毫无疑问，数智化转型浪潮下，人工智能技术正深度重构商业生态格局。当企业仍在探索生成式AI应用潜力时，以AI智能体（Agent）为代表的下一代人工智能技术已强势切入商业领域，并引发新一轮的商业模式变革。
根据IDC预测，AI智能体正从技术概念快速转化为商业价值新引擎，到2026年，中国50%的500强企业将部署AI智能体进行数据治理，实现从数据准备到分析的全流程智能化运作；同时40%的中国500强企业也将构建数据智能与模型智能的双轮驱动体系，通过统一治理框架实现商业AI应用的规模化落地。
同样，Gartner近期发布的《Innovate Business Models Using AI Agents》也进一步印证这一趋势，该报告预计AI智能体市场规模将从2024年的51亿美元持续扩张，到2030年将达到471亿美元，这一显著增长趋势的背后，也映射出AI智能体作为创新引擎对商业模式重构所产生的强大驱动力。
然而，AI智能体市场爆发的背后，其向新质生产力的转化仍面临关键瓶颈，要实现从“技术优势”到“商业价值”的跨越，企业不仅要构建大模型深度推理能力与智能体精准执行能力的闭环系统，同时在商业AI的落地层面，还要突破AI智能体与场景深度耦合、安全合规严苛、执行精度要求高等严苛挑战。
在此背景下，在日前举办的2025浪潮数字企业创新大会上，浪潮数字企业亮出了破局之钥——重磅发布了浪潮海岳商业AI等人工智能系列新成果，希望以领先的AI解决方案，打通企业智能化落地的“最后一公里”，助力企业在智能化浪潮中锚定发展方向，在全球化竞争格局中重塑核心竞争力，其价值可谓：“不止于现在，更关乎未来。”
01.
跨越企业数智化转型断层，
仍需四大关键跃迁
可以看到，在AI大模型的驱动下，当前企业数智化转型已迈入规模化“倍增创新”的阶段，尤其是以DeepSeek为代表的基座大模型的“出圈”，不但推动各类AI应用呈现爆发式增长，加速赋能千行万业，更重塑了企业对大模型的认知维度，越来越多的企业正积极探索通过大模型能力实现业务智能化升级，构建员工赋能体系，提升管理效能并开拓价值创新空间。
但与此同时，AI大模型热潮背后，企业仍面临着多重的实践困境，从技术规划到模型选型，从投入产出平衡到安全合规管理，诸多关键环节存在认知断层，特别是在AI技术与实际应用之间，在通用化能力与行业定制化需求之间，如何实现不同场景的规模化落地，仍存在“最后一公里”的衔接难题。
对此，浪潮数字企业总经理魏代森认为，企业数智化转型要跨越断层，需通过四大关键跃迁实现突破，具体而言：
一是，“复合AI”，人工智能不等于大模型，企业需要的是“判别式AI+生成式AI”的复合AI能力。这既需要突破算法、算力与场景理解的协同优化瓶颈，也要通过打造“AI工具包”实现技术集成——将大模型能力与iRPA、知识图谱、机器学习等技术模块化组合，形成场景化解决方案。
二是，“数据筑基”，数据治理是AI落地的生命线，高质量数据决定AI应用上限。因此，企业应建立“数据治理-智能应用”双轮驱动体系，通过强化数据质量管控、元数据管理和成熟度评估，构建AI就绪型数据资产，同时还应以创造业务价值为导向，聚焦提高效率、降低风险、增加收益等核心指标驱动AI应用落地。
三是，“工具补链”，AI与企业应用间存在“工具链断层”，需构建数智底座。针对业务人员与开发者之间的认知鸿沟，企业也需要构建集成大模型平台、低代码开发工具、数据中台等能力的数智底座，同时通过工具链的完整性和易用性提升，实现AI开发效率与应用深度的双向突破，弥补AI技术与业务场景的断层。
四是，“软件重构”，企业软件正经历从功能导向到智能体架构的范式转变。当前，用户的角色从使用者变为参与者，从执行者变为决策者，软件使用角色的转变推动软件必须重构，而未来AI原生智能体架构将成为软件的基础架构，软件产品智能化程度越来越高，智能化场景越来越丰富，赋能业务流程自动化、智能化。
基于这样的判断，浪潮数字企业制定了“AI First”战略，全面拥抱人工智能大模型技术、重视AI人才、塑造AI文化，并以“海岳大模型+海岳软件+海岳商业AI”协同推进，加速企业软件迈向智能原生，赋能未来智慧企业，推动企业数智化转型迈向新高度。
在AI大模型加速产业重构的大趋势下，浪潮数字企业提出的“四大跃迁”，深刻揭示了AI时代企业跨越数智化转型断层的核心路径，即通过“复合AI”实现技术集成突破，以“数据筑基”筑牢AI就绪型数据资产根基，并借“工具补链”进一步弥合技术与业务的鸿沟，最终通过“软件重构”完成智能体架构的转型，由此释放出企业指数级增长的创新势能，并开启价值创造的全新范式革命。
02.
三位一体智能进化，
定义未来软件形态
客观地说，AI智能体的出现并不是一个偶然的技术跃迁，而是多条技术路线汇合、生态演进成熟、企业需求剧变共同推动下的结果。更为关键的是，AI智能体的规模化应用正在重构软件体系架构，推动软件向基于自然语言交互、多模态数据交互的自主智能系统转型，赋能企业实现运营升级与价值创造突破。
在浪潮数字企业高级副总裁、首席技术官郑伟波看来，未来软件的形态将迈向大模型+智能体+工具生态的大规模交互式复杂智能体网络，而这种趋势也正倒逼企业软件加速AI能力的内生融合，通过构建具备认知决策能力的智能原生架构，才能为企业构筑新型商业竞争力提供强有力的支撑。
基于此，浪潮数字企业构建了“三位一体”的原生智能进化引擎，基于“AI宿主软件重构、AI应用深度化定制、AI数智底座能力升级”的协同创新，打造浪潮海岳商业AI。相关成果目前已在一系列标杆项目落地，助力企业数智化转型升级，让企业发展真正变得有“智”更有“质”。
首先，在AI宿主软件方面，针对浪潮海岳软件产品系列，采用了AI原生智能体架构对软件进行重构，以业务记录系统为核心，开发一系列智能体，建立人工智能中枢，整合多模型形成复合AI能力。目前已实现报账智能体、采购辅助评标智能体、职业规划智能体、对话式监管分析智能体、方案编制智能体等的落地应用。
例如，在船舶制造领域，通过多模态大模型实现标书智能评审，将单份标书评审时间由3-6小时降为15分钟以内，识别准确率98%以上；为某大型建筑央企打造的职业规划智能体，则实现员工发展全周期能力提升建议的自动化生成与精准推送。
其次，在AI定制化应用方面，一是提供企业专属大模型建设能力，采用大模型微调方式，选择基座大模型，并结合客户私域或领域数据进行模型微调和迭代优化；二是智能体定制能力，涵盖场景设计、模型部署、知识治理、智能体开发四个关键步骤，进而实现企业AI应用与企业数据和业务场景的深度融合，为企业提供专业化AI解决方案。
以某大型建筑企业桥梁施工工程智能化示范项目为例，该施工方案编制工作量大，一个专业施工方案近10万字、300多页，一年2000多份，为此通过海岳大模型接入客户1TB+的专业知识，搭建桥梁专项施工方案AI辅助编制平台，并通过智能体平台动态构建任务智能体1100余个，编制效率提升95%以上。
最后，在AI数智底座方面，AI数智底座是AI宿主软件和AI定制化应用的关键支撑，包括海岳大模型和海岳PaaS平台。全新升级的海岳大模型3.0实现了三大能力升级，其采用多模型、多模态、大小模型融合的产品策略，能够提供全栈大模型平台、工具和服务，形成从架构、工具链、安全可控到数据治理的闭环，能够一站式接入企业业务场景，支撑企业级标准化、定制化两类智能体落地。
据了解，海岳大模型3.0的三大能力升级指的是，复合式AI能够纳管判别式AI+生成式AI多种模型，通过智能体融合应用，提供可信的、靠谱的AI能力；多智能体协同架构则突破语义化智能体决策能力优化技术，适应复杂任务的协同；遵循开放标准，能够支持MCP、A2A两大开放协议，提供开放的工具注册和跨生态的智能体通信和协作能力。
同样，海岳PaaS平台，则是以智能原生、云原生为驱动，聚焦智能与云原生公共技术、智能应用开发与集成、数据开发与商务智能、智能物联网与空间计算四大技术领域，能够为企业提供八大平台和一体化开放生态，夯实企业数智化技术底座。
如某大型自来水供水企业，基于海岳PaaS平台和海岳大模型平台，形成数据、模型、平台、应用“四位一体”的复合式大模型平台。海岳PaaS平台提供统一底座和数据治理，为智能体应用提供了高质量数据集，基于海岳大模型平台模型纳管和智能体开发能力，落地工艺智能控制控、管理智能决策等智能化场景（精准投加药、设备诊断、水处理及泵组调度能耗优化）、供水智能管控、管理智能决策等智能化场景。
不难看出，在AI智能体重新定义未来软件形态的过程中，浪潮数字企业通过“以行践言”，不仅实现了企业软件向原生智能的升级和跨越，更为企业数智化转型提供了全栈技术支撑与落地验证路径，相信这将会进一步引领企业数智化变革新征程，开启产业智能化跃迁新纪元。
03.
推动商业AI走出对话框，
加速迈向产业端
值得一提的是，浪潮数字企业还全新发布了浪潮海岳商业AI，定位于企业“开箱即用”的智能体能力集合，其融合了海岳大模型垂域能力，以海岳软件为基础，沉淀了2000+业务规则、5000+行业业务场景知识库，将陆续推出100+智能体，如财务智能审核智能体、现金流预测智能体、供需感知决策智能体、智能工艺智能体等，能够支撑财务、供应链、项目管理等40余个高价值场景的一站式落地，真正打通了企业智能化落地“最后一公里”。
第一，在AI+数智财务领域，浪潮海岳商业AI面向财务共享、管理会计、司库管理、财务核算、税务等财务领域，提供多模态智能审核、现金流精准预测、税务风险分析、预算智能填报等开箱即用场景应用，强化对战略管理、经营决策、风险防范的高质量支撑，加快企业财务数智化转型进程。
如面向智能审核场景，浪潮海岳商业AI提供大模型+智能规则双模智审能力，融合对于原始附件、业务数据的多模态交叉审核能力与发票合理性、支付安全、客商履约风险等5大类100+项审核知识库，实现对于单据、发票、合同等多模态数据的自主思考与智能审核，进一步提升智能审核的效率与可靠性，总体拦截率提升至90%。
面向现金流预测场景，浪潮海岳商业AI则进一步细化形成“短期计划+中期预测+长期规划”的现金流预测模型，实现对于不同周期多模、多源数据的综合获取、分析、预测的多智能体自主调度编排，支撑对现金盈缺的精准、动态预测，形成最优投融资行动规划，构建以数据为核心构建动态精准、风险可控的现金流高效配置体系。
第二，在AI+ERP领域，浪潮海岳商业AI面向需求、供应、生产、库存等各领域提供了需求预测、弹性供给、订单变更、智能排产、库存平衡等智能体，支撑供需感知决策、智能项目资源分配、智能工艺代码生成等智能场景应用，通过对业财全域数据的分析洞察、问题归因与模拟测算，实现资源的最佳配置与调度。
其中，面向供需感知决策场景，浪潮海岳商业AI提供双核心MRP计划体系，根据客户动态需求变化，实时联动物料需求计划、库存、采购订单/计划、原有订单交期等数据进行综合分析，提供整体计划与联动采购、生产等计划的精准优化，将销售订单变更管理从“被动响应”升级为“主动优化”，将传统需多人协作数日的流程压缩至几小时内完成，极大地提升业务处理效率并降低人为错误风险。
面向大规模项目资源调配场景，浪潮海岳商业AI打造了混合式AI驱动的大模型AI顾问系统，结合项目资源信息、人力资源画像与人员状态等数据，快速洞察资源空闲情况，并通过运用Pareto优化用工方案求解，实现新项目的资源的精准快速匹配。
而面向生产制造场景，浪潮海岳商业AI则提供工艺图纸识别+代码生成智能体，精准识别图纸中的图形元素、文字注释、尺寸标注等关键工艺参数，并基于工艺参数生成控制层代码，打通设计端、工艺端与资源端的协同壁垒，提升控制代码开发效率。
第三，在AI+经营分析领域，浪潮海岳商业AI面向穿透式监管场景，提供覆盖财务、司库、合同、投资、供应链、人力等七大领域，过度负债、金融风险、虚假贸易等11类风险模型的85+监管模型，实现了纵向到底、横向溯源的风险闭环监控与处理，并基于大模型提供对话式监管分析与预警跟踪等智能应用，让监管穿透力直达业务末梢，真正实现“风险看得见、问题管得住、合规可持续”。
除此之外，海岳商业AI在低代码、数字孪生等领域也进行了探索与创新，如AI+低代码领域，浪潮海岳商业AI基于UBML统一业务建模语言，实现从需求到模型，模型到代码的两段式应用生成，进一步增强代码生成能力；在AI数字孪生领域，海岳商业AI基于实景视频自动建模，能够适应12种天气变化的孪生模型，实现全天候虚实现实映射，由此革新三维场景构建与应用模式。
针对企业应如何加速智能体落地等问题，郑伟波也给出了具体的建议，即企业应聚焦“深挖高价值场景和夯实数据知识基础”两大关键定位，其中针对企业通用领域场景，可以选择开箱即用的场景智能体产品；而针对企业专属场景，则可以通过端到端大模型落地工具链，支撑定制化智能体开发。
由此可见，浪潮海岳商业AI所打造的AI智能体能力集，如同一艘“航空母舰”，让企业可以在这艘航母上找到所需的各种AI应用和服务，真正化解了企业落地智能化场景中所面临诸多挑战和困惑，真正让商业AI“走出对话框，迈向产业端”，而这也将会加速整个行业智能化变革的进程，更好地推动企业实现高质量的发展。
正如魏代森最后所言：“我们正处在AI大变革时代，浪潮数字企业将聚焦自身定位与优势，以专注化、数智化、生态化、全球化发展理念，通过技术创新和生态共建，加快企业赋智行动，引领软件智能化变革浪潮！”
总的来看，在AI智能体规模化应用的关键阶段，浪潮数字企业以坚定的“AI first”战略布局，通过“海岳大模型+海岳软件+海岳商业AI”打造多维度智能化产品矩阵，这种创新实践不仅打通了AI智能体商业落地转化的全链条，更书写出了企业软件在AI时代的全新演进范式——即不是简单地将AI嵌入企业的业务流程，而是让AI真正生长于企业的业务基因之中，由此为产业智能化升级提供更为坚实的“数智底座”，引领企业驶向数智化转型的“星辰大海”，持续释放商业AI为企业创造价值的“乘数效应”。
