--- title: "报名超4000人，2026非凡大赏AI落地峰会圆满收官" id: "20260715A0AUBN00" publicationAccount: "非凡产研" originalPublishedAt: "2026-07-15T19:51:03+08:00" canonical: "https://ffcap.cn/research/20260715a0aubn00" source: "https://view.inews.qq.com/a/20260715A0AUBN00" sourceAccount: "https://news.qq.com/omn/author/21759984" language: "zh-CN" tags: ["非凡大赏","企业应用","AI Agent","营销增长","电商零售","AI 医疗","组织转型"] --- # 报名超4000人，2026非凡大赏AI落地峰会圆满收官 文章中的“非凡产研”是原始发布账号署名，不代表已核实个人执笔作者。引用访谈或圆桌观点时，应按正文标明具体发言人及当时身份；无法确认时不要推断。日期为原始发表日期，历史信息以发布时点为准。 **非凡大赏** ## **把智能体部署进业务闭环：一场关于"能干活的Agent"的深度对话** "企业到底想买什么样的AI？答案越来越清晰——不是一个'会聊天'的AI，而是一个'能交结果'的Agent。" 7月15日，WAIC开幕前两天，非凡产研在上海漕河泾万丽酒店举办了「2026 非凡大赏·上海·AI 商业峰会」（Unique Bloom · Enterprise AI Summit Shanghai 2026），报名人数突破4000人。 第一的AI落地峰会十场内容，从一场定调式的主题演讲开始，一路穿过落地方法论、组织能力、场景实战，最终落在营销、专业服务、工作台和商业增长四条具体战线上。贯穿全场的，是同一个疑问：企业到底想买什么样的AI？答案越来越清晰——不是一个"会聊天"的AI，而是一个"能交结果"的Agent。 ![报名超4000人，2026非凡大赏AI落地峰会圆满收官 · 原文图片 1](https://inews.gtimg.com/om_bt/OgO_9ry1BxCxlS7OkQJfK9vcQ6Y5dYBVLDCmYKWWtCYMkAA/1000) ## **企业AI正在越过拐点** 非凡产研创始人吴畏抛出的第一个判断是：2026年，企业AI到了真正的拐点——88%的企业都在用AI，但能把AI规模化跑通业务闭环的不到10%。用户的采购逻辑变了：从买"会聊天的AI"转向买"能交结果的AI"；从IT部门采购转向业务部门采购；从卖License转向按效果分润。他给出的一组6月数据佐证了这个趋势：智能体类产品访问量环比上涨超过60%，传统问答类产品却在下滑。 ![报名超4000人，2026非凡大赏AI落地峰会圆满收官 · 原文图片 2](https://inews.gtimg.com/om_bt/OpDP3JA6-QdfN_idRhfQxe-s6Je5Va4sDhs2QJ1sySxgUAA/1000) 他用医疗、制造、金融、跨境、保险、电商等行业的真实案例说明，AI已经能在边界清晰、规则明确的场景里独立跑完"感知→分析→决策→执行→反馈"的完整闭环：门诊时长减少42%，对账工时从80小时压缩到10小时，50人的操作团队精简到5人。这些都是工时、成本、准确率等经得起审计的业务指标，而不是"AI有多聪明"的故事。 **"未来要么指挥AI，要么被AI指挥。核心业务指标是否有统一的书面定义、是否有明确的数据责任人、管理层是否愿意为AI驱动的行动预留快速通道——任意两条不满足，就该先补组织基本功，再上系统。"** ## **从 POC 到 Production：企业 AI 落地真正卡在哪里？** **嘉宾｜深涌智能 CEO 黄可铖　NoDesk AI 联合创始人&CTO 王仿　Ouraca 联合创始人 张栖铭　灵核数智 首席客户官 王婷** **主持｜非凡产研 创始人&CEO 吴畏** 这场panel的共识很直接：企业AI从POC走向生产环境，最大的卡点不是技术，而是立项之前有没有把业务价值想清楚。很多企业2023、2024年选HR、内部知识库做试点，效果好看却因为使用频率太低而无法投产；即便是客服这样价值明确的场景，也常常卡在一线人员不认可、不愿担责上。金融客户数字化程度高，POC阶段可以多团队并行测试，但真要进入生产，需要的是甲乙双方更高层级的资源承诺，而不是一个技术demo。 比技术更难的是人和流程的协同。制造业不仅信息化基础薄弱，更麻烦的是员工不知道该如何向AI描述业务变化；互联网行业则受困于"强文档对齐"的文化，层层审批之下整体效率并未显著提升。嘉宾们一致认为，企业需要培养"AI变化师"这类新角色，训练员工拆解流程、与Agent对话，同时Agent自身也要有"识别不清就转人工"的兜底机制——比如进出口报关场景中，约10%的案例需要人工介入，系统必须能自动判断并移交。 组织层面的readiness比模型能力更重要：要有老板或有决策权的高管亲自抓项目，要培养3-5年经验、愿意接受新事物的"AI原生人才"，更要把账算清楚——每个AI任务都要目标可量化、结果可验收、成本可核算。金融领域的实践已经从项目制转向佣金分成，电商客户也只认"减少了多少人力成本"这一个ROI。AI落地正从"技术炫技"进入"组织适配"的深水区。 ![报名超4000人，2026非凡大赏AI落地峰会圆满收官 · 原文图片 3](https://inews.gtimg.com/om_bt/OZLWBsmLREnLGIppgXxxl_WhPYF7I0SksRJuAcrXEmSwsAA/1000) ## **AI Deployment Loop：从系统接入到结果验证** **嘉宾｜Kyligence 联合创始人&CEO 韩卿　数猎天下&DataHunter 创始人 程凯征　数势科技 AI产品负责人 岑润哲　实在智能 创始人&CEO 孙林君** **主持｜非凡资本 合伙人 赵亮Abner** 这场讨论最刺耳的共识是：企业AI落地最大的障碍从来不是技术，而是客户的认知错位——想"登月"却只肯付"快递费"，要私有化部署却没有像样的算力，规划了上百个场景却没有服务器支撑。POC效果往往亮眼，一到上线就没人敢拍板，症结在于缺乏一套客观评估体系：要先摸清人工在这个岗位上的真实基线，再用同一套标准衡量智能体。 要让AI从"能用"变成"可信"，需要在三个层面同时下功夫：底层数据质量必须端到端可验证，精确的计算交给传统技术架构，大模型只负责它擅长的表达与撰写；企业要先梳理清楚内部的术语体系和语义规范；工程上则要把复杂任务拆解成细粒度工作流，在每个关键环节设置多维校验，抑制模型幻觉和工具调用错误。 嘉宾们观察到，AI的产品形态正从"工具"进化为"伙伴"：不再是独立网页里的Copilot，而是嵌入企业IM里的"数字同事"，能参与群聊协作，与其他Agent联动把数据洞察转化为具体行动。不同场景对"可信"和"聪明"的优先级也不同——金融风控等强监管领域，可信是绝对底线；零售营销等追求时效的场景，抓住窗口期比绝对精确更有价值。归根结底,竞争壁垒不再是模型本身,而是对垂直场景的理解深度、数据治理的扎实程度和工程化落地的经验。 ![报名超4000人，2026非凡大赏AI落地峰会圆满收官 · 原文图片 4](https://inews.gtimg.com/om_bt/O6n91r0Fon0C1YDgPqrC_XNrhm2dIaRyaNvQ1_yt_MVvQAA/1000) ## **企业采用：AI 如何成为组织级能力？** **嘉宾｜语核科技 创始人&CEO 翟星吉　云享智慧 创始人&CEO 沙涛　帆软软件 Moss AI负责人&战略副总裁 沈涛　深护智康AI CEO 叶海峰** **主持｜非凡产研 合伙人 段宏宇** **主持｜分众传媒 高级总监&AI牵头人 桑卓豪** **主持｜非凡产研 创始人 吴畏** **主持｜非凡资本 VP 吴申亮Jeffrey** **主持｜非凡资本 合伙人 王朝超CC** **主持｜非凡产研 合伙人 段宏宇** **主持｜分众传媒 高级总监&AI牵头人 桑卓豪** --- 原始发布版本：https://view.inews.qq.com/a/20260715A0AUBN00 本站阅读页：https://ffcap.cn/research/20260715a0aubn00