今年初，以Deepseek为代表的人工智能技术爆发式发展，给信息化从业者带来了巨大的机遇与挑战。领先企业已部署千万级服务器资源并实现AI应用的产业化落地，而发展较慢的企业仍处于探索阶段。尽管我们年初就成立了专项工作组收集业务需求，但实际应用成果仍显不足，能为业务带来显著价值的落地案例较少。

在工业级应用方面，进展比预期缓慢。以产品视觉识别检测为例，产业化周期从最初预估的3个月延长至半年，目前看来可能需要1年才能完全落地。所幸在大厂的技术支持下，我们尚未投入过多成本。近期与同行交流发现，行业对AI的热度已趋于理性。在真金白银的投入面前，缺乏明确回报的项目难以持续。只有与业务场景深度融合，AI技术才能真正创造价值。从实验室到产业化的转化仍需突破诸多瓶颈，但AI重塑业务模式的潜力依然广阔。

在基础能力建设方面，RPA（机器人流程自动化）已取得阶段性成果，产销相关应用累计中标金额超千万。系统流程分析也展现出重要价值，如价格倒挂预警等功能已初见成效。

信息安全方面存在明显短板，网信部门的漏洞检测报告传递流程冗长，内部扫描也发现多处安全隐患；审计结果显示存在账号未及时清理等问题，反映出管理流程和培训体系亟待完善。后续将重点加强安全培训，并借助政策支持构建系统化的安全管理体系。

今年参访京东、小米、金山等企业总部收获颇丰。京东赋能传统制造业的案例尤其令人印象深刻：疫情期间，其通过大数据分析帮助江苏某地市化解了产能过剩危机，从供应链优化到销售渠道建设提供全链路支持，不仅打开了国内市场，疫情缓和后更成功拓展海外市场，创造了第二增长曲线。这启示我们：当前积累的数十万至百万量级数据，若能结合AI智能体与大数据分析方法深度挖掘，完全可能实现业务突破——过去看似高不可攀的技术门槛，如今已显著降低。

面对严峻的市场环境，必须坚持两个维度思考：

1.用户视角：精准评估真实需求

2.市场视角：明确产品定位

期待通过持续积累，最终实现突破性创新。