作者 ｜ Yoky
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當AI浪潮掀起千層巨浪，于企業而言，向AI轉型已經從求增長變成生存的根本。

據Gartner預測，到2028年，33%的企業軟件將整合自主型AI，30%的《財富》500強企業將通過單一的、支持多模態交互的AI渠道徹底重構其服務運營，超過70%的客戶服務互動將通過第三方AI助手發起并解決，這意味著企業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能力的企業將在效率與創新上遭遇前所未有的落后，這種差距將呈指數級擴大。

這種“知道重要但不知如何實施”的尷尬境地，正將眾多企業推向一場“慢性自殺”。沒有AI護城河的企業，如同建在沙灘上的城堡，一次技術漲潮就會被沖刷殆盡。當競爭對手已經開始用AI智能體協同管理企業運營、重構客戶體驗、優化供應鏈時，那些還在為單點AI應用苦苦掙扎的企業，不僅將錯失增長機會，更將面臨被市場淘汰的生存危機。

在已經到來的2025年超級智能體元年，如何擺脫“AI無能”、構建企業專屬的AI護城河，已不再是簡單的技術選擇問題，而是關乎企業存亡的生死抉擇。對每一位企業決策者而言，時間窗口正在快速收窄，要么現在開始系統性構建AI能力，要么接受被技術浪潮淘汰的命運。

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再不AI，就真的晚了

數字化轉型讓企業實現了信息收集與流程電子化，而智能化轉型則徹底改變了價值創造方式。本質上，數字化是工具的升級，主要優化顯性成本；智能化則是能力的進化，重構整個價值鏈。

大部分企業目前已經意識到了AI轉型的重要性，只是不知道該如何轉。有的匆忙接入一個大模型，有的重金購買一臺大模型一體機，卻始終未見理想效果。企業與AI之間，似乎橫亙著一道無形屏障，這正是企業智能化轉型面臨的三重困境。

第一重是認知困境，企業對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與業務的深度融合。許多企業始終停留在“AI準備期”，難以真正進入“AI應用期”。企業領導者雖然感受到AI的重要性，卻難以清晰描繪AI如何重塑自身價值鏈，缺乏從戰略高度到落地細節的一體化思考。

第二重則是技術困境，AI落地不是單一技術的引入，而是算力、模型、數據和工具的協同。企業常陷入“點強面弱”的困局——引入了頂尖大模型，卻無法與企業數據有效對接；購置了高性能算力設備，卻難以構建端-邊-云協同的基礎架構；開發了智能應用，卻無法融入員工的日常工作流。技術拼圖的碎片化，讓整體價值難以釋放。

更為棘手的是，數據安全和隱私保護問題成為AI落地的"達摩克利斯之劍"。企業數據既是AI的燃料，又是企業的核心資產，如何在充分利用數據價值的同時確保安全合規，成為無法回避的難題。一旦出現數據泄露或合規風險，不僅會導致直接的經濟損失和聲譽受損，更可能引發嚴重的法律責任。這種顧慮讓許多企業在AI應用上顯得格外謹慎，寧可放慢步伐也不愿冒險嘗試。

第三重則是應用難落地的困境，AI項目周期冗長、投入巨大、回報緩慢，讓企業難以持續支撐。有研究機構對全球3000家企業的調研顯示，超過四分之三的AI項目未能從概念驗證走向規模應用，主要原因就是項目周期過長，無法在合理時間內證明其商業價值。當初的熱情逐漸冷卻，AI轉型也就不了了之。

在復雜的AI轉型面前，企業需要找到一種簡單而有效的方式，來開啟智能化轉型之路。

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什么是企業AI的最佳著陸點？

當務之急，企業面向AI轉型的任務是“先動起來”，找到可行性場景，從高頻、痛點明確且數據可閉環的業務環節入手，快速驗證價值，再通過智能體技術實現能力泛化。

以較低的成本獲得效率的提升后，以建立起良性循環。傳統AI部署常陷入“煙囪式”孤島——例如，客服機器人、庫存預測、設備監測等系統各自獨立，數據與能力無法互通。

數據顯示，企業因系統割裂導致的重復開發成本占總IT預算的20%-30%。而智能體通過模塊化架構與自主協作能力（如任務分解、跨工具調用），可將分散的AI功能整合為統一服務層，降低協同成本，因此，智能體也被企業視為AI探索的第一站。

目前前沿的科技公司已經開始探索超級智能體的道路，并沉淀了實戰經驗。5月7日，聯想Tech World全球創新科技大會上，聯想便“開源”了自己的歷程，「天禧」個人超級智能體和「樂享」企業超級智能體，正是其多年摸索的成果。

聯想集團董事長兼CEO楊元慶形象地比喻道：“超級智能體已不再只是工具，而是'認知操作系統'。它是企業需求與問題的總入口，令出即行；是博聞強記又擅長推理的學問家，有問必答；是任務分配的總指揮，運籌帷幄；更是時刻自我提升的超級學習者。”

作為企業AI轉型的先行者，聯想總結出超級智能體與企業結合的三個自然發展階段。

企業初步將AI引入知識查詢場景，類似于一位無所不知的內部顧問。聯想發現，這一階段的關鍵是將企業內部知識庫與大模型無縫連接，既保證數據安全，又能發揮AI的理解能力。當員工面對專業問題時，不再需要翻閱冗長的文檔或等待專家回復，而是可以隨時得到準確答案，大幅提升了信息獲取效率。

隨著企業對AI理解的深入，智能體開始承擔起更復雜的任務。聯想在這一階段，讓智能體具備了推理和執行能力，能夠連接企業內部系統，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價單、查詢庫存、更新客戶資料，將繁瑣的系統操作變成流暢的對話體驗，實現了從“問”到“做”的躍升。

當智能體進入協同階段，便不再是被動執行指令的工具，而是能夠主動規劃、分解任務并協調資源的“認知中樞”。聯想的實踐表明，多個專業智能體協同工作，能夠處理極其復雜的業務場景。例如，當面對新產品上市這樣的復雜項目時，超級智能體可以自動協調市場調研、產品定位、供應鏈規劃等多個專業智能體，像一位經驗豐富的項目經理，確保各環節無縫銜接。

同時，聯想也證明了超級智能體不僅會存在于數字世界，在會上，首款搭載聯想超級智能體的機器人“樂享壹號”驚艷亮相，能夠表演太極，擔任銷售顧問，甚至成為聯想的“首位硅基員工”。

正如著名財經作家吳曉波在會上所言：“超級智能體是未來企業的創新'芯片'”，它正幫助企業從傳統以應用程序為中心的架構，轉向以多智能體為中心的新型組織形態。這種轉變使企業能更敏捷地響應市場變化，更高效地利用組織知識，更準確地做出業務決策。

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擁有超級智能體，沒那么難

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

針對企業在技術層面面臨的諸多挑戰，聯想提出了系統化解決方案。

對許多企業而言，AI轉型首先撞上的墻是算力不足。企業既難以負擔頂級AI計算設備的巨額投入，又面臨技術人才短缺的困境。聯想基于這一痛點，創新性地提出了“端-邊-云-網”混合式基礎設施解決方案。這種方案不再要求企業一次性投入巨資構建獨立算力中心，而是根據實際需求靈活調配各類計算資源。

聯想最新發布的萬全異構智算平臺3.0，支持多智能體協同場景，可以跨云，邊，端設備混合部署，同時具備自動 編排調度能力，使智能體請求響應時間縮短 30%。AI 推理性能提升 5-10 倍，同時，相對于業界最優的社區方案， 聯想的 AI 推理性能保持 20%以上的優勢。 準確率提升 10%，這種混合式算力模式讓企業能夠像使用水電一樣按需使用AI算力，徹底改變了傳統的IT投資模式。

然而，算力問題解決后的下一個挑戰：每個行業、每家企業的業務場景千差萬別，通用大模型難以精準滿足專業需求。針對這一現狀，聯想構建了靈活多變的企業模型工廠。這一創新平臺允許企業根據自身業務特點，從多種開源或商業模型中選擇最適合的基礎模型，并結合企業私有數據進行定制化訓練和優化。

據了解模型工廠預置主流模型庫，支撐訓推的全流程管理，模型響應速度提升了 9 倍，大大加快了模型訓推過程，降低了企業 AI 落地門檻。 這種靈活性使企業能夠在不同場景下調用最合適的模型，不僅提升了萬億參數模型的響應速度，還大幅降低了計算資源消耗，讓高端AI能力變得經濟實惠。

在提供強大能力的同時，數據安全成為企業考量的決定性因素。正如楊元慶所強調的：“數據安全和隱私保護是超級智能體不可妥協的價值主張和創新準則。伴隨著更尖利的矛而行的，必然是更堅固的盾。”聯想深知企業對敏感數據的憂慮，精心打造了多層次的安全防護體系，包括數據本地化處理、隱私計算、訪問權限精細化控制等。

一項內部測試顯示，聯想的安全方案在保障數據安全的同時，將企業知識庫的數據利用率大幅提升，打破了“安全與效率難以兼得”的傳統認知。此外，聯想還推出了“深度偽造檢測”等前沿防護技術，為企業構建全方位的安全屏障。尤為重要的是，聯想的安全解決方案在提供高等級保護的同時，并未顯著增加系統復雜度和運營成本，讓企業無需在安全與經濟性之間艱難取舍。

通過這三大核心能力的協同，聯想為企業AI轉型掃清了技術障礙，讓企業能夠聚焦于業務創新，而非陷入技術細節的泥潭。聯想的方案讓企業能夠像使用電力一樣使用AI，不必關心發電廠是如何運作的，只需享受它帶來的便利和價值。

隨著超級智能體生態的日益繁榮，越來越多的技術提供商、解決方案集成商和行業專家正在攜手合作，為企業打造符合其獨特需求的智能化解決方案。正如聯想的實踐所證明的，當復雜留給平臺，簡單留給企業，AI轉型的門檻將大幅降低，普惠價值將加速釋放。

點個愛心，再走 吧