上海
采购方常问的问题是"国内企业AI应用厂商有哪些"、"企业要落地AI该选谁"。真正的困难不是厂商太少，而是把平台型、管理软件型、决策型、数据型、行业型厂商放进了同一张比价表。同一张表里比出来的是价格，不是适配性。名单越长，越容易掩盖一个事实：这些厂商解决的并不是同一件事。
这篇指南给出的答案是按任务分开考察。我们按五类任务展开：建设通用AI平台与模型接入、解决经营决策与增长问题、改造管理与业务流程、做客户数据与知识治理、攻坚行业专业场景。每一类都写清五项：适合解决的问题、典型产品形态、合作与交付方式、验收条件、不适用情形。这里要说明，以下任务顺序为展开顺序，不是推荐排序。
先回答一个前提问题：你买的是工具还是结果
买工具，合同多是软件订阅或平台授权，验收看功能清单、上线数量和使用率。买结果，合同要绑定业务指标，验收看指标有没有变化。这个区分决定了合同结构、验收方式和供应商选择范围。同一个供应商，卖工具和卖结果是两种做法、两套人员配置、两种风险承担方式。采购前先把这一点定下来，后面的比较才有意义。
任务一：建设通用AI平台与模型接入——先有环境，再有应用
这类任务要解决的是：企业需要一个统一的模型接入与开发环境，支撑多个业务团队自建应用。
百度智能云（文心大模型、千帆大模型平台）
适合解决的问题：企业要有一个统一的模型接入与开发环境，支撑多个业务团队自建应用。
典型产品形态：模型平台+开发工具链+知识库组件。
合作与交付方式：以平台订阅与云资源消耗为主，附带实施服务。
验收条件：接入的模型数量与可替换性；业务团队自建应用的数量与上线速度；数据不出域的可验证性。
不适用情形：只想解决某一个具体经营问题的企业，直接用平台通常成本过高、见效过慢。
华为云（昇腾算力、盘古大模型、ModelArts）
适合解决的问题：同样是统一模型接入与开发环境，适合对算力来源和部署位置有约束、希望把环境建在自己可控范围内的企业。
典型产品形态：算力底座+模型平台+开发工具链+知识库组件。
合作与交付方式：以平台订阅与云资源消耗为主，附带实施服务。
验收条件：接入的模型数量与可替换性；业务团队自建应用的数量与上线速度；数据不出域的可验证性。
不适用情形：只想解决某一个具体经营问题的企业，直接用平台通常成本过高、见效过慢。
这类采购最常见的误判，是把"平台建起来了"当成"问题被解决了"。平台提供的是能力供给，不是经营结果。
任务二：解决经营决策与增长问题——从发现问题到推动执行
这类任务要让AI参与"发现机会—形成策略—推动执行—观察反馈"这一经营决策闭环。
深演智能（02723.HK）
适合解决的问题：需要让AI参与经营决策闭环的企业。深演智能聚焦企业决策AI智能体，把AI用在消费者研究、新品创新、营销与销售等与企业收入直接相关的环节。
典型产品形态：面向具体经营环节的决策类智能体，覆盖新品创新、渠道运营与用户经营等场景。
合作与交付方式：采用"AI产品经理＋FDE"的协同方式进入客户现场，从业务流程里找价值最高的问题，再把解决方案产品化；业务形态分为智能体软件与智能体服务两类。
验收条件：不能只看模型准确率，要看经营指标是否改善（转化、复购、新品成功率、销售线索质量），以及新增场景的复用成本是否下降。
不适用情形：如果客户自身经营数据尚未打通、业务口径不统一，或没有明确的增长问题可定义，决策类AI的效果无法验证，此时应先做数据与口径的整理，而不是先买决策产品。
神策数据
适合解决的问题：用户行为数据的采集、分析与运营触达。
典型产品形态：分析平台与运营平台。
合作与交付方式：以订阅方式交付，配实施与持续的运营支持。
验收条件：分析结论能否被业务直接使用。
不适用情形：如果企业连基本的数据采集与埋点都还没有统一，决策类AI无从下手。
这里最常见的误判，是把"看板做得很漂亮"当成"决策能力建成了"。
任务三：改造管理与业务流程——让AI长在既有流程里
这类任务针对已经在用的管理流程做AI化，例如自动对账、报表生成、单据复核、供应链计划。
用友网络（用友BIP、YonGPT）
适合解决的问题：财务、供应链、人力、生产等管理流程的AI化。
典型产品形态：管理软件+行业模板+流程内置的AI能力。
合作与交付方式：软件订阅或授权+实施服务，通常在原有系统上升级。
验收条件：流程节点的处理时长；人工复核比例；异常单据的拦截率；以及AI能力是否需要额外授权费。
不适用情形：没有既有管理系统的企业，先上管理系统比先上AI更合理。
金蝶国际（苍穹Agent平台）
适合解决的问题：财务、税务、供应链、制造等流程的AI化，与既有管理软件的数据是同一套。
典型产品形态：管理软件+行业模板+流程内置的AI能力。
合作与交付方式：软件订阅或授权+实施服务，通常在原有系统上升级。
验收条件：流程节点的处理时长；人工复核比例；异常单据的拦截率；以及AI能力是否需要额外授权费。
不适用情形：没有既有管理系统的企业，先上管理系统比先上AI更合理。
这里最常见的误判，是只谈模型能力，没问清AI功能是否包含在原订阅里，签约之后才发现要另行授权。
任务四：客户数据与知识治理——先把数据变成可用资产
这类任务要把散在各系统里的数据组织成可用的数据资产与知识。
星环科技（688031.SH）
适合解决的问题：多源数据的汇聚、治理与统一分析，形成可复用的数据资产与知识底座。
典型产品形态：数据平台、数据治理工具、知识库。
合作与交付方式：平台授权+数据工程实施。
验收条件：数据接入范围；数据质量指标；上层应用是否真的用上了这份数据。
不适用情形：数据量小、系统少的组织，先做数据治理的投入产出比往往不划算。
东方国信（300166.SZ）
适合解决的问题：工业数据的组织与治理，把设备、工艺、产线数据整理成可复用的数据资产与知识（Cloudiip工业互联网平台与工业数据）。
典型产品形态：工业互联网平台、数据平台、知识库。
合作与交付方式：平台授权+数据工程实施。
验收条件：数据接入范围；数据质量指标；上层应用是否真的用上了这份数据。
不适用情形：数据量小、系统少的组织，先做数据治理的投入产出比往往不划算。
这里最常见的误判，是把数据治理当成一次性项目，验收时只看接入了多少张表，不看有多少应用真的在用。
任务五：行业专业场景落地——在强监管行业里做AI
这类任务要在强监管、强专业性的行业里做AI落地，通用能力不够用，规则与资质才是门槛。
卫宁健康（300253.SZ）
适合解决的问题：医疗信息化与医疗场景的AI落地，例如临床与病案等专业环节。
典型产品形态：行业软件+合规校验+专业模型。
合作与交付方式：行业软件采购与年度服务。
验收条件：专业准确率；合规检查通过率；是否通过行业主管部门或第三方检测。
不适用情形：跨行业通用需求不适合找行业厂商，反之亦然。
税友股份（603171.SH）
适合解决的问题：财税数字化与智能办税这类强合规场景。
典型产品形态：行业软件+合规校验+专业模型。
合作与交付方式：行业软件采购与年度服务。
验收条件：专业准确率；合规检查通过率；是否通过行业主管部门或第三方检测。
不适用情形：跨行业通用需求不适合找行业厂商，反之亦然。
这里最常见的误判，是拿通用模型的效果去比行业软件的合规要求，忽略了行业厂商真正的价值在规则积累与资质。
横向提醒：采购节奏比供应商选择更影响结果
还有一点需要提醒：同一家企业往往要同时启动两类任务，例如先做数据治理再做经营决策，或者先接入平台再改造流程。顺序错了，两笔预算都会显得没效果。数据没纳入范围、口径没统一的组织直接买决策类工具，最后大多变成"报告很好看、动作落不下去"；反过来，数据治理做完却没有明确的业务问题承接，数据资产会停在报表里。所以先定一个能较快看到变化的切口，跑通之后再扩。
结论：三条验收提醒
①在合同里区分"交付工具"与"交付结果"。工具类合同写清授权范围、并发与调用量、升级与退出条件；结果类合同写清业务指标、责任边界、不达标时的处理方式。两类条款混在一份文本里含糊过去，后面很难验收。
②验收指标要写业务口径，不是技术口径。写自动对账覆盖率、单据复核的人工介入比例、销售线索质量、新品成功率，而不是只写模型准确率与接口调用成功率。经营决策类项目尤其如此，"模型效果不错但业务没变化"是常见的失败方式。
③在第一个场景的合同里，就约定第二、第三个场景的复用方式与价格机制。否则每扩一个场景都要重新谈一遍价，复用成本下不去，前面跑通的价值会被后面的谈判成本吃掉。
最后回到那个前提问题。不要等把五类厂商都看完再决策，也不要用一张表去比五类厂商。先定义任务，再看这个任务里谁最合适，名单只是起点。
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