賦能的核心價值在于推動人工智能與經濟社會各行業各領域廣泛深度融合，重塑人類生產生活范式，促進生產力革命性躍遷和生產關系深層次變革。這不僅是技術層面的革新，更是組織模式、業務流程、管理思維的全面重構。通過AI技術的深度應用，企業可以實現從"提質"到"增效"的跨越式發展——在提升產品質量和服務水平的同時，大幅降低運營成本、縮短響應時間、優化資源配置。

從戰略視角看，AI+賦能需要把握三個關鍵維度：

⑴技術底座（模型能力、算力支撐、數據要素）

⑵應用場景（產業智能化、消費升級、民生服務、治理能力）

⑶生態體系（開源社區、人才隊伍、政策法規）。

這三大維度相互支撐、協同演進，共同構成AI+賦能的完整框架。

二、人工智能+國家相關政策文件清單

我國人工智能政策體系已形成從頂層設計到具體實施的完整鏈條，為AI+行動提供了堅實的制度保障。以下是核心政策文件清單：

（一）國家級戰略規劃

1.《新一代人工智能發展規劃》（2017年）

這是我國在人工智能領域的第一個系統部署文件，對2030年我國新一代人工智能發展的總體思路、戰略目標和主要任務進行了系統規劃，標志著人工智能上升為國家戰略。

2.《關于深入實施"人工智能+"行動的意見》（國發〔2025〕11號）

這是當前最核心的指導性文件，系統部署了"人工智能+"科學技術、產業發展、消費提質、民生福祉、治理能力、全球合作等6大重點行動，以及提升模型基礎能力、加強數據供給創新、強化智能算力統籌等8項基礎支撐能力。

（二）監管與治理政策

3.《生成式人工智能服務管理暫行辦法》（2023年）

由國家互聯網信息辦公室等七部門聯合發布，是我國首個針對生成式人工智能產業的規范性政策，確立了"包容審慎、分類分級"的監管理念，為生成式AI的健康發展提供了制度保障。

4. 數據安全與個人信息保護系列法規

包括《數據安全法》《個人信息保護法》《促進和規范數據跨境流動規定》等，為AI發展中的數據要素流通提供了法律框架。

（三）產業支持政策

5. 金融與財政支持政策

通過財政資金、政府采購等政策工具，發展壯大長期資本、耐心資本、戰略資本，完善風險分擔和投資退出機制，為AI產業發展提供資金支持。

6. 人才隊伍建設政策

推進人工智能全學段教育和全社會通識教育，完善學科專業布局，加大高層次人才培養力度，超常規構建領軍人才培養新模式。

（四）標準與評測體系

7.《國家人工智能產業綜合標準化體系建設指南（2024版）》

明確將基礎共性、關鍵技術、行業應用與安全/治理等七個部分納入統一框架，為AI產業發展提供標準支撐。

8.《生成式人工智能服務安全基本要求》

明確語料安全、模型安全、安全措施以及安全評估的可操作要求，成為企業開展安全評估的重要參照。

這一政策體系形成了"戰略引領-監管規范-產業支持-標準保障"的完整閉環，為AI+行動的深入實施提供了全方位支撐。

三、國內主流AI工具應用全景

國內AI工具市場已形成百花齊放、百家爭鳴的局面，覆蓋對話交互、內容創作、辦公提效、代碼開發、圖像視頻等多個領域。以下按功能分類介紹主流工具：

（一）全能大模型類

1. DeepSeek（深度求索）

超強"記憶力"，可精準記住并深度分析超長文章或對話內容；在編程解題、數學計算領域表現突出；支持聯網獲取實時信息。

適用場景：復雜問題解答、知識推理、學術研究、技術分析。

2. Kimi（月之暗面）

長文本處理能力標桿，支持百萬字文檔解析、總結、關鍵信息定位。

適用場景：論文研讀、書籍總結、長篇報告梳理、法律文件分析。

3. 文心一言（百度）

中文理解能力頂尖，擅長文學創作、對聯、詩詞等具有中國文化特色的文本生成；依托百度搜索資源，知識更新速度快。

適用場景：中文內容創作、實時知識查詢、專業知識解讀。

4. 千問（阿里）

多模態AI助手，支持文本、圖像、音視頻處理；集成于釘釘、淘寶等阿里系產品。

適用場景：辦公協助、文檔處理、會議紀要、郵件撰寫。

5. 豆包（字節跳動）

主打"流暢對話"體驗，響應速度快，交互自然；擅長娛樂互動、創意內容生成。

適用場景：日常陪伴、創意文案、營銷文案、多語言對話。

（二）辦公提效類

1. WPS AI

嵌入國民級辦公軟件WPS，無需切換平臺即可在文檔中輔助寫文章、制作PPT、處理數據。

適用場景：文檔撰寫、PPT制作、表格處理、辦公全流程。

2. 通義聽悟（阿里）

專注音頻轉寫與內容提煉，可將會議錄音、課程音頻快速轉化為文字，自動提取關鍵信息。

適用場景：會議紀要、課程筆記、音頻內容整理。

3. 飛書妙記

智能摘要、關鍵詞提取，支持多人協作編輯。適用場景：會議記錄、團隊協作、文檔管理。

（三）圖像與設計類

1. 即夢AI（抖音）

操作簡單易上手，支持文字繪圖、文字生成視頻、圖片生成視頻。適用場景：插畫創作、海報設計、視頻制作。

2. 通義萬相（阿里）

支持文生圖、圖生圖、文生視頻、圖生視頻、圖像編輯。適用場景：創意設計、視覺素材制作、商業設計。

3. 文心一格（百度）

根據文字描述快速生成多種風格的精美圖片。適用場景：藝術創作、設計靈感、視覺素材。

（四）視頻創作類

1. 騰訊智影

全功能AI視頻工具，支持AI配音、文字轉視頻、虛擬主播生成。適用場景：企業宣傳、自媒體創作、視頻制作。

2. 剪映AI

嵌入剪映的智能功能，支持自動剪輯、智能配樂、畫面優化。適用場景：視頻剪輯、短視頻制作、內容創作。

（五）代碼開發類

1. 通義靈碼（阿里）

專注代碼生成與優化，支持多編程語言。適用場景：代碼開發、代碼優化、編程輔助。

2. CodeArts Snap（華為）

覆蓋代碼生成、研發知識問答、單元測試用例生成、代碼解釋等八大研發場景。適用場景：軟件開發、代碼生成、技術文檔。

（六）智能體平臺

1. 扣子Coze（字節）

智能體開發平臺，可快速構建定制化AI應用。適用場景：智能體開發、應用構建、業務自動化。

2. 智譜智能體

基于智譜大模型的智能體平臺。適用場景：智能體開發、應用構建、業務自動化。

這一工具矩陣覆蓋了從內容創作到技術開發、從辦公提效到創意設計的全場景需求，為企業數字化轉型提供了全方位的技術支撐。

四、實操案例：AI工具在典型場景中的應用

案例一：用AI快速制作PPT（豆包+騰訊元寶組合）

場景描述：需要制作一份《大學生求職簡歷優化技巧》的PPT，面向應屆生，包含3個核心方法+避坑指南。

操作步驟：

1. 豆包搭框架：打開豆包，輸入指令"幫我生成《大學生求職簡歷優化技巧》PPT大綱，面向應屆生，含3個核心方法+避坑指南，輸出三級標題結構"。10秒即可獲取結構化大綱，可直接修改補充細節。
2. 元寶協作：將大綱轉發至騰訊元寶，輸入"把這個大綱同步到騰訊文檔，按10頁拆分，每頁標注核心要點+配圖建議"。生成后可直接邀請同學在線協作修改，數據實時同步。
3. 進階優化：若需專業版式，用DeepSeek補充指令"給第3頁'STAR法則應用'生成詳細內容，含1個實習案例+數據對比"，復制內容到PPT工具一鍵美化。

效果評估：原本需要1-2小時的手工制作，通過AI輔助可在15分鐘內完成初稿，效率提升80%以上，且內容結構更完整、邏輯更清晰。

案例二：AI輔助文案創作（Kimi+DeepSeek組合）

場景描述：需要為奶茶新品撰寫營銷文案和公眾號推文。

操作步驟：

1. 短文案創作：在Kimi中輸入"寫一句奶茶新品slogan，突出'鮮榨果茶'和'低卡'，12字以內，風格活潑"。快速生成"鮮榨果茶低卡，清爽無負擔"等精準內容。
2. 長文創作：在DeepSeek中發送指令"寫一篇《AI工具提升學習效率》的公眾號推文，分3個工具案例，每段配操作步驟，結尾加互動提問"。生成后可直接復制發布，專業度拉滿。
3. 多輪優化：在對話中追問"把剛才的文案改成更口語化的表達，適合小紅書平臺"，利用上下文記憶能力實現風格切換。

效果評估：文案創作時間從2-3小時縮短至30分鐘，且文案質量更符合平臺調性，轉化率提升明顯。

案例三：英語翻譯與潤色（Kimi核心用法）

場景描述：需要將"江南的春天，煙雨朦朧如詩畫"翻譯成地道美式英語，帶文藝感。

操作步驟：

1. 直接翻譯：粘貼文本并指令"把'江南的春天，煙雨朦朧如詩畫'翻譯成地道美式英語，帶文藝感"。Kimi會輸出"Spring in Jiangnan is as poetic and picturesque as a misty rain painting"，還能隱性修正原文語法錯誤。
2. 分段處理：遇到長文獻、多術語的學術文本時，可分段逐段輸入，降低理解壓力。復雜文本可配合指令"先總結核心信息再翻譯"提升效率。
3. 風格調整：多輪對話中可追問"把剛才的譯文改成口語化表達，適合電話溝通"，利用上下文記憶能力實現風格切換。

效果評估：翻譯準確率提升至95%以上，且能根據不同場景需求調整表達風格，滿足商務、學術、日常等多場景需求。

案例四：AI輔助數據分析（騰訊元寶）

場景描述：需要分析Q3銷售數據，生成核心結論和可視化圖表。

操作步驟：

1. 數據解析：在微信內轉發工作Excel表格給騰訊元寶，輸入"解析這份Q3銷售數據，生成3個核心結論+柱狀圖建議"。可直接獲取數據洞察，圖表建議適配騰訊文檔可視化功能。
2. 跨工具流轉：輸入"把剛才的數據分析寫成簡短匯報，同步到微信會議群，附原文件鏈接"。無需切換APP即可完成多平臺內容同步。
3. 多人協作：將分析結果分享給團隊成員，支持多人同時在線編輯和評論，實時同步修改。

效果評估：數據分析時間從半天縮短至30分鐘，且分析維度更全面、結論更精準，團隊協作效率提升50%以上。

案例五：AI視頻制作（即夢AI）

場景描述：需要為《亡羊補牢》課文制作教學視頻。

操作步驟：

1. 文案生成：在豆包中上傳《亡羊補牢》電子教材，輸入指令"幫我生成視頻文案，風格定位：2D卡通動畫，暖色調鄉村場景，角色動作生動，搭配輕快背景音樂"。獲取詳細的分場景視頻文稿，包含畫面描述、旁白、字幕等完整要素。
2. 視頻生成：將文案按場景復制到即夢AI中，輸入指令"根據文案生成視頻，風格：2D卡通動畫，暖色調，角色動作生動"。AI會自動生成每個場景的視頻片段。
3. 后期優化：對生成的視頻進行剪輯、配樂、字幕添加等后期處理，確保視頻流暢度和教學效果。

效果評估：原本需要專業視頻制作團隊幾天完成的工作，通過AI輔助可在2-3小時內完成初稿，大大降低了教學視頻制作門檻，讓一線教師也能輕松制作高質量教學資源。

五、學習方法：從入門到精通的路徑

（一）學習心態與原則

1. 先搞懂AI能做什么（不能做什么）

AI更像是一個"超級助手"，而不是"全能魔法師"。它能幫你快速整理信息、提供靈感、自動化重復工作，但它不擅長完全替代你的思考、100%準確（數據類問題要自己核對）。關鍵點：先明確你的需求，再讓AI輔助，而不是完全依賴它。

2. 拒絕碎片化，用大塊時間+即時實踐

任何學習都需要沉浸式思考，碎片化瀏覽根本不夠。建議每天碎片時間瀏覽了解行業動態，然后留1.5-2小時的深度學習時間，全神貫注啃硬核內容。盡量在電腦前學習！手機屏幕太小很容易被消息打斷，而且遇到新的AI應用、靈感或模型功能時，電腦能直接上手操作，這種即時實踐比單純看教程記得牢10倍！

3. 死磕興趣點，從泛學到精耕

AI領域太廣了，什么都學等于什么都沒學。建議盯著自己感興趣的領域死磕。比如對"提高工作效率的工具"和"內容創作類產品"特別感興趣，這兩個方向的新東西一出來就追著研究透。看到一個新的AI寫作工具就把它的功能、優缺點、適用場景都摸清楚；遇到一個提升辦公效率的AI插件就立刻整合到自己的工作流里試錯。

（二）學習路徑與方法

1. 打好基礎是關鍵

學習AI之初，扎實的基礎知識非常重要。就像蓋房子需要穩固的地基一樣，數學知識就是AI學習的基石。概率論與數理統計讓你理解數據的隨機性和模型評估的原理，線性代數中的矩陣運算在神經網絡的構建中無處不在，微積分則幫助你掌握優化算法的精髓。

2. 從簡單項目入手

不要一開始就追求高大上的復雜項目。建議從一些簡單的AI項目開始，比如手寫數字識別。這個項目雖然基礎，但涵蓋了數據獲取、預處理、模型選擇（如使用簡單的神經網絡）、訓練和評估等完整的AI流程。通過親手實踐這個項目，學會如何使用Python的相關庫，如NumPy進行數據處理，Scikit-learn構建模型。

3. 多閱讀開源代碼

開源代碼是學習AI的寶庫。經常在GitHub上搜索一些優秀的AI開源項目，如TensorFlow和PyTorch的官方示例項目。閱讀這些開源代碼就像站在巨人的肩膀上看世界。可以學習到頂尖開發者們的代碼風格、算法實現技巧以及項目架構思路。

4. 參與線上線下社區

線上的AI學習社區，如Stack Overflow、Kaggle論壇等，是與其他學習者和專家交流的好地方。在那里，可以提出自己的疑惑，也能看到別人遇到的問題和解決方案。線下的學習小組或者研討會也非常有意義。

5. 保持好奇心與耐心

AI領域發展迅速，新的算法、技術不斷涌現。始終保持好奇心，關注行業動態，如訂閱AI領域的專業雜志和博客。同時，學習AI是一個漫長而充滿挑戰的過程，會遇到很多挫折，比如模型訓練不收斂、算法效果不佳等。這時候就需要耐心，不斷調整參數、改進算法，直到取得滿意的結果。

（三）學習工具的選擇

1. 先精通1-2個工具

現在AI工具太多了——ChatGPT、Claude、Copilot、Midjourney……新手很容易陷入"哪個更好用？"的糾結中。建議先選1個主流工具（比如ChatGPT），深度使用1個月，摸透它的邏輯，再去嘗試別的。否則每個工具都用得半生不熟，反而效率更低。

2. 實踐！實踐！實踐！

看再多教程，不如自己動手試一次。可以從這些小事開始：讓AI幫你優化一段工作郵件、用AI生成本周的健身計劃、試著用AI輔助寫小紅書筆記。記住：犯錯很正常，多試幾次就找到感覺了。

3. 學會"提問"，效果翻倍

你有沒有發現，問AI"怎么寫好文章？"和"如何寫一篇吸引年輕人的健身科普文章？800字，口語化，帶案例"得到的結果完全不同？AI工具很依賴你的指令質量，試試這幾個技巧：

• 具體化：不要說"幫我寫文案"，而是"幫我寫一條小紅書健身文案，針對上班族，輕松幽默"
• 分步驟：先讓AI列大綱，再讓它填充內容
• 加限制：比如"不要超過300字""用簡單易懂的語言"

問得越細，AI給的答案越有用。

4. 別光"用"，要"復盤"

很多人用AI工具就是"輸入問題→復制答案→結束"，但其實每次使用都是學習機會。比如，AI生成了一個不錯的方案，可以問自己：為什么這個回答好？（結構清晰？案例生動？）如果換種問法，結果會不會更好？哪些部分還需要我自己優化？

小技巧：把AI的回答和自己的修改版本對比，慢慢就能摸清它的"脾氣"。

六、應用心得：實戰經驗總結

（一）企業級應用心得

1. 循序漸進式推廣

不少企業老板覺得AI非常有用，AI賦能管理可以是提高現有的研發效能、優化業務流程、增強決策能力以及應對行業變革，這無疑都有助于企業發展，于是希望在企業全員范圍內大力推動AI應用。但據郭老師觀察，如果AI在企業內的推廣太過激進，反而起不到很好的效果，因為每個人應對變化的態度是不一樣的，需要改變思維的時間也不同，能迅速積極擁抱新技術的人群一般來說不會是大多數，一定會有一部分員工抗拒改變或者采取跟隨策略。

郭朝剛建議在企業中通過各種選拔、激勵的方式來先讓一部分人用起來，形成鲇魚效應，逐步帶動公司內部更多人員對AI的運用。與此同時，做好關于AI產品的宣傳工作，讓企業領導及員工認知AI，同時加強線下培訓，但值得注意但是這種培訓必須是小范圍的進行，必須有針對性，可利用工作場景設計一些與AI互動或PK的游戲環節，在趣味性的同時也讓大家認知，學會了AI的相關功能，增強了員工對AI的探索欲。在企業中推廣AI一定是一個循序漸進的過程，我們企業領導與員工也要知道的是AI不是"芝麻開門"那般簡單，它是一個系統化的實踐工程，需要聯系，也是一個探索工程。

2. 企業級AI應用需要特別訓練

AIGC的本質是基于對現有信息和數據學習后的輸出。公開的大模型在互聯網上學習的大量數據一定會包含一些過時或錯誤的信息。為了更好地在企業內運用AI，一定要有企業級別的智能體用于學習企業內部的知識庫。日常要注意公司各種政策文檔和數據的積累，同時也要有專人對大模型進行訓練和調優。因為在某個崗位，或者某個場景里能把AI玩轉，并不意味著能推廣到更大范圍里應用。

例如，通用大模型下都可以起草文檔，理論上，企業內部的文檔都可以用它來起草，大大提升效率，甚至減少用工。但如果具體到一家券商，要給自己的大客戶寫投資報告，并不是在互聯網上扒一堆內容，抽取總結一下，用標準的格式生成一篇報告這樣簡單。要寫出一份合格的報告，至少需要：廣泛材料閱讀（外部公開+內部保密資料）、獨特的趨勢、洞見并有相關數據支撐、內部獨有的數據用以驗證結論的準確性。

3. 個人用AI和企業用AI完全是兩回事

個人用AI和企業用AI完全是兩回事。企業應用AI需要：需求、模型的技術選型、數據的使用和安全，這些也只是企業應用AI的冰山一角，除此之外，還有組建AI技術團隊（買方案也需要自己有AI技術人員）、大規模應用時的成本收益分析等等，這還沒有提到企業應有的AI戰略、數據戰略等問題。

（二）個人應用心得

1. 明確AI的定位

AI更像是一個"超級助手"，而不是"全能魔法師"。它能幫你快速整理信息、提供靈感、自動化重復工作，但它不擅長完全替代你的思考、100%準確（數據類問題要自己核對）。

關鍵點：先明確你的需求，再讓AI輔助，而不是完全依賴它。

2. 學會有效提問

你有沒有發現，問AI"怎么寫好文章？"和"如何寫一篇吸引年輕人的健身科普文章？800字，口語化，帶案例"得到的結果完全不同？AI工具很依賴你的指令質量，試試這幾個技巧：

• 具體化：不要說"幫我寫文案"，而是"幫我寫一條小紅書健身文案，針對上班族，輕松幽默"
• 分步驟：先讓AI列大綱，再讓它填充內容
• 加限制：比如"不要超過300字""用簡單易懂的語言"

問得越細，AI給的答案越有用。

3. 實踐是最好的老師

看再多教程，不如自己動手試一次。可以從這些小事開始：讓AI幫你優化一段工作郵件、用AI生成本周的健身計劃、試著用AI輔助寫小紅書筆記。記住：犯錯很正常，多試幾次就找到感覺了。

4. 保持學習與迭代

AI領域發展迅速，新的算法、技術不斷涌現。始終保持好奇心，關注行業動態，如訂閱AI領域的專業雜志和博客。同時，學習AI是一個漫長而充滿挑戰的過程，會遇到很多挫折，比如模型訓練不收斂、算法效果不佳等。這時候就需要耐心，不斷調整參數、改進算法，直到取得滿意的結果。

七、結語：擁抱AI，共創未來

人工智能時代已經到來，AI+賦能正在重塑各行各業的發展格局。從國家戰略到企業實踐，從個人學習到行業應用，AI技術正在以前所未有的速度滲透到我們工作和生活的方方面面。

作為戰略管理專家和高級AI應用師，我深刻體會到AI+賦能的巨大價值。通過系統學習、深度實踐和持續迭代，我們可以將AI技術轉化為實實在在的生產力，實現個人能力的躍升和組織效能的倍增。

郭朝剛的建議：

1. 保持開放心態：積極擁抱AI技術，不要被"高大上"的外表嚇倒，把它當作提升效率的工具
2. 系統學習：從基礎概念到應用實踐，建立完整的知識體系
3. 深度實踐：選擇1-2個核心工具，在真實場景中反復使用，形成肌肉記憶
4. 持續迭代：AI技術發展迅速，保持學習熱情，跟上時代步伐
5. 安全合規：在使用AI工具時，注意數據安全和隱私保護，遵守相關法律法規

AI+賦能不是終點，而是新的起點。讓我們攜手共進，在人工智能時代創造更多可能，實現個人價值和企業發展的雙重提升！

作者：郭朝剛，戰略管理專家，高級AI應用師，長期從事企業戰略管理和數字化轉型研究，在AI技術應用和商業價值轉化方面有豐富實踐經驗。