帮 10000 家企业 AI 转型落地，我们找到了 4 大场景 | 对谈 BISHENG.ai 创始人覃睿

嘉宾 | 覃睿，BISHENG.ai 联合创始人AI 在 to B 企业的落地一直是大家关注的焦点，但往往充满了“PPT 上的美好”和“现实中的骨感”。本期《AI 炼金术》邀请到了企业级开源 Agent 平台 BISHENG.ai 的联合创始人覃睿。覃睿基于服务大几千家企业的真实经验 ，坦诚分享了 AI Agent 在企业中“真正能用”和“听起来好但难落地”的场景 。他深入剖析了企业 AI 落地的四大阶段 、最大的挑战（剧透：不是技术，是“人”），以及为什么他们劝退了大部分想做“智能问数”（Text-to-SQL）的客户 。这期节目对于所有正在推动或考虑 AI 转型的企业家、IT 负责人和业务骨干都极具价值。你会听到一个一线实战派的真实分享，了解 AI 落地表象之下的关键挑战和务实路径。� 关键结论四大真实落地场景： 目前企业 AI 落地最集中的四大类场景是：问答（知识库）、审核（合同、消保）、写报告（研报、尽调） 和 智能问数（Text-to-SQL）。最“扯”的场景：智能问数（Text-to-SQL）。 覃睿坦言这是他们最谨慎、劝退最多的场景 。原因是这种需求通常来自高层 ，对准确性要求极高 ，但绝大多数企业的数据治理水平根本达不到（如表关系混乱、字段无文档）。最“不性感”但最高频的场景： 1. 知识库问答（RAG）。2. 情报类应用，即自动监控部委网站、公众号、论文库等，帮员工从“不乐意干”的繁琐工作中解放出来 。开源是最好的“获客渠道”： BISHENG.ai选择开源，初期是朴素地希望获得快速反馈 。但事实证明，这成为了最高效的获客方式 。严肃的企业客户（特别是大客户）最终仍然会为咨询、实施和定制服务付费 。中国 To B 赚钱的逻辑： BISHENG.ai已实现盈利 。覃睿的经验是：1. 通过开源筛选正确的客户（主动来的、认知一致的）；2. 做正确的项目（敢于“劝退”不切实际的需求）；3. 抱着**“让客户成功”**的心态，即使短期“算不过账”，也要把真实需求做好，从而赢得二三期项目 。� 关键认知企业 AI 落地最大的误区： 企业普遍存在两大不切实际的期望：1. 低估了落地成本 ；2. 以为 AI 无所不能，忽视了 AI 需要被“教”会企业的“弯弯绕”（即业务知识、偏好和隐性规则）。企业 AI 落地最大的挑战是“人”： 真正的瓶颈不是技术 ，而是如何让业务人员（业务部门）深度参与进来 。他们往往不愿或无法一次性讲清全部需求 ，导致项目需要大量迭代，甚至重构 。AI 落地四阶段论： 覃睿将企业落地分为四个阶段 ：玩具阶段： IT 内部的“发烧友”在玩 。通用阶段： 业务人员开始高频使用通用的 AI 对话工具（如 Deepseek、豆包），开始建立“体感”。垂类 Agent 阶段： 业务人员主动参与，与 IT 联合共建垂直场景 。数字员工阶段： Agent 作为自主智能体在企业内工作 。给企业的核心建议：先到“第二阶段”。 覃睿建议企业不要急于求成（拔苗助长），应先让业务人员在日常工作中（通过类似 Deepseek 或企业版 Minus 的体验）充分感受 AI 的价值 。只有当业务人员建立“体感”并主动提出需求时，第三阶段的“垂类 Agent”落地才会成功 。BISHENG.ai VS Palantir： BISHENG.ai的模式（包括开源产品）越来越像 Palantir 。其核心是将产品作为高效的“交付工具” ，以更低的成本、更高的效率承接大客户的定制化需求 。�️ 行动指南如果你是企业决策者/IT负责人：诚恳地认识模型能力。 放弃“一步到位”的幻想 。从“第二阶段”开始： 先在内部署好用的通用 AI 对话工具（体验要对标 C 端产品），让业务人员先用起来，建立“体感”。选择“不性感”的场景切入： 优先解决内部知识库问答 和情报搜集 这类高频、刚需、员工又不爱干的痛点点。如果你想尝试“BISHENG.ai”（Bisheng）：开发者/小公司/个人： 访问官网 BISHENG.ai ，给项目点 Star，加入文档中的社群二维码 。如果部署有困难，群里有“BISHENG.ai达人”可以提供 500 元左右的付费部署服务 。中大型企业： BISHENG.ai的理想客户是**“细分领域的头部”，预算在几十万到几百万级别 。ISV / 软件服务商： BISHENG.ai正在招募各地的合作伙伴，可以承接BISHENG.ai覆盖不到的商机，共同交付项目 。⏱️ 时间线【01:21 - 02:54】 嘉宾介绍：BISHENG.ai（Bisheng）联合创始人覃睿，企业级开源 Agent 平台。【03:27 - 04:26】 为什么选择做开源项目？【04:26 - 05:53】 开源的朴素想法：获取快速反馈，也许能帮到别人。【05:53 - 07:12】 开源的商业价值：高效获客、建立标准、吸引人才。【07:54 - 09:17】 Dify 已经存在，为什么BISHENG.ai还能火？（差异化：企业级功能）。【09:17 - 10:33】 数字化转型的“大屏”执念。【10:33 - 11:00】 企业 AI 落地的四大类场景。【11:00 - 15:29】 场景一：问答（知识库），及客服场景对“确定性”的挑战。【18:08 - 19:26】 BISHENG.ai的“Palantir”模式：产品是内部的交付工具。【19:26 - 20:29】 场景二：审核（合同、消保材料）。【20:29 - 22:30】 审核场景的挑战：业务部门的需求永远讲不全。【25:15 - 27:38】 场景三：写报告（研报、尽调报告）。【27:38 - 31:00】 主持人（任鑫）的真实需求：用 AI 写投资 Memo。【31:00 - 31:24】 场景四：智能问数（Text-to-SQL）——最谨慎、劝退最多的场景。【31:24 - 33:01】 为什么智能问数（Text-to-SQL）很难落地？【33:01 - 35:42】 唯一成功的 Text-to-SQL 案例：核心是先做了数据治理和“业务表”。【38:26 - 39:34】 市面上最“扯”的场景是什么？—— 还是智能问数。【40:28 - 41:59】 最“不性感”但最高频的场景：问答和情报搜集。【42:26 - 46:54】 企业 AI 落地的四个阶段：玩具 -> 通用 -> 垂类 -> 数字员工。【47:19 - 49:39】 为什么员工宁用 ChatGPT 不用内部工具？（答：体验太差）。【51:10 - 52:30】 BISHENG.ai社区早期是如何获得关注的？（答：打中了企业刚需）。【52:30 - 53:32】 在中国做 To B 怎么赚钱？（BISHENG.ai去年已盈利）。【53:32 - 58:53】 盈利秘诀：筛选客户、做对项目、建立信任。【58:53 - 59:41】 给传统企业 AI 转型的核心建议。【59:41 - 01:03:36】 建议：诚恳认识模型能力，先从“第二阶段”做起，建立“体感”。【01:03:36 - 01:06:33】 企业对 AI 最大的两个“不切实际的期望”。【01:06:33 - 01:10:44】 探讨 Palantir 的 Ontology（本体）为何如此有价值。【01:11:14 - 01:14:19】 BISHENG.ai的理想客户画像：细分领域的头部企业。【01:14:19 - 01:15:28】 如何联系BISHENG.ai？（官网：BISHENG.ai，加入社群）。【01:15:28 - 01:16:14】 针对个人和小开发者的“BISHENG.ai达人”服务。【01:16:14 - 01:17:21】 招募城市 ISV 合作伙伴。欢迎订阅「AI 炼金术」的播客，以及同名公众号、视频号 「AI 炼金术」是一档由徐文浩和任鑫——两位多年老友、AI 领域的资深从业者——打造的播客。这里是探讨 AI 和创业的理想聚集地，我们会邀请一线创业者、产品产品和科研学者，深入探讨 AI 如何重塑行业、变革生活，以及如何从 0 到 1 打造 AI 原生产品。 我们的讨论会涵盖多个话题：从 AI 如何改变世界的未来，到如何找到 AI 创业的 PMF；从如何利用 AI 降本增效，到怎样将 AI 技术融入日常生活……如果你对 AI、产品、创业感兴趣，这里有满满的干货和一线实战经验，欢迎关注并推荐给你的朋友，共同探索未来的无限可能！ 商务合作：公众号 「AI炼金术 」菜单栏中【商务】获取联系方式 节目主理人： 徐文浩：某AI创业公司联合创始人，正在面向全球市场开发AI应用。连续创业者，参与过多家创业公司，拼多多早期员工。广告科技公司MediaV的算法和数据负责人，后被360收购。离开后加入成立不到1个月的拼多多。后创办了基于AI的海外客服聊天机器人公司 BotHub.AI 和 海外社交电商平台 Bukito 都宣告失败。2023年再次下场创业。 任鑫：云九资本合伙人，主要在投资和孵化面向全球市场的 AI 应用。之前是连续创业者，曾经打造“今夜酒店特价”用移动互联网应用特价销售酒店尾房；被京东并购后内部创业“京东到家”开展本地即时零售业务；2015 年再次创业 Get 探索对话式人工智能助理成为先烈；2021 年出售公司，2023 年重新回到 AI 世界。BGM：片尾：The Ivy - It Was Always You

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