课题申报参考：AI大模型“赋能—使能”视角下企业数智创新战略模式及适配机制研究.docx

研究现状、选题意义、研究目标、研究对象、研究内容、研究思路、研究方法、研究重点、创新之处、研究基础、保障条件、研究步骤（附：可编辑修改VSD格式课题研究技术路线图三个）

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《AI大模型“赋能—使能”视角下企业数智创新战略模式及适配机制研究》

课题设计论证

课题设计论证：AI大模型“赋能—使能”视角下企业数智创新战略模式及适配机制研究

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一、研究现状、选题意义、研究价值

1.研究现状

随着人工智能技术的快速发展，AI大模型（如GPT、BERT等）在自然语言处理、图像识别、数据分析等领域展现出强大的能力。近年来，AI大模型逐渐从技术研究走向商业化应用，成为企业数字化转型和智能化升级的重要驱动力。然而，现有研究多集中于技术层面的优化与应用场景的探索，缺乏从“赋能—使能”视角系统探讨AI大模型如何推动企业数智创新战略的构建与实施。此外，企业在引入AI大模型时，往往面临技术适配、组织变革、商业模式创新等多重挑战，亟需理论指导和实践框架。

2.选题意义

本研究从“赋能—使能”视角出发，旨在探索AI大模型如何通过技术赋能和组织使能，推动企业数智创新战略的构建与实施。这一研究不仅有助于填补理论空白，还能为企业提供可操作的策略框架，帮助其在数字化转型中更好地利用AI大模型，提升竞争力。

3.研究价值

理论价值：构建AI大模型“赋能—使能”视角下的企业数智创新战略理论框架，丰富数字化转型和智能化升级的理论体系。

实践价值：为企业提供数智创新战略的适配机制和实施方案，助力企业实现技术、组织与商业模式的协同创新。

社会价值：推动AI大模型技术的广泛应用，促进产业升级和社会经济发展。

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二、研究目标、研究内容、重要观点

1.研究目标

揭示AI大模型“赋能—使能”视角下企业数智创新战略的核心要素与运行机制。

构建企业数智创新战略的模式框架及适配机制。

提出企业实施数智创新战略的路径与策略。

2.研究内容

AI大模型的赋能机制：分析AI大模型在技术、数据、知识等方面的赋能作用，探讨其如何提升企业的创新能力。

组织使能的实现路径：研究企业如何通过组织变革、文化重塑、流程优化等手段，使AI大模型的赋能作用得以充分发挥。

数智创新战略模式：构建基于AI大模型的数智创新战略模式，包括技术驱动型、数据驱动型、生态驱动型等。

适配机制设计：提出企业在不同发展阶段、行业特性下的数智创新战略适配机制，确保战略的有效落地。

3.重要观点

AI大模型不仅是技术工具，更是企业数智创新的核心驱动力。

企业数智创新战略的成功实施需要技术赋能与组织使能的协同作用。

适配机制是确保数智创新战略在不同企业场景下有效落地的关键。

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三、研究思路、研究方法、创新之处

1.研究思路

本研究采用“理论构建—实证分析—策略设计”的研究思路。首先，通过文献综述和理论分析，构建AI大模型“赋能—使能”视角下的数智创新战略理论框架；其次，通过案例研究和实证分析，验证理论框架的适用性；最后，基于研究结果提出企业实施数智创新战略的具体策略。

2.研究方法

文献研究法：系统梳理AI大模型、企业数字化转型、数智创新战略等相关文献，形成理论基础。

案例研究法：选取典型企业案例，分析其在AI大模型应用中的成功经验与挑战。

实证分析法：通过问卷调查、访谈等方式收集数据，验证理论框架的有效性。

模型构建法：基于研究结果，构建企业数智创新战略的模式框架及适配机制。

3.创新之处

视角创新：从“赋能—使能”双重视角探讨AI大模型对企业数智创新战略的影响，突破了单一技术视角的局限。

理论创新：构建AI大模型驱动的数智创新战略理论框架，填补了现有研究的空白。

实践创新：提出适配机制设计，为企业提供了可操作的数智创新战略实施方案。

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四、研究基础、条件保障、研究步骤

1.研究基础

课题组在AI技术、数字化转型、创新管理等领域积累了丰富的研究经验，已发表多篇相关学术论文。

课题组与多家企业建立了合作关系，能够获取一手的实践数据和案例支持。

2.条件保障

数据支持：通过企业合作获取真实数据，确保研究的实证基础。

技术支持：依托实验室的AI大模型平台，开展技术赋能与使能的研究。

团队支持：课题组成员包括技术专家、管理学者和企业实践者，具备跨学科研究能力。

3.研究步骤

第一阶段（1-3个月）：文献综述与理论框架构建，明确研究问题与方向。

第二阶段（4-6个月）：案例研究与实证分析，验证理论框架的适用性。

第三阶段（7-9个月）：模型构建与策略设计，提出数智创新战略的适配机制。

第四阶段（10-12个月）：总结研究成果，撰写研究报告与学术论文。

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通过本课题的研究，期望为AI大模型在企业数智创新中的应用提供理论指导和实践参考，助