在“人工智能+”行動不斷深入、人工智能被視為推動新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的關(guān)鍵力量的當(dāng)下，企業(yè)級人工智能應(yīng)用正從探索階段邁向深化應(yīng)用的新階段。1月31日，在雄安新區(qū)舉辦的“人工智能+”創(chuàng)新生態(tài)系列活動上，彩訊股份發(fā)布了《企業(yè)級AI應(yīng)用白皮書》，全面梳理了企業(yè)級AI的發(fā)展路徑、核心挑戰(zhàn)及實踐方法，為行業(yè)提供了重要的參考框架。活動期間，彩訊股份CEO白琳接受了媒體采訪，就企業(yè)級AI的發(fā)展趨勢、應(yīng)用挑戰(zhàn)及彩訊的戰(zhàn)略布局進行了深入解讀。

白琳指出，當(dāng)前企業(yè)級AI應(yīng)用正從技術(shù)驅(qū)動向業(yè)務(wù)落地深化轉(zhuǎn)型。盡管AI技術(shù)已具備在企業(yè)中應(yīng)用的基礎(chǔ)條件，但真正實現(xiàn)規(guī)?；?、可持續(xù)業(yè)務(wù)價值的案例仍較為有限。這一現(xiàn)象的根源并非技術(shù)不足，而是企業(yè)級AI應(yīng)用面臨一系列系統(tǒng)性挑戰(zhàn)，包括業(yè)務(wù)場景選擇、系統(tǒng)架構(gòu)重構(gòu)、數(shù)據(jù)治理、安全合規(guī)及組織協(xié)同等問題。彩訊股份發(fā)布白皮書的目的，并非提供標(biāo)準(zhǔn)答案，而是基于長期服務(wù)政企客戶的實踐經(jīng)驗，系統(tǒng)梳理企業(yè)級AI的發(fā)展階段、痛點及可行路徑，為企業(yè)理性看待AI、構(gòu)建可參考的思考框架、推動行業(yè)形成務(wù)實共識提供支持。

針對企業(yè)級AI與傳統(tǒng)數(shù)字化的本質(zhì)區(qū)別，白琳表示，傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)字化以“流程數(shù)字化+系統(tǒng)自動化”為核心，軟件主要作為規(guī)則執(zhí)行者和效率工具。而“用AI重新定義企業(yè)軟件”則意味著軟件角色發(fā)生根本轉(zhuǎn)變——從被動執(zhí)行規(guī)則轉(zhuǎn)向主動參與業(yè)務(wù)理解與決策。在大模型能力的支撐下，企業(yè)軟件能夠理解業(yè)務(wù)語境、處理非結(jié)構(gòu)化信息、進行判斷與推薦，并隨業(yè)務(wù)變化持續(xù)演進，最終從“功能集合”升級為“智能系統(tǒng)”。彩訊認(rèn)為，下一代企業(yè)軟件需具備三大特征：AI原生架構(gòu)、場景驅(qū)動設(shè)計、可治理與可演進性。

為解決企業(yè)級AI落地的復(fù)雜性，白皮書提出了“1+1+N”策略。白琳解釋稱，第一個“1”代表頂層方法論，強調(diào)優(yōu)先解決場景選擇、價值評估、優(yōu)先級排序及新舊系統(tǒng)融合等問題，避免AI應(yīng)用偏離業(yè)務(wù)目標(biāo)；第二個“1”指工具平臺，以彩訊的RichAIbox為例，通過統(tǒng)一調(diào)度模型、數(shù)據(jù)、流程和系統(tǒng)，確保AI應(yīng)用的穩(wěn)定性和持續(xù)演進能力；“N”則指向具體業(yè)務(wù)場景的應(yīng)用實踐，需在頂層設(shè)計與工具平臺的基礎(chǔ)上，通過實踐沉淀經(jīng)驗并實現(xiàn)能力復(fù)用。這一策略旨在為企業(yè)提供從試點到工程化的現(xiàn)實路徑。

相較于消費級AI，企業(yè)級AI對穩(wěn)定性、可控性和業(yè)務(wù)價值的要求更為嚴(yán)苛。白琳指出，企業(yè)級AI需承擔(dān)流程責(zé)任、業(yè)務(wù)結(jié)果與合規(guī)要求，容錯率極低，因此面臨三大核心挑戰(zhàn)：業(yè)務(wù)高度定制化導(dǎo)致難以復(fù)制、穩(wěn)定性與安全性要求禁止“試錯式運行”、需具備可管理性與可審計性并產(chǎn)生可衡量的業(yè)務(wù)價值。彩訊的應(yīng)對方案包括：通過平臺化與工程化能力構(gòu)建統(tǒng)一治理體系，提供智能體構(gòu)建、數(shù)據(jù)治理等工具集；強調(diào)AI必須深度嵌入業(yè)務(wù)流程，而非獨立于系統(tǒng)之外。白琳認(rèn)為，企業(yè)級AI的成功更多依賴于系統(tǒng)設(shè)計與治理能力，而非單點技術(shù)突破。

活動期間，彩訊與穩(wěn)準(zhǔn)智能聯(lián)合發(fā)布了“彩訊數(shù)擎大模型”，聚焦垂直領(lǐng)域的數(shù)據(jù)模型（LDM）。與通用大語言模型（LLM）及多模態(tài)模型（VLM）不同，LDM主要面向結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，擅長預(yù)測、歸因和趨勢分析，可應(yīng)用于銷售預(yù)測、風(fēng)險控制、智能推薦等核心業(yè)務(wù)場景。白琳強調(diào)，LDM與LLM、VLM形成互補，共同構(gòu)成企業(yè)級AI的完整能力體系，這也是白皮書倡導(dǎo)“多模型協(xié)同”的原因——企業(yè)級AI需通過系統(tǒng)工程實現(xiàn)，而非依賴單一模型。

談及未來3-5年的市場格局，白琳認(rèn)為，企業(yè)級AI將呈現(xiàn)分層與專業(yè)化趨勢：底層模型能力趨于通用化，而差異化競爭將集中在業(yè)務(wù)理解深度、AI與IT及場景融合能力（如數(shù)據(jù)治理、服務(wù)治理）以及長期陪伴企業(yè)演進的能力。彩訊將依托RichAI全棧體系，聚焦大模型能力與企業(yè)業(yè)務(wù)價值的銜接，通過深耕企業(yè)場景、推動系統(tǒng)化落地，與客戶及產(chǎn)業(yè)伙伴協(xié)同，助力AI成為企業(yè)發(fā)展的新質(zhì)生產(chǎn)力。