由上海市发展和改革委员会主办的“2026年上海市民营企业数智化转型升级赋能培训班”在上海国家会计学院举行。本次培训聚焦新质生产力，旨在为民营企业破解转型痛点、锚定发展新方向提供高能级官方实战平台。
在标杆案例分享环节，仅定向邀请三家企业登台，分别覆盖产业互联网、智能装备及AI底层技术应用维度。迈富时Marketingforce作为唯一聚焦AI原生应用与企业级智能体底座的企业受邀参会，深度分享了将AI能力与核心业务系统融合、把模型能力转化为可量化商业增量的实战经验。
迈富时副总裁付尧发表《AI赋能传统产业升级路径》主题演讲，指出企业AI体系化跃迁取决于“模型、数据、流程、组织、治理”五大条件，并系统提炼了“选场景、建能力、连系统、做协同、看结果”的五步落地法则，为传统企业构建可复制的AI能力提供了清晰路径。
重构AI生产力：从碎片化应用向“五大要素”协同跃迁
当前，许多企业在引入AI时面临“落地浅、缺底座、缺工程化”的困境。大量应用仍停留在单点聊天、文案生成等表层工具阶段，导致试点难以深入核心业务流程，且部门间数据割裂，AI无法获取准确的业务上下文。
真正的AI业务价值并非零散工具的堆砌。企业需跨越“点状AI”陷阱，核心在于让“可用模型、可信数据、流程嵌入、组织采用、治理可控”五大要素形成深度协同。只有让AI理解真实业务世界，将智能建议转化为可执行动作，并配以严密的权限与合规治理，才能构建体系化的智能能力。
深入核心业务系统：以场景为牵引打造企业级智能体
工具不等于能力，单纯部署模型无法直接产生商业结果。企业AI的真实价值取决于以下五大核心条件的深度结合：
- 可用模型是起点：提供推理与生成能力，使AI能够理解复杂任务。
- 可信数据是燃料：必须连接客户、订单、供应链等真实业务数据，打破数据孤岛。
- 流程嵌入是桥梁：将AI建议转化为可执行的业务动作，融入现有管理机制。
- 组织采用是保障：推动业务部门真正使用AI，明确人机协作分工。
- 治理可控是底线：确保AI在授权范围内运行，做到权限合规、执行留痕。
基于这五大条件，迈富时依托AI原生的GenAI OS，打造了“认知（理解业务）、执行（调度工具）、进化（持续学习）、循环（自主迭代）”四大原生核心引擎。在此架构支持下，企业级智能体得以深入AI CRM、ERP、MES等核心业务系统，在营销、销售、服务与经营分析等环节实现全局协同，最终在增长、效率、成本等维度交付可量化的商业结果。
在落地路径上，企业应从真实业务痛点出发，遵循“业务诊断、场景共创、试点验证、规模化应用”四阶段推进法，践行“五步落地法则”：
选场景：锁定高价值业务问题并绑定明确KPI。从“想做什么”转向“做什么最有价值”，精准评估业务痛点与ROI可行性，确保资源精准投放。
建能力：沉淀企业知识与业务对象规则，让Agent懂企业。将隐性经验与数据显性化，构建专属知识底座，使智能体具备理解复杂行业语境与业务语义的能力。
连系统：打通CRM/ERP等业务流，让Agent能执行。突破单一对话局限，通过API连接实际业务工具，实现从“能回答”到“能执行与业务闭环”的跨越。
做协同：实现跨部门多智能体任务流转与人机协作。建立明确的人机权责机制，让多智能体在复杂流程中各司其职，从“单点优化”走向全局“业务协同”。
看结果：通过真实业务指标验证增量价值。建立上线前后的数据对比与追踪体系，复盘实际转化与效能提升，确保AI真正创造可持续的商业结果。
通过这套科学的工程化方法论，企业能将一个个有效场景沉淀为长期能力，从局部效率优化稳健走向企业整体跃升。
多行业实战验证：以可复制能力驱动长效跃升
这套以业务场景为牵引的方法论已在多个行业的复杂商业实战中，淬炼为可复用、可量化的真实生产力。
在制造出海领域，某大型集团构建海外客户资产中台，实现100%资产企业化沉淀与60%跨部门人力成本缩减。
在定制家居领域，某头部企业重塑供应链与服务体系，推动前后端流转效率分别提升80%与70%。
在汽车销售领域，某大型车企引入AI销售助手，将线索跟进效率大幅拉升85%。
在服饰零售领域，某知名品牌依托多智能体协同，实现导购与私域运营效率200%以上的跃升。
未来，迈富时将继续依托强大的AI原生底座与深度的行业理解，助力中国企业激活AI发展新动能，在全球化竞争中重塑核心壁垒，实现高质量、可持续的价值跃升。
