[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"home-featured-news":3},[4,16,23,30,37],{"summary":5,"publishTime":6,"updateTime":6,"title":7,"content":8,"createTime":6,"isTop":9,"coverImage":10,"sortOrder":11,"publisher":12,"id":13,"viewCount":11,"category":14,"status":15,"isFeatured":9},"在国家“十五五”规划明确提出全面实施“人工智能+”行动的背景下，中国企业级AI正从技术探索迈入产业化落地的关键阶段。近日，彩讯股份宣布收购生成式 AI语音智能体公司基智智能。围绕此次战略布局，彩讯股份高级副总裁赵兴玉接受了采访。","2026-04-14T03:27:33","彩讯股份高级副总裁赵兴玉：加码语音智能体布局，推动企业级AI从“赋能”走向“执行”","\u003Cp>在国家“十五五”规划明确提出全面实施“人工智能+”行动的背景下，中国企业级AI正从技术探索迈入产业化落地的关键阶段。近日，彩讯股份宣布收购生成式 AI语音智能体公司基智智能。围绕此次战略布局，彩讯股份高级副总裁赵兴玉接受了采访。\u003C/p>\u003Cp>围绕企业级AI的落地场景、核心壁垒以及“Token经济”背后的产业信号，赵兴玉深度拆解了彩讯股份加码语音智能体赛道背后的商业逻辑与产业愿景。他表示，语音智能体不仅是率先承接国家“AI商业化规模化应用”目标的关键载体，也是推动企业级AI从信息处理向业务执行延伸的重要能力之一。\u003C/p>\u003Cimg src=\"/uploads/images/2026/04/14/content_93e01c01.png\" alt=\"\" />\u003Cp>01、锚定“十五五”规划目标，语音智能体成为“AI+”具体落点\u003C/p>\u003Cp>根据国务院“人工智能+”行动给出的可验收的时间表——到2027年，新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%。“在众多AI应用方向中，语音智能体是我们判断有条件率先承接这一目标的AI应用方向之一。”赵兴玉指出，其核心逻辑在于语音智能体能够自然嵌入企业的业务执行流程。在智慧营销、智能客服、政务办理等场景中，每一通对话都对应着真实的业务动作，其结果不仅可量化、可验收，也让“AI赋能千行百业”有了具体的落点。\u003C/p>\u003Cp>同时，语音仍是中国企业客户触达最广泛的渠道之一，AI的介入无需改变用户习惯，具备现实基础。此外，在金融、政务等强监管行业，对执行过程的记录和审计要求极高，而语音天然具备可审计能力，这使得语音成为当前最具现实落地条件的AI执行方向。\u003C/p>\u003Cp>更深远的价值还体现在数据层面。赵兴玉表示，“基于执行—数据—优化的数据飞轮，企业能够持续沉淀高质量的中文行业语音数据，不断迭代，成为训练下一代模型的重要燃料。也是响应‘十五五’规划‘加快建设人工智能语料库’的重要实践。”\u003C/p>\u003Cp>02、构建多层技术体系，推动企业级语音智能体支撑复杂业务执行\u003C/p>\u003Cp>随着通用大模型能力的普及，企业级AI赛道的竞争正在从通用能力转向垂直场景中的理解深度与执行能力。针对这一趋势，彩讯通过此次收购与业务整合，打磨企业级语音智能体平台能力，构筑起坚实的技术优势与行业竞争力。\u003C/p>\u003Cp>赵兴玉向新华网介绍，新一代企业级对话式语音智能体已告别依赖规则和预设流程的早期形态。彩讯以垂直行业大模型为核心，构建了“通用LLM底座＋行业垂直模型＋语音Agent专用模型”的多层结构。这一架构不仅能在200毫秒以内完成极速响应，还能在通话中实时调用后台系统、自动执行业务动作，其表现已接近甚至超越人工服务水平。\u003C/p>\u003Cp>在语音智能体的核心竞争力表现上，彩讯积累了四大核心能力优势，用以稳定的支撑企业级客户通过AI语音执行复杂业务：第一，技术架构领先：多层模型结构保障了复杂业务中的稳定规模化运行。第二，数据飞轮效应：已积累超百万级高质量行业对话数据，模型能力随时间持续迭代。第三，安全合规深耕：已具备面向金融、政务等强监管场景的全套行业合规资质认证，并全面适配信创环境。第四，行业Know-how沉淀：构建了千亿级行业知识图谱，在金融、汽车、教育等多个行业实现了业务流程的系统化复用。\u003C/p>\u003Cp>03、洞察“Token经济”，企业级AI应用进入深化阶段\u003C/p>\u003Cp>近期，“Token经济”引发关注。赵兴玉指出，过去Token消耗多集中在C端的搜索、聊天等信息交互层面，而现在，越来越多的Token正由企业在真实业务流程中消耗——即从短轮次交互转向跨系统、多步骤的连续任务执行。\u003C/p>\u003Cp>语音智能体正是这一转变中最典型的应用形态之一，其核心在于Token能够与具体业务结果形成对应关系。长流程任务带来更高Token消耗，API化调用带来更高并发与频次，重心逐步从模型能力转向系统能力。彩讯通过轻量化部署与流式语音处理优化推理效率，并依托Rich AICloud提供高可用高性能算力支撑，使得在相同算力投入下可以承载更大规模任务。\u003C/p>\u003Cp>04、完善能力体系布局，“1+1+N”战略助力智能经济新形态\u003C/p>\u003Cp>面向未来，中国企业级AI Agent正从“工具形态”加速演进为跨系统、多步骤执行的“数字员工”， 企业级AI能力正在向系统化运行阶段演进。同时，企业对AI的诉求也呈现“定制开发”转向“按需调用”的趋势。\u003C/p>\u003Cp>据透露，目前彩讯已将验证成熟的行业能力标准化、接口化，以语音云API服务的形式向外开放。\u003C/p>\u003Cp>谈及企业级AI的演进路径，赵兴玉强调，彩讯正全面推进“1+1+N”（一套方法论、一套工具集、N个应用场景）的战略布局。通过打通“算力（Rich AICloud）、平台（Rich AIBox）、应用（语音智能体等）”三层能力，实现“边运行、边优化”的良性机制。对企业客户而言，这意味着企业级AI服务从项目交付转向能力接入。\u003C/p>\u003Cp>赵兴玉在采访最后表示，彩讯通过加码语音智能体，正是要在补齐AI应用端核心技术的同时，将企业级AI能力扎实落进千万个具体场景之中，为中国企业的智能化转型打造可持续运转的神经系统。\u003C/p>\u003Cp>来源：新华网\u003C/p>\u003Cp>责编：宫晓倩 肖寒\u003C/p>",false,"/uploads/images/2026/04/14/cover_0aa71646.png",0,"彩讯股份",285,"company",1,{"summary":17,"publishTime":18,"updateTime":18,"title":19,"content":20,"createTime":18,"isTop":9,"coverImage":21,"sortOrder":11,"publisher":12,"id":22,"viewCount":11,"category":14,"status":15,"isFeatured":9},"彩讯股份今日宣布已与国内领先的生成式AI语音智能体公司基智智能签署股权转让协议，拟收购其100%股权。本次收购使彩讯具备完整的企业级Voice AI Agent技术与产品能力，是公司贯彻“1+1+N”企业级AI战略的重要里程碑，也是在AI应...","2026-04-14T03:27:34","彩讯股份拟收购基智智能，全面布局企业级 Voice AI Agent 平台","\u003Cp>彩讯股份今日宣布已与国内领先的生成式AI语音智能体公司基智智能签署股权转让协议，拟收购其100%股权。本次收购使彩讯具备完整的企业级Voice AI Agent技术与产品能力，是公司贯彻“1+1+N”企业级AI战略的重要里程碑，也是在AI应用商业化加速背景下主动布局语音智能体赛道的战略卡位。\u003C/p>\u003Cimg src=\"/uploads/images/2026/04/14/content_933a1d79.png\" alt=\"\" />\u003Cp>01、战略背景\u003C/p>\u003Cp>AI范式跃迁驱动\u003C/p>\u003Cp>语音智能体进入商业化元年\u003C/p>\u003Cp>AI 产业正经历从“辅助工具”向“数字劳动力”的范式跃迁。Voice AI Agent是当前最先实现规模化落地的方向之一——在智慧营销、智能客服、催收回访、用户激活等高通量场景中，AI语音智能体已在头部机构验证出显著的效率提升与成本节约，定价模式也正从“按席位/时长”向“按结果付费”迁移。推理成本的大幅下降，进一步打开了大规模商业部署的经济可行性。据测算，中国AI Agent市场2028年预计达8,520亿元（CAGR约72.7%）；中国智能语音市场2028年预计达788亿元（CAGR约15%）。Voice AI Agent恰位于两条高景气曲线的交汇点，是当前AI应用中商业逻辑最清晰、规模化路径最确定的细分赛道之一。\u003C/p>\u003Cp>政策层面，“AI+行动计划”明确提出2030年智能体应用普及率超90%；国资委“数字央企”行动持续深化，为运营商、金融等核心央国企客户提供强制性AI落地需求拉动，直接利好具备央国企服务能力的AI应用提供商。\u003C/p>\u003Cp>02、标的概况\u003C/p>\u003Cp>技术与商业双重验证\u003C/p>\u003Cp>基智是国内领先的生成式AI智能外呼技术服务商，核心产品为基于LLM的对话式语音Agent数字员工，支持外呼沟通、智能客服、合规审核等多场景自动化，覆盖SaaS订阅、私有部署、API对接等多种交付模式。技术层面，基智以“通用LLM底座+行业垂直大模型+语音Agent专用模型”三级架构为核心，实现端到端延迟200毫秒以内、语音识别准确率达98%，以及实时调用后台系统的完整Agent能力闭环，所有模型均完成相关合规备案。商业层面，基智2025年1-8月实现营收约1.3亿元、净利润约1300万元，已在金融、汽车、教育及互联网等高价值行业规模化落地，形成以合规能力、行业数据积累与多元交付模式为核心的综合竞争优势。\u003C/p>\u003Cp>03、协同价值\u003C/p>\u003Cp>渠道赋能与技术驱动的双向飞轮\u003C/p>\u003Cp>本次收购的核心价值在于具备内生逻辑的双向赋能——彩讯以渠道、合规与资金能力激活基智的商业潜力，基智以数据与技术资产补强彩讯的AI战略纵深。\u003C/p>\u003Cp>一方面，彩讯为基智注入突破ToB规模化的关键能力。彩讯20年深耕运营商、金融、政务等央国企客户，积累的大客户渠道网络与合规体系，精准填补了基智在复杂ToB市场的商务与交付短板。运营商级语音通道资源可显著优化基智的成本结构，改善毛利率水平；资金储备也可有效化解大客户账期带来的现金流压力，为规模化扩张提供坚实支撑。\u003C/p>\u003Cp>另一方面，基智为彩讯增补AI语音方面的能力与数据闭环。基智积累的超百万级高质量行业对话数据与成熟的生成式语音AI技术，可直接融入彩讯“1+1+N” AI战略体系，大幅压缩从技术储备到规模化落地的时间周期，加速语音智能体在运营商、金融、政务等核心场景的商业化渗透。\u003C/p>\u003Cp>04、未来展望\u003C/p>\u003Cp>三阶段路径，构建AI增长第二曲线\u003C/p>\u003Cp>展望未来，彩讯将整合双方在数据、技术、渠道与行业Know-how上的优势，以企业级Voice AI Agent平台为基础，在金融、政务、运营商等高频场景中完成能力与数据沉淀，形成稳定运行与长期执行能力。\u003C/p>\u003Cp>同时，将已验证的行业能力标准化、接口化，以语音云 API 服务的形式向更多企业开放，实现规模复制与广泛接入。值得注意的是，OpenClaw 官方技能商店 ClawHub 数据显示，以语音能力（Phone）为关键词检索时，基智相关 skills 已进入全球前三，中国第一，覆盖电话外呼、对话记录等场景，语音交互能力正成为高频调用的核心模块之一。同时，随着语音 AI 即插即用的需求从开发者社区向产业端加速传导，进一步体现出语音 API 服务在企业市场的增长潜力。\u003C/p>\u003Cp>未来，随着长程智能体在自主规划、持续执行、闭环交付等方面的能力持续成熟，AI\"行动价值\"的边界不断扩大。结合多模态与具身智能技术的演进，语音智能体也将逐步向物理终端侧延伸，进入更多需要连续执行与实时响应的线下交互场景。\u003C/p>\u003Cp>根据交易安排，基智2026—2028年累计承诺净利润不低于8,400万元，为本次并购提供清晰可验证的业绩锚点，也体现了双方对语音AI业务成长性的共识。\u003C/p>\u003Cp>公司将持续就整合进展、业绩兑现及关键里程碑与资本市场保持透明沟通，推动AI业务从能力布局走向规模化增长，逐步确立企业级AI应用的领先地位。\u003C/p>","/uploads/images/2026/04/14/cover_e7b2841a.png",286,{"summary":24,"publishTime":25,"updateTime":25,"title":26,"content":27,"createTime":25,"isTop":9,"coverImage":28,"sortOrder":11,"publisher":12,"id":29,"viewCount":11,"category":14,"status":15,"isFeatured":9},"过去一年，AI 的讨论热度几乎被“模型能力”占据。","2026-04-14T03:27:35","彩讯股份《企业级AI应用白皮书》的十个关键判断","\u003Cp>过去一年，AI 的讨论热度几乎被“模型能力”占据。\u003C/p>\u003Cp>从参数到推理能力，再到多模态和 Agentic 能力，技术进展不断刷新认知边界，围绕 Agent 运行与能力组合的技术探索也在升温，如 OpenClaw、LangChain 等相关技术方向逐渐受到关注。\u003C/p>\u003Cp>与此同时，企业开始意识到一个现实问题：模型在进步，AI 项目却并未等比例地跑进业务深处。\u003C/p>\u003Cp>在彩讯股份长期服务场景的实践中，这种“落差感”曾被反复验证。AI 并不是不能用而是在进入真实业务系统后，很快会遇到一系列不再由模型决定的问题：流程怎么改、效果怎么算、风险如何兜底、系统能不能长期跑下去。\u003C/p>\u003Cp>在这些现实约束下，彩讯股份《企业级 AI 应用白皮书》中，把企业推进 AI 落地过程中反复遇到的问题梳理出来，帮助企业在不同阶段更好地把握方向和推进节奏。\u003C/p>\u003Cp>以下，是白皮书中的 十个关键视角。\u003C/p>\u003Cimg src=\"/uploads/images/2026/04/14/content_bf22d41e.jpg\" alt=\"\" />\u003Cp>Idea 01\u003C/p>\u003Cp>企业级 AI 不是工具升级\u003C/p>\u003Cp>而是企业运行方式升级\u003C/p>\u003Cp>在企业级应用场景中，AI 很容易被当成提效工具。\u003C/p>\u003Cp>但真正落地时，问题很快就不在“好不好用”，而在流程怎么改、效果怎么算、值不值得继续投。\u003C/p>\u003Cp>正是在这些问题反复出现之后，很多企业意识到：\u003C/p>\u003Cp>企业级 AI 从来不是单一技术或产品，而是一整套平台、工具与方法论，决定企业如何判断、推进并持续调整 AI 的使用方式。\u003C/p>\u003Cp>从实践经验来看，规划企业级AI，以下是关键：\u003C/p>\u003Cp>一、ROI 为王，先把价值跑出来\u003C/p>\u003Cp>在真实场景中，AI 往往更容易从 3–6 个月内能看见效果的“速赢”场景切入。是不是真的降本提效，有没有改善决策质量或员工的工作方式，往往直接决定了项目能不能继续往下走。\u003C/p>\u003Cp>二、问题导向，而不是模型导向\u003C/p>\u003Cp>企业在做 AI 规划时，关心的重点通常不是模型是不是最新，而是问题能不能被解决。判断准不准、流程顺不顺、重复劳动有没有减少，这些结果，往往比技术参数本身更重要。\u003C/p>\u003Cp>当 AI 需要算清 ROI、用结果决定去留，并在业务与技术协作中持续调整时，它改变的就不只是某个功能，而是企业的运行方式。也意味着，企业推进 AI 需要一套能够持续校正方向、控制节奏并管理风险的方法论。\u003C/p>\u003Cp>Idea 02\u003C/p>\u003Cp>场景大于模型\u003C/p>\u003Cp>是企业级 AI 落地的第一原则\u003C/p>\u003Cp>场景大于模型，避免“拿着锤子找钉子”\u003C/p>\u003Cp>在企业级 AI 落地过程中，很多项目卡住的原因，往往不在模型能力本身，而在于场景一开始选得对不对。\u003C/p>\u003Cp>不少 AI 项目并不是模型不行，而是起步阶段就走错了方向：要么直接切入高风险、低容错的核心业务（比如核心交易系统），一次失误就很难再往前推进；要么停留在价值有限的边缘环节，始终无法形成实际影响。\u003C/p>\u003Cp>从实践来看，企服 AI 更适合从那些流程清晰、数据可获得、价值可描述、且具备一定容错空间的场景切入。在这些场景中，AI 的能力能够被验证，人可以介入校验，问题相对可控，价值也更容易被放大。\u003C/p>\u003Cp>从这个意义上说，只有选对场景，模型能力才有被释放的空间。\u003C/p>\u003Cp>Idea 03\u003C/p>\u003Cp>算不清 ROI\u003C/p>\u003Cp>企业级 AI 就容易变成“价值泡沫”\u003C/p>\u003Cp>前面已经提到，ROI 是企业规划 AI 时绕不开的重要判断。但从实践来看，很多 AI 项目在推进过程中，价值容易逐步被放大、被模糊，最后变成一种难以验证的“价值泡沫”。\u003C/p>\u003Cp>这种“价值泡沫”，往往由以下五个容易被忽略的环节叠加而成：\u003C/p>\u003Cp>一，虚假的业务价值被提前放大。项目一开始用“先进”“趋势”来证明合理性，却没有把要解决的问题和真实成本说清楚。\u003C/p>\u003Cp>二，技术方案先行，问题被反向定义。先选技术、再找意义，技术越来越复杂，但到底有没有带来实质变化，却始终说不清。\u003C/p>\u003Cp>三，缺乏可衡量的核心指标。 价值停留在方向性描述中，没有具体的，明确的指标作为锚点，项目成败无法判断，ROI 也算不出来。\u003C/p>\u003Cp>四，投资回报周期判断缺失。当试点没有清晰的成功标准和后续扩展规划，项目就无法从验证走向投入决策，价值只能停留在阶段性成果中。\u003C/p>\u003Cp>五，低估变革管理与人的因素。 业务人员抵制新AI 工具，系统被绕过，实际使用率为零，价值也随之消失。\u003C/p>\u003Cp>因此，企业级 AI 的价值判断不能等到事后算账，而是需要一套能够贯穿定义、设计、运行全过程的判断机制，持续矫正方向。\u003C/p>\u003Cp>Idea 04\u003C/p>\u003Cp>有数据 ≠ 数据 Ready\u003C/p>\u003Cp>“我们有很多数据”往往是企业级 AI 项目的常见起点。\u003C/p>\u003Cp>但AI 真正落地时，效果却常常不及预期。问题往往不在模型，而在一个被低估的前提：有数据，不等于数据 Ready。在实践中，卡住企业的，通常是数据在业务、治理和使用方式上的错位。\u003C/p>\u003Cp>第一，业务和技术对“能用”的认知脱节。\u003C/p>\u003Cp>业务觉得数据已经齐了，技术却发现数据碎片化、口径混乱。因为有些数据原本是为流程记录服务的，而不是为 AI 使用设计的。\u003C/p>\u003Cp>第二，缺乏基础治理。同一个客户在不同系统里的名称不一致、字段缺失或数据过期，一旦交给 AI，就容易被放大成判断错误甚至幻觉。\u003C/p>\u003Cp>第三，数据供给方式错位。 很多项目直接把“原始数据堆”丢给 Agent，但 AI 真正需要的是围绕具体任务整理过的、带语义的数据切片。\u003C/p>\u003Cp>第四，安全与合规成为隐形卡点。 在企业环境里，隐私、权限、审计是刚性约束。如果没有脱敏、权限控制和审计能力，数据要么不敢给，要么给不全，最终项目在数据层面被“卡死”。\u003C/p>\u003Cp>也正因为这些问题绕不开，“数据就绪”从来不只是技术细节，而是一个是否具备可持续供给与可控使用能力的问题。\u003C/p>\u003Cp>Idea 05\u003C/p>\u003Cp>Agent 与存量IT融合\u003C/p>\u003Cp>如何避免 AI 成为新的孤岛\u003C/p>\u003Cp>企业环境里，Agent 能不能跑起来前提是“能不能进系统、参与流程”。\u003C/p>\u003Cp>但让 Agent 融入企业系统，是一项工程挑战：\u003C/p>\u003Cp>一方面，存量 IT 系统大多是围绕稳定流程设计的，逻辑封闭、路径固定；而 Agent 更擅长动态判断和多轮交互，两者在架构上并不天然匹配。\u003C/p>\u003Cp>另一方面，是协作方式上的错位。存量系统追求的是“少改、稳跑”，而 Agent 需要不断调整和试错。当融合只能依赖临时接口时，权限、审计和责任边界就容易变得模糊，规模一上来就只能被按回试点阶段，最终变成新的孤岛。\u003C/p>\u003Cp>从实践来看，所谓“融合”，并不只是接口对接，而是一套能力调度问题。通过服务化封装与流程化编排，让 Agent 能被系统调用、参与流程，并在既有架构中真正‘动起来’。也正因如此，Agent 不适合零散集成，而更适合以平台化、工程化的方式逐步引入：小规模接入、真实运行、持续调整，再逐步扩展，而不是开始就全面铺开。\u003C/p>\u003Cp>只有当 Agent 能进架构、走流程、产出结果，并受治理约束，才有可能从试点走向长期运行。\u003C/p>\u003Cp>Idea 06\u003C/p>\u003Cp>服务治理\u003C/p>\u003Cp>是企业级 AI 规模化运行的工程能力\u003C/p>\u003Cp>Agent 与存量 IT 的融合，回答的是 AI 能不能进系统；而服务治理，则进一步决定 AI 进系统之后能走多远、能不能兜底，以及是否具备规模化运行的条件。\u003C/p>\u003Cp>服务治理并不只是“把接口接上”，而是一次对企业存量 IT 能力的重新组织：通过标准化封装与流程化管控，让既有系统能够被 AI 安全、稳定、可控地调用，真正进入执行层。\u003C/p>\u003Cp>这一能力的核心框架是「语义连接 + 流程管控」\u003C/p>\u003Cp>一方面，通过多层语义对齐（用户意图、接口描述、字段含义），让 AI 理解企业系统“能做什么、怎么做”；另一方面，通过分阶段流程管控（意图识别、流程规划、接口调用、结果反馈），确保调用行为安全可控。\u003C/p>\u003Cp>在实践中，服务治理遵循 “人工辅助 → 人机协同 → 智能自治” 的渐进演进，通过逐步放开可控环节的自动执行，确保 AI 在真实业务中稳定扩展。\u003C/p>\u003Cp>正是在这种服务治理与人机协同机制的支撑下，企业级AI 才能完成角色跃迁——从停留在对话层的“闲聊助手”，走向 可被调度的“数字员工”，从而跨过从试点到规模化运行的关键门槛。\u003C/p>\u003Cp>Idea 07\u003C/p>\u003Cp>安全与合规不是限制\u003C/p>\u003Cp>而是企业级 AI 的生存底线\u003C/p>\u003Cp>在企业环境里，AI 一旦进入业务系统，面对的不只是“好不好用”，而是敢不敢用、能不能长期用。\u003C/p>\u003Cp>和传统 IT 不同，AI 天然存在不确定性：模型是黑箱的、算法存在偏见、判断是概率性的、Agent 还可以自主决策。一旦缺乏安全和合规约束，风险不会停留在技术层面，而是直接演变为数据泄露、越权操作、责任无法追溯，甚至合规事故。\u003C/p>\u003Cp>所以，真正能落地的企业级 AI，必须从一开始就被放进企业既有的安全与治理框架里：数据有边界、权限可约束、行为可审计、结果能追溯。不是等“出了问题再补安全”，而是把安全当作 AI 能参与业务的前置条件。\u003C/p>\u003Cp>正因如此，安全与合规并不是拖慢 AI 的刹车，而是决定其能否进入核心系统、持续运行的入场券——在方法论层面，这一“入场资格”被具体化为可执行的治理机制，包括身份与权限对齐、全链路审计、敏感行为约束与结果可回溯等方法细节。\u003C/p>\u003Cp>Idea 08\u003C/p>\u003Cp>幻觉不可避免\u003C/p>\u003Cp>但必须可控\u003C/p>\u003Cp>大模型的输出基于概率生成，追求“看起来合理”，而非“绝对正确”。\u003C/p>\u003Cp>在企业场景中，正如前文所指出的，一旦缺乏必要约束，这种概率生成带来的不稳定性就很容易被放大：不完整的信息被自动补全，推测性的判断被当成事实，一旦进入业务流程或决策链条，就可能直接转化为风险。\u003C/p>\u003Cp>真正的问题不在于幻觉是否存在，而在于它能走到哪一步。\u003C/p>\u003Cp>如果 Agent 的判断没有数据锚点、不受流程和权限限制，也无法被回溯和校验，那么幻觉就不只是回答偏差，而是可能被连续放大，最终影响执行和决策。\u003C/p>\u003Cp>因此，企业级 AI 面对幻觉的方式不是“指望模型更聪明”，而是通过架构和流程加以治理：哪些环节可以容错，哪些必须回到事实数据；哪些结论只能作为建议，哪些需要规则或人工校验；哪些结果可以执行，哪些必须被拦截。只有当不确定性被限制在可验证、可回退的边界内，幻觉才不会成为系统性风险，而只是一个被控制的变量。\u003C/p>\u003Cp>Idea 09\u003C/p>\u003Cp>企业级 AI 的长期竞争力\u003C/p>\u003Cp>来自可持续运转的数据飞轮\u003C/p>\u003Cp>AI 应用上线之后，能力如何不衰减，甚至持续增强？\u003C/p>\u003Cp>在实践中，企业级AI 应用止步于“能用”，却无法“越用越好”，核心原因并非算法瓶颈，而是 LLMOps 运营缺失，数据飞轮始终转不起来。\u003C/p>\u003Cp>在真实企业环境中，AI 应用每天都会产生大量高价值数据，但往往采不到、转不动、回不去——使用反馈没有被系统化采集和标注，也未进入模型、知识或规则的迭代链路，结果是AI 应用在持续运行，能力却停滞。\u003C/p>\u003Cp>更进一步看，数据飞轮转不起来，不只是技术问题，还有交付方式的问题。很多 AI 项目仍然按照“一次性交付”思路推进：应用停在维护阶段，业务反馈进不了优化链路，模型、知识与应用逐渐脱节，数据飞轮随之停转。\u003C/p>\u003Cp>正是在这样的现实背景下，白皮书将“数据飞轮”定义为一套需要长期运营的方法论：围绕“应用—数据—反馈—优化”的闭环，将真实业务运行中的数据持续转化为可用资产，并驱动模型与应用迭代。\u003C/p>\u003Cp>这也是为什么数据飞轮是一个需要长期投入和运营的能力体系，而非仅仅是技术功能。\u003C/p>\u003Cp>Idea 10\u003C/p>\u003Cp>企业级 AI\u003C/p>\u003Cp>需要一套“系统化的方法论”\u003C/p>\u003Cp>企业级 AI 涉及数据、工具、流程与权限的统一调度，因此推进需要一套系统化的方法来支撑。\u003C/p>\u003Cp>回看前文所讨论的失败与卡点，其实都指向同一个问题：AI 被引入了，但没有被真正组织起来。\u003C/p>\u003Cp>白皮书中，“1+1+N” 被明确为企业级 AI 落地的总体方法论框架。它不是技术路线，而是一种组织和推进复杂 AI 系统的方式—以统一的方法论作为顶层约束，以平台化能力作为工程底座，在不同业务场景中逐步展开应用。\u003C/p>\u003Cp>围绕这一总体方法论，白皮书进一步给出了可执行的推进路径。在实践层面，通过 “场景甄别—能力注入—流程重构—权限治理—安全护航—敏捷进化” 的六个环节，回答 AI 如何在不同阶段被引入、组织和演进的问题。这并不是一条严格线性的流程，而是一套允许并行推进、阶段回退和能力重组的工程结构，用来适配不同成熟度企业的实际情况。\u003C/p>\u003Cp>在价值约束上，白皮书用一个简单但严格的公式来界定企业级 AI 的价值来源：\u003C/p>\u003Cp>「企服 AI 价值 = 安全合规 ×（场景 + 数据 + 模型 + 服务）」这意味着企业级 AI 的价值是一种系统结果，任何一环的缺失，都会直接削弱整体效果，单点技术无法掩盖结构性短板。\u003C/p>\u003Cp>这些方法论被统一放进同一套系统化推进逻辑中，目的是在于帮助 AI 在企业中被稳定组织、持续使用，并具备长期演进的能力。\u003C/p>\u003Cp>推动企业级 AI 落地，本质上是一项“修桥”的工作——在业务与技术之间、在业务与技术、创新与治理、短期价值与长期能力之间，搭建一条可持续通行的路径。\u003C/p>\u003Cp>彩讯以这份白皮书为起点，希望以“修桥人”的角色，将方法论持续落实到真实业务中，陪伴企业把 AI 从试点阶段走向系统化运行。\u003C/p>","/uploads/images/2026/04/14/cover_3445a3c9.png",287,{"summary":31,"publishTime":32,"updateTime":32,"title":33,"content":34,"createTime":32,"isTop":9,"coverImage":35,"sortOrder":11,"publisher":12,"id":36,"viewCount":11,"category":14,"status":15,"isFeatured":9},"在“人工智能+”行动持续推进、人工智能被视为培育新质生产力重要引擎的背景下，企业级 AI 应用正迎来从探索走向深化的关键阶段。","2026-04-14T03:27:37","彩讯股份 CEO 白琳：企业级AI正从技术热潮走向系统化落地","\u003Cp>在“人工智能+”行动持续推进、人工智能被视为培育新质生产力重要引擎的背景下，企业级 AI 应用正迎来从探索走向深化的关键阶段。\u003C/p>\u003Cp>1月31日，在雄安新区举办的“人工智能+”创新生态系列活动期间，彩讯股份正式发布《企业级 AI 应用白皮书》（以下简称白皮书），系统梳理企业级 AI 的发展阶段、核心挑战与落地路径，为行业提供面向实践的参考框架。活动期间，彩讯股份CEO 白琳接受（本站）媒体采访。\u003C/p>\u003Cimg src=\"/uploads/images/2026/04/14/content_a6f25c8e.jpg\" alt=\"彩讯股份CEO白琳\" />\u003Cp>企业级 AI 正在进入落地深化阶段\u003C/p>\u003Cp>彩讯股份CEO白琳表示，在企业级AI应用场景中，人工智能正从以技术驱动为主，逐步转向以企业应用落地为核心的深化阶段。从实践情况看，AI 在企业中已经“能用”，但距离“用好”“用久”仍有明显差距，真正实现规模化、可持续业务价值的案例并不多。白琳表示，“这并不是技术能力不足的问题，而是企业级 AI 正在面临一系列系统性挑战。”这些挑战集中体现在业务场景选择、系统架构重构、数据治理、安全合规以及组织协同等方面。 \u003C/p>\u003Cp>此次白皮书的发布，正是基于公司二十来在政企及行业客户中的长期实践积累，对企业级 AI 所处阶段与现实问题进行系统性梳理。\u003C/p>\u003Cp>AI正在重塑企业软件形态 彩讯的企业级 AI 方法论\u003C/p>\u003Cp>在白皮书中，彩讯股份提出“用 AI 重新定义企业级软件”的核心判断。与传统企业数字化主要侧重流程固化和系统自动化不同，AI 的引入正在推动企业软件从“被动执行指令”，向“主动理解业务并参与决策”转变。\u003C/p>\u003Cp>在新一代AI能力支撑下，企业软件开始具备理解业务语境、处理非结构化信息、进行判断和推荐，并随业务变化持续演进的能力。这意味着，企业软件正从功能集合，演进为可持续优化的智能系统。彩讯股份认为，下一代企业软件至少具备三方面特征：一是 AI 原生，而非简单叠加智能能力；二是以真实业务场景为驱动，而非技术导向；三是可治理、可演进，能够被企业长期管理和优化。\u003C/p>\u003Cp>强调稳定与可控 企业级AI不能“试错式运行”\u003C/p>\u003Cp>在谈及企业级 AI 与消费级 AI 的差异时，白琳表示，企业级 AI 一旦进入业务系统，所承担的不只是技术功能，更涉及流程责任、业务结果与合规要求，容错率极低。这也决定了企业在推进 AI 应用时需要更为审慎。企业级 AI 面临的主要挑战包括：业务高度定制、稳定性与安全性的要求高，以及 AI 必须可管理、可审计并产生可衡量价值。对此，彩讯股份将模型、数据和应用纳入统一治理体系，并强调 AI 必须嵌入业务流程，而非游离于系统之外。 \u003C/p>\u003Cp>针对企业级 AI 落地难的问题，白皮书提出了“1+1+N”的方法论，回应企业在复杂业务环境中推进 AI 应用的现实挑战。其中，第一个“1”指顶层方法论，用于明确业务场景、价值评估与推进优先级；第二个“1”指以彩讯股份 Rich AIBox 为代表的工具与平台层，支撑模型、数据与业务流程的统一调度；“N”则对应不同业务场景下的应用实践，通过持续落地实现能力沉淀与扩展。彩讯股份表示“1+1+N”并非技术口号，而是一条从试点走向系统工程的现实路径。白琳强调“企业级 AI 的成功，更多取决于系统设计和治理能力，而不是单点技术突破。”\u003C/p>\u003Cp>走向分层与专业化 彩讯定位企业级AI长期伙伴\u003C/p>\u003Cp>展望未来 3—5 年，企业级 AI 市场呈现出从探索走向分层与专业化的发展。一方面，底层模型能力将不断进步并趋于通用；另一方面，真正的竞争力将集中在对企业业务的理解能力、AI 与 IT 及业务场景的融合能力，以及长期服务和演进能力上。\u003C/p>\u003Cp>依托 Rich AI 全栈体系，彩讯致力于成为大模型能力与企业业务价值之间的“修桥人”，推动 AI 不仅可用，更能在真实业务中持续创造价值。通过长期深耕企业场景、持续推进企业级 AI 应用的系统化落地，彩讯与客户及产业伙伴协同，推动 AI 真正转化为企业发展的新质生产力。\u003C/p>\u003Cp>来源：中国网\u003C/p>\u003Cimg src=\"/uploads/images/2026/04/14/content_5bf0667f.jpg\" alt=\"↑↑ 扫码获取完整版白皮书\" />","/uploads/images/2026/04/14/cover_9f950b55.jpg",288,{"summary":38,"publishTime":39,"updateTime":39,"title":40,"content":41,"createTime":39,"isTop":9,"coverImage":42,"sortOrder":11,"publisher":12,"id":43,"viewCount":11,"category":14,"status":15,"isFeatured":9},"1月 31 日，由雄安新区管委会主办的“人工智能+”创新生态系列活动在雄安新区成功举行。本次活动汇聚了人工智能领域的顶尖专家、行业领袖及领军企业，共同探讨AI技术如何深度赋能实体经济。彩讯股份受邀出席系列活动。在活动分论坛上彩讯股份重磅发布...","2026-04-14T03:27:38","彩讯股份发布企业级AI应用白皮书","\u003Cp>1月 31 日，由雄安新区管委会主办的“人工智能+”创新生态系列活动在雄安新区成功举行。本次活动汇聚了人工智能领域的顶尖专家、行业领袖及领军企业，共同探讨AI技术如何深度赋能实体经济。彩讯股份受邀出席系列活动。在活动分论坛上彩讯股份重磅发布了《企业级 AI 应用白皮书》（以下简称“白皮书”），围绕企业级 AI 的发展阶段、核心挑战与落地路径，系统性提出面向真实业务场景的行业判断与实践方法。旨在为企业在智能时代的转型升级提供实战路径与理论支撑。\u003C/p>\u003Cp>彩讯股份CEO白琳、董事会秘书兼财务总监王欣、数行事业部总经理朱彩霞与生态伙伴稳准智能首席科学家崔鹏、CTO张兴璇、COO何玥共同参与发布仪式。白皮书的发布，标志着彩讯股份在企业级 AI 应用领域，基于长期实践积累形成的系统性研究成果正式对外发布。\u003C/p>\u003Cimg src=\"/uploads/images/2026/04/14/content_0fb951fb.jpg\" alt=\"（从左至右依次是：稳准智能COO何玥，稳准智能CTO张兴璇，稳准智能首席科学家崔鹏，彩讯股份CEO白琳，彩讯股份董事会秘书兼财务总监王欣，彩讯股份数行事业部总经理朱彩霞）\" />\u003Cp>注：完整版白皮书可通过文末二维码获取↓↓\u003C/p>\u003Cp>聚焦“企业级AI应用” 回应 AI 落地的真实问题\u003C/p>\u003Cp>在当前“人工智能+”加速向各行各业渗透的背景下，AI 在企业场景中的应用正从技术探索阶段，进入系统化、规模化落地的关键时期。彩讯股份在白皮书中指出，当前企业级 AI 面临的核心挑战，已从技术可得性转向 AI 能否与既有系统融合并形成可验证、可持续的业务价值。\u003C/p>\u003Cp>白皮书基于彩讯股份在通信、金融、能源、交通等多个行业的长期实践经验，从行业观察、痛点分析出发，系统梳理了企业级 AI 应用在架构设计、数据治理、安全合规、应用集成等方面的关键问题，并提出了具有可操作性的解决思路与实践路径。\u003C/p>\u003Cp>从技术热潮走向系统工程 用 AI 重新定义企业级软件\u003C/p>\u003Cp>彩讯股份《企业级 AI 应用白皮书》并非一本单纯的技术手册，而是一份面向行业的参考性研究成果，旨在帮助企业客户、产业伙伴和管理者更理性地理解 AI 在企业中的角色与边界，重塑企业级软件的底层逻辑，推动企业级 AI 从“概念验证”走向“系统工程”。\u003C/p>\u003Cp>白皮书强调，企业级 AI 的价值释放，依赖于对业务场景的深度理解、对系统架构的整体规划，以及对长期演进路径的清晰判断。彩讯股份提出了“1+1+N”的整体落地路径，回应企业在 AI 推进过程中普遍面临的场景难选、系统难融与价值难证等现实问题。其中，“第一个 1”是一套面向企业真实环境的企服 AI 方法论，用于指导企业如何从业务场景出发，系统性推进 AI 应用；“第二个 1”是一套平台化的能力与工具集（Rich AIbox），为方法论落地提供工程化支撑；“N”则对应不同企业在具体业务场景中的实践沉淀与持续演进。通过这一结构，彩讯推动 AI 能够在既有业务体系中稳定运行、持续生长，并真正形成业务价值闭环。\u003C/p>\u003Cp>以白皮书为起点，持续推动企业级 AI 实践\u003C/p>\u003Cp>作为长期深耕企业数字化与智能化服务的上市公司，彩讯股份近年来持续加大在 AI 与智算领域的投入，围绕企业级 AI 平台、智能体应用及行业解决方案，探索 AI 技术与企业业务深度融合的实践路径。\u003C/p>\u003Cp>彩讯股份表示，未来将以本次白皮书发布为起点，持续通过行业研究、实践案例分享与生态合作，推动企业级 AI 应用经验的沉淀与传播，为“人工智能+”背景下企业级软件与应用体系的演进提供长期参考。\u003C/p>\u003Cp>来源：InfoQ 策划：李忠良\u003C/p>\u003Cimg src=\"/uploads/images/2026/04/14/content_6bd620af.jpg\" alt=\"↑↑ 扫码获取完整版白皮书\" />","/uploads/images/2026/04/14/cover_58257b85.jpg",289]