AI如何成為企業的“數字員工”？中關村科金的超級連接答案 | 甲子光年

“是做一個’聰明的搜索框’，還是真正成為能夠獨立完成任務的’數字員工’？”

作者｜王藝

編輯｜栗子

凌晨兩點，某頭部車企的數字營銷中心依然燈火通明。一場新車發布會剛剛結束，后臺涌入了超過30萬條彈幕、評論和私信。按照過去的做法，運營團隊需要至少一周時間才能從這些數據中篩選出真正有購買意向的銷售線索——而那時，客戶的熱情早已冷卻。

但這一次不同。一套AI系統在發布會結束后的兩小時內，就從海量互動中識別出了8000多條高意向線索，并自動觸發了外呼跟進。第二天上午，銷售團隊拿到的不再是一份冰冷的Excel表格，而是一份標注了客戶偏好、預算區間、意向車型的“活”名單。

“以前我們總說要用數據驅動決策，但數據太多了，人根本處理不過來。”這位車企的數字化負責人感慨，“現在AI真的開始幫我們干活了。”

這個場景，正在越來越多的企業中上演。

經過兩年的狂熱與冷靜，大模型ToB落地正在進入一個新階段。企業不再問“大模型是什么”，也不再糾結“要不要用”，而是直接追問一個更務實的問題：“它能幫我解決什么具體問題？”

中關村科金總裁喻友平對此感受深刻。過去一年，他走訪了大量企業客戶，發現一個明顯的變化：“一年前大家有迷茫，有懷疑，也有特別樂觀的。現在，大部分企業普遍知道大模型能干什么，普遍開始在用，也拿到了一些初步的結果。中國人做應用的學習能力，確實超快。”

但“知道”和“用好”之間，仍然隔著一道鴻溝。技術層面，企業希望AI既聰明靈活又嚴格遵循業務規則，這本身就是一對矛盾；數據層面，大部分企業的數據散落各處、格式混亂，根本喂不進大模型；而在決策層面，很多管理者看不清投入產出比，遲遲不敢下注。

與此同時，一個更深層的問題也浮出水面：大模型究竟應該如何融入企業的業務流程？是做一個“聰明的搜索框”，還是真正成為能夠獨立完成任務的“數字員工”？

12月9日，中關村科金舉辦了EVOLVE 2025 大模型與智能體產業創新峰會。這家連續五年入選全球獨角獸榜，與華為、DeepSeek、寧德時代同登《財富》中國科技50強的企業，在會上系統回答了這些問題。

1.三道鴻溝：

企業大模型落地的真實困境

根據智能超參數的統計，2025年前三季度，大模型相關中標項目達3875個，較2024年全年（1521個）增長了155%；披露中標項目金額約163.53億元，較去年全年（64.69億元）增長了152%。在金融行業，2025年上半年的大模型中標項目數量和金額都已大幅超過2024年全年。

市場的快速增長背后，是企業認知的根本性轉變。從“要不要用大模型”到“怎么用好大模型”，從概念驗證到規模化落地，中國企業正在以驚人的速度擁抱這場技術革命。

然而，從認知到落地，企業仍面臨三道鴻溝：

第一道鴻溝，是技術層的“靈活性悖論”。

“企業希望AI既聰明靈活又嚴格遵循業務規則，這本身就是一對矛盾。”

有業內人士也曾表達過同樣的困惑：讓機器人既要有自主理解和認知能力，又要嚴格遵循企業規則，這在工程化上極具挑戰。

舉個例子：在客服場景中，企業的標準話術要求“重要事項必須向客戶強調三遍”，但如果客戶表現出不耐煩，AI是否應該靈活調整？如果調整了，又如何保證合規性？如果不調整，客戶體驗又會大打折扣。

為了破解這個悖論，中關村科金在智能體工程方面做了大量投入。他們提出了“三模協同”的解決方案：通過“正則引擎＋小模型＋大模型”的組合，在不同層次實現規則約束與智能理解的平衡。正則引擎負責硬性規則校驗，小模型處理垂直場景的快速響應，大模型則提供語義理解和靈活交互能力。

第二道鴻溝，是數據層的“孤島困境”。

“大部分企業的數據散落各處、格式混亂，根本喂不進大模型。”這是中關村科金的一線同事在客戶調研中聽到最多的抱怨。

更嚴峻的問題不僅是企業內部的數據孤島，還有行業層面的數據壁壘。“很多封閉性行業，他們內部都不愿意把數據分享出來。”

比如在工業領域，存在諸多數據孤島、數據缺失、噪聲干擾等問題，如果用現有數據訓練工業智能體很難達到安全可靠的水平；在金融領域，許多銀行用理想化的小數據集跑出了95％的精準度，但一旦切回真實環境，性能驟降20％以上。

針對這一難題，中關村科金推出了AI數據平臺，通過自研的多模態OCR技術，支持30多種格式的非結構化數據接入，在超復雜場景下解析準確率達到90％以上。該平臺還能支持千萬級文檔、10億級切片、億級圖譜的穩定存儲，讓企業的知識資產真正“盤活”起來。

第三道鴻溝，是決策層的“ROI迷霧”。

“很多管理者看不清投入產出比，遲遲不敢下注。”這背后還夾雜著組織層面的阻力——員工擔心飯碗，中層擔心權力范圍縮小。

為了讓企業看清ROI，中關村科金采取了“小步快跑、快速驗證”的策略。他們優先選擇PMF（產品市場契合度）容易達到的場景進行落地。

喻友平解釋道：“面對客戶的多元需求，AI 解決方案的落地存在投入成本差異，我們建議優先選擇實施成本更低、更易實現產品市場匹配（PMF）的場景率先突破，例如 AI 外呼這類易見成效的應用，通過快速驗證價值為后續規模化落地奠定基礎。”

通過部署中關村科金的智能質檢與大模型外呼產品，嵐圖汽車在短時間內就實現了銷售SOP執行度提升70％，客戶畫像覆蓋率超過50％，意向客戶識別更加精準，從試駕到簽約的核心轉化率顯著提升。更重要的是，這些數據讓管理層清晰地看到了AI投入的直接價值。

這種務實態度，正是中國企業在大模型時代的獨特優勢。相比美國企業追求“超級武器”式的AGI突破，中國企業更關注如何用AI解決實際問題——這也是中關村科金的立身之本。

2.加速企業與客戶連接：

從線索到轉化的全鏈路智能化

對企業來說，最實際的問題是找到客戶。

如何讓企業更高效、更精準地連接客戶，并實現價值轉化？在12月9日的峰會上，中關村科金發布了得助智能客戶平臺5.0——從“客服平臺4.0”升級到“客戶平臺5.0”，一字之差，體現的是中關村科金對客戶價值的重新定義。

傳統的客服系統只關注“服務”環節，而新一代的得助智能客戶平臺要覆蓋“營銷－銷售－服務”的全生命周期。中關村科金認為，跟客戶建立聯系是一個長期持續的過程，不應該中斷。從企業接觸客戶的第一時間，到后面的完整生命周期，企業與客戶的連接都可以保持非常高的一致性。而大模型技術的發展，讓這一目標的實現成為了可能。

得助智能客戶平臺5.0的核心，是通過智能體實現企業與客戶的“超級連接”，它具體體現在三個關鍵環節：

第一環節是發現客戶需求，以線索分析數字員工為代表。

開篇提到的車企營銷場景，正是線索分析數字員工的典型應用。這個智能體聚焦營銷場景線索全生命周期管理，基于大模型＋多渠道數據整合能力，實現高意向線索的實時識別、精準分級。

它的核心能力包括：全渠道線索獲取（覆蓋直播間彈幕、社媒評論／私信、電商咨詢、表單提交等），支持百萬級海量線索實時處理；智能分級與分層觸達，結合客戶注冊信息、歷史行為、意向強度分級，針對高意向客戶快速對接人工服務，低意向客戶發送個性化福利。

數據顯示，客戶使用后的線索量平均提升40％，高意向線索識別準確率超90％，線索響應時效≤3分鐘，有效線索轉化率提升50％，成熟場景部署周期≤24小時（最快2小時上線）。

第二環節是主動連接客戶，以外呼數字員工為代表。

不同于傳統客服的“服務屬性”，外呼數字員工的本質是“線索清洗與培育”，更接近“效果廣告投放”。它具備智能話術生成、實時意圖識別、自動化跟進等功能，服務水平達到真人的85％－90％，比傳統小模型提效2－3倍。

更重要的是，外呼數字員工采用按效果付費模式（以有效線索數、到店量等核心指標結算），大幅降低客戶合作風險。響應延時穩定在1.8秒以內，有效對話輪次提升30％，目標轉化率提升40％，支持單日百萬級號碼智能分組外呼。

第三環節是深度服務客戶，以智能客服與5G視頻客服為代表。

當客戶產生咨詢需求后，智能客服覆蓋售前咨詢、售中跟進、售后維保全流程，支持國內外40+全渠道接入，實現跨場景服務無縫銜接。

中關村科金還推出了5G視頻客服，以5G原生能力為基礎，打造集高清可視化、實時互動、沉浸式體驗于一體的音視頻智能交互平臺。無需繁瑣的APP下載與更新，用戶僅憑一通電話即可享受高清流暢的音視頻交流，實現線上“面對面”業務辦理。

這三個環節構成了企業與客戶連接的完整閉環：發現需求-主動觸達-深度服務。數據顯示，采用這套方案的企業，服務攔截率提升50％，問題解決率提升70％，跨渠道客戶響應時效不超過10分鐘。

在客戶連接的閉環之上，得助智能客戶平臺5.0進一步融入智能洞察、智能質檢、智能陪練三位一體的銷售賦能體系，成為連接質量的核心保障與能力升級引擎。通過打通銷售全流程數據鏈路，這套體系構建起“洞察指導陪練、陪練提升實戰、實戰沉淀數據、數據優化洞察”的正向迭代閉環，既為銷售團隊提供全周期的智能支撐，幫助企業縮短銷售周期、實現營收增長，又能高效完成金牌銷售能力的規模化復制，從人效與服務質量雙維度，持續夯實企業與客戶的高質量連接基礎。

隨著中國企業加速出海，智能化服務也需要“走出去”。得助智能客戶平臺5.0的海外版Instadesk，基于全球全媒體全渠道聯絡引擎、海外線路引擎、本地化合規引擎、大模型引擎和多語言引擎五大核心引擎，幫助中國企業智能連接世界客戶。例如，中關村科金與Imou樂橙合作打造的智能化全球客戶聯絡中心，實現客服效率提升50%以上，客戶滿意度穩定在95%，覆蓋樂橙全球100多個國家、服務超5000萬用戶。

3.加速員工與知識連接：

從信息查詢到知識創造

如果說連接客戶解決的是“對外增長”問題，那么連接員工和知識，解決的就是“對內提效”問題。

在傳統辦公場景中，員工經常面臨這樣的困境：想找一份歷史文檔，不知道存在哪個文件夾；需要查詢某個業務數據，要在多個系統間來回切換；撰寫一份報告，需要翻閱大量資料卻不知從何下手。

在此次峰會上，中關村科金發布了得助智能工作應用平臺，聚焦破解垂直行業辦公智能體落地難題，通過“四大通用辦公場景＋智能知識庫”的能力組合，激活企業數據與知識價值。

第一個場景是知識問答。智能體會基于企業知識庫的精準問答，讓員工快速獲取所需信息。這個智能體適配企業多類復雜辦公場景，場景模型可自動化完成評估、選型與微調，具備RAG Pipeline自我尋優能力，持續優化問答效果。

第二個場景是智能寫作。智能體可以自動生成報告、方案、郵件等各類文檔，提升內容生產效率。它支持范例自動提取與學習，快速適配企業內容風格；靈活接入企業內部知識與網絡數據，豐富創作素材；實現內容準確召回、精準溯源與交叉驗證，保障內容專業性與可信度。

第三個場景是智能審核。智能體不僅能自動審核合同、報表、申請等文檔，降低合規風險，還可捕捉長文本序列的隱式語義關聯，識別潛在風險；融合大小模型與規則引擎能力，提升審核精準度；自動完成風險等級評估，并生成可視化報告。

第四個場景是智能問數。智能體可以用自然語言查詢數據，輔助員工快速完成數據查詢、分析與需求響應，還支持指標精準索引，查詢維度可實時修正；通過多輪對話引導，主動完善用戶需求；思維鏈全程可視，分析思考過程透明可驗證。

“企業內部提效，充分且必要的就是知識問答、智能寫作、智能審核、智能問數這四大場景。”喻友平說。

這四大場景背后，是智能知識庫這個核心底座。中關村科金自研的智能知識庫支持30＋格式非結構化數據接入，自研多模態OCR深度解析文、圖、音、視頻內容，超復雜場景下解析準確率達90％＋，支持千萬級文檔、10億級切片、億級圖譜的穩定存儲。

喻友平特別強調了“知識沉淀”在智能體規模化落地中的核心價值：“我們建議企業客戶在內部搭建類似智能體集市的能力共享體系，尤其對于大型企業而言，部門間的壁壘往往導致知識割裂，難以實現技術能力的復用與協同，這正是當前很多企業在智能體落地中需要突破的關鍵。”

以央國企的數字化轉型為例。財務類央國企的現狀是員工少、服務成員單位數量多、業務種類多、員工工作量大，財務類工作又嚴謹繁瑣、亟需智能化手段賦能業務效率提升。

中關村科金聯手中國電建財務公司打造了“財神大模型”項目，該項目以得助大模型平臺為技術底座，創新性地采用“雙大模型＋多模態＋預測模型”協同機制，將AI能力深度嵌入財務公司的日常運營。

通過組建大模型專班、建立業技融合的閉環流程，項目實現了智能問答、智能問數、貸后報告寫作等智能體的落地應用，為電建財務公司帶來了顯著的效能提升：員工業務知識獲取效率提升70％，數據查詢處理效率提升85％，信貸報告撰寫效率提升75％，全場景人工工作量平均降低50％。

這一合作不僅實現了從技術應用到業務價值的精準轉化，更探索出了一條可復制、可推廣的央國企智能化轉型路徑，成功入選國家級人工智能金融專項優秀案例。

4.加速應用場景連接：

從垂直場景到行業生態

連接客戶、連接員工，最終要落實到具體的應用場景。在眾多行業中，中關村科金選擇重點發力金融和工業兩大領域，這背后有著清晰的戰略考量。

金融是中關村科金一直以來深耕的重點領域。中關村科金服務了50％的中國百強銀行，在金融領域有著深厚的客戶基礎和場景積累。

金融行業的特點是：業務場景豐富（風控、信貸、理財、客服、營銷等）、數據質量高、對智能化需求迫切、付費能力強。更重要的是，金融行業的合規要求嚴格，這恰恰是考驗企業級AI能力的試金石——只有經過金融場景錘煉的智能體，才能在其他行業游刃有余。

在此次峰會上，中關村科金發布了得助金融智能體平臺，它覆蓋銀行、證券、保險、信托、消金、金租、汽金等細分領域，提供從前臺到中后臺的全場景智能化能力。

在與某頭部城商行的合作中，雙方基于得助大模型平臺，打造了集成現有業務系統、多模型管理、運營治理于一體的智能體應用開發平臺，不僅幫助該行快速驗證場景應用效果，降低60％試錯成本，還成功落地了營銷助手、消保助手、知識問答助手、信貸助手、盡調助手等企業級智能體。

“工業領域特別難做，因為每個企業、每個行業能夠優化的環節不一樣。”比如造船廠的焊接，要優化的是焊接排程；冶煉企業要關注設備預測性維護和能源管控；建筑行業希望快速投標；汽車廠商希望幫車主預測故障。工業整體都是早期階段，需要跟傳統工業企業合作，傳統模型也需要被整合進來。

正因如此，中關村科金發布得助工業智能體平臺，核心初衷在于凝聚行業合力，推動工業智能體規模化落地。

在與南方有色金屬的合作中，中關村科金聯合5家產學研機構，共同構建了 “1 個數據基座、2大智能平臺、3套應用系統” 的完整體系，在實際業務應用中，冶煉工藝調優系統可降低主操手90%的操作頻率，溫度控制偏差由±15℃降至±5℃，冶煉能源管控系統通過全鏈路優化，實現綜合能耗下降 8%，為有色金屬的冶煉生產帶來顯著的提質增效。

這個案例的價值不僅在于經濟效益，更在于驗證了一條可復制的路徑：針對工業細分領域，通過產學研協同攻關，構建專業的垂類大模型，能夠真正解決生產中的實際問題。

此外，在建筑、船舶、零售等領域，中關村科金也有豐富的客戶案例：

中關村科金與寧夏交建科技研究院聯合研發的“靈筑智工”大模型，基于上萬份行業規范訓練而成，行業推理準確性較通用大模型提升40％以上。首期開發上線的行業數據分析、行業知識問答、工程技術文檔寫作、智能生成核算報表、智能投標五個智能體，平均場景提效60％以上。此外，寧夏交建的業務人員還自主開發了20多個垂直應用智能體，讓AI在企業內部生根發芽。

中關村科金助力中國船舶集團經濟研究中心自主研發的船舶行業大模型“百舸”，完成與DeepSeek－R1的深度集成。百舸深度融合船舶領域百萬級專業知識庫，構建起覆蓋智能問答、研報寫作、文檔解讀、情報分析等全鏈路解決方案。

中關村科金聯合華帝股份推出大模型語音智能體平臺，深度針對廚電售后服務場景。該方案融合深度語義理解與華帝工單系統，通過大小模型協同和呼入/呼出雙場景覆蓋，實現了地址智能補全、多工單自動生成與滿意度自動回流，高峰時段可100%承接咨詢并自動生成工單，客戶滿意度識別準確率超90%，有效提升了服務效率與精準度，降低了人工操作成本。

這些案例的背后有一個共同的理念：企業落地大模型，不做“萬能的AGI”，而是要做“專業的垂類智能體”，釋放企業核心生產力。

5.企業級智能體落地路線圖：

從想法到價值的實踐指南

如何將理念轉化為現實？中關村科金給出的答案是：企業級智能體落地路線圖。這是一條貫通算力設施、技術平臺、智能體集市、人機協作平臺及最終場景價值的清晰且驗證過的路徑。

在12月9日的峰會上，中關村科金聯合華為云、阿里云、百度智能云、火山引擎、AWS、超聚變、軟通動力等廠商共同發布了“超級連接”全球生態伙伴計劃，中關村科金與這些廠商之間并不是簡單的商務合作關系，而是要構建一個連接、開放、共贏的“人工智能+”產業生態體系，這也為算力設施打下了堅實的根基。

此外，中關村科金正式發布了得助大模型平臺5.0，這是高效構建企業級智能體的全能基座。該平臺最大的亮點是全面升級的智能體集市，集成了金融、工業、汽車、零售、交通、政務六大行業超過300個智能體，企業可以“即取即用”，快速進行場景驗證。

平臺還強化了智能體開發運維全鏈路能力，升級了知識引擎、智能體開發、效果評測、部署運維、運行監測、效果優化等十多項能力，有效保障企業場景落地成功率超過95％。

在應用方面，中關村科金希望企業在經營全流程的各個環節中，都可以通過大模型進行智能化升級。于是，他們打造了“3+2+2”智能體產品矩陣，包括得助大模型平臺5.0、AI能力平臺、AI數據平臺三大基礎平臺，得助智能客戶平臺、得助智能工作應用平臺（智樞）兩大通用場景應用平臺，以及面向垂直行業的得助金融智能體平臺和得助工業智能體平臺，全方位助力企業快速開發智能體，用好智能體。

而無論是在去年的大模型技術與應用創新論壇上，還是在今年的EVOLVE 2025 大模型與智能體產業創新峰會上，中關村科金都在一直強調一句話：“企業大模型落地‘最后一公里’的關鍵是服務。”

“服務不能光只有情緒價值，要解決問題。”喻友平直言，“服務之所以是服務，就在于它要處理千差萬別的個性化需求。這和我們當前的技術能力、市場需要是緊密相關的。在現階段，如果服務跟不上，實際問題就解決不了。”

中關村科金秉承“以客戶為中心”的理念，打造了端到端的全鏈條服務體系，覆蓋從客戶咨詢到平臺搭建，從應用集成到效果運營的各個環節。為了支撐這套服務體系，中關村科金在內部進行了多輪AI工程師認證，建立了完善的培訓體系。

“你們是做服務的廠商里面最懂技術的，懂技術的里面服務最好的。”客戶曾用一句話對中關村科金的定位做了精準概括。

在采訪尾聲，喻友平分享了一個他的觀察：“不久前和硅谷的朋友交流，他很羨慕中國企業的務實風格。美國那邊更熱衷于投入巨資去打造一個終極的AGI，想一舉成功，但這背后的風險確實非常大。而國內除了上半年受DeepSeek催化出現過一波大模型一體機的采購熱，大部分企業都非常審慎，很少進行沒有明確回報的投入。”

他結合自己在香港和新加坡參加行業大會的經驗補充道：“其實海外落地的AI應用，比如客服、審核和風控提升，本質上和我們做的差不多，并沒有顯得更高級。至于工業領域，我們擁有更豐富的場景和基礎，更有優勢。”

這種務實主義正是中國AI應用落地的最大優勢——不追求終極武器，而是聚焦解決實際問題；不盲目追求技術領先，而是關注業務價值；不搞大而全的平臺，而是深耕垂直場景。

而對于AI的未來，喻友平有著清醒而樂觀的判斷。他認為，LLM的ToB潛力會在2-3年內充分釋放，更深層的落地需要新技術的突破。“大語言模型在文字處理、語言互動相關場景的空間比較清楚了，未來兩三年企業落地會基本成熟。”當前的大模型技術，已經足以解決大部分基于文本和語言的企業應用場景，關鍵是如何落地。而純粹的語言模型難以解決物理世界的復雜問題，未來需要能夠理解圖像、視頻、傳感器數據的多模態模型，以及能夠模擬物理規律的世界模型。

同時，他認為，AI對于傳統產業的價值在于增收、提效、降本，“這些行業的數字化改造是漸進式的，但積累的價值巨大。一個百分點的效率提升，在萬億級的市場規模下就是百億級的價值創造。”而對于以廣告和創意等為代表的數字化產業，AI的加入則能為其帶來翻天覆地的改變：“這些行業本身就是數字化的，AI的介入可以帶來革命性變化，比如自動生成創意、個性化內容、實時優化投放等。”

這些判斷，既體現了產業專家的前瞻視野，也體現了企業家的務實風格。正是這種“仰望星空，腳踏實地”的平衡，才能讓中關村科金能夠在大模型的浪潮中穩健前行。

從“連接”到“超級連接”，從“工具”到“數字員工”，從“技術試點”到“規模應用”——這或許就是中國企業智能化升級的真實路徑。它沒有那么多宏大敘事，但每一步都踏實有力。

“讓AI真正成為企業的‘數字員工’，而不僅僅是一個‘聰明的搜索框’。”這，才是企業智能體落地的終極目標。

（封面圖來源：AI生成）