作者 ｜ Yoky
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當(dāng)AI浪潮掀起千層巨浪，于企業(yè)而言，向AI轉(zhuǎn)型已經(jīng)從求增長(zhǎng)變成生存的根本。

據(jù)Gartner預(yù)測(cè)，到2028年，33%的企業(yè)軟件將整合自主型AI，30%的《財(cái)富》500強(qiáng)企業(yè)將通過(guò)單一的、支持多模態(tài)交互的AI渠道徹底重構(gòu)其服務(wù)運(yùn)營(yíng)，超過(guò)70%的客戶服務(wù)互動(dòng)將通過(guò)第三方AI助手發(fā)起并解決，這意味著企業(yè)與客戶之間的交互界面正在被AI重新定義。麥肯錫則警告：缺乏AI能力的企業(yè)將在效率與創(chuàng)新上遭遇前所未有的落后，這種差距將呈指數(shù)級(jí)擴(kuò)大。

這種“知道重要但不知如何實(shí)施”的尷尬境地，正將眾多企業(yè)推向一場(chǎng)“慢性自殺”。沒(méi)有AI護(hù)城河的企業(yè)，如同建在沙灘上的城堡，一次技術(shù)漲潮就會(huì)被沖刷殆盡。當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手已經(jīng)開(kāi)始用AI智能體協(xié)同管理企業(yè)運(yùn)營(yíng)、重構(gòu)客戶體驗(yàn)、優(yōu)化供應(yīng)鏈時(shí)，那些還在為單點(diǎn)AI應(yīng)用苦苦掙扎的企業(yè)，不僅將錯(cuò)失增長(zhǎng)機(jī)會(huì)，更將面臨被市場(chǎng)淘汰的生存危機(jī)。

在已經(jīng)到來(lái)的2025年超級(jí)智能體元年，如何擺脫“AI無(wú)能”、構(gòu)建企業(yè)專屬的AI護(hù)城河，已不再是簡(jiǎn)單的技術(shù)選擇問(wèn)題，而是關(guān)乎企業(yè)存亡的生死抉擇。對(duì)每一位企業(yè)決策者而言，時(shí)間窗口正在快速收窄，要么現(xiàn)在開(kāi)始系統(tǒng)性構(gòu)建AI能力，要么接受被技術(shù)浪潮淘汰的命運(yùn)。

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再不AI，就真的晚了

數(shù)字化轉(zhuǎn)型讓企業(yè)實(shí)現(xiàn)了信息收集與流程電子化，而智能化轉(zhuǎn)型則徹底改變了價(jià)值創(chuàng)造方式。本質(zhì)上，數(shù)字化是工具的升級(jí)，主要優(yōu)化顯性成本；智能化則是能力的進(jìn)化，重構(gòu)整個(gè)價(jià)值鏈。

大部分企業(yè)目前已經(jīng)意識(shí)到了AI轉(zhuǎn)型的重要性，只是不知道該如何轉(zhuǎn)。有的匆忙接入一個(gè)大模型，有的重金購(gòu)買一臺(tái)大模型一體機(jī)，卻始終未見(jiàn)理想效果。企業(yè)與AI之間，似乎橫亙著一道無(wú)形屏障，這正是企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型面臨的三重困境。

第一重是認(rèn)知困境，企業(yè)對(duì)AI的理解往往流于表面，熱衷于追逐最新大模型，卻忽略了AI與業(yè)務(wù)的深度融合。許多企業(yè)始終停留在“AI準(zhǔn)備期”，難以真正進(jìn)入“AI應(yīng)用期”。企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者雖然感受到AI的重要性，卻難以清晰描繪AI如何重塑自身價(jià)值鏈，缺乏從戰(zhàn)略高度到落地細(xì)節(jié)的一體化思考。

第二重則是技術(shù)困境，AI落地不是單一技術(shù)的引入，而是算力、模型、數(shù)據(jù)和工具的協(xié)同。企業(yè)常陷入“點(diǎn)強(qiáng)面弱”的困局——引入了頂尖大模型，卻無(wú)法與企業(yè)數(shù)據(jù)有效對(duì)接；購(gòu)置了高性能算力設(shè)備，卻難以構(gòu)建端-邊-云協(xié)同的基礎(chǔ)架構(gòu)；開(kāi)發(fā)了智能應(yīng)用，卻無(wú)法融入員工的日常工作流。技術(shù)拼圖的碎片化，讓整體價(jià)值難以釋放。

更為棘手的是，數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)問(wèn)題成為AI落地的"達(dá)摩克利斯之劍"。企業(yè)數(shù)據(jù)既是AI的燃料，又是企業(yè)的核心資產(chǎn)，如何在充分利用數(shù)據(jù)價(jià)值的同時(shí)確保安全合規(guī)，成為無(wú)法回避的難題。一旦出現(xiàn)數(shù)據(jù)泄露或合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，不僅會(huì)導(dǎo)致直接的經(jīng)濟(jì)損失和聲譽(yù)受損，更可能引發(fā)嚴(yán)重的法律責(zé)任。這種顧慮讓許多企業(yè)在AI應(yīng)用上顯得格外謹(jǐn)慎，寧可放慢步伐也不愿冒險(xiǎn)嘗試。

第三重則是應(yīng)用難落地的困境，AI項(xiàng)目周期冗長(zhǎng)、投入巨大、回報(bào)緩慢，讓企業(yè)難以持續(xù)支撐。有研究機(jī)構(gòu)對(duì)全球3000家企業(yè)的調(diào)研顯示，超過(guò)四分之三的AI項(xiàng)目未能從概念驗(yàn)證走向規(guī)模應(yīng)用，主要原因就是項(xiàng)目周期過(guò)長(zhǎng)，無(wú)法在合理時(shí)間內(nèi)證明其商業(yè)價(jià)值。當(dāng)初的熱情逐漸冷卻，AI轉(zhuǎn)型也就不了了之。

在復(fù)雜的AI轉(zhuǎn)型面前，企業(yè)需要找到一種簡(jiǎn)單而有效的方式，來(lái)開(kāi)啟智能化轉(zhuǎn)型之路。

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什么是企業(yè)AI的最佳著陸點(diǎn)？

當(dāng)務(wù)之急，企業(yè)面向AI轉(zhuǎn)型的任務(wù)是“先動(dòng)起來(lái)”，找到可行性場(chǎng)景，從高頻、痛點(diǎn)明確且數(shù)據(jù)可閉環(huán)的業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)入手，快速驗(yàn)證價(jià)值，再通過(guò)智能體技術(shù)實(shí)現(xiàn)能力泛化。

以較低的成本獲得效率的提升后，以建立起良性循環(huán)。傳統(tǒng)AI部署常陷入“煙囪式”孤島——例如，客服機(jī)器人、庫(kù)存預(yù)測(cè)、設(shè)備監(jiān)測(cè)等系統(tǒng)各自獨(dú)立，數(shù)據(jù)與能力無(wú)法互通。

數(shù)據(jù)顯示，企業(yè)因系統(tǒng)割裂導(dǎo)致的重復(fù)開(kāi)發(fā)成本占總IT預(yù)算的20%-30%。而智能體通過(guò)模塊化架構(gòu)與自主協(xié)作能力（如任務(wù)分解、跨工具調(diào)用），可將分散的AI功能整合為統(tǒng)一服務(wù)層，降低協(xié)同成本，因此，智能體也被企業(yè)視為AI探索的第一站。

目前前沿的科技公司已經(jīng)開(kāi)始探索超級(jí)智能體的道路，并沉淀了實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。5月7日，聯(lián)想Tech World全球創(chuàng)新科技大會(huì)上，聯(lián)想便“開(kāi)源”了自己的歷程，「天禧」個(gè)人超級(jí)智能體和「樂(lè)享」企業(yè)超級(jí)智能體，正是其多年摸索的成果。

聯(lián)想集團(tuán)董事長(zhǎng)兼CEO楊元慶形象地比喻道：“超級(jí)智能體已不再只是工具，而是'認(rèn)知操作系統(tǒng)'。它是企業(yè)需求與問(wèn)題的總?cè)肟冢畛黾葱校皇遣┞剰?qiáng)記又擅長(zhǎng)推理的學(xué)問(wèn)家，有問(wèn)必答；是任務(wù)分配的總指揮，運(yùn)籌帷幄；更是時(shí)刻自我提升的超級(jí)學(xué)習(xí)者。”

作為企業(yè)AI轉(zhuǎn)型的先行者，聯(lián)想總結(jié)出超級(jí)智能體與企業(yè)結(jié)合的三個(gè)自然發(fā)展階段。

企業(yè)初步將AI引入知識(shí)查詢場(chǎng)景，類似于一位無(wú)所不知的內(nèi)部顧問(wèn)。聯(lián)想發(fā)現(xiàn)，這一階段的關(guān)鍵是將企業(yè)內(nèi)部知識(shí)庫(kù)與大模型無(wú)縫連接，既保證數(shù)據(jù)安全，又能發(fā)揮AI的理解能力。當(dāng)員工面對(duì)專業(yè)問(wèn)題時(shí)，不再需要翻閱冗長(zhǎng)的文檔或等待專家回復(fù)，而是可以隨時(shí)得到準(zhǔn)確答案，大幅提升了信息獲取效率。

隨著企業(yè)對(duì)AI理解的深入，智能體開(kāi)始承擔(dān)起更復(fù)雜的任務(wù)。聯(lián)想在這一階段，讓智能體具備了推理和執(zhí)行能力，能夠連接企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)，完成一系列操作。比如，銷售人員只需一句話，智能體就能幫助生成報(bào)價(jià)單、查詢庫(kù)存、更新客戶資料，將繁瑣的系統(tǒng)操作變成流暢的對(duì)話體驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)了從“問(wèn)”到“做”的躍升。

當(dāng)智能體進(jìn)入?yún)f(xié)同階段，便不再是被動(dòng)執(zhí)行指令的工具，而是能夠主動(dòng)規(guī)劃、分解任務(wù)并協(xié)調(diào)資源的“認(rèn)知中樞”。聯(lián)想的實(shí)踐表明，多個(gè)專業(yè)智能體協(xié)同工作，能夠處理極其復(fù)雜的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。例如，當(dāng)面對(duì)新產(chǎn)品上市這樣的復(fù)雜項(xiàng)目時(shí)，超級(jí)智能體可以自動(dòng)協(xié)調(diào)市場(chǎng)調(diào)研、產(chǎn)品定位、供應(yīng)鏈規(guī)劃等多個(gè)專業(yè)智能體，像一位經(jīng)驗(yàn)豐富的項(xiàng)目經(jīng)理，確保各環(huán)節(jié)無(wú)縫銜接。

同時(shí)，聯(lián)想也證明了超級(jí)智能體不僅會(huì)存在于數(shù)字世界，在會(huì)上，首款搭載聯(lián)想超級(jí)智能體的機(jī)器人“樂(lè)享壹號(hào)”驚艷亮相，能夠表演太極，擔(dān)任銷售顧問(wèn)，甚至成為聯(lián)想的“首位硅基員工”。

正如著名財(cái)經(jīng)作家吳曉波在會(huì)上所言：“超級(jí)智能體是未來(lái)企業(yè)的創(chuàng)新'芯片'”，它正幫助企業(yè)從傳統(tǒng)以應(yīng)用程序?yàn)橹行牡募軜?gòu)，轉(zhuǎn)向以多智能體為中心的新型組織形態(tài)。這種轉(zhuǎn)變使企業(yè)能更敏捷地響應(yīng)市場(chǎng)變化，更高效地利用組織知識(shí)，更準(zhǔn)確地做出業(yè)務(wù)決策。

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擁有超級(jí)智能體，沒(méi)那么難

伴隨著超級(jí)智能體方案的落地，企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型面臨的三大困境正在被有效瓦解。超級(jí)智能體以其直觀易懂的交互方式解決了認(rèn)知困境，以即插即用的部署模式突破了應(yīng)用困境，而最為棘手的技術(shù)困境，則由如聯(lián)想這樣的先行者搭建好了平臺(tái)，讓企業(yè)可以輕松接入，即插即用。

針對(duì)企業(yè)在技術(shù)層面面臨的諸多挑戰(zhàn)，聯(lián)想提出了系統(tǒng)化解決方案。

對(duì)許多企業(yè)而言，AI轉(zhuǎn)型首先撞上的墻是算力不足。企業(yè)既難以負(fù)擔(dān)頂級(jí)AI計(jì)算設(shè)備的巨額投入，又面臨技術(shù)人才短缺的困境。聯(lián)想基于這一痛點(diǎn)，創(chuàng)新性地提出了“端-邊-云-網(wǎng)”混合式基礎(chǔ)設(shè)施解決方案。這種方案不再要求企業(yè)一次性投入巨資構(gòu)建獨(dú)立算力中心，而是根據(jù)實(shí)際需求靈活調(diào)配各類計(jì)算資源。

聯(lián)想最新發(fā)布的萬(wàn)全異構(gòu)智算平臺(tái)3.0，支持多智能體協(xié)同場(chǎng)景，可以跨云，邊，端設(shè)備混合部署，同時(shí)具備自動(dòng) 編排調(diào)度能力，使智能體請(qǐng)求響應(yīng)時(shí)間縮短 30%。AI 推理性能提升 5-10 倍，同時(shí)，相對(duì)于業(yè)界最優(yōu)的社區(qū)方案， 聯(lián)想的 AI 推理性能保持 20%以上的優(yōu)勢(shì)。 準(zhǔn)確率提升 10%，這種混合式算力模式讓企業(yè)能夠像使用水電一樣按需使用AI算力，徹底改變了傳統(tǒng)的IT投資模式。

然而，算力問(wèn)題解決后的下一個(gè)挑戰(zhàn)：每個(gè)行業(yè)、每家企業(yè)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景千差萬(wàn)別，通用大模型難以精準(zhǔn)滿足專業(yè)需求。針對(duì)這一現(xiàn)狀，聯(lián)想構(gòu)建了靈活多變的企業(yè)模型工廠。這一創(chuàng)新平臺(tái)允許企業(yè)根據(jù)自身業(yè)務(wù)特點(diǎn)，從多種開(kāi)源或商業(yè)模型中選擇最適合的基礎(chǔ)模型，并結(jié)合企業(yè)私有數(shù)據(jù)進(jìn)行定制化訓(xùn)練和優(yōu)化。

據(jù)了解模型工廠預(yù)置主流模型庫(kù)，支撐訓(xùn)推的全流程管理，模型響應(yīng)速度提升了 9 倍，大大加快了模型訓(xùn)推過(guò)程，降低了企業(yè) AI 落地門檻。 這種靈活性使企業(yè)能夠在不同場(chǎng)景下調(diào)用最合適的模型，不僅提升了萬(wàn)億參數(shù)模型的響應(yīng)速度，還大幅降低了計(jì)算資源消耗，讓高端AI能力變得經(jīng)濟(jì)實(shí)惠。

在提供強(qiáng)大能力的同時(shí)，數(shù)據(jù)安全成為企業(yè)考量的決定性因素。正如楊元慶所強(qiáng)調(diào)的：“數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)是超級(jí)智能體不可妥協(xié)的價(jià)值主張和創(chuàng)新準(zhǔn)則。伴隨著更尖利的矛而行的，必然是更堅(jiān)固的盾。”聯(lián)想深知企業(yè)對(duì)敏感數(shù)據(jù)的憂慮，精心打造了多層次的安全防護(hù)體系，包括數(shù)據(jù)本地化處理、隱私計(jì)算、訪問(wèn)權(quán)限精細(xì)化控制等。

一項(xiàng)內(nèi)部測(cè)試顯示，聯(lián)想的安全方案在保障數(shù)據(jù)安全的同時(shí)，將企業(yè)知識(shí)庫(kù)的數(shù)據(jù)利用率大幅提升，打破了“安全與效率難以兼得”的傳統(tǒng)認(rèn)知。此外，聯(lián)想還推出了“深度偽造檢測(cè)”等前沿防護(hù)技術(shù)，為企業(yè)構(gòu)建全方位的安全屏障。尤為重要的是，聯(lián)想的安全解決方案在提供高等級(jí)保護(hù)的同時(shí)，并未顯著增加系統(tǒng)復(fù)雜度和運(yùn)營(yíng)成本，讓企業(yè)無(wú)需在安全與經(jīng)濟(jì)性之間艱難取舍。

通過(guò)這三大核心能力的協(xié)同，聯(lián)想為企業(yè)AI轉(zhuǎn)型掃清了技術(shù)障礙，讓企業(yè)能夠聚焦于業(yè)務(wù)創(chuàng)新，而非陷入技術(shù)細(xì)節(jié)的泥潭。聯(lián)想的方案讓企業(yè)能夠像使用電力一樣使用AI，不必關(guān)心發(fā)電廠是如何運(yùn)作的，只需享受它帶來(lái)的便利和價(jià)值。

隨著超級(jí)智能體生態(tài)的日益繁榮，越來(lái)越多的技術(shù)提供商、解決方案集成商和行業(yè)專家正在攜手合作，為企業(yè)打造符合其獨(dú)特需求的智能化解決方案。正如聯(lián)想的實(shí)踐所證明的，當(dāng)復(fù)雜留給平臺(tái)，簡(jiǎn)單留給企業(yè)，AI轉(zhuǎn)型的門檻將大幅降低，普惠價(jià)值將加速釋放。

點(diǎn)個(gè)愛(ài)心，再走 吧