AI+赋能 · 提质增效 | 人工智能时代的企业战略与实战指南

人工智能正在深刻改变着工作与生活方式，成为推动高质量发展的关键引擎。2025年8月，国务院印发《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》，标志着我国AI发展进入全面赋能新阶段。

战略管理专家、高级AI应用师郭朝刚先生深刻体会到AI带来的革命性变化，撰文旨在梳理AI+赋能的政策体系、工具矩阵和实践路径，帮助读者快速掌握AI应用方法，实现从"知道"到"会用"的跨越。

一、开篇：AI+赋能，重塑发展新格局

当前，我们正处在人工智能技术革命的关键节点。2025年8月，国务院正式印发《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》（国发〔2025〕11号），标志着我国人工智能发展进入全面赋能的新阶段。这份纲领性文件明确提出，到2027年新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%，到2030年超90%，到2035年我国将全面步入智能经济和智能社会发展新阶段。

AI+赋能的核心价值在于推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合，重塑人类生产生活范式，促进生产力革命性跃迁和生产关系深层次变革。这不仅是技术层面的革新，更是组织模式、业务流程、管理思维的全面重构。通过AI技术的深度应用，企业可以实现从"提质"到"增效"的跨越式发展——在提升产品质量和服务水平的同时，大幅降低运营成本、缩短响应时间、优化资源配置。

从战略视角看，AI+赋能需要把握三个关键维度：

⑴技术底座（模型能力、算力支撑、数据要素）

⑵应用场景（产业智能化、消费升级、民生服务、治理能力）

⑶生态体系（开源社区、人才队伍、政策法规）。

这三大维度相互支撑、协同演进，共同构成AI+赋能的完整框架。

二、人工智能+国家相关政策文件清单

我国人工智能政策体系已形成从顶层设计到具体实施的完整链条，为AI+行动提供了坚实的制度保障。以下是核心政策文件清单：

（一）国家级战略规划

1.《新一代人工智能发展规划》（2017年）

这是我国在人工智能领域的第一个系统部署文件，对2030年我国新一代人工智能发展的总体思路、战略目标和主要任务进行了系统规划，标志着人工智能上升为国家战略。

2.《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》（国发〔2025〕11号）

这是当前最核心的指导性文件，系统部署了"人工智能+"科学技术、产业发展、消费提质、民生福祉、治理能力、全球合作等6大重点行动，以及提升模型基础能力、加强数据供给创新、强化智能算力统筹等8项基础支撑能力。

（二）监管与治理政策

3.《生成式人工智能服务管理暂行办法》（2023年）

由国家互联网信息办公室等七部门联合发布，是我国首个针对生成式人工智能产业的规范性政策，确立了"包容审慎、分类分级"的监管理念，为生成式AI的健康发展提供了制度保障。

4. 数据安全与个人信息保护系列法规

包括《数据安全法》《个人信息保护法》《促进和规范数据跨境流动规定》等，为AI发展中的数据要素流通提供了法律框架。

（三）产业支持政策

5. 金融与财政支持政策

通过财政资金、政府采购等政策工具，发展壮大长期资本、耐心资本、战略资本，完善风险分担和投资退出机制，为AI产业发展提供资金支持。

6. 人才队伍建设政策

推进人工智能全学段教育和全社会通识教育，完善学科专业布局，加大高层次人才培养力度，超常规构建领军人才培养新模式。

（四）标准与评测体系

7.《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》

明确将基础共性、关键技术、行业应用与安全/治理等七个部分纳入统一框架，为AI产业发展提供标准支撑。

8.《生成式人工智能服务安全基本要求》

明确语料安全、模型安全、安全措施以及安全评估的可操作要求，成为企业开展安全评估的重要参照。

这一政策体系形成了"战略引领-监管规范-产业支持-标准保障"的完整闭环，为AI+行动的深入实施提供了全方位支撑。

三、国内主流AI工具应用全景

国内AI工具市场已形成百花齐放、百家争鸣的局面，覆盖对话交互、内容创作、办公提效、代码开发、图像视频等多个领域。以下按功能分类介绍主流工具：

（一）全能大模型类

1. DeepSeek（深度求索）

超强"记忆力"，可精准记住并深度分析超长文章或对话内容；在编程解题、数学计算领域表现突出；支持联网获取实时信息。

适用场景：复杂问题解答、知识推理、学术研究、技术分析。

2. Kimi（月之暗面）

长文本处理能力标杆，支持百万字文档解析、总结、关键信息定位。

适用场景：论文研读、书籍总结、长篇报告梳理、法律文件分析。

3. 文心一言（百度）

中文理解能力顶尖，擅长文学创作、对联、诗词等具有中国文化特色的文本生成；依托百度搜索资源，知识更新速度快。

适用场景：中文内容创作、实时知识查询、专业知识解读。

4. 千问（阿里）

多模态AI助手，支持文本、图像、音视频处理；集成于钉钉、淘宝等阿里系产品。

适用场景：办公协助、文档处理、会议纪要、邮件撰写。

5. 豆包（字节跳动）

主打"流畅对话"体验，响应速度快，交互自然；擅长娱乐互动、创意内容生成。

适用场景：日常陪伴、创意文案、营销文案、多语言对话。

（二）办公提效类

1. WPS AI

嵌入国民级办公软件WPS，无需切换平台即可在文档中辅助写文章、制作PPT、处理数据。

适用场景：文档撰写、PPT制作、表格处理、办公全流程。

2. 通义听悟（阿里）

专注音频转写与内容提炼，可将会议录音、课程音频快速转化为文字，自动提取关键信息。

适用场景：会议纪要、课程笔记、音频内容整理。

3. 飞书妙记

智能摘要、关键词提取，支持多人协作编辑。适用场景：会议记录、团队协作、文档管理。

（三）图像与设计类

1. 即梦AI（抖音）

操作简单易上手，支持文字绘图、文字生成视频、图片生成视频。适用场景：插画创作、海报设计、视频制作。

2. 通义万相（阿里）

支持文生图、图生图、文生视频、图生视频、图像编辑。适用场景：创意设计、视觉素材制作、商业设计。

3. 文心一格（百度）

根据文字描述快速生成多种风格的精美图片。适用场景：艺术创作、设计灵感、视觉素材。

（四）视频创作类

1. 腾讯智影

全功能AI视频工具，支持AI配音、文字转视频、虚拟主播生成。适用场景：企业宣传、自媒体创作、视频制作。

2. 剪映AI

嵌入剪映的智能功能，支持自动剪辑、智能配乐、画面优化。适用场景：视频剪辑、短视频制作、内容创作。

（五）代码开发类

1. 通义灵码（阿里）

专注代码生成与优化，支持多编程语言。适用场景：代码开发、代码优化、编程辅助。

2. CodeArts Snap（华为）

覆盖代码生成、研发知识问答、单元测试用例生成、代码解释等八大研发场景。适用场景：软件开发、代码生成、技术文档。

（六）智能体平台

1. 扣子Coze（字节）

智能体开发平台，可快速构建定制化AI应用。适用场景：智能体开发、应用构建、业务自动化。

2. 智谱智能体

基于智谱大模型的智能体平台。适用场景：智能体开发、应用构建、业务自动化。

这一工具矩阵覆盖了从内容创作到技术开发、从办公提效到创意设计的全场景需求，为企业数字化转型提供了全方位的技术支撑。

四、实操案例：AI工具在典型场景中的应用

案例一：用AI快速制作PPT（豆包+腾讯元宝组合）

场景描述：需要制作一份《大学生求职简历优化技巧》的PPT，面向应届生，包含3个核心方法+避坑指南。

操作步骤：

1. 豆包搭框架：打开豆包，输入指令"帮我生成《大学生求职简历优化技巧》PPT大纲，面向应届生，含3个核心方法+避坑指南，输出三级标题结构"。10秒即可获取结构化大纲，可直接修改补充细节。
2. 元宝协作：将大纲转发至腾讯元宝，输入"把这个大纲同步到腾讯文档，按10页拆分，每页标注核心要点+配图建议"。生成后可直接邀请同学在线协作修改，数据实时同步。
3. 进阶优化：若需专业版式，用DeepSeek补充指令"给第3页'STAR法则应用'生成详细内容，含1个实习案例+数据对比"，复制内容到PPT工具一键美化。

效果评估：原本需要1-2小时的手工制作，通过AI辅助可在15分钟内完成初稿，效率提升80%以上，且内容结构更完整、逻辑更清晰。

案例二：AI辅助文案创作（Kimi+DeepSeek组合）

场景描述：需要为奶茶新品撰写营销文案和公众号推文。

操作步骤：

1. 短文案创作：在Kimi中输入"写一句奶茶新品slogan，突出'鲜榨果茶'和'低卡'，12字以内，风格活泼"。快速生成"鲜榨果茶低卡，清爽无负担"等精准内容。
2. 长文创作：在DeepSeek中发送指令"写一篇《AI工具提升学习效率》的公众号推文，分3个工具案例，每段配操作步骤，结尾加互动提问"。生成后可直接复制发布，专业度拉满。
3. 多轮优化：在对话中追问"把刚才的文案改成更口语化的表达，适合小红书平台"，利用上下文记忆能力实现风格切换。

效果评估：文案创作时间从2-3小时缩短至30分钟，且文案质量更符合平台调性，转化率提升明显。

案例三：英语翻译与润色（Kimi核心用法）

场景描述：需要将"江南的春天，烟雨朦胧如诗画"翻译成地道美式英语，带文艺感。

操作步骤：

1. 直接翻译：粘贴文本并指令"把'江南的春天，烟雨朦胧如诗画'翻译成地道美式英语，带文艺感"。Kimi会输出"Spring in Jiangnan is as poetic and picturesque as a misty rain painting"，还能隐性修正原文语法错误。
2. 分段处理：遇到长文献、多术语的学术文本时，可分段逐段输入，降低理解压力。复杂文本可配合指令"先总结核心信息再翻译"提升效率。
3. 风格调整：多轮对话中可追问"把刚才的译文改成口语化表达，适合电话沟通"，利用上下文记忆能力实现风格切换。

效果评估：翻译准确率提升至95%以上，且能根据不同场景需求调整表达风格，满足商务、学术、日常等多场景需求。

案例四：AI辅助数据分析（腾讯元宝）

场景描述：需要分析Q3销售数据，生成核心结论和可视化图表。

操作步骤：

1. 数据解析：在微信内转发工作Excel表格给腾讯元宝，输入"解析这份Q3销售数据，生成3个核心结论+柱状图建议"。可直接获取数据洞察，图表建议适配腾讯文档可视化功能。
2. 跨工具流转：输入"把刚才的数据分析写成简短汇报，同步到微信会议群，附原文件链接"。无需切换APP即可完成多平台内容同步。
3. 多人协作：将分析结果分享给团队成员，支持多人同时在线编辑和评论，实时同步修改。

效果评估：数据分析时间从半天缩短至30分钟，且分析维度更全面、结论更精准，团队协作效率提升50%以上。

案例五：AI视频制作（即梦AI）

场景描述：需要为《亡羊补牢》课文制作教学视频。

操作步骤：

1. 文案生成：在豆包中上传《亡羊补牢》电子教材，输入指令"帮我生成视频文案，风格定位：2D卡通动画，暖色调乡村场景，角色动作生动，搭配轻快背景音乐"。获取详细的分场景视频文稿，包含画面描述、旁白、字幕等完整要素。
2. 视频生成：将文案按场景复制到即梦AI中，输入指令"根据文案生成视频，风格：2D卡通动画，暖色调，角色动作生动"。AI会自动生成每个场景的视频片段。
3. 后期优化：对生成的视频进行剪辑、配乐、字幕添加等后期处理，确保视频流畅度和教学效果。

效果评估：原本需要专业视频制作团队几天完成的工作，通过AI辅助可在2-3小时内完成初稿，大大降低了教学视频制作门槛，让一线教师也能轻松制作高质量教学资源。

五、学习方法：从入门到精通的路径

（一）学习心态与原则

1. 先搞懂AI能做什么（不能做什么）

AI更像是一个"超级助手"，而不是"全能魔法师"。它能帮你快速整理信息、提供灵感、自动化重复工作，但它不擅长完全替代你的思考、100%准确（数据类问题要自己核对）。关键点：先明确你的需求，再让AI辅助，而不是完全依赖它。

2. 拒绝碎片化，用大块时间+即时实践

任何学习都需要沉浸式思考，碎片化浏览根本不够。建议每天碎片时间浏览了解行业动态，然后留1.5-2小时的深度学习时间，全神贯注啃硬核内容。尽量在电脑前学习！手机屏幕太小很容易被消息打断，而且遇到新的AI应用、灵感或模型功能时，电脑能直接上手操作，这种即时实践比单纯看教程记得牢10倍！

3. 死磕兴趣点，从泛学到精耕

AI领域太广了，什么都学等于什么都没学。建议盯着自己感兴趣的领域死磕。比如对"提高工作效率的工具"和"内容创作类产品"特别感兴趣，这两个方向的新东西一出来就追着研究透。看到一个新的AI写作工具就把它的功能、优缺点、适用场景都摸清楚；遇到一个提升办公效率的AI插件就立刻整合到自己的工作流里试错。

（二）学习路径与方法

1. 打好基础是关键

学习AI之初，扎实的基础知识非常重要。就像盖房子需要稳固的地基一样，数学知识就是AI学习的基石。概率论与数理统计让你理解数据的随机性和模型评估的原理，线性代数中的矩阵运算在神经网络的构建中无处不在，微积分则帮助你掌握优化算法的精髓。

2. 从简单项目入手

不要一开始就追求高大上的复杂项目。建议从一些简单的AI项目开始，比如手写数字识别。这个项目虽然基础，但涵盖了数据获取、预处理、模型选择（如使用简单的神经网络）、训练和评估等完整的AI流程。通过亲手实践这个项目，学会如何使用Python的相关库，如NumPy进行数据处理，Scikit-learn构建模型。

3. 多阅读开源代码

开源代码是学习AI的宝库。经常在GitHub上搜索一些优秀的AI开源项目，如TensorFlow和PyTorch的官方示例项目。阅读这些开源代码就像站在巨人的肩膀上看世界。可以学习到顶尖开发者们的代码风格、算法实现技巧以及项目架构思路。

4. 参与线上线下社区

线上的AI学习社区，如Stack Overflow、Kaggle论坛等，是与其他学习者和专家交流的好地方。在那里，可以提出自己的疑惑，也能看到别人遇到的问题和解决方案。线下的学习小组或者研讨会也非常有意义。

5. 保持好奇心与耐心

AI领域发展迅速，新的算法、技术不断涌现。始终保持好奇心，关注行业动态，如订阅AI领域的专业杂志和博客。同时，学习AI是一个漫长而充满挑战的过程，会遇到很多挫折，比如模型训练不收敛、算法效果不佳等。这时候就需要耐心，不断调整参数、改进算法，直到取得满意的结果。

（三）学习工具的选择

1. 先精通1-2个工具

现在AI工具太多了——ChatGPT、Claude、Copilot、Midjourney……新手很容易陷入"哪个更好用？"的纠结中。建议先选1个主流工具（比如ChatGPT），深度使用1个月，摸透它的逻辑，再去尝试别的。否则每个工具都用得半生不熟，反而效率更低。

2. 实践！实践！实践！

看再多教程，不如自己动手试一次。可以从这些小事开始：让AI帮你优化一段工作邮件、用AI生成本周的健身计划、试着用AI辅助写小红书笔记。记住：犯错很正常，多试几次就找到感觉了。

3. 学会"提问"，效果翻倍

你有没有发现，问AI"怎么写好文章？"和"如何写一篇吸引年轻人的健身科普文章？800字，口语化，带案例"得到的结果完全不同？AI工具很依赖你的指令质量，试试这几个技巧：

• 具体化：不要说"帮我写文案"，而是"帮我写一条小红书健身文案，针对上班族，轻松幽默"
• 分步骤：先让AI列大纲，再让它填充内容
• 加限制：比如"不要超过300字""用简单易懂的语言"

问得越细，AI给的答案越有用。

4. 别光"用"，要"复盘"

很多人用AI工具就是"输入问题→复制答案→结束"，但其实每次使用都是学习机会。比如，AI生成了一个不错的方案，可以问自己：为什么这个回答好？（结构清晰？案例生动？）如果换种问法，结果会不会更好？哪些部分还需要我自己优化？

小技巧：把AI的回答和自己的修改版本对比，慢慢就能摸清它的"脾气"。

六、应用心得：实战经验总结

（一）企业级应用心得

1. 循序渐进式推广

不少企业老板觉得AI非常有用，AI赋能管理可以是提高现有的研发效能、优化业务流程、增强决策能力以及应对行业变革，这无疑都有助于企业发展，于是希望在企业全员范围内大力推动AI应用。但据郭老师观察，如果AI在企业内的推广太过激进，反而起不到很好的效果，因为每个人应对变化的态度是不一样的，需要改变思维的时间也不同，能迅速积极拥抱新技术的人群一般来说不会是大多数，一定会有一部分员工抗拒改变或者采取跟随策略。

郭朝刚建议在企业中通过各种选拔、激励的方式来先让一部分人用起来，形成鲇鱼效应，逐步带动公司内部更多人员对AI的运用。与此同时，做好关于AI产品的宣传工作，让企业领导及员工认知AI，同时加强线下培训，但值得注意但是这种培训必须是小范围的进行，必须有针对性，可利用工作场景设计一些与AI互动或PK的游戏环节，在趣味性的同时也让大家认知，学会了AI的相关功能，增强了员工对AI的探索欲。在企业中推广AI一定是一个循序渐进的过程，我们企业领导与员工也要知道的是AI不是"芝麻开门"那般简单，它是一个系统化的实践工程，需要联系，也是一个探索工程。

2. 企业级AI应用需要特别训练

AIGC的本质是基于对现有信息和数据学习后的输出。公开的大模型在互联网上学习的大量数据一定会包含一些过时或错误的信息。为了更好地在企业内运用AI，一定要有企业级别的智能体用于学习企业内部的知识库。日常要注意公司各种政策文档和数据的积累，同时也要有专人对大模型进行训练和调优。因为在某个岗位，或者某个场景里能把AI玩转，并不意味着能推广到更大范围里应用。

例如，通用大模型下都可以起草文档，理论上，企业内部的文档都可以用它来起草，大大提升效率，甚至减少用工。但如果具体到一家券商，要给自己的大客户写投资报告，并不是在互联网上扒一堆内容，抽取总结一下，用标准的格式生成一篇报告这样简单。要写出一份合格的报告，至少需要：广泛材料阅读（外部公开+内部保密资料）、独特的趋势、洞见并有相关数据支撑、内部独有的数据用以验证结论的准确性。

3. 个人用AI和企业用AI完全是两回事

个人用AI和企业用AI完全是两回事。企业应用AI需要：需求、模型的技术选型、数据的使用和安全，这些也只是企业应用AI的冰山一角，除此之外，还有组建AI技术团队（买方案也需要自己有AI技术人员）、大规模应用时的成本收益分析等等，这还没有提到企业应有的AI战略、数据战略等问题。

（二）个人应用心得

1. 明确AI的定位

AI更像是一个"超级助手"，而不是"全能魔法师"。它能帮你快速整理信息、提供灵感、自动化重复工作，但它不擅长完全替代你的思考、100%准确（数据类问题要自己核对）。

关键点：先明确你的需求，再让AI辅助，而不是完全依赖它。

2. 学会有效提问

你有没有发现，问AI"怎么写好文章？"和"如何写一篇吸引年轻人的健身科普文章？800字，口语化，带案例"得到的结果完全不同？AI工具很依赖你的指令质量，试试这几个技巧：

• 具体化：不要说"帮我写文案"，而是"帮我写一条小红书健身文案，针对上班族，轻松幽默"
• 分步骤：先让AI列大纲，再让它填充内容
• 加限制：比如"不要超过300字""用简单易懂的语言"

问得越细，AI给的答案越有用。

3. 实践是最好的老师

看再多教程，不如自己动手试一次。可以从这些小事开始：让AI帮你优化一段工作邮件、用AI生成本周的健身计划、试着用AI辅助写小红书笔记。记住：犯错很正常，多试几次就找到感觉了。

4. 保持学习与迭代

AI领域发展迅速，新的算法、技术不断涌现。始终保持好奇心，关注行业动态，如订阅AI领域的专业杂志和博客。同时，学习AI是一个漫长而充满挑战的过程，会遇到很多挫折，比如模型训练不收敛、算法效果不佳等。这时候就需要耐心，不断调整参数、改进算法，直到取得满意的结果。

七、结语：拥抱AI，共创未来

人工智能时代已经到来，AI+赋能正在重塑各行各业的发展格局。从国家战略到企业实践，从个人学习到行业应用，AI技术正在以前所未有的速度渗透到我们工作和生活的方方面面。

作为战略管理专家和高级AI应用师，我深刻体会到AI+赋能的巨大价值。通过系统学习、深度实践和持续迭代，我们可以将AI技术转化为实实在在的生产力，实现个人能力的跃升和组织效能的倍增。

郭朝刚的建议：

1. 保持开放心态：积极拥抱AI技术，不要被"高大上"的外表吓倒，把它当作提升效率的工具
2. 系统学习：从基础概念到应用实践，建立完整的知识体系
3. 深度实践：选择1-2个核心工具，在真实场景中反复使用，形成肌肉记忆
4. 持续迭代：AI技术发展迅速，保持学习热情，跟上时代步伐
5. 安全合规：在使用AI工具时，注意数据安全和隐私保护，遵守相关法律法规

AI+赋能不是终点，而是新的起点。让我们携手共进，在人工智能时代创造更多可能，实现个人价值和企业发展的双重提升！

作者：郭朝刚，战略管理专家，高级AI应用师，长期从事企业战略管理和数字化转型研究，在AI技术应用和商业价值转化方面有丰富实践经验。