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　　5月29日，2026证券市场年会行业分会数字经济大会在北京举行 。在以“智变·新引擎——人工智能如何重塑企业增长逻辑
”为主题的圆桌分享环节
，与会嘉宾从AI带来的核心价值变革 、场景选择标准
、服务价值迭代、安全风险防范等维度展开了深度研讨
。

　　AI深度融入企业运营

　　从技术概念到增长引擎，AI正深度融入企业运营的各个环节。在圆桌分享环节 ，来自不同赛道的企业负责人结合自身实践
，分享了AI展现出的多元化价值路径 。

　　结合汽车研发行业特点与企业实践，阿尔特汽车技术股份有限公司（以下简称“阿尔特 ”）CEO 、总裁张立强表示 ，AI已深度融入汽车研发全流程
，不仅推动业务效率实现跨越式提升、加速人才梯队建设，更助力阿尔特从传统汽车研发服务商 ，全面转型为汽车科技创新企业。

　　谈及AI为企业带来的核心改变
，张立强坦言，效率提升与人才培育升级是阿尔特最直观的两大变革
。依托AI技术 ，阿尔特实现研发工作精准提效。在车身开发
、整车造型等核心环节
，AI可承接大量标准化、重复性研发工作，有效减少人力投入 、压缩作业周期 。同时 ，AI打破了汽车行业研发人才培养瓶颈，能够快速赋能青年工程师
，帮助其在短期内掌握资深工程师的整车开发理念与专业技术，助力企业高效搭建人才梯队
。

　　B2B营销领域也在经历类似的深刻变革。北京百炼智能科技有限公司（以下简称“百炼智能
”）创始人兼CEO冯是聪表示 ，AI正深刻改变B2B营销SaaS（软件即服务）的商业模式
，AI带来的最大变化是客户从“购买工具”转向“购买结果 ”，企业不再需要自行完成复杂的数据分析链条 ，AI直接输出可执行结论 。

　　从产品形态来看
，AI正在将SaaS的交互方式从多步骤菜单式操作压缩为自然语言对话式指令
。冯是聪举例称，过去用户需要执行大量人工操作才能筛选出上市公司招投标信息 ，现在一句自然语言指令即可完成。

　　北京格灵深瞳信息技术股份有限公司（以下简称“格灵深瞳
”）从事视觉智能已有很长时间
，在应用落地方向积累了丰富经验 。格灵深瞳CEO吴一洲提到：“当下的AI技术正以高频
、跃阶的方式突飞猛进
。我们更愿意把现在这个时代称为大模型时代或智能体时代。”

　　在她看来，这种技术跃迁正改变着行业的商业逻辑 。“在传统小模型时代 ，也就是‘手搓算法’时代
，商业模式要实现规模化并不容易
。但在当下的大模型时代，随着大模型原生或智能体原生的技术架构逐渐成熟 ，视觉智能产品有机会变得更加标准化、工具化，让客户受益
，同时也为公司探索规模化经营提供新的可能。 ”

　　信息安全领域的企业则更关注增长背后的风险底线，北京北信源软件股份有限公司（以下简称“北信源
”）副总裁姜来表示：“在AI全球化发展新格局中 ，公司在三大战略的基础上
，确立了‘智能的安全 、安全的智能’双轮驱动发展策略 。”

　　“大模型飞速发展，既是挑战也是机遇。挑战方面 ，我们的客户
，尤其是关键基础设施单位，反馈的告警信息量大幅增加；机遇方面 ，AI的快速发展让北信源能从传统安全厂商进入到AI场景化应用领域
。 ”姜来表示
，“公司能跨界推出翻译产品，离不开大模型的技术支撑。我们将凭借自身技术积淀 ，持续拓展多元应用场景
，打造新的增长曲线 。”

　　多元赛道中的AI价值突围

　　AI如何真正创造价值？企业在拥抱AI时又该如何平衡收益与风险？围绕这些核心问题，与会嘉宾从场景选择
、服务迭代、安全底线等维度展开了深入探讨
。

　　谈及如何判断一个场景值不值得投入 ，吴一洲给出的判断框架是：“主要就是看两本账，客户的收益账和公司的商业账。
”

　　在客户收益账方面
，她表示，大部分客户接受AI都是从降本增效切入的 。而如今 ，客户需求已经升级
。“经历了前面很长时间的使用
，客户的需求更多走向了业务应用。比如，如何让算法嵌入到业务流程和日常任务中 ，同时还能帮客户建立一套可持续运营 、反馈和迭代的机制 。正因如此
，我们的业务方向也从提供给客户一次性的算法
、一次性的买卖，变成了给客户提供一套真正易用的工具集
。”

　　再看公司商业账 ，吴一洲提到：“在大模型Native和Agentic Native架构的支撑下
，以及AI定义的软硬协同体系支撑下，基于我们的视觉智能工坊等产品能力 ，客户可以逐步实现从早期导入到自主运营的完整路径。 ”

　　如果说场景选择是“做什么
”的问题
，那么服务价值迭代则是“怎么做”的问题 。在这方面，阿尔特与百炼智能的实践提供了不同赛道的参考样本
。

　　张立强表示 ，阿尔特的服务模式，已从人力规模型技术服务转向全流程综合解决方案。整车厂商客户的付费逻辑
，如今高度聚焦研发周期压缩与研发品质升级两大方向 。凭借多年AI技术自研积累，阿尔特打造出圆方、御风等汽车研发垂类AI工具 ，完成技术能力沉淀并实现对外赋能
，这也成为企业吸引整车厂商客户的核心竞争力。

　　“AI时代客户买单的底层逻辑在于两个层面
。 ”冯是聪表示，一是行业专有数据的覆盖能力 ，通用大模型往往只覆盖约60%的公开数据
，剩余40%的数据缺失会导致分析结论出现偏差。只有将数据覆盖率提升至90%或95%以上，才能产出真正可靠的商业分析结果 。二是交付物形态的升级 ，传统SaaS出售的是工具
，客户需要自行完成分析判断；现在AI直接输出结论，客户不再需要进行中间推理步骤
。

　　在积极拥抱AI实现价值提升的同时 ，新型安全风险也随之而来。姜来分析
，企业布局AI主要围绕降本增效 、辅助决策两大方向，而这两大场景均存在易被忽视的安全漏洞 。

　　“在降本增效场景中 ，AI生成代码的漏洞明显增多
。
”姜来建议，运用AI辅助编程以及使用智能体时
，需加强代码规范，严格落实代码审计 ，守住安全关口。在AI辅助决策场景下
，比如上市公司董事会研讨常涉及财报
、经营数据、投融资等核心商业机密，应该采用私有化部署 ，严防核心数据流入公有大模型 。

　　“企业借力AI加速发展的同时
，必须树立底线思维，AI就像汽车 ，速度越快
，就越需要坚固 、灵敏、智能的刹车与防护体系，提速必先固防
。”姜来表示。

　　在论坛尾声 ，各位嘉宾用一句话凝练了各自企业在AI时代全新的增长逻辑 。

　　“依托全链条AI自研技术与落地应用
，阿尔特完成业务模式与企业定位的深度蜕变，从传统汽车研发服务商 ，正式转型为具备自主科创能力的汽车科技创新企业
。 ”张立强表示。

　　姜来则表示：“在AI时代，北信源正进一步通过AI赋能传统的安全产品
，同时以安全为基因开拓新的AI应用场景 。
”

　　冯是聪认为：“从卖工具到给结果，从年费到按次收费 ，我们正让客户用最低的成本拿到最高的价值。”

　　吴一洲说：“我们正在通过AI原生架构和AI定义的软硬协同
，打造一套端到端的
、为客户赋能的视觉能力平台
。我们更愿意陪伴客户，让客户也拥有能力 ，用AI看见和理解世界。 ”

　　可以说
，不同赛道企业的实践共同印证了一个趋势：AI不再是锦上添花的技术选项，而正成为企业增长方程式的核心变量 。AI时代的竞争 ，已从技术参数的比拼转向场景落地的较量
。如何让AI跑得更快、更稳 、更远
，在商业世界中行稳致远，仍是每一家企业需要持续回答的命题

（文章来源：证券日报）