在風口之上的AI和大模型技術，終究要走到邁向行業縱深的“分叉路口”。

近兩年從ChatGPT到DeepSeek，大模型技術輪番登場，并形成了一種“技術崇拜”。很多組織用戶將AI技術視為一種“萬能藥”，認為只要部署了大模型就能解決發展的所有問題，反而忽視了行業場景背后的復雜性。

浪潮云總經理顏亮說，組織已經圍繞人工智能的算力、數據和算法投入太多精力，但實際上這三個要素全部都是支撐要素，智能化要走向落地，勢必要增加并重視新的要素，這就是“場景”。

確如此言，幾乎所有的組織用戶都走過了部署通用大模型的初始階段，但大多淺嘗輒止，對業務的促進幾可忽略不計。組織用戶對AI技術本身的重視，與對“場景”的忽視形成了一種“錯配”，讓看似觸手可及的“最后一公里”，變得遙不可及。

要走通這智能化轉型的“最后的一公里”，既要站在場景的視角看技術，更要有行之有效的方法論，還要有支撐方法落地的實踐模式，這其實就是浪潮云“前店后廠”所要肩負的使命。

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智能化落地的三重斷層之困

要打破技術崇拜，AI技術就要深入場景，融入業務一線，脫虛向實，切實做到提質增效，甚至“為人所不能”，成為用戶不可或缺的生產力工具。

但前提是，要對自身的智能化戰略有清醒的認知，顏亮表示，“組織在邁向智能化時，往往面臨三大核心挑戰：價值預期理想化、數據基礎設施不成熟，和組織挑戰預估不足。

首先，人工智能的價值預期過高，是因為許多用戶將大模型視為“全能工具”，寄希望其一次性解決復雜業務問題，但實際落地時卻發現，通用大模型在特定場景中的表現往往不盡如人意。

其次，盡管數據“貴”為人工智能核心三要素，但真正能支撐AI高效運轉的數據基礎設施卻遠未完善。最典型的情況是，大量的數據分散在組織各個部門，格式不一、質量參差，難以形成有效的數據資產?！巴趹寐涞貢r，需要的數據基本找不到，但其實這些數據都存在。”顏亮說。

最后，人工智能不僅是技術變革，更是對組織形態的顛覆。特別是智能體的出現，要求組織重新定義崗位職責、重塑業務流程，并建立適應人機協同的新型管理模式。這是大多數組織用戶在AI落地過程中出現“技術先進，但管理落后”的癥結所在。

客觀地說，顏亮提出的三點“前提”，均屬于較為隱性的難題，但卻代表著組織用戶在AI技術能力與業務需求之間，橫亙著場景、數據、組織三重斷層。“針對這些問題，浪潮云和我們的客戶通過實踐總結了一個方法論，這就是3M模型?！鳖伭琳f。

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3M模型重構智能轉型方法論

簡單的說，3M模型包括了場景匹配、數據匹配和組織匹配。

那么，為什么3M模型將場景匹配擺在了首位？

因為智能化落地的關鍵，就在于找到合適的場景，而非盲目追求“大而全”。亦如顏亮所言，組織應優先選擇數據基礎較好、需求明確的業務場景，通過“小步快跑”實現價值驗證。如12345熱線就是典型的場景匹配實踐，通過優先解決工單分派、接聽等高頻需求，由點到鏈，就可以做到將政務AI的價值逐一展現。

當然，場景匹配很難一蹴而就，快速的試錯與迭代必不可少。浪潮云為此打造了Agent Store平臺，提供100多款成熟智能體產品，涵蓋政務、應急等多個領域。用戶可基于自身需求靈活選用，并結合本地化數據進行微調，大幅降低試錯成本。

而數據匹配的誤區在于，用戶常認為“數據越多越好”。但顏亮強調，“脫離場景的數據毫無意義，數據匹配必須以場景需求為核心?！?/p>

的確，要明確AI要解決什么問題，才能確定需要哪些數據，這就是以場景定義需求；同時要做好數據質量優化，并通過算法適配調優，這才能做到場景、數據與算法的共舞，讓數據在場景中發揮最大的價值。

組織匹配的本質其實一種AI原生的視角，當智能體從“工具”進化成“員工”，當然要為其設計新的架構。比如將智能體嵌入業務流程，使其成為組織的一部分，而非依賴人工調用，就是最典型的AI原生之變。

再通過建立人機協同機制，讓AI承擔重復性工作，而人類員工則聚焦于創造性工作；同時也要進一步明確智能體的職責邊界，并通過智樞數智員工平臺進行統一管理。

3M模型明顯抓住了問題的本質：以場景匹配為第一優先級，通過數據匹配讓數據在場景中發揮最大價值，再通過組織匹配的人機協同機制，三者相輔相成，解決智能化落地的根本性難題。

但在3M模型的理論框架之上，還需要找到一個切實可行的實踐模式，“前店后廠”模式，正是這樣一個理想的載體。

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“前店后廠”模式的融合進化之路

基于“場景”這一新的“要素”，要讓智能化盡快釋放出業務的價值，一個最根本的邏輯顯然是：場景匹配要盡可能的靠近業務，這樣才能快速適配場景。

而這恰是“前店”模式的核心，在距離用戶最近的地方部署“海若大模型智能體驗中心”，就像是“4S體驗中心”一樣，就近提供場景匹配、微調及快速驗證的服務能力。同時，“前店”還承擔生態整合職能，通過開源模型和生態伙伴合作，降低組織用戶智能化改造門檻。

顏亮表示，目前，海若大模型智能體驗中心已首批落地北京、上海、重慶、濟南、昆明、亳州六大城市，計劃年底前落地超100個城市。

如果說“前店”解決的是AI服務的“快速響應”，那么“后廠”所要聚焦的，就是模型的高效訓練與優化。“大模型還沒有走到科學化理解的程度，所以必須用流水線模式降低改倉成本、提升改倉效率，這就是后廠存在的意義。”顏亮說。

據了解，浪潮云以海若大模型工廠作為“后廠”，依托語料中心、訓練中心、評測中心、集成中心四大中心實現大模型訓練和智能體訓練流水線，全面支持大模型快速迭代與持續優化，通過定制化訓練與后續培訓推動智能工廠向全產業鏈延伸。

我們發現，“前店后廠”模式具備很多特性。比如高安全性，因為實現了數據不出域，僅在“前店”進行輕量級推理，因此敏感數據不會外泄；再比如可復制性，通過標準化流程使智能化能力可快速推廣至不同領域、不同組織內部。這都讓“前店后廠”能夠在組織智能化的最后一公里，發揮出了極致的作用。

客觀的說，“前店后廠”模式所實現的，是一種分布式架構與集中式產能的融合：“前店”保障數據不出域，支持快速場景驗證和微調，降低試錯成本。而“后廠”通過流水線式訓練提升大模型迭代效率，實現行業級適配，兼具安全性與規模化優勢，既滿足隱私保護需求，又保證了AI從技術到生產力的轉化。是有效解鎖智能化落地“最后一公里”的最優解。