行业动态 2025-12-31 作者：追万软件阅读：47

当 AI 遇见上海企业：拒绝“纸上谈兵”，聊聊大模型在本地业务中的硬核落地

以上海企业为背景，探讨了将大模型技术真正落地到实际业务场景中的务实路径。作者指出，许多企业误将大模型当作高级搜索引擎或聊天机器人，导致投入巨大却收效甚微。真正的成功关键在于深度理解业务痛点，例如将AI嵌入供应链管理，通过数据清洗和系统集成，实现自动化审单与智能决策。

在上海做技术的这些年，我被问到最多的一个词就是“大模型”。陆家嘴的金融巨头在问，嘉定的制造工厂在问，甚至静安区跑供应链的老板也在问。大家都觉得这东西是万能灵药，恨不得今天装上，明天公司就能减员增效、身价翻倍。

说实话，这种心态最容易掉坑里。

我见过不少上海企业，兴冲冲地拉上一票人马，买了一堆算力卡，折腾了半年，最后搞出来的东西除了能写几句不痛不痒的周报，对业务一点实质性帮助都没有。为什么？因为他们把大模型当成了“高级搜索引擎”或者“聊天机器人”在用，根本没摸到上海软件开发中数字化转型的核心。真正的落地，从来不是比谁的模型参数多，而是比谁更懂业务里的“脏活累活”。

就拿我们之前接触的一个上海本地礼品供应链项目来说。老板王总的公司规模不小，每天要处理成百上千个定制化订单。以前，业务员得从几十个不同的供应商 Excel 表里肉眼比对价格、库存、物流时效，再手工填到系统里。这种活儿，最容易出错，也最磨人。他一开始想搞 AI，是想让 AI 自动生成营销文案。我直接建议他停掉。文案写得再好，后端供应链乱成一粥，还是白搭。

我们最后给出的方案，是将 AI 深度嵌入到他的系统集成解决方案里。别不信，AI 目前最强大的地方不是创作，而是理解和逻辑平替。

我们把所有的供应商合同、报价单、物流说明全丢进向量数据库，做了一个基于大模型的自动化审单引擎。业务员只要输入一个客户需求，AI 自动在后台把逻辑跑通：哪家成本最低？哪家交期最稳？甚至能自动识别合同里的违约风险。这不比写个朋友圈文案香多了？这里面有个点很多人没意识到：大模型落地，最难的不是算法，是数据清洗。上海很多老牌企业，信息化程度看着高，其实底层数据全是断层的。财务系统是一套，仓储 WMS 是一套，车间里的智能制造 MES 系统又是一套。

如果这些系统的数据不打通，AI 就像是一个空有大脑、没有神经末梢的巨人。我们在帮一些制造型企业做 AI 升级时，第一步往往是帮他们梳理软件定制开发中的标准化接口。只有当你的物料代码、工单流程、设备状态都能实时、准确地喂给模型，AI 才能真正告诉你，明天的排产该怎么调才能最省钱。

很多人问过我：AI 这么贵，小公司玩得起吗？

其实这是一个误区。现在的技术环境下，大模型落地并不一定非要搞大杀大水的“私有化部署”。除非你是对安全性要求极高的金融或政务行业，否则，通过 API 调用加上 RAG（检索增强生成）技术，成本完全可以控制在中小企业能接受的范围内。比如我们做的移动应用开发项目中，给一个电商平台加了 AI 导购功能。它不是那种傻瓜式的关键词匹配，而是能听懂人话。用户说“我想给老丈人挑个 500 块左右、看起来体面的礼物”，AI 会结合后台的库存和历史好评，给出一套完整的推荐逻辑。这种体验的提升，转化率是直接翻倍的。

在上海这个极度看重效率和商业闭环的地方，AI 落地必须得“接地气”。