问题——从“看得见的热闹”到“用得上的能力”，仍有距离。
当前，大模型应用加速渗透千行百业，但不少企业在落地过程中面临现实门槛：制造环节数据分散、业务系统割裂、经验难以标准化沉淀；电商侧则长期受客服与设计成本、投放效率不稳定、运营节奏快等因素影响。
如何把大模型从通用能力转化为可嵌入、可度量、可持续迭代的生产力，成为不少企业的共同课题。
原因——需求牵引与产业基础叠加，催生“应用型创新”。
今年政府工作报告提出建立未来产业投入增长和风险分担机制，培育发展具身智能等未来产业，并首次提出“打造智能经济新形态”。
在政策指引与市场压力双重作用下，企业对降本增效、流程重塑的诉求更为迫切。
与此同时，河南制造业门类齐全、供应链与物流体系完善、电商与消费市场规模可观，为应用型创新提供了丰富场景。
多位创业者表示，相比单纯追逐技术参数，围绕生产与交易的具体环节做“深改造”，更容易形成稳定订单与可复制方案。
影响——从车间到店铺，智能化正改变组织方式与经营逻辑。
在工业端，1999年出生的高梓翔带领团队深耕企业智能化改造，其公司正为一家上市企业推进AI中台建设：在通用大模型基础上进行垂直训练与系统整合，把分散在产线、设备与管理环节的数据汇聚起来，形成面向工厂的“智慧中枢”。
为了让系统真正可用，团队每接新项目都会进入车间梳理流程，围绕开机节拍、异常处置、耗时环节等细节做数据化改造，并将一线老师傅的经验转化为可查询、可追溯的知识条目。
系统接入产线监测点后，可对关键参数进行实时监控，出现偏离及时向相关人员推送预警与处置建议，巡检由“靠脚走、靠经验猜”转向“随时看、按建议做”。
在经营管理上，订单录入后可触发跨部门协同：识别优先级、提醒补货、推动仓储与物流、财务等环节衔接，提高响应效率。
在电商端，95后创业者韦岸在郑州创立公司，瞄准商家“客服成本高、投放难度大、素材生产慢”等痛点，推出“AI原生”的电商工具，并在三年内服务约5万家企业。
其思路不是在传统软件上叠加功能，而是把“目标表达”作为入口：商家围绕“想要什么效果”提出需求，由系统完成图片与内容生成等操作，以降低对专业技能的依赖、缩短素材生产周期，进而提升店铺运营效率。
业内人士指出，这类工具的规模化应用，使中小商家以更低门槛获得接近专业团队的产出能力，也带来电商服务链条的重构。
对策——以场景为牵引、以数据为底座，打通“最后一公里”。
受访创业者与业内人士普遍认为，智能化落地不能停留在演示层面，关键在于三方面： 一是坚持场景化改造。
制造业要从设备健康、质量追溯、能耗管理、排产协同等明确场景切入，先解决“能不能用”，再追求“好不好用”。
二是夯实数据治理。
工业数据多源异构、口径不一，需建立采集标准、标注体系与权限管理，推动经验显性化，避免“模型很强、数据很弱”。
三是强化系统集成与合规。
把智能能力嵌入ERP、MES等既有系统，形成闭环流程；同时守住数据安全与商业秘密底线，确保可持续推广。
地方层面可通过产业基金、算力与测试平台、应用示范项目等方式，降低中小企业试错成本，并完善人才培养与工程化支撑体系。
前景——“智能经济新形态”将打开更广阔的应用市场。
随着企业对效率、质量与敏捷性的要求不断提高，大模型在工业与电商等领域的价值将进一步从“辅助工具”走向“流程引擎”。
在制造端，面向车间的智能中台、知识沉淀与跨部门协同有望成为数字化转型的重要抓手；在商业端，“以需求驱动生成”的工具化产品将继续下沉，推动中小企业提升内容生产与运营效率。
可以预期，未来竞争焦点将从“谁的模型更大”转向“谁更懂行业、交付更稳定、迭代更持续”，并逐步形成可复制、可输出的行业解决方案。
从生产车间到电商平台，新一代创业者正在用技术创新重新定义传统产业的发展路径。
他们的实践表明，智能经济不是虚无的概念，而是实实在在的产业变革力量。
这种变革不仅关乎技术突破，更体现着新一代企业家对实体经济转型升级的深刻理解与责任意识，为区域经济高质量发展提供了可资借鉴的创新样本。