在“人工智能+”行動不斷深入、人工智能被視為推動新質生產力發展的關鍵力量的當下，企業級人工智能應用正從探索階段邁向深化應用的新階段。1月31日，在雄安新區舉辦的“人工智能+”創新生態系列活動上，彩訊股份發布了《企業級AI應用白皮書》，全面梳理了企業級AI的發展路徑、核心挑戰及實踐方法，為行業提供了重要的參考框架。活動期間，彩訊股份CEO白琳接受了媒體采訪，就企業級AI的發展趨勢、應用挑戰及彩訊的戰略布局進行了深入解讀。
白琳指出，當前企業級AI應用正從技術驅動向業務落地深化轉型。盡管AI技術已具備在企業中應用的基礎條件，但真正實現規模化、可持續業務價值的案例仍較為有限。這一現象的根源并非技術不足，而是企業級AI應用面臨一系列系統性挑戰，包括業務場景選擇、系統架構重構、數據治理、安全合規及組織協同等問題。彩訊股份發布白皮書的目的，并非提供標準答案，而是基于長期服務政企客戶的實踐經驗，系統梳理企業級AI的發展階段、痛點及可行路徑，為企業理性看待AI、構建可參考的思考框架、推動行業形成務實共識提供支持。
針對企業級AI與傳統數字化的本質區別，白琳表示，傳統企業數字化以“流程數字化+系統自動化”為核心，軟件主要作為規則執行者和效率工具。而“用AI重新定義企業軟件”則意味著軟件角色發生根本轉變——從被動執行規則轉向主動參與業務理解與決策。在大模型能力的支撐下，企業軟件能夠理解業務語境、處理非結構化信息、進行判斷與推薦，并隨業務變化持續演進，最終從“功能集合”升級為“智能系統”。彩訊認為，下一代企業軟件需具備三大特征：AI原生架構、場景驅動設計、可治理與可演進性。
為解決企業級AI落地的復雜性，白皮書提出了“1+1+N”策略。白琳解釋稱，第一個“1”代表頂層方法論，強調優先解決場景選擇、價值評估、優先級排序及新舊系統融合等問題，避免AI應用偏離業務目標；第二個“1”指工具平臺，以彩訊的RichAIbox為例，通過統一調度模型、數據、流程和系統，確保AI應用的穩定性和持續演進能力；“N”則指向具體業務場景的應用實踐，需在頂層設計與工具平臺的基礎上，通過實踐沉淀經驗并實現能力復用。這一策略旨在為企業提供從試點到工程化的現實路徑。
相較于消費級AI，企業級AI對穩定性、可控性和業務價值的要求更為嚴苛。白琳指出，企業級AI需承擔流程責任、業務結果與合規要求，容錯率極低，因此面臨三大核心挑戰：業務高度定制化導致難以復制、穩定性與安全性要求禁止“試錯式運行”、需具備可管理性與可審計性并產生可衡量的業務價值。彩訊的應對方案包括：通過平臺化與工程化能力構建統一治理體系，提供智能體構建、數據治理等工具集；強調AI必須深度嵌入業務流程，而非獨立于系統之外。白琳認為，企業級AI的成功更多依賴于系統設計與治理能力，而非單點技術突破。
活動期間，彩訊與穩準智能聯合發布了“彩訊數擎大模型”，聚焦垂直領域的數據模型（LDM）。與通用大語言模型（LLM）及多模態模型（VLM）不同，LDM主要面向結構化數據，擅長預測、歸因和趨勢分析，可應用于銷售預測、風險控制、智能推薦等核心業務場景。白琳強調，LDM與LLM、VLM形成互補，共同構成企業級AI的完整能力體系，這也是白皮書倡導“多模型協同”的原因——企業級AI需通過系統工程實現，而非依賴單一模型。
談及未來3-5年的市場格局，白琳認為，企業級AI將呈現分層與專業化趨勢：底層模型能力趨于通用化，而差異化競爭將集中在業務理解深度、AI與IT及場景融合能力（如數據治理、服務治理）以及長期陪伴企業演進的能力。彩訊將依托RichAI全棧體系，聚焦大模型能力與企業業務價值的銜接，通過深耕企業場景、推動系統化落地，與客戶及產業伙伴協同，助力AI成為企業發展的新質生產力。
