在AI与大模型技术重塑商业逻辑的今天，企业数智化转型早已超越工具迭代的范畴，演变为涉及组织基因重构、技术体系重建、认知范式颠覆的复杂系统工程。

换言之，今天的企业管理者需要具备一种“AI原生”的视角，从AI的逻辑为出发点，去思考企业的管理、运营、生存以及未来。

因为，在今天的企业发展进程中，基于传统软件架构的企业管理系统已经完成了第一轮数字化赋能的历史使命，随着AI和大模型技术的冲击，市场环境的变化，以及业务复杂度的不断提升，这条增长曲线开始显现出边际效益递减的趋势。

AI技术的崛起为这一问题提供了全新的解决思路，这就需要构建“AI原生”的战略视角，对企业的管理模式和业务流程进行全面的重构，并借助先进的商业AI、大模型产品与技术，去精准洞察市场先机，高效整合资源，优化决策流程，实现管理效率和业务效益的提升。

在这样的背景趋势下，浪潮数字企业制定了“AI First”战略，通过“海岳大模型+海岳软件+海岳商业AI”协同推进，助力企业打造可持续增长新支点！

我们知道，从蒸汽机到电力革命，从互联网到移动互联网，每一次产业变革都遵循“技术触发到场景适配，再到行业繁荣”的铁律，唯有AI时代是跳跃式的发展。

从DeepSeek的横空出世，到通过开源形成一种实时性的标准，再到被大量企业趋之若鹜的追逐，快速的部署和落地，时长几乎不到两个月，因此也难免会产生颇多“断层”。

就如浪潮数字企业技术有限公司总经理魏代森所说，“企业数智化转型正面临巨大的跃升，但在跃升过程中存在断层，跨越断层应重点关注四个关键点。”

第一个是“复合AI”。很多企业将人工智能等同于大模型，但其实企业需要并不只是大模型，而是“判别式AI+生成式AI”的复合能力。这需要打造一个AI工具包，把大模型能力和过去从RPA到IPA的规则、知识图谱、深度学习等小模型技术组成一个组合的解决方案。

第二个是“数据筑基”。企业数智化转型的起点往往始于数据层面的觉醒，但有些企业在部署智能体时发现，核心数据分散多个独立系统中，数据清洗工作量几乎占据项目总工期的一半，这凸显了数据治理的重要性。“数据治理是AI落地的生命线，高质量的数据决定了AI应用的上限，企业要做数智化转型，首先就要做到数据就绪，这是AI应用的前提。”魏代森说。

第三个是“工具补链”。企业数智化转型、人工智能落地应用都强调技术与业务并重，但现阶段业务人员与AI开发者还存在认知鸿沟，AI与企业应用之间存在工具链断层，企业应集成大模型平台、低代码开发、数据中台等工具链，使AI开发加速在企业真正落地。

第四个是“软件重构”。传统企业软件未能在AI视角上重构，当用户从使用者变为参与者，从执行者变为决策者，AI原生智能体架构将成为软件的基础架构，以此推动智能化与场景交融变得越来越快，加速赋能业务流程自动化、智能化。

面对这些复杂的挑战，魏代森说，“浪潮数字企业要坚定推进‘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，为客户提供领先的AI解决方案，推动企业数智化转型迈向新高度。”也正是为了推动“AI First”战略的落地，浪潮数字企业加大投入研发浪潮海岳大模型，用AI技术重构海岳软件，打造AI原生的企业软件，并全新发布浪潮海岳商业AI，落地高价值智能应用场景。

这套方法论的核心，是以“AI宿主软件+AI定制化应用+ AI数智底座+商业AI”的完整架构。

在软件层面，通过AI原生重构浪潮海岳系列软件，打造了强大的AI宿主软件，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等的落地应用。在AI定制化应用方面，提供企业专属大模型建设和智能体定制能力，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。

而支撑AI宿主软件和AI定制化应用演化和创新的，底层必须是强健的AI数智底座，由海岳大模型平台和海岳PaaS平台组成。

其中，海岳大模型平台采用多模型、多模态、大小模型结合的产品策略，并提供全栈大模型平台、工具和服务，一站式接入企业业务场景；浪潮海岳的PaaS平台，则以智能原生、云原生作为驱动力，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，为企业提供八大平台和一体化开放生态，助力企业智能化转型升级。

近年来，智能体作为大模型技术落地的载体，正加速渗透到千行百业的各个领域。在工业生产中，智能体通过融合大模型的语义理解与工业机理知识库，成为自动化流程的“智慧大脑”；建筑施工领域，智能体能够自动编制施工方案，极大提升编制工作效率、降低施工安全事故率。在矿山、水务、粮食、化工等行业，智能体的落地也已屡见不鲜。

其背后，是人工智能技术的飞速发展，从判别式AI到生成式AI，再到推理型AI，人工智能向通用人工智能越来越近，新的AI能力也带来更多场景创新。而DeepSeek的诞生，又为其添了一把火，通过开源实现AI平权，带来技术和生态的规模化创新，进一步加速了智能体时代的到来。

浪潮数字企业技术有限公司高级副总裁、首席技术官郑伟波认为，“这种变化映射到企业软件，会重塑软件形态，并形成‘大模型+智能体+工具生态’的大规模交互式复杂智能体网络”。

这就意味着软件变成了可以被智能体编排、完成更多开放性任务的工具。但工具的能力，又代表了智能体的能力边界。所以向下需要强健的数智底座支撑，向上才能衍生更多、更有效的智能体，这其实就是海岳商业AI之所以诞生的原因。

浪潮数字企业也通过“海岳大模型+海岳软件+海岳商业AI”协同推进，为企业提供一条从技术底座到场景落地的完整进化路径。

首先，海岳大模型3.0作为体系架构的数智底座，升级直指企业智能化核心痛点：复合式AI架构，将判别式AI、基于规则的AI与生成式AI相融合，为企业提供更可信、可靠的AI服务；创新性地支持多智能体协同架构，能够让多个智能体协同工作，完成更为复杂的业务场景。在生态开放性上，海岳大模型3.0通过MCP协议接入众多工具与软件，既能编排更多智能体，也能被其他智能体编排，极大地拓展了模型的应用范围与生态活力。

特别是在安全保障方面，海岳大模型通过后台数据模型与全员控制机制实现精准数据管控，利用数据安全空间解决方案确保数据在沙盒中治理与使用，防止核心信息泄漏，并且作为国内首个通过中央网信办算法和模型双备案的企业服务领域大模型，拥有十多项大模型安全相关专利，全方位守护企业数据安全。

海岳大模型3.0还升级图形化、低代码智能体开发和模型训练微调两大端到端工具链，打造具备多端交互、深融业务的智能应用助手，支撑浪潮海岳商业AI和企业定制化两类智能体落地。

站在海岳大模型3.0的强大底座之上，浪潮海岳商业AI发布的核心价值在于：将大模型能力转化为100+开箱即用的智能体，如智能审核智能体、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，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，形成“AI即服务”的交付模式，打通企业智能化落地“最后一公里”。

在数智财务领域，浪潮海岳商业AI实现了更规模化、深化的应用。以财务共享中的智能审核为例，新版本采用大模型+智能规则双模审核，相较于传统基于规则的审核方式，能够更精确、更大范围地识别风险；同时支持多模态审核，采集原始影像数据，提升数据真实性，将总体拦截率提升至90%。

在司库管理领域，通过结合多维度数据，精准预测现金流状况，并利用大模型针对现金流盈缺给出投融资建议，有效解决企业现金流管理中的盈利陷阱、流动性危机及资金周转等问题。

在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。

在央企关注的穿透式监管方面，智能监管智能体覆盖财务、司库、合同、投资、供应链、人力等七大领域，内置11类风险模型与80多个监控模型，实现风险识别、跟踪及前置控制，已在多家央企得到应用。

浪潮海岳商业AI在多个实践领域的切实落地，充分验证了“海岳大模型+海岳软件+海岳商业AI”体系对于加速企业智能化转型的意义。

我们再将视角转移到企业本身，面对在智能化转型阶段应该需要有什么样的架构？高价值场景应该怎么挖掘？工具如何选型？模型如何选型？数据安全的顾虑如何打破？这一系列问题。

郑伟波认为“万变不离宗”，企业AI落地，首先要遵循两大关键定位：深挖高价值场景，和夯实数据知识基础。

其次，要洞悉企业AI落地所处的阶段，来进行战略的制定和产品的选型。比如在场景规划的第一阶段，公司要先识别出高价值的场景，对齐公司战略和业务需求，并聚焦高价值场景做未来的设计。

而在技术选型的第二阶段，要围绕企业自身的优势和场景，逆向拆解技术需求和路线，比如是选择开源大模型，还是垂域大模型等等。

落地探索和优化期的第三阶段，企业可以放开手脚去验证技术的可行性和场景适用性。比如选择可以开箱即用的浪潮海岳商业AI，快速落地高价值场景。也可以针对特定行业定制化部署智能体。

第四阶段则是持续演进与能力的沉淀期。这时候，随着使用场景的深入，企业会持续沉淀自己在AI人才、数据基础，以及AI体系化的能力，也会构建起企业在AI方面的差异化竞争优势。

最后成熟期的标志则是AI在企业中的规模化应用，也是企业数智化转型目前能够看到的阶段性终点。

当然无论是企业处在哪一个阶段，都需要提炼出高价值场景，并通过正确的技术选型，迈向数智化转型。浪潮海岳商业AI，显然可以针对不同企业需求提供有力转型支撑。

比如，浪潮集团通过海岳智能报账智能体，重构报账流程，大幅降低员工填单过程中的发票整理、制度沟通、手工填报、单据核对等工作量，提升单据一次性通过率，整体效率提升200%以上。

在采购领域，在某大型船舶制造厂智能招采升级项目中，通过多模态大模型对投标文件中的商务资质及价格文件部分进行合规性审查，打造辅助评标、纳期审核等39个智能体，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%，显著提高了采购招标的工作效率与质量。

这些数字无不印证了浪潮海岳商业AI能够为企业高质量场景带来了高价值提升，这种提升的幅度，也已超越了传统软件的范畴，进一步验证了商业AI能够成为企业可持续增长的新支点。