AI終點不是算法，而是業務成果 | 云徙科技@MEET2026

編輯部 整理自 MEET2026
量子位 | 公眾號 QbitAI

大模型時代，基礎模型卷到飛起，參數規模爆炸再爆炸，但談到落地應用，產業端反饋出的問題依然明顯：

• 企業的核心業務中的AI真實滲透率可能都不到1%。

在量子位MEET2026智能未來大會上，云徙科技執行總裁毛健如此坦言。

如何能讓實驗室里的前沿技術真正走向落地，更好地為企業創造價值？

毛健認為，現在需要的不是“AI+”，而是“×AI”。AI創業者更應該在增量中找市場、在專業里找空間、在業務中找場景、在結果中找收益。

為了準確呈現毛健的完整思考，以下內容基于演講實錄進行整理編輯，希望能提供新的視角與洞察。

MEET2026智能未來大會是由量子位主辦的行業峰會，近30位產業代表與會討論。線下參會觀眾近1500人，線上直播觀眾350萬+，獲得了主流媒體的廣泛關注與報道。

核心觀點梳理

• 時代會從“AI+”快速切換到“運營xAI”，Agentic AI時代中，AI從工具將躍遷到業務主體。
• 對于企業來講，核心的訴求不是買AI工具，而是需要能夠直接對業務結果負責的AI運營智能體。
• 要讓智能體走向自主運營有三步。第一步，面向“人+智能體+機器人”的多類協同模式，重塑業務流，從角色、技能和結構要求，建立可拆解、可封裝、可重用、可編排、可協同的動態智能業務執行基座；第二步，基于拆解后的業務流，從業務源頭解決數據供應鏈問題，不僅僅是數據治理，更重要是給數據賦以語義，為推理模型提供燃料；第三步，基于業務場景構建AI應用，形成“業務智能+數據智能+AI”協同共生飛輪，真正構建Agentic AI驅動的智能體，具備“需求感知-策略計劃-業務執行-實時反饋”的全鏈能力，而不僅僅是自動化工作流，也不僅僅是AI工作流。
• AI生產力釋放的主力軍應該年輕人，而經驗老道的行業專家和企業管理層則需要為重塑生產關系，為AI潛力釋放的提供產業和行業場景經驗，并創造環境。
• 給AI創業者的四點建議：在增量中找市場、在專業里找空間、在業務中找場景、在結果中找收益。

從“工具疊加”到“運營重構”：AI為何難以穿透企業核心？

毛健在演講中開宗明義地提出了一個行業普遍面臨的現實問題：盡管AI技術日新月異，大模型參數量屢創新高，但在企業核心業務中的滲透率依然極低。

當前大多數企業對AI的認知和應用仍停留在“工具思維”層面。

這種思維模式下，AI被視為提升效率的輔助工具，如同“在燃油車上加裝導航系統”——雖然提供了一定的智能化功能，但并未改變車輛的根本運行模式。

企業投入大量資源引入AI技術，結果往往只是讓員工能夠更快地制作PPT、更高效地處理Excel表格，而核心業務流程和決策機制依然如故。這種“工具疊加”式的AI應用，雖然能在局部提升效率，卻無法帶來運營模式的根本性變革，自然也就難以在企業核心業務中產生實質性影響。

企業需要的不是“AI+”，而是“運營×AI”——一場從信息化、數字化到智能化的代際躍遷，其核心在于運營主體的根本性重構。

AI從“工具”躍遷為“業務主體”，需破解四重鴻溝

我們正處在兩股浪潮的交匯點：一是市場的“速度革命”，消費需求可被算法實時塑造，競爭核心變為捕獲并兌現瞬間需求的速度與精度之戰；二是技術的“主體革命”，AI正從分析工具演變為能夠承擔業務責任的行動主體。

未來的運營主體，將不再是“人+系統”，而是“人+智能體+機器人”的新型協同體。這意味著運營范式將發生三個根本性變化：

• 運營主體之變：智能體進化為對業務結果負責的“數字員工”，與人和機器人協同工作。
• 運營節奏之變：從“月度/周度會議”驅動的周期化響應，轉變為由“實時數據”驅動的實時化干預。
• 競爭壁壘之變：從比拼“流程效率”，升維至較量“決策速度與精度”。

這標志著AI的角色從“回答問題”的工具，躍遷為“對業務結果負責”的業務主體；企業目標從優化“算法精度”，轉向實現“業務業績”；這是一場從“輔助智能”到“主體智能”的代際跨越。

盡管前景廣闊，但現實卻骨感。

毛健指出，當前多數企業面臨的最大尷尬不是沒有AI，而是AI無法作用于核心業務。認知、操作、燃料、協同四重鴻溝，讓昂貴的AI投資止步于“玩具”或“部門級工具”，無法轉化為企業級的運營戰斗力。

• 認知鴻溝：大模型缺乏“企業記憶”，不懂企業特有的業務流程與規則。
• 操作鴻溝：AI有“大腦”卻無“手腳”，決策無法自動轉化為跨系統的具體操作。
• 燃料鴻溝：數據孤島、質量不一，導致AI“營養不良”。
• 協同鴻溝：單點智能體各自為戰，缺乏統一的“業務組織架構”進行協同。

這四重鴻溝的背后，是企業內部更深層的戰略、組織、能力、數據四大斷層。

破局之路：戰略、組織與技術的“三位一體”重構

如何跨越這致命的鴻溝？云徙科技提出，不能依賴單點工具，必須進行“戰略、組織、技術”三位一體的系統性重構。

戰略重構：AI必須從“技術采購”上升為最高級別的“核心戰略”，目標是“再造以智能體為核心的下一代運營體系”，預算性質應從“IT成本”轉為“業務增長投資”。

組織重構：必須打破“職能筒倉”，組建由業務負責人、AI訓練師和智能體共同組成的“業務智能單元”。組織的核心職能將從“管理流程”轉向“訓練、編排和領導智能體”。

技術重構：從“系統堆砌”轉向“能力樂高”。將企業數十年沉淀的核心業務能力（如定價、選品）封裝成標準化、可被智能體調用的“業務能力積木”，并構建統一的“智能體協同體系”進行指揮調度。

“這不是算法問題，是架構問題；不是模型問題，是‘業務+技術’的系統性融合工程問題?！泵娬{。

云徙科技xGOS.AI企業運營超級智能體的落地實踐

云徙科技作為企業全鏈路AI解決方案賦能伙伴，深度融合10年行業沉淀與前沿AI能力，率先打造xGOS.AI企業運營超級智能體，覆蓋“營銷-訂單-供應鏈-業財”全鏈路，為企業交付可自主驅動業務的“數智運營團隊”。

毛健分享了三個云徙科技已經在客戶實際業務場景落地的典型實踐案例：

案例一：促銷管理場景——從“人拉肩扛”到“自動巡航”

傳統模式下，一場大型促銷需多部門耗時數周協同。如今，通過“促銷策略智能體”、“審批智能體”、“執行智能體”和“分析智能體”的協同，可實現從策略生成、模擬推演、合規審查到全渠道自動部署的分鐘級閉環，決策周期從“周”縮短至“分鐘”，促銷ROI獲得可量化提升。

案例二：會員運營場景——從“廣撒網”到“精準狙擊”

告別依賴靜態規則的粗放營銷。通過“會員洞察智能體”實時分析用戶行為鏈路，預測潛在需求；“營銷活動智能體”在關鍵時刻（如用戶反復瀏覽某稀缺商品）自動組合“專屬價+庫存鎖定+導購提醒”策略包，并驅動系統執行，實現“在關鍵時刻，提供最確定性的服務”，顯著提升轉化率。

案例三：供應鏈補貨場景——從“經驗預測”到“智能響應”

“供應鏈智能體”接入實時銷售、天氣、物流乃至社交媒體熱度數據，為每個門店、每個SKU計算動態安全庫存。不僅自動生成補貨建議，更能直接向供應商下達采購指令、預約物流資源，實現從需求感知到訂單執行的秒級閉環，成功將缺貨率降低，庫存周轉大幅提升。

結語

云徙科技是企業AI全鏈路解決方案的賦能伙伴，過去十年專注在大消費行業的營銷、訂單、供應鏈、業財費控等領域，基于服務過程中業務和技術沉淀，在Agentic AI驅動下將多行業知識圖譜、多類型執行工具集知識資產沉淀進行價值放大，從行業和領域垂類智能體產品和服務率先突破，賦能企業高質量智能增長。

云徙科技產品xGOS.AI企業運營超級智能體構建了“策略智能輔助-業務智能執行-數據智能反饋”的“三位一體”的智能增長飛輪，以xAaaS智能體運營平臺為“大腦” ，xBiz業務智能平臺為“手腳”和xData數據智能平臺為“神經網絡”，為企業交付可自主驅動業務成果的“四全數智運營團隊”，涵蓋了“營銷-訂單-供應鏈-業財費控”全鏈路、“線上線上、私域公域”全渠道、“人、場、單、貨、費”全要素、“感知、決策、行動、反饋”全過程，賦能企業營收增長、效率提升與成本和人才能力結構優化，驅動可預測、可監控、可衡量的業務成果實現。

— 完 —