面对全球市场竞争加剧与增长曲线趋缓，一家深耕欧洲与北美市场的智慧安防龙头企业，做出了一个关键决定：必须系统性引入 AI，构建智能化运营机制。

这不是一次技术采购，而是一场关乎未来三年增长空间的战略升级。

他们选择与 科理 AI 合作。

行业领先，为何仍需 AI 转型？

这家企业在跨境电商与智能硬件领域已是标杆：

· 欧洲市场占有率第一

· 北美市场占有率第三

· 研发人员占比超过 40%

但管理层看得更远。

在高速增长之后，新的挑战开始浮现：

① 单点尝试，无法支撑全链路增长

零散的 AI 应用停留在“工具层面”，无法形成系统能力。

② 组织认知不统一

IT数字化部分与研发、销售、品牌、供应链等部门对 AI 的理解差异明显，导致IT开发出来产品部匹配业务部门需求，投入与汇报产出比低。

③ 有场景，但缺路径

大家知道“可以做什么”，却不知道“如何系统推进”。

企业目标非常明确：

不仅要找到 AI 场景，更要建立一套系统性导入方法论，实现从战略认知 → 项目落地 → 能力沉淀的闭环。

科理AI 解决方案：战略共识+业务主导AI+AI CoE 全面导入

01 深度访谈调研：·强调“业务主导 AI”的原则

科理 AI 并未从技术讲解开始，而是从“组织层”入手。

高层深度访谈与跨部门调研

覆盖人力、财务、研发、销售、品牌、供应链、项目管理等 10 大部门：

· 梳理现有流程与业务瓶颈

· 识别数据基础与数字化能力

· 强调“业务主导 AI”的原则

核心目标：统一语言，统一方向。

02 AI 战略目标：站在“组织能力建设”的高度思考 AI

AI 不是工具，而是能力体系。通过战略共识工作坊，企业明确：

· AI 如何支撑公司整体战略目标

· AI 项目优先级如何排序

· KPI 审核与应用组合如何建立

· 资源如何投入才[敏感词]杠杆效应

企业第一次站在“组织能力建设”的高度思考 AI。

 

03 企业AI 核心路径：AI CoE 卓越中心

针对企业“如何系统落地”的核心诉求，科理 AI 引入[敏感词] AI CoE（Center of Excellence）导入路径。

 

 

阶段	核心任务	关键产出
战略解码	明确 AI 愿景与业务目标关系	AI 战略规划图
启动 & 成立 CoE	组建核心团队	AI 卓越中心架构
现场调研	识别业务瓶颈与数据条件	场景机会清单
人才培养	提升组织级 AI 认知	AI 先锋小组
项目实施	分级推进（初/中/高级）	MVP 方案
经验沉淀	标准化流程与文档	可复制方法论

通过这一路径，企业真正建立起：可持续生长的 AI 能力体系，而非一次性试点项目。

AI 机会共创--实战成果：1 天产出 5 个高价值 MVP

在完成战略培训与路径导入后，进入实战工作坊，采用：

· 讲授 + 工作坊

· 项目画布拆解

· 故事清单梳理

· 敏捷冲刺计划

· 评审与阶段发布

结果：1 天产出 5 个可落地 MVP 方案。

✅ 供应链订单智能分析系统

提升预测准确率与库存周转效率

✅ 产品合规智能助手

降低跨境合规风险

✅ 运营计划全链条管理系统

打通数据孤岛，提升决策效率

✅ 品牌部门评分体系

量化品牌投入产出比

✅ 市场物料供需及供应商筛选系统

优化采购决策模型

这些场景覆盖研发、制造、销售、品牌、供应链核心链路，为规模化推进奠定了扎实基础。

未来三年规划：从试点 AI 到全员 AI

工作坊只是起点

企业已明确未来三年 AI 战略路径：

1.完成 MVP 开发与验证

同步建设 AI 先锋小组

2.规模化复制

将成功模型推广至核心业务线

3.技术进阶

探索 RAG 增强、智能 Agent 深度集成

4.机制构建

在 AI CoE 框架下形成：识别 → 验证 → 推广 → 迭代的持续进化机制

为什么AI CoE路径有效？

很多企业导入AI失败，不是因为技术问题，而是因为：

· 没有战略共识

· 没有组织结构

· 没有培训体系

· 没有项目分级机制

· 没有持续迭代机制

AI CoE路径的核心在于：
            ✔ 高层战略共识建立
            ✔ 选择高价值标杆项目
            ✔ 打造可复制方法框架
            ✔ 沉淀内部AI组织能力
            ✔ 持续迭代升级

它解决的是“能力建设问题”，而不是单一项目问题。

结语

如果你的企业：

· 想做 AI 却缺系统路径

· 面临增长压力，需要效率跃升

· 希望建立可持续的 AI 能力体系

也许，你需要的不是一个项目，而是一条引导路径。

科理AI CoE系统化导入，帮助企业从0到1，从1到N，真正建立属于自己的AI能力。