行业动态 | 95%的AI投资打了水漂?交大AIM²模型给出破局之道,从「+」到「+」的生死跃迁

当95%的GenAI投资回报为零，上海交通大学联合产业巨头推出的AIM²模型，正在为企业提供一条穿越AI迷雾的清晰路径。

一场AI浪潮席卷各行各业，但浮华背后隐藏着残酷现实：大多数企业投入巨资的AI项目难以转化为实际价值。麻省理工学院2025年研究报告显示，高达95%的组织在GenAI项目中获得的回报为零。

“企业普遍陷入了‘+AI’的误区，即简单地在现有业务上叠加AI工具，而非从根本上重构业务逻辑。”上海交通大学中银科技金融学院执行院长刘少轩教授指出。这种片面追求技术试点的做法，导致AI应用难以规模化，无法带来真正的业务增长。

为解决这一痛点，上海交通大学安泰经济与管理学院联合中国太平洋保险集团、欧莱雅中国等产业伙伴，共同发布了业界首个企业应用AI成熟度模型（AIM²），为企业提供从“+AI”到“AI+”的系统性转型框架。

壹

AI转型的迷思：为何95%的企业难以收获价值？

当前，企业在AI应用上普遍面临“高投入、低回报”的困境。《2025企业AI应用概况调查报告》数据显示，50%的受访企业引入AI的首要原因竟是“不安全感”——他们担忧错过趋势，却缺乏清晰落地路径。

这种焦虑驱动下的AI投资往往陷入以下误区：

一是重技术轻业务：许多企业将重心放在模型训练和算法优化上，却忽略了AI与核心业务的深度融合。它们热衷于参与“百模大战”，却缺乏将技术转化为业务价值的明确路径。

二是试点难以规模化：企业投入大量资源开展试点项目，但由于缺乏统一的平台和标准，这些项目往往成为孤岛，无法在全公司范围内复制和推广。

三是价值衡量缺失：企业难以建立科学的评估体系，无法准确衡量AI应用带来的商业价值，导致投资决策基于直觉而非数据。

“问题的核心在于，企业将AI视为外在工具而非内生能力。”刘少轩教授在2025 Inclusion·外滩大会上指出，“真正的AI转型是一场从‘+AI’到‘AI+’的商业模式变革。”

貳

AIM²模型：为企业AI转型提供“导航图”

AIM²模型通过 “五级六维”体系，为企业应用AI提供了清晰的演进路径。

五个成熟度等级（L1-L5）定义了企业AI应用的进化阶段：从初始级的零星试点，到可重复级的规范化应用，再到已管理级的平台化运营，最终达到优化级的AI驱动业务创新和引领级的AI原生企业。

六个关键维度则覆盖了AI转型的全要素：战略是方向舵，决定AI投资的重点和优先级；组织是执行保障，包括人才结构和文化变革；数据是燃料，决定AI能力上限；技术是基础设施，支撑AI应用落地；应用是价值载体，将AI转化为具体业务场景；商业是最终目标，确保AI创造可衡量的价值。

“AIM²不仅是一套评估工具，更是一套从战略筛选到价值实现的‘漏斗式’行动指南。”联合课题组负责人介绍，该模型指导企业系统性地识别、筛选和实施高价值的AI应用场景，避免盲目投资。

该模型特别考虑了行业差异性。刘少轩教授表示：“不同行业的AI技术扩散周期和过程存在显著差异，因此需要设计既具跨行业通用性，又能体现行业特色的评估指标。”

叁

行业实践：AIM²模型下的转型样本

在金融行业，传统机构正以务实策略推进AI应用。以上海银行为例，该行围绕风险管理这一核心领域，通过机器学习精准评估信用风险，实现了贷前审批和贷后预警的精准优化。同时，积极与外部科技公司合作，引入智能投顾、智能风控等成熟系统，快速在业务场景中落地验证AI价值。

中国太保则走得更远。作为首家深度介入“医保+商保”数据融合与直赔结算领域的险企，太保将AI应用嵌入与国计民生紧密相关的“大康养”生态场景中，成功融合医疗、气象、物联网等多源数据。更值得关注的是，太保自2023年起构建“保险领域的数字劳动力”，将AI从“效率工具”升级为“数字员工”，系统性重塑运营模式。

在健康行业，美年大健康系统性地运用AI技术对全流程服务进行重塑。基于分布式数据库技术，对新一代智慧体检管理系统进行升级，不仅突破性能瓶颈，还实现了AI驱动的服务模式创新，推动了个性化健康服务的转化，实现由一次性体检服务向全生命周期健康管理的转型。

汽车行业的零跑汽车展示了如何在有限资源下实现AI价值最大化。该品牌严格遵循ROI导向的AI发展路径，明确聚焦智能驾驶与智能座舱两个核心领域，高效利用算力实现精准业务优化，开发深度适配特定场景的专家模型。

零售行业的欧莱雅实现了全球AI技术的中国市场深度适配，构建本地化数据中台，形成趋势识别、虚拟试妆等多场景能力反哺全球总部。同时，积极打造开放式美妆科技生态，与初创企业和高校联合推动生成式AI和智能交互技术的快速概念验证。

肆

从“工具提效”到“模式重构”的跨越

AIM²模型揭示了一个关键洞见：企业AI应用的终极状态是演进为 “企业即智能体”。

在这一状态下，AI不再是外在工具，而是成为驱动企业自我进化的核心引擎。企业的竞争力不再取决于规模和资源，而在于能否从AI原生的逻辑出发，不断学习、调整、进化。

乐刻运动的实践展示了这一转变的可行性。该健身平台在门店管理中引入AI巡检系统和AI客服，通过人机融合大幅提升运营效率。更重要的是，乐刻将AI深度融入业务模式设计，实现了从浅层“工具提效”到深层“生产力变革”的跨越。

蚂蚁数字医疗健康的AI健康管家AQ则展现了更前沿的探索。该产品通过技术深度连接医疗生态的多方资源，构建起医疗服务的闭环生态。整个事业部作为一个自主运行的智能体，通过统一的“感知、决策、行动、学习”闭环机制，实现跨业务、跨系统的敏捷协同与高效决策。

“当AI真正沉淀为企业的内生能力，它的价值会进一步外溢。”刘少轩教授表示，“企业能够通过‘AI+’，引导长期竞争走向生态建设，而非短期的技术赛跑。”

伍

生态协同：AI规模化的关键路径

AIM²模型强调，单一企业的AI能力存在边界，而生态合作可以显著加速AI价值的实现。

在汽车行业，零跑汽车通过与大型科技公司合作，快速获取先进的AI能力和算力资源，避免了自建基础设施的高额投入。这种合作模式使新兴车企能够在专注核心业务的同时，享受前沿AI技术红利。

欧莱雅的实践则展示了如何通过生态合作实现双向价值流动。一方面，将全球AI技术进行本地化适配；另一方面，将中国市场创新的AI应用反哺全球市场。这种“全球资源、本地创新、反向输出”的模式，提升了整个集团的AI应用水平。

银行业更是生态合作的受益者。上海银行通过与金融科技公司合作，快速引入了智能风控、智能投顾等成熟解决方案，大幅缩短了AI应用的落地周期。这种合作使传统金融机构能够在保持核心业务稳定的同时，快速拥抱AI技术。

陆

迈向AI原生：企业未来的核心竞争力

随着AI技术持续演进，企业应用AI的重点正在从“如何用AI做好现有业务”转向“如何用AI重构业务模式”。

AIM²模型指出，未来企业的竞争力将体现在三个层面：AI原生思维、数据驱动能力和生态协同效率。具备这些能力的企业，能够将AI深度融入业务全流程，实现持续自我优化和创新。

在医疗健康领域，蚂蚁数字医疗健康的实践预示了未来方向。通过构建统一的AI健康管家平台，连接医疗机构、保险公司和用户，创造了全新的医疗服务体验和商业模式。这种模式不仅提升了服务效率，更重构了行业价值分配逻辑。

“AI应用的未来趋势，不仅是引导企业‘做正确的事’，更是在无形中规划行业的‘路网’。”刘少轩教授认为，当越来越多企业采用系统化的AI应用方法论，整个行业的生态将发生优化和重构。

面对技术浪潮，企业需要既保持战略定力，又具备敏捷迭代的能力。那些能够将AI从外在工具转化为内生引擎的企业，将在新一轮产业变革中赢得先机。

未来十年，AI将继续重塑产业格局。那些能够借助AIM²等框架，系统规划AI转型路径的企业，将不再被短期技术波动所困扰，而是聚焦长期能力建设。当AI真正成为企业的“数字基因”，其带来的不仅是效率提升，更是重构商业模式、穿越经济周期的能力。

在AI浪潮中，真正的赢家不是最早出发的，而是最懂得如何将技术转化为持续竞争力的。AIM²模型的价值，在于为企业提供了这样一张从追随者到引领者的转型地图。