联想SSG:AI落地进入加速期,场景与ROI成为核心焦点

浏览数:340    发布时间:2025/09/07 01:51:00

“AI行业正进入一个新的阶段:从参数竞赛走向价值回归。” 在近日举行的联想方案服务业务集团(SSG)媒体交流会上,联想集团高级副总裁、首席信息官、SSG首席技术与交付官胡贯中与联想集团副总裁、业务应用服务交付负责人陈敏仪,围绕大模型迭代放缓、幻觉率挑战、ROI导向以及本地化差异等议题,分享了联想的最新洞察与实践。

应用价值抬升,ROI成为核心指标

今年是联想SSG成立的第五年,这五年也见证了生成式AI从“发烧期”进入理性落地阶段。胡贯中提到,AI仍处于一个爆发发展阶段,几乎每隔三五天就有新进展,但ROI已经逐渐成为企业衡量投入产出的关键标准。

胡贯中强调,没有坚实的数字化底座,贸然推动AI项目往往难以奏效。“真正有经验和能力的企业,要能识别合适的工具,找到正确的场景,并将技术用在刀刃上,才能真正创造价值。”

在他看来,与竞争激烈加速的ToC端不同,在ToB端相比一味追逐更大的参数规模,企业更需要关注如何借助AI创造业务成效,简而言之就是“性价比”。大模型的迭代放缓并不意味着企业应用AI的步伐受限。

“在ToB端,客户看重的不是模型本身,而是它能否在具体场景中释放价值。”他说,“大模型往往伴随高延迟和高成本,而中小模型在许多业务流程中已足够使用。真正的竞争焦点,不在于技术极限,而在于谁能找到适配的场景并实现价值兑现。”

以智能体为例,胡贯中指出,无论是单点智能体、超级智能体,还是多智能体协同,整体的发展方向都指向更强的智能化、更高的自主性与更广的覆盖范围。“但最终能否落地,还要回到‘场景’本身,判断是否真正适合用智能体来解决问题。”

这一逻辑在联想“乐享”超级智能体上得到了印证。该系统并非依赖最新最强的大模型,而是通过意图识别、任务编排和跨系统执行,在零售和电商场景中显著提升了客户体验和运营效率。

数据显示,“乐享”已实现 订单转化率提升30%、GMV增长15%、流程人效提升30% 。这表明, “模型够用+场景匹配”才是释放AI价值的关键。

幻觉率无法避免,系统性方案是解法

在ROI之外,幻觉率依旧是大模型应用中的另一大核心挑战。胡贯中指出:“幻觉是这一代架构的共性,不可能在短期内完全消除。关键在于如何在不同场景下设计解法:高风险流程必须由人类校验,而低风险环节则可以逐步交给智能体完成。”

陈敏仪则补充,解决幻觉率问题不能依赖单点突破,而需要系统工程的全链路优化。“从模型工程化、多模态交互,到RAG检索与多模型协作,每一环都需要持续打磨。” 她强调,联想的优势在于 软硬件+服务的一体化全栈能力 ,能够为企业客户提供端到端的可靠性保障。

制造业和供应链等重点行业正在成为AI加速落地的主阵地。联想供应链智能体“iChain”便是一个代表案例。它并非依赖单一大模型,而是通过 多智能体协同 与 实时数据连接 ,在复杂供应链场景中实现风险预测、异常预警和库存优化。

实践结果显示,iChain将 风险识别准确率提升至90%,风险响应周期缩短4倍 ,显著增强了企业供应链的韧性。这种“端到端、场景驱动”的解法,正是对业界在幻觉率与精准度担忧上的直接回应。

从技术突破到价值兑现

从大模型迭代放缓,到幻觉率挑战,再到ROI与本地化差异,SSG在沟通会上反复强调的逻辑是: AI的突破不只是技术层面的革新,更是一项系统工程。真正推动企业走向智能化,需要的不仅是算法能力,更需要从基础设施、平台工具到行业场景的全栈布局与实践经验。

在中外市场的对比上,海外客户更倾向通过SaaS模式直接消费AI,而国内客户则更强调“本地化+混合部署”,以确保数据安全与灵活性。联想通过“内生外化”战略,将自身在180多个国家的业务实践验证后,再对外输出方案,并结合本地化需求灵活适配。

胡贯中总结道:“无论是传统机器学习、深度学习,还是生成式AI,它们都只是工具。关键在于找到合适的场景,并以正确的方式释放价值。盲目追逐大模型,并不等于长期竞争力。”

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