采訪嘉賓 | 白琳

策劃 | 李忠良

在“人工智能 +”行動持續(xù)推進、人工智能被視為培育新質(zhì)生產(chǎn)力重要引擎的背景下，企業(yè)級 AI 應(yīng)用正迎來從探索走向深化的關(guān)鍵階段。

1 月 31 日，在雄安新區(qū)舉辦的“人工智能 +”創(chuàng)新生態(tài)系列活動期間，彩訊股份正式發(fā)布《企業(yè)級 AI 應(yīng)用白皮書》（以下簡稱白皮書），系統(tǒng)梳理企業(yè)級 AI 的發(fā)展階段、核心挑戰(zhàn)與落地路徑，為行業(yè)提供面向?qū)嵺`的參考框架?；顒悠陂g，彩訊股份 CEO 白琳接受（本站）媒體采訪。

Q1 “當(dāng)前，‘人工智能 +’行動正在深入各行各業(yè)，AI 被視為發(fā)展‘新質(zhì)生產(chǎn)力’的重要引擎。彩訊股份在這個時間點發(fā)布《企業(yè)級 AI 應(yīng)用白皮書》，是基于怎樣的行業(yè)洞察？您希望這份白皮書給行業(yè)發(fā)展帶來怎樣的價值？

A：我們之所以選擇在這個時間點發(fā)布《企業(yè)級 AI 應(yīng)用白皮書》，核心基于一個判斷：在企業(yè)級 AI 應(yīng)用場景中，人工智能正從以技術(shù)驅(qū)動為主，逐步轉(zhuǎn)向以企業(yè)應(yīng)用落地為核心的深化階段。從實踐情況看，AI 在企業(yè)中已經(jīng)“能用”，但距離“用好”“用久”仍有明顯差距，真正實現(xiàn)規(guī)?；⒖沙掷m(xù)業(yè)務(wù)價值的案例并不多。這背后反映的并不是技術(shù)不足，而是企業(yè)級 AI 應(yīng)用正在面臨一套全新的系統(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)以及組織協(xié)同等問題。

我們發(fā)布這份白皮書，并不是要給行業(yè)提供一套“標準答案”，而是希望基于彩訊股份在政企和行業(yè)客戶中的長期實踐，對企業(yè)級 AI 當(dāng)前所處的發(fā)展階段、真實痛點以及可行路徑做一次系統(tǒng)性的梳理和判斷。從行業(yè)角度來看，我們希望這份白皮書能夠起到三方面的價值：第一，幫助企業(yè)理性看待 AI，從“熱潮”回到“工程和系統(tǒng)”；第二，為企業(yè)推進 AI 落地提供一套可參考的思考框架；第三，推動行業(yè)在企業(yè)級 AI 方向形成更加務(wù)實、可持續(xù)的共識。

Q2 “市面上關(guān)于大模型的討論已經(jīng)非常多了，但企業(yè)真正關(guān)心的不僅僅是模型參數(shù)，更是應(yīng)用如何落地，如何在企業(yè)業(yè)務(wù)場景中發(fā)揮價值。白皮書提到了‘用 AI 重新定義企業(yè)軟件’，這與傳統(tǒng)的企業(yè)數(shù)字化相比，本質(zhì)的區(qū)別在哪里？彩訊眼中的‘下一代企業(yè)軟件’是什么樣子的？”

A：傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)字化，本質(zhì)上是“流程數(shù)字化 + 系統(tǒng)自動化”，軟件更多扮演的是規(guī)則執(zhí)行者和效率工具的角色。而我們在白皮書中提出“用 AI 重新定義企業(yè)級軟件”，核心變化在于：軟件開始從“被動執(zhí)行規(guī)則”，轉(zhuǎn)向“參與業(yè)務(wù)理解與決策”。

在 AI 尤其是大模型能力的支撐下，企業(yè)軟件不再只是流程的終點，而是能夠：理解業(yè)務(wù)語境、處理非結(jié)構(gòu)化信息、在一定范圍內(nèi)進行判斷和推薦、并隨著業(yè)務(wù)變化持續(xù)演進。這意味著，企業(yè)軟件正在從“功能集合”，演進為“智能系統(tǒng)”。

在彩訊看來，下一代企業(yè)軟件至少具備三個特征：第一，它是 AI 原生的，而不是在原有系統(tǒng)上簡單疊加智能能力；第二，它是場景驅(qū)動的，圍繞真實業(yè)務(wù)問題而非技術(shù)能力設(shè)計；第三，它是可治理、可演進的，能夠被企業(yè)長期管理和持續(xù)優(yōu)化。這也是我們認為，企業(yè)級 AI 必須從系統(tǒng)層面重新思考軟件形態(tài)的根本原因。

Q3 今天也是先睹為快第一時間學(xué)習(xí)了白皮書的內(nèi)容，看到彩訊對行業(yè)落地過程的痛點挑戰(zhàn)做了深入的分析，公司也給出的解決問題的答案是“1+1+N” 的策略”，可否請您簡要介紹下這個策略具體指什么？

A：我們在白皮書里提出“1+1+N”，其實是想回答一個很現(xiàn)實的問題：企業(yè)級 AI 面對的是高度復(fù)雜、長期運行的真實業(yè)務(wù)環(huán)境，這種復(fù)雜性不可能靠單一模型或單一產(chǎn)品來解決。

第一個“1”，是頂層方法論。不是先選技術(shù)，而是先解決場景怎么選、價值怎么評估、優(yōu)先級怎么排，新一代“認知型”應(yīng)用與舊有“流程型“系統(tǒng)如何融合的問題，避免 AI 一開始就跑偏。

第二個“1”，是工具平臺。以彩訊的 RichAIbox 為例，它解決的是 AI 能不能跑得穩(wěn)、能不能持續(xù)演進的問題，讓模型、數(shù)據(jù)、流程和系統(tǒng)可以被統(tǒng)一調(diào)度，而不是一次性交付。

“N”，則是面向不同業(yè)務(wù)場景的應(yīng)用實踐。真正深入業(yè)務(wù)流程，在實踐中不斷沉淀經(jīng)驗。只有前面兩個“1”打好基礎(chǔ)，這些場景能力才能被持續(xù)復(fù)用、不斷擴展。所以，“1+1+N”不是一個技術(shù)口號，而是一條從試點走向工程化的現(xiàn)實路徑。

Q4 與消費級 AI 不同，企業(yè)級 AI 更強調(diào)穩(wěn)定性、可控性和業(yè)務(wù)價值。這些特性給企業(yè)級 AI 應(yīng)用落地帶來哪些困難？彩訊是如何看待和解決這些問題的？

A：與消費級 AI 不同，企業(yè)級 AI 一旦進入業(yè)務(wù)系統(tǒng)，所承擔(dān)的不只是技術(shù)功能，更涉及流程責(zé)任、業(yè)務(wù)結(jié)果與合規(guī)要求，容錯率極低。這也決定了企業(yè)在推進 AI 應(yīng)用時需要更為審慎。

企業(yè)級 AI 面臨的挑戰(zhàn)主要集中在三個方面：第一，業(yè)務(wù)復(fù)雜且高度定制，無法簡單復(fù)制；第二，對穩(wěn)定性和安全性的要求極高，不能“試錯式運行”；第三，AI 必須能夠被管理、被審計，并真正產(chǎn)生可衡量的業(yè)務(wù)價值。這也是為什么很多企業(yè)看起來比較謹慎，并不是保守，而是對系統(tǒng)性風(fēng)險有清醒認知。

彩訊的應(yīng)對思路也很明確：一方面，我們通過平臺化和工程化能力，把模型、數(shù)據(jù)和應(yīng)用納入統(tǒng)一治理體系，并提供全套 AI 工具集支撐（如：智能體構(gòu)建、數(shù)據(jù)治理、服務(wù)治理、智能體運營等產(chǎn)品工具集）；另一方面，我們始終強調(diào) AI 必須嵌入業(yè)務(wù)流程，而不是游離于系統(tǒng)之外。

在我們看來，企業(yè)級 AI 的成功，更多來自系統(tǒng)設(shè)計和治理能力，而不是單點技術(shù)突破。

Q5 今天也看到彩訊與穩(wěn)準智能聯(lián)合發(fā)布了“彩訊數(shù)擎大模型”，聚焦在垂直領(lǐng)域的數(shù)據(jù)模型，這與我們常規(guī)理解的 LLM、VLM 有什么差異，在企業(yè)級 AI 應(yīng)用落地過程中將起到什么作用？

A：在企業(yè)級 AI 場景中，不同類型的模型承擔(dān)著不同角色。LLM 更擅長處理非結(jié)構(gòu)化文本信息，適用于知識問答、智能客服、AI 郵箱等場景；VLM 則進一步擴展到多模態(tài)理解，適合圖文、視頻等復(fù)雜數(shù)據(jù)場景。

而我們與穩(wěn)準智能聯(lián)合推出的“數(shù)擎”大模型，本質(zhì)上屬于 LDM（數(shù)據(jù)模型），主要面向結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，擅長進行預(yù)測、歸因和趨勢分析。在企業(yè)真實業(yè)務(wù)中，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)依然是決策的核心基礎(chǔ)，例如銷售預(yù)測、風(fēng)險控制、智能推薦等。LDM 在這些場景中，能夠與 LLM、VLM 形成互補，共同構(gòu)成企業(yè)級 AI 的完整能力體系。這也是我們在白皮書中強調(diào)“多模型協(xié)同”的原因，企業(yè)級 AI 并不是由某一種模型單獨完成，而是一個系統(tǒng)工程。

Q6 展望未來 3-5 年，您認為企業(yè)級 AI 應(yīng)用市場會形成怎樣的格局？您希望行業(yè)如何理解彩訊在企業(yè)級 AI 生態(tài)中的角色？

A：展望未來 3—5 年，企業(yè)級 AI 市場呈現(xiàn)出從探索走向分層與專業(yè)化的發(fā)展。一方面，底層模型能力會持續(xù)進步并趨于通用；另一方面，真正的差異化競爭將集中在：誰更懂企業(yè)業(yè)務(wù)，誰更擅長 AI 與 IT 與場景的融合，包括數(shù)據(jù)治理、服務(wù)治理，誰能夠長期陪伴企業(yè)完成 AI 的演進。

彩訊將依托 Rich AI 全棧體系，致力于成為大模型能力與企業(yè)業(yè)務(wù)價值之間的“修橋人”，推動 AI 不僅可用，更能在真實業(yè)務(wù)中持續(xù)創(chuàng)造價值。通過長期深耕企業(yè)場景、持續(xù)推進企業(yè)級 AI 應(yīng)用的系統(tǒng)化落地，彩訊與客戶及產(chǎn)業(yè)伙伴協(xié)同，推動 AI 真正轉(zhuǎn)化為企業(yè)發(fā)展的新質(zhì)生產(chǎn)力。