AI 的价值不是‘能做什么’，而是‘能主动做成什么’。

在 AI 技术向企业服务渗透的过程中，“技术与场景脱节”“成本与价值失衡” 的问题始终突出：很多 AI 工具要么陷入 “高精尖却用不起” 的困境，要么停留在 “基础响应却解决不了核心问题” 的层面。联想百应智能体 2.0 的核心价值，恰恰在于跳出这一怪圈：以 L3 级 “自主协作” 能力为核心，从企业最基础的 IT 运维痛点切入，逐层延伸至办公效率、营销增长场景，最终形成 “降本 - 增效 - 开源” 的全链路生产力解决方案，而非单纯的技术堆砌。

图片来源：企业供图

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企业IT服务的本质：锚定生产力全链路痛点

企业服务的本质是 “工具适配生产力需求”，但传统模式下，IT 低效 - 办公割裂 - 营销乏力，三大核心场景长期处于 “效率割裂” 状态，形成三重矛盾闭环：

1、IT 运维：被动救火，效率卡脖子

传统 IT 运维依赖 “员工报修 - 人工诊断 - 手动试错” 流程，故障描述往往模糊（如 “电脑卡顿” 未提及内存占用、软件版本等关键参数），导致诊断耗时。以 200 人规模的企业为例，2 名 IT 管理员日均需处理 20 个需求，单个问题解决时间普遍在 8-10 分钟（含登录员工设备、测试解决方案），且多数工具会推送 3-4 个备选方案，试错成本高（如某制造企业曾因选错打印机驱动，导致 2 小时无法正常打印）。

2、办公场景：工具混战，协同效率低

员工日常办公需在 Excel、PPT、翻译软件、数据可视化工具间频繁切换，仅处理数万行客户数据就需数小时 —— 某长三角外贸企业统计显示，其销售部门整理季度海外订单数据时，3 名员工需耗时 3 小时统一格式、生成对比表；且多任务协同缺乏统一入口，如 “翻译合同 + 同步至项目群” 需跳转 3 个工具，操作链路冗长。

3、营销增长：获客闭环断裂，开源能力弱

传统营销面临 “三难”：一是获客成本高，盲目投放导致转化率不足 1%（2025 年《中国中小企业营销成本报告》数据）；二是网页搭建难，需专业技术人员，某零售企业过去搭建 1 个促销活动页需 3 天；三是转化无追踪，投放后无法实时监控线索动态，导致 “投入看不到回报”，开源能力始终薄弱。

而联想百应智能体的第一性原理，正是以 L3 级 “自主规划、按需生成、闭环解决” 的能力，打破这三重割裂，让 AI 从 “被动响应指令” 升级为 “主动解决问题的生产力伙伴”。

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AI方案落地：从 IT 运维破局，逐层延伸全场景赋能

企业落地AI应用方案，从不是一蹴而就的，需要先找到突破点。联想百应智能体，正是从 IT 运维破局，再逐层延伸至办公、营销全场景赋能。

（一）IT 运维：从 “精准诊断” 到 “自主解决”，重构效率基准

IT 运维是企业数字化的 “基础设施”，只有先解决 “设备稳定、故障快修” 的基础需求，才能向更高阶的办公、营销场景延伸。联想百应智能体通过 1.0 的 “痛点突破” 与 2.0 的 “L3 级升级”，彻底重构运维效率：

1. 1.0 基础破局：解决 “诊断慢、方案乱” 的核心痛点

针对传统运维 “诊断依赖人工、方案需试错” 的问题，1.0 版本推出 “AI 识图诊断 + 多方案博弈” 能力：员工只需上传故障截图（如软件报错界面、设备异常弹窗），智能体就会基于联想 30 余年 IT 运维经验（累计处理超 1000 万次企业 IT 问题），直接推送 “最优解决方案”，而非 3-4 个需手动测试的选项。

例如某企业有 200 名员工、2 名 IT 管理员，每天至少要处理 20 个 IT 需求，过去解决一个问题可能需要登录员工界面，耗时 8-10 分钟。但有了百应智能体，员工截图发送、管理员上传分析，半分钟内就能获取最优方案，两分钟即可解决问题。区别于其他智能体提供 3-4 个需手动测试的方案，联想百应会基于联想丰富的IT 运维经验，直接推送最准确的解决方案，效率大幅提升。

2. 2.0 L3 级升级：实现 “自主规划 - 执行 - 追溯” 的闭环

2.0 版本的核心突破，是从 “提供方案” 升级为 “自主解决”：针对设备卡顿、系统补丁安装等高频问题，智能体可自动调用 MCP 工具库（含 200 + 运维工具）诊断，识别问题后生成专属工具并执行修复，最后输出含 “问题原因 - 操作步骤 - 修复效果” 的报告，全程无需人工干预。

（二）AI 办公：从 “工具协同” 到 “全场景智能”，承接 IT 效率红利

当 IT 运维解决 “设备稳定” 的基础问题后，智能体进一步向办公场景延伸，破解 “工具割裂、数据处理低效” 的痛点，让效率提升从 “硬件端” 传递到 “人力端”：

1. 1.0 基础优化：减少 “操作跳转”，降低协同成本

1.0 版本推出 “三联屏” 交互设计：左侧为传统功能菜单，中间是办公工作台（支持文档编辑、数据录入），右侧是 AI 交互条 —— 员工无需在多个工具间切换，如在工作台内编辑合同文档时，可直接调用右侧 AI 翻译功能，实时将中文条款转为英文；制作报表时，AI 条可自动统计数据并生成初步图表，操作耗时减少 50%。

2. 2.0 全场景升级：“超级办公助手” 的效率跃迁

2.0 版本将办公能力从 “协同优化” 升级为 “智能驱动”，基于数据驱动业务决策，比如处理数万行数据表格时，只需一句话指令，智能体就能自动完成格式统一、生成透视表与可视化图表，让数据决策更高效。

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（三）AI 营销：从 “精准获客” 到 “全链路赋能”，完成增长闭环

企业数字化的最终目标是 “开源增长”。在 IT 降本、办公增效的基础上，联想百应智能体 2.0 向营销场景延伸，解决 “获客难、转化散” 的核心问题，形成 “降本 - 增效 - 开源” 的完整链路：

1. 1.0 基础获客：聚焦 “精准触达”，降低投放成本

1.0 版本通过 “AI 官网助手 + 智能用户圈选” 提升获客精准度：AI 官网助手可自动回复访客咨询（如产品价格、服务流程），识别高意向客户后推送销售联系方式；智能用户圈选则基于企业现有客户数据（如历史消费、咨询记录），筛选 “高潜力潜在客户”，避免盲目投放。

2. 2.0 L3 级突破：“自动化工具 + 部分链路覆盖” 的营销重构

2.0 版本在获客基础上，新增 “自动化内容生产” 能力，核心解决 “营销物料制作难、网页搭建慢” 的痛点：

L3 级营销网页自动搭建：无需技术人员，输入 “活动主题（如 618 促销）、核心内容（产品列表、预约入口）”，智能体 10-15 分钟内完成网页搭建，支持 “产品展示 - 在线预约 - 数据统计” 功能，某零售企业搭建 “夏季新品促销页” 仅用 12 分钟，过去同类工作需 3 天；

AI 海报生成：输入 “促销信息（如‘满 200 减 50’）、风格要求（简约风）”，智能体自动生成 3 套海报设计方案，可直接用于微信公众号、朋友圈投放，设计效率提升 10 倍（过去设计 1 套海报需 1 小时，现在 6 分钟完成）。

联想百应智能体 2.0 的价值，并非停留在 “功能描述” 层面，而是通过 “成本 - 效率 - 增长” 三维数据，从 “IT 降本” 到 “营销开源” 全面提升中小企业生产力。

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案例启示：中小企业如何落地AI？

中小企业落地AI不依赖 “高精尖技术堆砌”，而是紧扣 “企业真实需求”。从联想百应智能体 2.0 的落地实践中，给出了三大参考：

一：从 “基础高频场景” 切入，逐层延伸价值

企业 AI 落地无需 “一步到位”，应优先选择 IT 运维这类 “高频刚需、痛点明确” 的基础场景：这类场景用户接受度高、效果易验证，能快速积累信任。，正是因为基础场景的效率提升让用户看到价值，进而愿意尝试更高阶的功能。反之，若直接切入复杂的 “全链路营销”，易因 “操作复杂、成本高” 导致落地失败。

二：L3 级能力的核心是 “自主闭环”，而非技术参数

区别于 “响应式 AI”（需用户持续发指令），L3 级智能体的关键是 “自主规划 - 执行 - 复盘” 的闭环能力：IT 运维中自动修复故障、营销中自动搭建网页，均无需人工干预 ：这种 “能自己解决问题” 的能力，才是生产力跃升的核心。

三：“低门槛 + 低成本” 是中小企业 AI 落地的生命线

中小企业对 AI 的核心顾虑是 “不会用、用不起”。联想百应的解决方案直击这一痛点：操作上，多端联动（手机 APP 补全 PC 端场景）+ 简化交互（1 小时可掌握基础操作），降低使用门槛；成本上，1099 元普惠套餐（限量 1000 台）替代传统 “定制化开发”（动辄 10 万 +），让 L3 级 AI 从 “大企业专属” 下沉至中小客户。

联想百应智能体 2.0 的价值，从来不是 “L3 级技术的炫技”，而是对 “企业需要‘能用、好用、用得起’的 AI 生产力” 这一本质的回应。它没有一开始就追求 “全链路营销” 的宏大目标，而是从 IT 运维的 “2 分钟故障解决” 做起，到办公场景的 “1 分钟数据处理”，再到营销场景的 “12 分钟网页搭建”： 每一步都贴着中小企业的真实需求走，每一个功能都有已落地的案例与数据支撑。

这种 “从基础服务到增长赋能” 的递进逻辑，恰恰是 AI 真正融入企业生产力的关键：它不只是一个工具，更是中小企业数字化转型的 “伙伴”。用低成本解决基础痛点，用高效率释放人力价值，用精准化助力业务增长。这也为百万中小企业迈入 AI 时代，提供了一条可复制、可落地的实践路径。

图片来源：企业供图

作者：刘宏利 资深战略顾问与AI企业应用顾问

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3、本文涉及的 AI 技术应用案例，其效果受数据质量、应用场景、操作规范等多重因素影响，可能存在技术局限性。人工智能模型的输出结果具有概率性特征，实际应用效果可能与案例描述存在差异。任何企业在部署类似 AI 系统时，应充分评估自身业务需求及技术适配性，并寻求专业技术支持。