中新經緯8月29日電 (謝婧雯 常濤)“不再僅靠人的經驗運營決策，而是一個能夠自主感知、決策、執行并實現自我進化的生命體。”2025數博會期間，軟通動力高級副總裁夏杰在接受中新經緯專訪時，描繪了他對未來智慧企業形態的暢想。
軟通動力夏杰 受訪者供圖“數聚”是“智啟”的基礎
公開資料顯示，軟通動力2005年成立于北京，2022年登陸創業板。該公司提供軟件與數字技術服務、計算產品與數字基礎設施、數字能源與智算服務以及國際化服務，已在全球60余個城市布局業務，在北京通州、江蘇無錫建設兩大智能制造基地。
作為擁有二十余年技術背景、親歷軟通動力與華為深度合作歷程的從業者，夏杰認為，在AI時代，數據的重要性不僅沒有減弱，而且增強了。
“沒有高質量的大批數據集輸入，模型訓練都成問題。”夏杰強調了人工智能發展過程中數據的地位。他提到，有機構預計公開的互聯網數據在2028年左右耗盡，如今很多企業已經開始用合成數據補充訓練。以自動駕駛領域為例，涉及惡劣天氣、特殊路況的異常數據很難實地采集，就需要高質量合成數據補充，以提升系統的安全反應能力。
本屆數博會的主題是“數聚產業動能 智啟發展新篇”。夏杰表示，“數聚”也是“智啟”的基礎，企業的智能化管理中，數據集的豐富程度和質量高低是核心關鍵。“如果數據質量差了，模型就會產生幻覺。有‘毒’的數據也會讓模型產生安全和倫理問題，更別提解決推理問題和推動決策。”
此外，夏杰表示，企業實現智能化管理的前提是數字化轉型，其中首要解決的問題應當是數據治理。原始數據如若不做有效治理，應用起來始終價值有限。而數據治理的關鍵，在于數據標準化和規范化，提升數據質量，打破“數據孤島”、保證數據安全，確認數據歸屬，實現資產化，給企業帶來價值。
夏杰談到，當下很多企業數據的統計口徑不同，根本無法互通，不利于數據的綜合使用。因此，軟通動力為企業做數據治理時，會先統一指標庫、建立數據字典和主數據體系，再通過清洗、標注形成標準化數據集，再與行業知識圖譜結合。這樣的治理邏輯，已在多個行業落地見效。
企業智能化需找準“小切口”
“很多企業智能化進展并不順利，核心是沒找到合適的切口。”夏杰表示，推動轉型，“大而全”的思路往往難以落地，企業應當鎖定契合自身的業務場景。
他舉例，醫療、金融行業的數據質量通常較高，是理想的智能化切入口。例如，利用計算機視覺(CV)技術開展工業視頻質檢、在金融領域開發反欺詐系統與個人貸款助手，這些場景因數據充足、模型成熟，能快速為企業帶來生產力提升。而傳統礦業等數據積累薄弱的領域，啟動智能化則難度相對較大。
確定合適場景后，夏杰認為，企業需先搭建行業知識庫與行業模型，進而構建行業智能體(Agent)。初期可從知識問答類基礎場景入手，待模式跑通后，再向生產、管理等核心環節延伸。
在企業內部管理層面，AI助手類應用是優質小切口。從軟通動力的實踐來看，
不少小智能體正成為企業的數字員工，甚至完成簡單項目的整體交付。財務助手可自動分析財報與經營數據；編程助手能補全代碼、解析需求；招聘助手則能完成職位發布、簡歷匹配、初篩面試等全流程自動化。
“在財經領域、人力資源、風控等領域，這類應用的普及極大提升了企業內部的管理效率。”夏杰說。
未來企業或將實現“自我進化”
未來一個真正的智慧企業運營模式將發生哪些變化？
“它可能是一個‘大智能體’，由很多小智能體串起來。”在夏杰看來，以后的智慧企業將成為自身能夠進化的生命體，前端有豐富的感知單元，捕捉客戶、供應鏈、市場的數據，然后完成自動決策、自動執行。
在此模式下，企業運營成本大幅降低。零售行業通過預測模型可以實現按需生產，庫存將因此減少。夏杰認為，“橙子多到吃不完”的情況不再出現，企業的運營效率變高，商業模式將產生非常大的變革。
在這樣的“生命體”中，他指出，重構的不僅是決策模式，員工的工作方式也將發生根本變化。大量不增值的重復例行工作可以剝離給個人助手。碼農有編程助手、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、創造力的工作。
對企業的客戶而言，夏杰認為感受最明顯的會是“定制化服務”和“柔性化的生產”。智慧企業能夠第一時間感知到用戶的需求，將其個人數據及時傳遞到整個企業核心的生產系統中，以輔助判斷決策。
不過，他也提到，讓企業實現智能化轉型最大的阻力不是技術，而是意識和組織。他坦言，很多企業轉型時，管理層對AI可能不是期望過高就是覺得沒用，員工也擔心AI會搶工作。“所以轉型前一定要‘松土’，上下達成統一的共識。”
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責任編輯：羅琨 李中元
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