探讨企业 AI 落地与商业化路径，2026 企服养虾大会福州站圆满落幕

原创作者：牛透社

摘要：AI 时代的企服商业化，关键不在于叠加多少 AI 功能，而在于能否进入真实业务流程，并交付可衡量的结果。

6 月 12 日，由崔牛会、福建省女企业家商会、福建省数字经济促进会、福建省青年闽商联合会联合主办的「2026 企服养虾大会福州站」在福州市举行。本次大会以“破局 AI 时代商业化路径”为主题，汇聚大厂生态代表、SaaS 创始人、甲方 CIO、AI 创业者及产业实践者，围绕企业 AI 落地、商业模式重构、增长场景创新与组织转型等议题展开分享。

在大模型能力持续演进、企业应用加速落地的背景下，企服行业正在从“如何接入 AI”进入“如何用 AI 形成真实业务价值”的新阶段。大会现场，多位嘉宾结合自身实践指出，AI 时代的商业化破局，不只是技术升级，更涉及入口生态、业务流程、收费方式和组织能力的系统性变化。

一、商业化与生态入口重构：企业软件从功能走向能力调用

当前，企业软件的价值表达正在发生变化。过去，软件厂商主要通过功能、界面、账号和订阅形成商业闭环；而在 AI 进入业务执行链路后，客户更关心软件能否交付确定结果，企业也更需要统一、安全、可控的 AI 入口承接组织级应用。

会议开场，福建省女企业家商会监事长兼 AI 专委会主任林冰在致辞中表示，AI 正在成为企业提升效率、重构增长方式的重要力量。福州站大会的举办，为本地企业家、企服厂商与 AI 生态伙伴搭建了交流平台，也为福建企业探索 AI 应用落地与商业化路径提供了更多实践参考。

崔牛会创始人兼 CEO 崔强在《AI 商业化的终局推演》中指出，这一轮 AI 不是普通工具升级，而是操作系统级的重构。过去企业软件卖的是功能，未来更重要的是被 AI 调用的原子能力。用户从“登录系统、点击菜单、配置流程”转向“表达意图、调用能力、验收结果”，也意味着企服厂商需要重新思考定价方式、成本结构和组织能力。他同时提醒，按结果付费虽然成为重要方向，但在实际商业化中仍会面临客户预算封顶、旧收入下滑与新收入爬坡之间的挑战。

阿里钉钉悟空 AI 解决方案架构专家欧建辉分享了钉钉悟空的企业级 AI 平台思路。他认为，企业真正需要的不是单点个人提效工具，而是能沉淀企业数据、连接工作流，并在组织内部运行的 AI 平台。悟空强调 real identity、real data、real time，即基于真实身份、真实数据和实时任务，让 AI 跟随企业权限体系操作业务系统，并通过 Skill 市场、企业内部 Skill 中心和生态合作伙伴，把行业 know-how 沉淀为可复用的方法论。

腾讯云 SaaS 生态渠道副总经理郝海君则从“超级个体”到“超级团队”的角度介绍了 Workbuddy 企业版。她表示，个人 AI 工具已经能提升效率，但企业更需要组织级生产力提升。Workbuddy 通过“专家、助理、团队”三层能力，把专家经验、工具调用和企业知识封装为可复用工作流，并让普通员工与数字员工在同一项目空间中共享上下文、协同任务和沉淀知识，从而推动企业从个人提效走向组织协同。

二、增长场景切入：从生成式营销到 AI 搜索获客

AI 落地并不总是从最重的系统改造开始。对很多企业而言，营销和获客是更容易验证价值的入口。相比长期的信息化建设，生成式内容、空间营销和 AI 搜索优化更容易与业务增长直接关联，也更能让企业快速感知 AI 的投入产出。

海尔汽车之家&卡泰驰高级总监逄永涛从企业数字化负责人的视角提出，企业 AI 转型可以先从生成式营销切入。他认为，企业级 AI 原生应用是一件复杂且投入较重的事情，短期内更务实的路径，是用生成式 AI 提升营销洞察、内容生产和媒介传播能力。他结合实体空间营销案例指出，AI 不应只用于存量市场内卷，也可以帮助线下文旅、商业空间、门店等场景更好呈现自身价值，创造新的增量市场。

资深 GEO/AI 营销专家、GlobalHubX&WhatGEO 创始人邹杨则聚焦 AI 搜索时代的新获客战场。他认为，GEO 的核心不是简单制造内容或追逐关键词，而是围绕用户可能向 AI 提出的问题，建设准确、正面、可信的内容，让 AI 在生成答案时有依据推荐企业。相比传统 SEO 围绕关键词做内容，GEO 更强调用户意图、可信信源和内容共识。企业要先判断自身在 AI 答案中的可见度，再围绕问题规划内容、分发到高价值信源，并持续监测优化。

三、垂直行业实践：AI 要进入流程，必须先沉淀数据与 know-how

相比通用办公和营销场景，垂直行业的 AI 落地更依赖业务数据、流程抽象和行业知识。AI 只有进入具体业务环节，承担一部分可独立完成的工作，才可能从演示工具变成真正的生产力。

汽配云创始人、CEO 赵建国分享了汽配行业的 AI 落地实践。他认为，垂直行业做 AI 的关键，是把行业数据、业务流程和 know-how 抽象成可被智能体调用的能力。汽配云过去服务大量中小微汽配企业，发现传统 SaaS 的难点在于“教人用软件”成本很高；引入 AI 后，可以逐步转向“教 AI 做流程”。在汽配场景中，AI 可用于图片识别、单据处理、库存预测、补货建议和上下游协同，但前提是完成底层数据治理和业务流程建模。

奇墨科技技术总监潘鸿祥则从企业 AI 工具化落地角度指出，企业使用 AI Agent 时普遍面临模型选择、权限管理、成本管控、知识库构建和安全审计等问题。企业不能只让各部门分散使用不同工具，而应通过统一平台管理模型、Agent、知识库、MCP 接入和权限审计。他认为，AI 工具化落地的重点，不只是构建某个 Agent，而是建立从开发、发布、管理到回收的完整治理能力，让 AI 在企业内部可控、可管、可追溯。

四、供需关系变化：AI 让企业从外部采购走向自主建设

随着 AI 工具门槛降低，企业数字化建设的供需关系也在变化。过去，甲方提出需求，乙方开发交付；而在 AI 时代，很多细碎、个性化、贴近业务现场的需求，可能由企业内部业务专家直接借助 AI 完成。软件厂商的角色也需要从“卖工具”转向“提供记忆、接口、能力和结果”。

曲速增长引擎创始人、首席 AI 创新顾问陈昊认为，企业自主满足信息化需求将成为重要趋势。原因在于，AI 已经能理解自然语言，工具门槛大幅降低，而真正懂业务的人往往在企业内部。他指出，未来软件不会消失，但需要重新定义自身价值：成为 AI 的专项记忆、身体、手脚和必要的保密机制。对乙方厂商来说，只有比客户更懂行业，或者能够提供客户无法自建的技术和业务能力，才有继续存在的价值。

在这场会议里，我们看见 AI 时代的企服商业化破局，已经从概念讨论进入实践验证阶段。无论是大厂平台生态、生成式营销、AI 搜索获客，还是汽配行业智能体、企业 Agent 治理和组织自主建设，核心都指向同一件事：AI 必须进入真实业务流程，沉淀数据和知识，形成可交付、可衡量、可持续的业务结果。

这也意味着，企服企业未来的竞争重点不再只是功能多少、界面好坏，而是谁更理解行业，谁能把能力拆得更细、接得更深、交付得更清楚。只有真正把 AI 变成客户业务增长和组织提效的一部分，才能在新一轮商业化路径中找到自己的位置。下一站，7 月，广州再见。

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