AI深水攻坚：谁为中企筑牢智能根基？

某制造企业信息总监在部门会议上情绪激动地拍案而起："领导层要求半年内实现AI全面部署，但具体落地点在哪？实施路径是什么？如何确保万无一失？整个团队目前完全是摸索前行！"

类似困境并非个案。如果说2025年企业还在聚焦于POC测试和单点突破，那么2026年的核心挑战早已转变。当下企业最焦虑的是：如何让AI能力从业务体系中自然生长，而非强行植入导致最终无法存活？

今年三月，OpenAI与Curcor在联合论文中提出的"Harness"理念，为行业指明了方向。简而言之，AI供应商不能仅提供模型，更要为企业培育AI生长的"土壤"——涵盖上下文构建、工具链集成、知识管理体系等关键组件。

核心要点：AI绝非简单的技术堆砌，而是必须与业务DNA深度结合的整体性重塑！

同样值得关注的是，国内低代码领域深耕近二十载的资深玩家奥哲，正以"AI+数据+低代码"的三位一体策略，回应这一时代性难题。

"自龙虾产品发布以来，市场反响热度持续攀升，甚至已有客户主动寻求AI协同创新。"奥哲创始人兼CEO徐平俊对此变化感受颇深。

数据最具说服力：截至2026年3月，国产大模型周均调用量已飙升至7.359万亿次，环比激增56.9%！这一规模相当于全国日均快递处理量的三倍以上。

然而热潮之下，现实却颇为残酷。RAND最新发布的2026年度企业AI实施报告显示：全球企业AI项目失败比例高达80.3%！其中三分之一在研发期便夭折，另有近三成虽勉强上线却沦为摆设，无法创造实际业务价值。Gartner的报告更为犀利，指出85%的工业AI项目难以跨越从试点到规模化的"死亡陷阱"。

为何B端AI部署如此艰难？症结在于横亘在前的"四座大山"：

第一重障碍：AI语义断层。业务部门提出"智能客服"需求，技术团队却解读为"聊天机器人"，最终交付物与预期南辕北辙。需求错位导致投资付诸东流。（您是否也遭遇过此类"沟通壁垒"？欢迎在评论区分享经历。）

第二大难题：场景抉择困局。非核心场景价值有限，核心场景风险过高，企业陷入两难，最终往往选择中庸的试点方案，结果自然难以掀起波澜。

第三项瓶颈：跨界人才匮乏。兼具行业认知与AI能力的复合型人才极度短缺！缺乏可靠的"需求翻译者"与"实施掌舵人"，AI战略只能停留在演示文稿中无法落地。

第四道关卡：数据根基薄弱。众多企业数据现状堪称"脏乱差"，以此滋养AI如同用污水灌溉，难以存活，更遑论构建优质知识库。

这四大阻碍，正对应着AI智能体在企业中"举步维艰"的核心挑战：部署起点何在？管理主体是谁？如何理解业务语言？怎样实现持续迭代？

"中国企业在AI建设上，匮乏的并非算法模型，而是完整的系统性工程化服务，是让AI得以生存的'基础设施'。"徐平俊直指要害。

"我们发现一个值得关注的现象：已采用我们低代码平台的企业，其AI模型在逻辑推理与上下文感知方面通常表现更为'聪慧'。"徐平俊分享了这一重要发现。

正是基于这一发现，奥哲·云枢启动了战略级跃迁——从"AI融合型低代码平台"彻底转型为"企业级AI平台"。

何谓"企业AI平台"？其本质如同乐高积木，将大模型、AI工程化框架、低代码能力拆解为标准化模块。向下兼容各类算力底座与算法模型，向上支撑AI原生应用开发，同时可为老旧系统注入智能基因实现"逆龄生长"。终极目标在于：实现全员参与，快速搭建业务场景、智能化运营并充分释放数据潜能。

在实践层面，这套"组合拳"具体表现为四个层面：

1. AI原生应用开发。依托对业务情境与流程的深度理解，将需求直接转化为精确的AI执行链条，一键式生成高质量应用。（类比近期火爆的"AI自动生成周报"，奥哲致力于的是企业级复杂业务场景的此类能力。）

2. AI智能体自主运作。通过整合AI助手、技能组件、知识库等模块，构建可深度集成于操作界面的智能助理，实现全天候响应。

3. 既有系统智能渗透。将传统"低代码中台"升级为"低代码+AI"双引擎中台，在表单、流程、规则等业务单元中内嵌AI能力。使原有系统实现"浸润式"智能化改造，无需推倒重建。

4. 数据资产深度激活。一方面，可将非结构化、低质量数据净化转化为有价值的"营养源"；另一方面，达成数据智能化，使底层模型与前端智能体更精准理解企业业务与行业特性。

仅有产品仍显不足，配套服务体系才是关键。为此，奥哲推出"AI星火计划"，专注破解"人才短缺"困局，以真实业务场景为教学案例提供实战指导；同时提供定制化模型训练服务，涵盖数据筹备到版本迭代全流程；另设"AI转型全托管服务"，依托智能体与应用开发能力确保项目切实落地并见效。

简而言之，奥哲已打造出覆盖产品、服务、人才培养的闭环式AI赋能生态系统。

在奥哲入局前，市场上虽不乏专业SaaS及Agent厂商的AI解决方案，但"适应性差"成为普遍痛点。

奥哲的核心竞争力何在？正源于其近二十载低代码实践所积累的算法资产、数据资源与行业洞察。这些深厚"家底"与前沿AI技术深度融合，形成可逐步融入企业业务肌理的全新范式。

举例说明：全球排名前十的光模块制造商，已借助奥哲·云枢搭建起"合同智能审查"、"履约智能监测"等AI系统，实现履约达成率提升25%，客户投诉率骤降32%。

某电力自动化龙头企业，在奥哲支持下将检测报告处理流程全面数字化，处理周期由1-2天压缩至3-4小时，效率提升逾80%！如此跃升幅度，堪比从普速列车升级至高铁。

此外还有电力建设龙头企业、冶金工程国家队、华南顶级律所……诸多成功案例共同验证：AI已不再是点缀式创新，而是成为企业关键业务环节的新型生产工具，正助力企业构建全新竞争壁垒。

"我们多年来打造的低代码产品，本质上是一套算法模型体系，代表着最细粒度的企业业务方法论，是原生的'能力组件'（skills），可直接供AI调用，构成自动化执行的基础平台。"徐平俊阐明了背后的逻辑。

在奥哲·云枢"AI+数据+低代码"的架构体系中，内置的正是众多原生能力组件与封装完善的企业情境环境。依托低代码与开发实力，企业可迅速构建适配AI发展的Harness土壤；通过智能体构建与数据价值挖掘，AI产品得以加速部署，快速达成投资回报。

"奥哲·云枢的AI组件及前端LUI界面，是我们推动业务自动化的关键举措。我们的愿景，是成为通用人工智能时代企业运营管理的基石平台。"徐平俊表达了其战略雄心。

从数字化浪潮到AI时代，从低代码工具到企业AI平台，从"一站式"全民开发到"龙虾"模式下的智能体"自主运行、自我迭代"……（阅读至此，您是否对企业AI转型路径有了更清晰的认知？期待您的见解分享。）

2026年，一条专为中国企业量身定制的To B AI路径，正通过奥哲与众多先行者的联合探索而日渐明朗。此道虽无近路可抄，但只要方向正确，便不惧征程漫长。

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