中新經(jīng)緯8月29日電 (謝婧雯 常濤)“不再僅靠人的經(jīng)驗運營決策，而是一個能夠自主感知、決策、執(zhí)行并實現(xiàn)自我進(jìn)化的生命體?！?025數(shù)博會期間，軟通動力高級副總裁夏杰在接受中新經(jīng)緯專訪時，描繪了他對未來智慧企業(yè)形態(tài)的暢想。
軟通動力夏杰 受訪者供圖“數(shù)聚”是“智啟”的基礎(chǔ)
公開資料顯示，軟通動力2005年成立于北京，2022年登陸創(chuàng)業(yè)板。該公司提供軟件與數(shù)字技術(shù)服務(wù)、計算產(chǎn)品與數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字能源與智算服務(wù)以及國際化服務(wù)，已在全球60余個城市布局業(yè)務(wù)，在北京通州、江蘇無錫建設(shè)兩大智能制造基地。
作為擁有二十余年技術(shù)背景、親歷軟通動力與華為深度合作歷程的從業(yè)者，夏杰認(rèn)為，在AI時代，數(shù)據(jù)的重要性不僅沒有減弱，而且增強(qiáng)了。
“沒有高質(zhì)量的大批數(shù)據(jù)集輸入，模型訓(xùn)練都成問題?！毕慕軓?qiáng)調(diào)了人工智能發(fā)展過程中數(shù)據(jù)的地位。他提到，有機(jī)構(gòu)預(yù)計公開的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)在2028年左右耗盡，如今很多企業(yè)已經(jīng)開始用合成數(shù)據(jù)補(bǔ)充訓(xùn)練。以自動駕駛領(lǐng)域為例，涉及惡劣天氣、特殊路況的異常數(shù)據(jù)很難實地采集，就需要高質(zhì)量合成數(shù)據(jù)補(bǔ)充，以提升系統(tǒng)的安全反應(yīng)能力。
本屆數(shù)博會的主題是“數(shù)聚產(chǎn)業(yè)動能 智啟發(fā)展新篇”。夏杰表示，“數(shù)聚”也是“智啟”的基礎(chǔ)，企業(yè)的智能化管理中，數(shù)據(jù)集的豐富程度和質(zhì)量高低是核心關(guān)鍵。“如果數(shù)據(jù)質(zhì)量差了，模型就會產(chǎn)生幻覺。有‘毒’的數(shù)據(jù)也會讓模型產(chǎn)生安全和倫理問題，更別提解決推理問題和推動決策?！?span style="display:none">xuJ速刷資訊——每天刷點最新資訊，了解這個世界多一點SUSHUAPOS.COM
此外，夏杰表示，企業(yè)實現(xiàn)智能化管理的前提是數(shù)字化轉(zhuǎn)型，其中首要解決的問題應(yīng)當(dāng)是數(shù)據(jù)治理。原始數(shù)據(jù)如若不做有效治理，應(yīng)用起來始終價值有限。而數(shù)據(jù)治理的關(guān)鍵，在于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，打破“數(shù)據(jù)孤島”、保證數(shù)據(jù)安全，確認(rèn)數(shù)據(jù)歸屬，實現(xiàn)資產(chǎn)化，給企業(yè)帶來價值。
夏杰談到，當(dāng)下很多企業(yè)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計口徑不同，根本無法互通，不利于數(shù)據(jù)的綜合使用。因此，軟通動力為企業(yè)做數(shù)據(jù)治理時，會先統(tǒng)一指標(biāo)庫、建立數(shù)據(jù)字典和主數(shù)據(jù)體系，再通過清洗、標(biāo)注形成標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集，再與行業(yè)知識圖譜結(jié)合。這樣的治理邏輯，已在多個行業(yè)落地見效。
企業(yè)智能化需找準(zhǔn)“小切口”
“很多企業(yè)智能化進(jìn)展并不順利，核心是沒找到合適的切口。”夏杰表示，推動轉(zhuǎn)型，“大而全”的思路往往難以落地，企業(yè)應(yīng)當(dāng)鎖定契合自身的業(yè)務(wù)場景。
他舉例，醫(yī)療、金融行業(yè)的數(shù)據(jù)質(zhì)量通常較高，是理想的智能化切入口。例如，利用計算機(jī)視覺(CV)技術(shù)開展工業(yè)視頻質(zhì)檢、在金融領(lǐng)域開發(fā)反欺詐系統(tǒng)與個人貸款助手，這些場景因數(shù)據(jù)充足、模型成熟，能快速為企業(yè)帶來生產(chǎn)力提升。而傳統(tǒng)礦業(yè)等數(shù)據(jù)積累薄弱的領(lǐng)域，啟動智能化則難度相對較大。
確定合適場景后，夏杰認(rèn)為，企業(yè)需先搭建行業(yè)知識庫與行業(yè)模型，進(jìn)而構(gòu)建行業(yè)智能體(Agent)。初期可從知識問答類基礎(chǔ)場景入手，待模式跑通后，再向生產(chǎn)、管理等核心環(huán)節(jié)延伸。
在企業(yè)內(nèi)部管理層面，AI助手類應(yīng)用是優(yōu)質(zhì)小切口。從軟通動力的實踐來看，
不少小智能體正成為企業(yè)的數(shù)字員工，甚至完成簡單項目的整體交付。財務(wù)助手可自動分析財報與經(jīng)營數(shù)據(jù)；編程助手能補(bǔ)全代碼、解析需求；招聘助手則能完成職位發(fā)布、簡歷匹配、初篩面試等全流程自動化。
“在財經(jīng)領(lǐng)域、人力資源、風(fēng)控等領(lǐng)域，這類應(yīng)用的普及極大提升了企業(yè)內(nèi)部的管理效率?！毕慕苷f。
未來企業(yè)或?qū)崿F(xiàn)“自我進(jìn)化”
未來一個真正的智慧企業(yè)運營模式將發(fā)生哪些變化？
“它可能是一個‘大智能體’，由很多小智能體串起來?！痹谙慕芸磥恚院蟮闹腔燮髽I(yè)將成為自身能夠進(jìn)化的生命體，前端有豐富的感知單元，捕捉客戶、供應(yīng)鏈、市場的數(shù)據(jù)，然后完成自動決策、自動執(zhí)行。
在此模式下，企業(yè)運營成本大幅降低。零售行業(yè)通過預(yù)測模型可以實現(xiàn)按需生產(chǎn)，庫存將因此減少。夏杰認(rèn)為，“橙子多到吃不完”的情況不再出現(xiàn)，企業(yè)的運營效率變高，商業(yè)模式將產(chǎn)生非常大的變革。
在這樣的“生命體”中，他指出，重構(gòu)的不僅是決策模式，員工的工作方式也將發(fā)生根本變化。大量不增值的重復(fù)例行工作可以剝離給個人助手。碼農(nóng)有編程助手、測試員有測量助手、銷售員有售賣助手……員工可以聚焦更有價值、創(chuàng)造力的工作。
對企業(yè)的客戶而言，夏杰認(rèn)為感受最明顯的會是“定制化服務(wù)”和“柔性化的生產(chǎn)”。智慧企業(yè)能夠第一時間感知到用戶的需求，將其個人數(shù)據(jù)及時傳遞到整個企業(yè)核心的生產(chǎn)系統(tǒng)中，以輔助判斷決策。
不過，他也提到，讓企業(yè)實現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型最大的阻力不是技術(shù)，而是意識和組織。他坦言，很多企業(yè)轉(zhuǎn)型時，管理層對AI可能不是期望過高就是覺得沒用，員工也擔(dān)心AI會搶工作?！八赞D(zhuǎn)型前一定要‘松土’，上下達(dá)成統(tǒng)一的共識。”
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責(zé)任編輯：羅琨 李中元
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