在AI與大模型技術(shù)重塑商業(yè)邏輯的今天，企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型早已超越工具迭代的范疇，演變?yōu)樯婕敖M織基因重構(gòu)、技術(shù)體系重建、認(rèn)知范式顛覆的復(fù)雜系統(tǒng)工程。

換言之，今天的企業(yè)管理者需要具備一種“AI原生”的視角，從AI的邏輯為出發(fā)點(diǎn)，去思考企業(yè)的管理、運(yùn)營(yíng)、生存以及未來(lái)。

因?yàn)椋诮裉斓钠髽I(yè)發(fā)展進(jìn)程中，基于傳統(tǒng)軟件架構(gòu)的企業(yè)管理系統(tǒng)已經(jīng)完成了第一輪數(shù)字化賦能的歷史使命，隨著AI和大模型技術(shù)的沖擊，市場(chǎng)環(huán)境的變化，以及業(yè)務(wù)復(fù)雜度的不斷提升，這條增長(zhǎng)曲線開始顯現(xiàn)出邊際效益遞減的趨勢(shì)。

AI技術(shù)的崛起為這一問(wèn)題提供了全新的解決思路，這就需要構(gòu)建“AI原生”的戰(zhàn)略視角，對(duì)企業(yè)的管理模式和業(yè)務(wù)流程進(jìn)行全面的重構(gòu)，并借助先進(jìn)的商業(yè)AI、大模型產(chǎn)品與技術(shù)，去精準(zhǔn)洞察市場(chǎng)先機(jī)，高效整合資源，優(yōu)化決策流程，實(shí)現(xiàn)管理效率和業(yè)務(wù)效益的提升。

在這樣的背景趨勢(shì)下，浪潮數(shù)字企業(yè)制定了“AI First”戰(zhàn)略，通過(guò)“海岳大模型+海岳軟件+海岳商業(yè)AI”協(xié)同推進(jìn)，助力企業(yè)打造可持續(xù)增長(zhǎng)新支點(diǎn)！

01

堅(jiān)定“AI First”戰(zhàn)略

助力企業(yè)跨越數(shù)智化轉(zhuǎn)型的斷層

我們知道，從蒸汽機(jī)到電力革命，從互聯(lián)網(wǎng)到移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，每一次產(chǎn)業(yè)變革都遵循“技術(shù)觸發(fā)到場(chǎng)景適配，再到行業(yè)繁榮”的鐵律，唯有AI時(shí)代是跳躍式的發(fā)展。

從DeepSeek的橫空出世，到通過(guò)開源形成一種實(shí)時(shí)性的標(biāo)準(zhǔn)，再到被大量企業(yè)趨之若鶩的追逐，快速的部署和落地，時(shí)長(zhǎng)幾乎不到兩個(gè)月，因此也難免會(huì)產(chǎn)生頗多“斷層”。

就如浪潮數(shù)字企業(yè)技術(shù)有限公司總經(jīng)理魏代森所說(shuō)，“企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型正面臨巨大的躍升，但在躍升過(guò)程中存在斷層，跨越斷層應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注四個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。”

第一個(gè)是“復(fù)合AI”。很多企業(yè)將人工智能等同于大模型，但其實(shí)企業(yè)需要并不只是大模型，而是“判別式AI+生成式AI”的復(fù)合能力。這需要打造一個(gè)AI工具包，把大模型能力和過(guò)去從RPA到IPA的規(guī)則、知識(shí)圖譜、深度學(xué)習(xí)等小模型技術(shù)組成一個(gè)組合的解決方案。

第二個(gè)是“數(shù)據(jù)筑基”。企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的起點(diǎn)往往始于數(shù)據(jù)層面的覺(jué)醒，但有些企業(yè)在部署智能體時(shí)發(fā)現(xiàn)，核心數(shù)據(jù)分散多個(gè)獨(dú)立系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)清洗工作量幾乎占據(jù)項(xiàng)目總工期的一半，這凸顯了數(shù)據(jù)治理的重要性。“數(shù)據(jù)治理是AI落地的生命線，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)決定了AI應(yīng)用的上限，企業(yè)要做數(shù)智化轉(zhuǎn)型，首先就要做到數(shù)據(jù)就緒，這是AI應(yīng)用的前提。”魏代森說(shuō)。

第三個(gè)是“工具補(bǔ)鏈”。企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型、人工智能落地應(yīng)用都強(qiáng)調(diào)技術(shù)與業(yè)務(wù)并重，但現(xiàn)階段業(yè)務(wù)人員與AI開發(fā)者還存在認(rèn)知鴻溝，AI與企業(yè)應(yīng)用之間存在工具鏈斷層，企業(yè)應(yīng)集成大模型平臺(tái)、低代碼開發(fā)、數(shù)據(jù)中臺(tái)等工具鏈，使AI開發(fā)加速在企業(yè)真正落地。

第四個(gè)是“軟件重構(gòu)”。傳統(tǒng)企業(yè)軟件未能在AI視角上重構(gòu)，當(dāng)用戶從使用者變?yōu)閰⑴c者，從執(zhí)行者變?yōu)闆Q策者，AI原生智能體架構(gòu)將成為軟件的基礎(chǔ)架構(gòu)，以此推動(dòng)智能化與場(chǎng)景交融變得越來(lái)越快，加速賦能業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化、智能化。

面對(duì)這些復(fù)雜的挑戰(zhàn)，魏代森說(shuō)，“浪潮數(shù)字企業(yè)要堅(jiān)定推進(jìn)‘AI First’戰(zhàn)略，全面擁抱人工智能大模型技術(shù)，重視AI人才，塑造AI文化，為客戶提供領(lǐng)先的AI解決方案，推動(dòng)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型邁向新高度。”也正是為了推動(dòng)“AI First”戰(zhàn)略的落地，浪潮數(shù)字企業(yè)加大投入研發(fā)浪潮海岳大模型，用AI技術(shù)重構(gòu)海岳軟件，打造AI原生的企業(yè)軟件，并全新發(fā)布浪潮海岳商業(yè)AI，落地高價(jià)值智能應(yīng)用場(chǎng)景。

這套方法論的核心，是以“AI宿主軟件+AI定制化應(yīng)用+ AI數(shù)智底座+商業(yè)AI”的完整架構(gòu)。

在軟件層面，通過(guò)AI原生重構(gòu)浪潮海岳系列軟件，打造了強(qiáng)大的AI宿主軟件，目前已實(shí)現(xiàn)報(bào)賬智能體、采購(gòu)輔助評(píng)標(biāo)智能體、職業(yè)規(guī)劃智能體、對(duì)話式監(jiān)管分析智能體等的落地應(yīng)用。在AI定制化應(yīng)用方面，提供企業(yè)專屬大模型建設(shè)和智能體定制能力，實(shí)現(xiàn)企業(yè)AI應(yīng)用與企業(yè)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)場(chǎng)景的深度融合，為企業(yè)提供專業(yè)化AI解決方案。

而支撐AI宿主軟件和AI定制化應(yīng)用演化和創(chuàng)新的，底層必須是強(qiáng)健的AI數(shù)智底座，由海岳大模型平臺(tái)和海岳PaaS平臺(tái)組成。

其中，海岳大模型平臺(tái)采用多模型、多模態(tài)、大小模型結(jié)合的產(chǎn)品策略，并提供全棧大模型平臺(tái)、工具和服務(wù)，一站式接入企業(yè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景；浪潮海岳的PaaS平臺(tái)，則以智能原生、云原生作為驅(qū)動(dòng)力，聚焦智能與云原生公共技術(shù)、智能應(yīng)用開發(fā)與集成、數(shù)據(jù)開發(fā)與商務(wù)智能、智能物聯(lián)網(wǎng)與空間計(jì)算四大技術(shù)領(lǐng)域，為企業(yè)提供八大平臺(tái)和一體化開放生態(tài)，助力企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)。

02

智能體時(shí)代，浪潮海岳商業(yè)AI

打通企業(yè)智能化落地“最后一公里”

近年來(lái)，智能體作為大模型技術(shù)落地的載體，正加速滲透到千行百業(yè)的各個(gè)領(lǐng)域。在工業(yè)生產(chǎn)中，智能體通過(guò)融合大模型的語(yǔ)義理解與工業(yè)機(jī)理知識(shí)庫(kù)，成為自動(dòng)化流程的“智慧大腦”；建筑施工領(lǐng)域，智能體能夠自動(dòng)編制施工方案，極大提升編制工作效率、降低施工安全事故率。在礦山、水務(wù)、糧食、化工等行業(yè)，智能體的落地也已屢見(jiàn)不鮮。

其背后，是人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，從判別式AI到生成式AI，再到推理型AI，人工智能向通用人工智能越來(lái)越近，新的AI能力也帶來(lái)更多場(chǎng)景創(chuàng)新。而DeepSeek的誕生，又為其添了一把火，通過(guò)開源實(shí)現(xiàn)AI平權(quán)，帶來(lái)技術(shù)和生態(tài)的規(guī)模化創(chuàng)新，進(jìn)一步加速了智能體時(shí)代的到來(lái)。

浪潮數(shù)字企業(yè)技術(shù)有限公司高級(jí)副總裁、首席技術(shù)官鄭偉波認(rèn)為，“這種變化映射到企業(yè)軟件，會(huì)重塑軟件形態(tài)，并形成‘大模型+智能體+工具生態(tài)’的大規(guī)模交互式復(fù)雜智能體網(wǎng)絡(luò)”。

這就意味著軟件變成了可以被智能體編排、完成更多開放性任務(wù)的工具。但工具的能力，又代表了智能體的能力邊界。所以向下需要強(qiáng)健的數(shù)智底座支撐，向上才能衍生更多、更有效的智能體，這其實(shí)就是海岳商業(yè)AI之所以誕生的原因。

浪潮數(shù)字企業(yè)也通過(guò)“海岳大模型+海岳軟件+海岳商業(yè)AI”協(xié)同推進(jìn)，為企業(yè)提供一條從技術(shù)底座到場(chǎng)景落地的完整進(jìn)化路徑。

首先，海岳大模型3.0作為體系架構(gòu)的數(shù)智底座，升級(jí)直指企業(yè)智能化核心痛點(diǎn)：復(fù)合式AI架構(gòu)，將判別式AI、基于規(guī)則的AI與生成式AI相融合，為企業(yè)提供更可信、可靠的AI服務(wù)；創(chuàng)新性地支持多智能體協(xié)同架構(gòu)，能夠讓多個(gè)智能體協(xié)同工作，完成更為復(fù)雜的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。在生態(tài)開放性上，海岳大模型3.0通過(guò)MCP協(xié)議接入眾多工具與軟件，既能編排更多智能體，也能被其他智能體編排，極大地拓展了模型的應(yīng)用范圍與生態(tài)活力。

特別是在安全保障方面，海岳大模型通過(guò)后臺(tái)數(shù)據(jù)模型與全員控制機(jī)制實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)數(shù)據(jù)管控，利用數(shù)據(jù)安全空間解決方案確保數(shù)據(jù)在沙盒中治理與使用，防止核心信息泄漏，并且作為國(guó)內(nèi)首個(gè)通過(guò)中央網(wǎng)信辦算法和模型雙備案的企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域大模型，擁有十多項(xiàng)大模型安全相關(guān)專利，全方位守護(hù)企業(yè)數(shù)據(jù)安全。

海岳大模型3.0還升級(jí)圖形化、低代碼智能體開發(fā)和模型訓(xùn)練微調(diào)兩大端到端工具鏈，打造具備多端交互、深融業(yè)務(wù)的智能應(yīng)用助手，支撐浪潮海岳商業(yè)AI和企業(yè)定制化兩類智能體落地。

站在海岳大模型3.0的強(qiáng)大底座之上，浪潮海岳商業(yè)AI發(fā)布的核心價(jià)值在于：將大模型能力轉(zhuǎn)化為100+開箱即用的智能體，如智能審核智能體、現(xiàn)金流預(yù)測(cè)智能體、供需感知決策智能體、智能工藝智能體等，支撐財(cái)務(wù)、供應(yīng)鏈、項(xiàng)目管理等40余個(gè)高價(jià)值場(chǎng)景的一站式落地，形成“AI即服務(wù)”的交付模式，打通企業(yè)智能化落地“最后一公里”。

在數(shù)智財(cái)務(wù)領(lǐng)域，浪潮海岳商業(yè)AI實(shí)現(xiàn)了更規(guī)模化、深化的應(yīng)用。以財(cái)務(wù)共享中的智能審核為例，新版本采用大模型+智能規(guī)則雙模審核，相較于傳統(tǒng)基于規(guī)則的審核方式，能夠更精確、更大范圍地識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)；同時(shí)支持多模態(tài)審核，采集原始影像數(shù)據(jù)，提升數(shù)據(jù)真實(shí)性，將總體攔截率提升至90%。

在司庫(kù)管理領(lǐng)域，通過(guò)結(jié)合多維度數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)預(yù)測(cè)現(xiàn)金流狀況，并利用大模型針對(duì)現(xiàn)金流盈缺給出投融資建議，有效解決企業(yè)現(xiàn)金流管理中的盈利陷阱、流動(dòng)性危機(jī)及資金周轉(zhuǎn)等問(wèn)題。

在ERP領(lǐng)域，浪潮海岳商業(yè)AI面向需求、供應(yīng)、生產(chǎn)、庫(kù)存等各領(lǐng)域提供了需求預(yù)測(cè)、彈性供給、訂單變更、智能排產(chǎn)、庫(kù)存平衡等智能體，支撐供需感知決策、智能項(xiàng)目資源分配、智能工藝代碼生成等智能場(chǎng)景應(yīng)用，通過(guò)對(duì)業(yè)財(cái)全域數(shù)據(jù)的分析洞察、問(wèn)題歸因與模擬測(cè)算，實(shí)現(xiàn)資源的最佳配置與調(diào)度。

在央企關(guān)注的穿透式監(jiān)管方面，智能監(jiān)管智能體覆蓋財(cái)務(wù)、司庫(kù)、合同、投資、供應(yīng)鏈、人力等七大領(lǐng)域，內(nèi)置11類風(fēng)險(xiǎn)模型與80多個(gè)監(jiān)控模型，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、跟蹤及前置控制，已在多家央企得到應(yīng)用。

浪潮海岳商業(yè)AI在多個(gè)實(shí)踐領(lǐng)域的切實(shí)落地，充分驗(yàn)證了“海岳大模型+海岳軟件+海岳商業(yè)AI”體系對(duì)于加速企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的意義。

03

企業(yè)如何以正確的姿態(tài)落地AI

我們?cè)賹⒁暯寝D(zhuǎn)移到企業(yè)本身，面對(duì)在智能化轉(zhuǎn)型階段應(yīng)該需要有什么樣的架構(gòu)？高價(jià)值場(chǎng)景應(yīng)該怎么挖掘？工具如何選型？模型如何選型？數(shù)據(jù)安全的顧慮如何打破？這一系列問(wèn)題。

鄭偉波認(rèn)為“萬(wàn)變不離宗”，企業(yè)AI落地，首先要遵循兩大關(guān)鍵定位：深挖高價(jià)值場(chǎng)景，和夯實(shí)數(shù)據(jù)知識(shí)基礎(chǔ)。

其次，要洞悉企業(yè)AI落地所處的階段，來(lái)進(jìn)行戰(zhàn)略的制定和產(chǎn)品的選型。比如在場(chǎng)景規(guī)劃的第一階段，公司要先識(shí)別出高價(jià)值的場(chǎng)景，對(duì)齊公司戰(zhàn)略和業(yè)務(wù)需求，并聚焦高價(jià)值場(chǎng)景做未來(lái)的設(shè)計(jì)。

而在技術(shù)選型的第二階段，要圍繞企業(yè)自身的優(yōu)勢(shì)和場(chǎng)景，逆向拆解技術(shù)需求和路線，比如是選擇開源大模型，還是垂域大模型等等。

落地探索和優(yōu)化期的第三階段，企業(yè)可以放開手腳去驗(yàn)證技術(shù)的可行性和場(chǎng)景適用性。比如選擇可以開箱即用的浪潮海岳商業(yè)AI，快速落地高價(jià)值場(chǎng)景。也可以針對(duì)特定行業(yè)定制化部署智能體。

第四階段則是持續(xù)演進(jìn)與能力的沉淀期。這時(shí)候，隨著使用場(chǎng)景的深入，企業(yè)會(huì)持續(xù)沉淀自己在AI人才、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，以及AI體系化的能力，也會(huì)構(gòu)建起企業(yè)在AI方面的差異化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

最后成熟期的標(biāo)志則是AI在企業(yè)中的規(guī)模化應(yīng)用，也是企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型目前能夠看到的階段性終點(diǎn)。

當(dāng)然無(wú)論是企業(yè)處在哪一個(gè)階段，都需要提煉出高價(jià)值場(chǎng)景，并通過(guò)正確的技術(shù)選型，邁向數(shù)智化轉(zhuǎn)型。浪潮海岳商業(yè)AI，顯然可以針對(duì)不同企業(yè)需求提供有力轉(zhuǎn)型支撐。

比如，浪潮集團(tuán)通過(guò)海岳智能報(bào)賬智能體，重構(gòu)報(bào)賬流程，大幅降低員工填單過(guò)程中的發(fā)票整理、制度溝通、手工填報(bào)、單據(jù)核對(duì)等工作量，提升單據(jù)一次性通過(guò)率，整體效率提升200%以上。

在采購(gòu)領(lǐng)域，在某大型船舶制造廠智能招采升級(jí)項(xiàng)目中，通過(guò)多模態(tài)大模型對(duì)投標(biāo)文件中的商務(wù)資質(zhì)及價(jià)格文件部分進(jìn)行合規(guī)性審查，打造輔助評(píng)標(biāo)、納期審核等39個(gè)智能體，單份標(biāo)書評(píng)審時(shí)間由3-6小時(shí)降為15分鐘以內(nèi)，識(shí)別準(zhǔn)確率98%，顯著提高了采購(gòu)招標(biāo)的工作效率與質(zhì)量。

這些數(shù)字無(wú)不印證了浪潮海岳商業(yè)AI能夠?yàn)槠髽I(yè)高質(zhì)量場(chǎng)景帶來(lái)了高價(jià)值提升，這種提升的幅度，也已超越了傳統(tǒng)軟件的范疇，進(jìn)一步驗(yàn)證了商業(yè)AI能夠成為企業(yè)可持續(xù)增長(zhǎng)的新支點(diǎn)。