近年来，人工智能的浪潮席卷全球，几乎所有科技公司都将AI视为核心战略。

企业也纷纷拥抱AI，希望借助其力量提升效率，进行业务创新。

热闹的表象之下，AI在企业级应用，也就是To B领域，却面临着落地难的困境。

许多项目停留在概念验证阶段，难以实现真正的规模化应用。

这究竟是什么原因呢？

当前，AI市场异常火热，提供AI解决方案的厂商层出不穷，客户也对AI技术寄予厚望。

真正能够落地的项目却寥寥无几。

在金融、制造、零售等To B领域，企业普遍面临着“AI价值认知清晰但落地路径模糊”的困境。

市场上充斥着各种AI产品，却很少有能够真正解决企业痛点的方案。

这种困境的出现并非偶然，其背后存在着深层次的原因。

当前AI技术的核心——大语言模型，本身就存在一些局限性。

大语言模型擅长内容生成，但其输出结果的准确性和可控性难以保证。

由于大语言模型是基于概率生成的，它可能会出现“幻觉”，即生成不符合事实或逻辑的内容。

此外，语料库的质量也会直接影响输出结果的准确性。

如果语料库中存在错误或偏差，那么模型的输出结果也可能存在问题。

企业级应用对AI技术的要求更高。

To B应用场景通常涉及复杂的业务流程和数据结构，对AI模型的准确性、稳定性、安全性都有着严格的要求。

而当前的AI技术在这些方面还有待提升。

此外，AI模型的集成也是一个难题。

企业现有的IT系统往往非常复杂，将AI模型集成到这些系统中需要耗费大量的时间和精力。

那么，如何才能突破AI在To B领域落地难的困境呢？

关键在于采用工程化思维，将AI开发拆解为可复用的功能模块，例如数据预处理、模型工厂、部署监控等。

每个模块可以根据实际情况选择合适的AI实现方式。

例如，对于离人较近的环节，可以采用大语言模型；而对于离系统较近的环节，则可以采用专家模型或逻辑推理。

为了降低AI开发门槛，需要提供可视化编排工具，让业务专家可以直接参与流程设计。

Agent技术也是系统集成AI的重要途径，高效的逻辑编排是实现业务系统智能化的关键。

此外，建立标准化体系，简化业务系统的数据结构，可以降低AI接入的难度。

专家模型的应用也很重要，它可以提供精确化的能力，提升系统的智能化水平。

一些企业已经开始探索AI在To B领域的落地实践。

例如，在智能供应链领域，可以通过预置的库存预测模型库，快速适配不同仓库的SKU波动规律。

在智能客服领域，利用NLU模块工厂，可以快速完成行业术语库的迁移上线。

在工业质检领域，基于迁移学习框架，可以将新品类模型的训练周期大幅缩短。

目前，市场上已经出现了一些成熟的工具和框架，例如业务快速开发平台、逻辑引擎、规则引擎、智能排产、数据加工引擎等。

JVS和一些开源框架也为AI落地提供了技术支持。

这些工具和框架的出现，为AI在To B领域的落地提供了新的可能性。

AI与基础工具的结合，将成为业务增长的原子级能力。

AI在To B领域的落地，已经从“技术竞赛”转向“工程能力比拼”。

如何将AI技术与实际业务场景深度融合，如何构建高效的AI工程化体系，将是未来企业需要思考的关键问题。

AI的未来充满希望，但也充满挑战。

我们期待着AI能够真正赋能企业，为业务增长带来新的动力。

那么，您认为AI在To B领域落地的最大挑战是什么？

又该如何应对呢？