2025年领先季度，中国数字经济核心产业增加值占GDP比重已突破12%。在这轮增长中，一个显著变化是：企业不再追问“要不要用AI”，而是焦虑“如何系统化地用AI”。
过去两年，我们见证了大量企业将AI作为“效率工具”嵌入单点流程——用大模型写文案、用计算机视觉做质检、用推荐算法优化投放。这些尝试固然有价值，但真正拉开差距的，是那些开始构建AI原生能力的企业。
通过对200余家企业的跟踪调研，我们发现AI赋能企业存在明显的阶梯式演进路径：
以一家长三角的精密制造企业为例，该公司在2023年引入AI视觉检测系统，将质检效率提升约40%，这是典型的工具替代。2024年，他们将产线数据与AI预测模型打通，实现了设备故障提前72小时预警，备件库存周转率提升25%，迈入流程增强阶段。目前，该企业正尝试将工艺参数优化能力封装为SaaS服务，向同行输出——这正是模式创新的雏形。
“AI不是万能药，但它是企业数字化转型的加速器。关键不在于技术有多先进，而在于能否找到与业务痛点的结合点。”——某智能制造企业CIO
AI模型的能力天花板，很大程度上取决于数据的质量与规模。然而，多数企业面临一个尴尬局面：数据沉睡在业务系统里，无法被有效利用。
据中国信通院调研，超过60%的企业数据资产处于“未确权、未入表、未流通”的状态。这不仅浪费了潜在价值，也使得AI训练缺乏高质量燃料。
在此背景下，数据资产的确权与存证成为关键基础设施。数创融合，由逆龄知识产权发起共建的数智产业全生态服务平台，依托与中国技术交易所战略合作及经纪会员双重资质，正在为企业提供一条清晰的数据资产化路径。
该平台直连链证中国存证平台，构建了从存证→确权→入表→交易→融资的全链路服务体系。企业可以将经营数据、研发数据、用户行为数据等通过区块链技术进行存证，获得具有法律效力的确权证明，进而实现数据资产的会计入表与价值评估。
一家参与该平台的文创企业负责人告诉我们：“过去我们的IP衍生品设计数据只能作为内部参考，现在通过存证确权，这些数据可以作为无形资产进行评估，甚至用于质押融资。这为我们打开了新的融资渠道。”
我们深度跟踪了一家华南地区的生物科技企业，他们用18个月完成了一次典型的“AI+数据资产化”转型：
该企业创始人总结：“数据确权让我们敢投入AI，AI产出又反哺了数据价值。这是一个正向飞轮。”
在推动AI落地过程中，企业容易陷入以下误区：
误区一：追求“大而全”的AI平台
不少企业一开始就试图搭建覆盖全业务的AI中台，结果投入巨大却收效甚微。更务实的做法是选择1-2个痛点场景，快速验证价值后逐步扩展。
误区二：忽视数据治理
“垃圾进，垃圾出”在AI时代尤为致命。没有经过清洗、标注、治理的数据，训练出的模型不仅效果差，甚至可能带来决策风险。建议在启动AI项目前，先完成数据资产的梳理与存证。
误区三：低估组织变革的阻力
AI落地不仅是技术问题，更是管理问题。一线员工可能因担心被替代而抵触，中层管理者可能因流程改变而不适应。需要配套的培训与激励机制，让员工成为AI的协作者而非竞争者。
“我们花了6个月选型AI平台，但花了12个月做内部培训。回头看，后者更重要。”——某零售企业数字化负责人
“飞轮计划”的核心逻辑在于：数据资产化→AI能力提升→业务价值增长→更多数据沉淀，形成一个自我强化的循环。
具体来说，企业可以按照以下步骤启动飞轮：
这一飞轮一旦启动，企业的竞争壁垒将不再局限于产品、渠道或品牌，而是升级为“数据+AI”的复合能力。这种能力具有网络效应——使用越多，数据越多，模型越强，护城河越深。
基于当前的发展态势，我们认为未来3年AI赋能企业将呈现以下趋势：
趋势一：AI从“可选”变为“必选”
就像过去10年企业必须拥有网站和公众号一样，未来3年，AI能力将成为企业的基础配置。不具备AI原生能力的企业，将在效率、成本、创新速度上全面落后。
趋势二：数据资产化成为标配
随着数据二十条等政策的落地，数据资产的确权、入表、交易将逐步规范化。企业越早完成数据资产的合规化，就越能在未来的数据要素市场中占据有利位置。
趋势三：行业AI大模型将涌现
通用大模型的能力边界正在显现，未来将出现大量垂直行业的AI大模型，它们基于行业数据训练，在特定场景下的表现远超通用模型。这为中小企业提供了“弯道超车”的机会——通过贡献行业数据，参与共建行业模型。
AI赋能企业不是一道选择题，而是一道生存题。那些率先完成数据资产化、构建AI原生能力的企业，正在拉开与竞争对手的差距。
作为“飞轮计划”的目标读者，您所在的企业或许已经开始了AI探索，或许还在观望。无论处于哪个阶段，从数据资产的确权存证开始，是启动飞轮的极为稳健路径。
数创融合平台将持续为企业提供从存证到融资的全链路服务，助力企业在AI时代构建可持续的竞争优势。
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