文 | 沈素明

企业对AI部署的思考，最常见的困境不是“要不要用AI”，而是“AI应该往哪里用、用到什么程度” 。

很多企业的做法是：给营销部买个大模型账号，给研发部上个代码助手，给生产部搭个数据看板 。这是一种典型的按职能分配AI工具的思维。这种思维的问题在于：缺乏系统性。AI部署变成了各部门的“自选动作” ，没有战略协同，更看不到整体效益 。更危险的是：企业往往在表面应用上投入了大量资源，却始终无法让AI渗透到核心业务，形成真正的竞争优势 。

正确的路径，必须从“工具思维”升级到“能力思维” 。

我们必须基于企业的价值创造逻辑，沿着价值链系统性地识别AI部署机会；并在每个关键价值环节，判断AI应该渗透到什么深度。这是将AI视为新的生产要素、重塑业务流程的战略路径 。

迈克尔·波特在1985 年提出价值链理论时，其核心洞察是：企业的竞争优势来自于价值创造活动的系统性组织 。价值链包括两类活动：直接创造价值的主要活动（如生产运营、市场营销、售后服务）和支撑主要活动的支持活动（如人力资源、技术开发、采购管理）。 企业的竞争优势，正来自于在关键活动上建立成本优势或差异化优势。但从AI部署的视角看，价值链上存在三类典型的“断点”，它们是AI介入的战略机会：

·信息不对称：价值链各环节间信息传递失真、滞后。例如，研发不知道市场真实需求，生产不知道销售真实库存，决策依赖不完整的信息。

·流程割裂：跨部门、跨系统的协作依赖人工传递和协调 。这导致异常处理响应慢、决策链路长，大量时间耗费在等待和确认上。

·能力固化：关键能力过度依赖少数专家，无法规模化复制 。这使得新人培养周期长，知识流失风险高，企业的核心能力难以沉淀为可复用的资产。

这三类痛点，清晰地界定了AI部署的切入点和价值区间 。然而，解决了“在哪里用”的问题后，更关键的是回答“用多深”的问题。

传统的AI部署按职能划分，给每个部门配置AI工具。

这种思维忽略了一个关键问题：同一个价值环节，AI 可以有不同的渗透深度，而深度不同，其战略价值、核心技术路径和组织变革需求也完全不同。我们将其分为三个递进的深度层次：

在正式定义之前，我们不妨先思考一个生产制造的场景。同样是“生产制造”这个价值环节：在最表层的L1深度，AI帮助工程师快速查找设备手册，这是信息辅助，提升的是个人效率。在L2深度，AI自动处理生产异常、创建工单、通知调度，这是流程自动化，提升的是组织效率。但在L3深度，AI通过微调模型精确识别企业特有缺陷，并与工艺参数关联优化，这是核心能力重塑，改变的是企业竞争优势的来源。

正是这种本质上的差异，使得我们必须正视“深度”这个战略维度：

·L1：信息辅助层（效率工具）

o战略目标是提升个人效率，核心价值是快速获取信息、内容生成、格式转换 。

o核心技术路径是 PE（提示工程）和 RAG（检索增强生成）。PE 是通过精心设计的提示词来引导大模型，RAG 则是让 AI 在回答前先检索企业私有知识库，确保信息准确性。

oL1 解决的是价值链上的“信息不对称”问题。它投资周期短，风险低，是快速验证 AI 价值的切入点。

·L2：流程自动化层（流程引擎）

o战略目标是提升组织效率，核心价值是跨系统、跨部门的流程自动化与决策执行 。

o核心技术路径是 Agent（智能代理）。Agent 不仅能理解指令，更具备调用工具（API）、访问系统、执行动作的能力，能够实现端到端的流程闭环。

oL2解决的是价值链上的“流程割裂”问题。它开始重构流程，将业务运转模式从“人驱动”转向“AI驱动”。

·L3：核心能力层（竞争武器）

o战略目标是重塑业务模式，核心价值是将企业专有知识固化、提升核心产品/服务的竞争力 。

o核心技术路径是微调（Fine-Tuning）和RAG 。微调是用企业私有、高质量的数据训练模型，将专有知识和能力铸造到模型的参数中，形成企业独有的能力。

oL3 解决的是价值链上的“能力固化”问题。它投资周期长、难度高，但能够建立长期、难以模仿的战略护城河。

这里的战略逻辑是：这三个层次并非平行的工具配置，而是递进的战略路径。L1 解决的是信息问题，让每个人都拥有知识；L2 解决的是协同问题，让知识在流程中顺畅流转并自动执行；L3 解决的才是能力问题，将企业的独特知识转化为竞争优势的源泉。

要让您真切体会“深度部署”的价值，我必须将这套抽象的方法论，置入到具体的工作场景中。以生产制造为例，其AI部署的真正价值，绝不在于简单的故障诊断，而在于“良品率的提升”和“柔性制、造的实现” 。

传统的痛点是，工程师查找设备手册、SOP（标准操作程序）耗时长，且容易因版本不一致导致误操作，引发二次故障。新员工的上手速度完全依赖老员工的“传帮带” 。

L1 的解决方案是：部署智能知识库。将所有设备PDF、CAD图纸、历史维修日志、供应商文档等，通过多模态 RAG 技术进行整合 。工程师可以直接用自然语言提问（而不是关键词搜索），AI检索后输出结构化维修指南，并强制引用原始文档页码，确保可追溯性和合规性 。

可见价值如：维修准备时间缩短 70%，减少因知识错误导致的二次故障 。这只是效率的边际改善，但成功地解决了价值链上的“信息不对称”问题。

更深层次的痛点在于，生产线异常时，需要人工判断、记录、创建工单、通知调度，整个响应滞后。异常响应时间平均长达 30 分钟，导致非计划停机损失。

L2的解决方案是：部署生产异常处理Agent。这个Agent实时监控 MES/SCADA 数据流（通过 API），7x24小时运行。发现异常后，Agent自动执行诊断、分级、工单创建（集成 ERP/MES API）、通知值班人员（集成通讯 API）的闭环流程 。Agent的系统提示词中必须包含应急预案和决策边界，确保在高风险时刻遵循预设的风险控制流程 。

可见价值如：非计划停机时间减少15%，异常响应时间从30分钟降至5分钟 。这开始重构价值链上的“流程协同”，实现了从“人驱动”向“AI驱动”的运营模式转变。

最核心的痛点是，传统质检模型泛化性差，无法适应新产品和新缺陷；而工艺优化完全依赖少数专家经验的试错，周期长、成本高 。

L3 的解决方案是：部署缺陷识别与工艺优化模型。通过微调多模态模型，用企业私有的、高精度缺陷数据训练它，使其具备对企业特有、细微缺陷的精确识别能力，将缺陷分类精度提升至行业领先水平。这便是将“质检能力”从专家头脑中固化到模型参数中。同时，Agent 将实时缺陷数据与 RAG 提供的当前批次工艺参数关联分析，辅助专家进行工艺参数的闭环调整 。

可见价值如：良品率提升3%-5%，实现数据驱动的柔性制造 。这在根本上重塑了价值链上的核心竞争能力。

同样的逻辑，可以快速拓展到其他职能：

·供应链：L1 是供应商知识库 RAG；L2 是供应链风险 Agent，持续监控全球新闻和物流数据（RAG），自动执行多级预警和替代方案 。L3 则是需求预测模型的微调。

·营销：L3 是微调模型固化品牌调性，Agent自动根据不同渠道生成适配内容 。

AI深度部署的挑战，从来就不是纯粹的技术栈选择。必须正视一个核心论断：AI部署的失败，80%源于组织和文化，而非技术。

企业必须清晰地认识到，企业需要的究竟是效率提升、流程优化，还是核心能力重塑。战略目标决定了部署深度，也决定了组织变革的力度：

·L1效率提升：AI是效率工具，组织只需要培训员工使用 PE 和RAG 工具 。

·L2流程优化：AI是流程引擎，组织需要建立 Agent 治理框架，定义流程边界和权限，协调跨部门利益 。

·L3能力重塑：AI是竞争武器，组织需要建立 MLOps 团队、数据治理体系，并获得高层的长期战略支持 。

深度部署最核心的变革，在于角色转型。我们需要的不再是简单的 IT 人员或业务人员：

·业务专家（SMEs）：必须升级为“AI 提示工程师”和“Agent 流程设计师”，负责定义Agent的行为逻辑和RAG的知识边界 。他们从执行者变为AI的“训练师”和“规划师”。

·IT/AI 团队：必须升级为“AI 平台服务提供商”，负责构建稳定、安全的Agent平台、RAG管道和微调环境 。

随着AI渗透到L2和L3，风险也随之几何级数增加。一个失控的Agent或一个带有偏见的微调模型，可能造成巨大损失。因此，治理体系必须前置：

·Agent治理：必须建立严格的权限控制（最小权限原则）和可追溯性机制。所有Agent的操作、决策路径、输入/输出必须被记录和审计，确保出现问题时可以追溯责任 。在涉及高风险、高价值的决策点，必须设置人工干预点。

·模型治理：对于 L3 的微调模型，必须建立MLOps管道，定期进行安全对齐测试和性能回归测试，以应对行为漂移。同时，RAG 必须强制模型引用知识库来源，并增加“拒绝回答”机制，以应对模型幻觉。

基于价值链的AI深度部署，本质上是一个系统性的战略方法论，它帮助企业回答了“AI 投入如何转化为可持续竞争优势”这一根本问题。

它的科学性在于：

1.价值链提供了分析的框架，让AI部署不再是技术驱动的“想到哪做到哪”，而是基于业务逻辑的系统规划。

2.深度（L1/L2/L3）提供了战略的维度，让企业清楚地认识到：深度不同，战略价值和组织要求完全不同。

3.递进提供了实施的路径，从L1快速验证，到L2规模化应用，再到L3构建护城河，这是可操作的、分阶段的部署逻辑。

AI部署的成功，不在于用了多少技术名词，而在于部署的深度。我们不应只停留在 L1 的信息辅助，而必须将 AI 深入到 L2 的流程自动化和L3 的核心能力重塑。这才是 AI 真正转化为企业核心竞争力的战略路径。

只有将Agent的流程自动化、RAG的知识增强、微调的能力固化，与组织架构的调整、数据治理的完善和风险控制的建立相结合，才能构建一个面向未来的、AI驱动的本质领先的前沿企业。