要发挥人工智能作用，应以业务目标牵引场景选择，以数据治理与合规为底座，选用适配的技术栈并平台化建设，同时推动组织与流程再设计与能力培养。通过可量化指标与A/B测试建立价值闭环，在营销增长、运营自动化、研发辅助与客服风控等高频场景先行试点，逐步扩散。以“构建-购买-集成”的组合策略管控成本与风险，强化透明、公正与可解释的伦理框架，最终形成可持续的生产力、成本优化与风险控制的结构性优势。

建立数字人工智能需要在战略、数据、模型、平台、治理、场景与组织七大模块协同推进。优先盘活数据资产并构建MLOps平台，以可量化指标驱动试点到规模化的迭代。通过混合部署实现灵活与合规统一，强化安全与内容治理，确保风险可控。围绕高价值场景进行ROI设计，沉淀通用能力与评测体系，形成可复用的交付流水线。最终以跨职能团队与持续培训保障运营，把生成式AI、知识工程与传统机器学习组合成稳健能力，从试验走向平台化与长期价值增长。

本文指出人工智能突破重围需走系统化路线：以低成本高性能的算力与推理优化为底座，以可信数据治理、RAG与知识图谱连接企业知识，以小而精与MoE提升算法效率，以评测与安全降风险，以明确场景与商业闭环驱动落地，并通过MLOps与组织治理实现持续交付与规模化。未来将呈现多模态与智能体工作流、边缘与本地化算力、数据主权强化与风险框架成熟化等趋势。

要抓住人工智能机会，应以价值为纲、合规为底、工程为桥：先从高ROI的具体场景快速试点验证，通过数据治理与RAG等能力打好基础，采用“大模型+专用模型”的模块化架构与混合云部署，建立MLOps流水线与端到端监控，构建跨职能团队与统一ROI框架，并以生态合作与本地化合规加速规模化落地，最终形成可复用的企业级AI中台与持续运营闭环，稳步获得增收降本与风险控制的综合优势。