从技术概念到产业核心，人工智能（AI）已步入深度赋能实体经济的新阶段。随着大模型技术突破与认知泛化，企业数智化转型的需求正变得空前明确与迫切。在这一进程中，如何跨越从技术到价值的断层，成为业界关注的焦点。

跨越断层：企业数智化的四个关键跃迁

 浪潮数字企业技术有限公司总经理魏代森指出，企业数智化转型并非简单的技术叠加，而需完成四个关键跃迁：

1. 复合AI能力：企业需要的不是单一技术，而是“判别式AI+生成式AI”的复合AI能力。判别式AI擅长分类、预测，生成式AI精于创造、生成，二者结合才能应对从流程优化到创新设计的全方位需求。

2. 数据筑基工程：数据是AI的“燃料”。高质量、治理有序的数据是AI价值发挥的生命线，直接决定了智能应用的上限。没有坚实的数据基础，AI无异于空中楼阁。

3. 工具链补全：在AI能力与企业具体应用之间存在“工具链断层”。构建连接AI技术与业务场景的数智化底座，是让技术真正融入业务流程、降低使用门槛的关键。

4. 软件智能重构：企业软件本身正迎来“智能体时刻”，需要从架构到交互进行AI原生重构，从辅助工具进化为能够感知、决策、执行的自主或半自主智能体。

深度融合：AI切入生产经营核心环节

“我们要把AI技术应用到生产经营的核心环节，实现技术与业务的深度融合。”魏代森强调。这意味着AI必须走出试点，进入生产的主航道。例如，在制造环节，AI可以用于：

• 质量检测：通过视觉识别实现高精度、零疲劳的实时质检。

• 缺陷预测：基于历史数据与实时参数，预测产品缺陷可能，实现事前干预。

• 故障诊断与预测性维护：分析设备运行数据，提前预警故障，减少非计划停机。

• 生产预警：对生产过程中的异常波动进行智能感知与预警，保障连续稳定生产。

魏代森以浪潮海岳商业AI实践为例，介绍了如何通过AI原生重构企业软件，为企业提供从创新设计到运营优化的全栈支持，从而灵活响应市场多样化需求，提升产品竞争力。

加速落地：聚焦场景与夯实基础双轮驱动

针对企业如何加速智能体落地，浪潮数字企业高级副总裁、首席技术官郑伟波提出了两大关键定位：

1. 深挖高价值场景：识别并聚焦那些能带来显著效率提升、成本节约或模式创新的核心业务场景。

2. 夯实数据与知识基础：构建企业专属的高质量数据湖与知识库，为智能体提供可靠的决策依据。

具体路径上，企业可根据场景特性选择：

• 通用场景：采用“开箱即用”的场景智能体产品，快速获取AI能力。

• 专属场景：利用端到端大模型落地工具链，结合自身数据与知识，定制开发专用智能体。

未来展望：构建协同进化的智能体网络

 郑伟波展望未来，认为AI与5G、物联网、大数据等技术的融合将日益加深，推动智能体技术更广泛应用。他特别指出：“我们要打造基于大模型+智能体+工具生态的大模型交互式复杂智能体网络。”未来的智能制造，将不再是单点智能，而是由多个智能体组成的网络协同工作，承担更复杂的任务。企业软件也将向对话式、多模态交互的自主智能体方向演进，实现更自然、更智能的人机协作。

浪潮实践：全栈能力赋能产业新质生产力

 据了解，浪潮数字企业长期将AI置于核心战略位置，通过聚焦技术突破、场景创新与生态共建，已构建起“大模型基座 + 垂域应用 + 智能生态”的全栈AI能力。依托浪潮海岳系列产品，其服务已覆盖79家央企、190家中国500强企业及超过120万家企业，致力于以扎实的数智化服务，助力千行百业培育以科技创新为主导的新质生产力。

结语

 从“+AI”的工具赋能，到“AI+”的生态重塑，人工智能正驱动一场深刻的产业变革。通过跨越能力、数据、工具、软件四大断层，聚焦核心场景与应用落地，企业有望在智能浪潮中构建起坚实的新型竞争力。而未来，由多个智能体协同形成的网络化智能，将开启人机协作与产业发展的全新图景。