周攀:數據與AI賦能企業選址與産業招商 |  2025西部産業科技大會演講

观点网

2025-04-15 17:54

  • 企業面臨的一個選址的痛點就是信息不專業,對于企業來說,如何找到它的目標企業,如何聯繫、對接,這是一個需要新手段的時代。這是企業選址和園區招商普遍面臨的痛點。

    本文為周攀先生在2025西部産業科技大會發表的演講。

    周攀(華夏數科研究院院長):尊敬的各位領導、各位嘉賓,大家下午好!非常開心能在這里分享我們在AI應用方面的經驗和觀點,以及我們的應用成果,給大家做一個分享。

    剛才各位嘉賓也做了一些分享,在AI方面做了很多的技術性鋪墊。其實對于我們來說,我們公司是華夏幸福戰略投資的以産業大數據和人工智能為基礎,服務于企業選址和産業招商的數字科技公司。

    我先提出一個觀點,目前AI大模型開源正在加速,它極大地推進了AI技術平權時代的到來。過去如果我們要應用AI,需要構建一個很強大的技術團隊,但是現在大模型的開源對于幾乎所有的公司來說,都可以以很低的成本和門檻去對接和獲取相關的AI技術,所以在這樣一個前提和情況之下,對于每一家企業來說,不論我們是園區内做制造業的企業,還是做園區服務的企業,還是其他什麼類型的企業,問題不是要不要擁抱AI,而是怎麼擁抱AI。

    對于我們每個企業來說,擺在我們面前的第一個問題就是我們有沒有有價值的場景,适合以大模型為核心的AI技術應用,來優化和叠代我們的服務、自身的業務。對于AI來說,AI大模型最具價值的場景就是解決過去我們認為有非對稱信息、非標化業務嚴重的領域,這是非常大的AI大模型應用的空間。我們每個企業都可以在内部業務的各個場景中去尋找到這樣一些有價值的應用場景,以較低的成本去接入到現在如火如荼的AI大模型的技術生态中。

    第二個問題是找到了應用場景之後,如何構建這一塊的核心競争優勢。大家看到我們在實踐過程中,我們自己發現的三大核心優勢,這里面不包含技術,因為對每個應用公司來說,技術的門檻已經相對比較低了,這里面核心的能夠提升競争優勢的第一個要點就是數據,我們在鎖定的場景里面,如何去完善我們的數據體繫,能夠讓我們的數據能夠更真實、更專業,基于我們對業務的理解,基于業務數字化過程中沉澱的數據,讓數據更真實、全面。第二是基于我們核對行業的經驗,能夠更加理解用戶,不論是公司内部的用戶,還是外部的客戶。第三是持續地做笨功夫,不斷地推進業務的標準化、數字化,沉澱數據,做數據的治理、清洗,做這樣一些笨功夫,只有這樣才能不斷地強化我們的核心競争力。

    這是我們在AI應用過程中的一些經驗的總結。對于我們所服務的領域里面,企業選址和園區的産業招商,是非常典型的符合AI最佳應用場景的特點,就是信息的非對稱性問題非常嚴重,業務的非標化也是特别明顯的場景。對于企業來說,企業選址考慮的因素特别多,比如說哪里有市場,它的産業鍊主要聚集在什麼地方,它關注的原材料哪個地方比較富集,它的産業園區里面的水電氣熱這些條件能不能達標、營商環境好不好,所有這些因素,他在選址過程中考慮到的信息的維度是特别多的,但是對于企業來說,選址又至關重要,是直接關乎到企業戰略發展的,一個非常重要的戰略舉措。

    企業面臨的一個選址的痛點就是信息不專業,現在很多服務機構也是不太專業,對園區來說,全國2700多個開發區,10萬個産業園,近百萬的廠房載體的體量,直接面對的就是我的産業招商工具、方法還是處于一個冷兵器時代,可能很多園區出去招商的時候還是要靠掃樓,還是要靠關繫引介、推介這樣的方式觸達企業,處于一個冷兵器時代。對于企業來說,如何找到它的目標企業,如何聯繫、對接,這是一個需要新手段的時代。這是企業選址和園區招商普遍面臨的痛點。

    但是比較吊詭的是,企業選址與園區招商服務是一個有千億規模的大市場。制造業占我們國家GDP的總量已經達到30%,而且每年制造業投資還是保持在一個比較高的增速,遠高于我們目前的5%左右的GDP增速,而且接下來看,制造業發展的重要性會越來越重,尤其是在目前我們每年的産業轉移過程中,企業的投資選址、企業尋找的廠房空間辦公,它的需求體量是非常大的,每年有百萬余家企業的選址。

    今天很荣幸再次來到西安,我對西安的感受是,它不僅僅是陝西的西安,它是西北五省的西安,西安所處的位置非常重要。所以在未來的産業轉移過程中所做的承載,以及再發展的角色,它的價值會越來越凸顯。

    在這個過程中,怎麼服務好企業的選址,做好産業招商呢?華夏數科所打造的立業雲平台,實際上是我們花了很大的力氣和時間去打造的兩個行業垂類大模型,一個是選址大模型,在去年的世界人工智能大會上發布,其核心的底層數據是以全國的産業園區數據為底座,以及我們過去在産業招商和企業選址過程中服務的歷史案例的沉澱,去打造這樣一個垂類模型。第二個是去年在産業園區大會上發布的“招商大模型”,因為它們是一體兩面,在主體的數據基礎這一塊是有共通的地方,但是應用的領域會有所側重。這是我們打造的兩個垂類的模型。

    下面再介紹一下我們在垂類大模型,基于我們的業務和産品相關的應用。以選址大模型為基礎,打造了一個選址平台,目標是讓天下沒有難選的址。

    選址大模型立業雲平台,核心是要構建三大客戶價值和功能,第一是全,讓服務的目標區域産業園區全部上線,讓企業選址像點菜一樣簡單。第二是真,所有上線的園區,不論是它的園區産業、配套政策相關的數據,以及園區廠房VR,都要真實的數據,以便客戶、企業能在足不出戶的情況下,就能在雲端浏覽和調研整個園區。第三是專,主要是通過AI來實現專業、高效的服務。

    (見PPT)這是我們給上海闵行區在立業雲平台上打造的一個專屬的平台,目前整個闵行區所有産業園區已經全部上線,包括園區類的廠房和它的整體配套,相關的信息都已經上線,可以在這個平台上檢索闵行所有的産業園區,而且可以進入到里面的VR進行浏覽,可以看到廠房的三維結構,對選址的企業可以解決它的痛點。在里面還可以通過提問的方式來由大模型給企業推薦合适的園區。這是結合企業的選址需求形成的報告,企業可以掃碼帶走,它是通過AI生成的報告,過去對于地方政府來說,可能這個報告需要2到3天的時間,針對企業的需求,在本地進行不同層級的電話問答和檢索,今天一分鐘就做到了,這是技術帶來的進步。

    立業雲平台上線以後,從2025年初到現在,目前日均訪問大概1000個左右,已經有900多家企業提交了選址需求,目前落地的項目有47個,方案定制效率從兩三天縮短到1分鐘,選址周期縮短70%以上的時間,這是AI帶來的價值。

    再一個是用招商大模型做招商,幫助區域打造一個招商平台的標杆。招商大模型基于我們的應用可以做到三個大的功能,第一是AI産業大腦,第二是AI招商助手,第三是AI黑燈工廠。

    産業大腦方面,我們把全國的戰略新興産業劃分為120多條産業鍊,6000多個産業節點,全國的産業圖譜都可以在這個平台上查看,每個産業可以下沉到3級、4級,下沉到區縣級别查看它的産業圖譜。每個産業鍊里面也可以檢索到相關的重點企業,比如它的上下遊供應鍊、技術的分布、投資的圖譜等等,做一個直觀的呈現。對于地區園區的招商來說,是一個非常有價值的工具。對于鎖定的企業,我們如何對它進行分析和研判?

    第二個功能就是AI招商助手可以幫助實現這個功能,直接把企業名字輸入進去之後,它可以在一分鐘内對企業做一個分析和研判。基于繫統内部企業的數據以及公網抓取的企業相關信息分析,快速形成報告,包括這個企業投資選址的可能性有多大,發展的趨勢、企業發展勢頭怎麼樣,目前有沒有融資,資本運作情況怎麼樣,有沒有政企考察,對于本地招商來說,有沒有什麼招商建議、招商策略是什麼,還有企業的風險分析等等。這是一個非常有用的工具。

    當做完分析之後,如果短期内沒有選址的需求,我們又覺得這個企業很重要,會持續關注,一旦它有選址需求,我們可以持續跟進,這時候可以把它導入到AI招商的黑燈工廠。

    比如說剛才我聽郭書記介紹,現在西安市重點梳理了産業鍊條,鎖定了1000多家需要跟進的重點企業。但是這1000多家企業,我們不可能一個一個去摸排,一個一個跟進,如果這個企業暫時沒有投資選址的需求,未來一旦有了需求之後,我們怎麼在第一時間觸達這個企業,知道它的選址動态,然後做一個對接。

    AI招商黑燈工廠就可以輕松解決這個問題,把所有我們關注的目標企業導入之後,在網上24小時不斷地監測跟這些企業相關的信息,比如說它可能最近融資了,有地方政府去拜訪它了,它的招投標中標數據越來越多,行業發展越來越好,産能逐步提升。

    類似于這些利好的信息,都預示着這些企業在接下來投資選址的可能性突然之間就提升了,于是可以通過AI的方式自動提醒我們的招商人員,目前要重點關注這家企業,也可以通過AI自動給這些企業的關鍵決策人發送短信,表達我們的招商意願。接下來就可以進入到招商的項目管理和流程中,這是整個招商的黑燈工廠的應用。

    我們和上海闵行區打造的這樣一個平台,也是入選了闵行區2024年優化營商環境十大舉措,也在和河北廊坊等一些區域正在合作,打造類似的平台。

    總結來說,我們依托産業大數據和AI大模型為基礎的技術,服務于企業的選址和園區的招商,打造了服務于兩類客戶的平台,這是我們目前在AI這個領域里面的一些探索和實踐。

    最後我想說,在AI的應用中,我們不要想着一下子能夠創作特别颠覆的,或者是能夠讓我們所有業務流程環節煥然一新的舉措,而是要在每一個業務環節里面找到明确的場景,一點一點突破,通過量變引起質變,總有一天我們的整個業務會上升到一個新的台階。這是分享我們的一點點經驗。

    免責聲明:本文内容與數據由觀點根據公開信息整理,不構成投資建議,使用前請核實。

    撰文:周攀    

    審校:勞蓉蓉



    相關話題讨論



    你可能感興趣的話題