人工智能行业的发展重点正从模型能力比拼转向商业化应用落地。形成一批可验证、可复制、可持续的高价值场景，成为当前的人工智能产业化的核心任务。
近日，来也科技联合创始人兼CTO胡一川受邀参加北京人工智能规模化、商业化发展政策研究座谈交流会。座谈会由北京市科学技术研究院与北京市欧美同学会联合举办，全国人大常委会委员、北京市欧美同学会会长闫傲霜、北京市科学技术研究院党组书记刘晖以及多个AI领军企业代表参会。会议重点围绕北京人工智能的规模化、商业化发展与高价值场景落地等展开深入交流。
胡一川提出了推动北京人工智能实现规模化、商业化落地的路径：“以高价值场景为牵引，以经营改善指标为核心，以模型调用支持为抓手，推动企业在高价值场景中持续、规模化使用人工智能，尽快形成真实效果并复制推广。”
胡一川指出：AI真正能在企业持续落地的场景，普遍满足高劳动价值、高数字化程度、高结果可验证性三个条件。财务运营、供应链运营、客服服务、数字营销、企业运营管理等都是满足这三个条件，适合形成规模化商业闭环的场景。这些场景存在大量高频且耗时的人工操作，也有明确的数字化效率指标，为智能体AI Agent在企业商业化落地与自主运行提供了最佳切入点。
另外，他强调应以经营改善指标作为项目遴选和评估的核心标准，包括单位人效提升、交付周期缩短、经营成本下降、关键经营指标改善等。依据这些指标选项目筛选真正创造生产力的场景，沉淀值得复制的方案，进而驱动企业持续投入资源。
在政策支持上，胡一川建议，应从侧重算力支持转向模型调用支持，并与高价值场景和实际效果强绑定。进入到应用落地阶段后，决定企业是否深度使用AI的，是有没有持续调用。企业是否愿意在关键业务中持续调用模型、智能体与相关服务，直接决定了AI能否从工具层进入系统级能力。围绕真实调用行为的成本结构与激励机制，会成为影响落地深度的关键变量。
未来，来也科技也将持续验证这一路径：基于自主研发的智能体数字员工平台，聚焦高价值场景，以改善客户经营指标为目标，推进智能体在企业业务中的深度使用，形成全国可复制、可推广的人工智能落地路径。
