AI终点不是算法，而是业务成果 | 云徙科技@MEET2026

编辑部 整理自 MEET2026
量子位 | 公众号 QbitAI

大模型时代，基础模型卷到飞起，参数规模爆炸再爆炸，但谈到落地应用，产业端反馈出的问题依然明显：

企业的核心业务中的AI真实渗透率可能都不到1%。

在量子位MEET2026智能未来大会上，云徙科技执行总裁毛健如此坦言。

如何能让实验室里的前沿技术真正走向落地，更好地为企业创造价值？

毛健认为，现在需要的不是“AI+”，而是“×AI”。AI创业者更应该在增量中找市场、在专业里找空间、在业务中找场景、在结果中找收益。

为了准确呈现毛健的完整思考，以下内容基于演讲实录进行整理编辑，希望能提供新的视角与洞察。

MEET2026智能未来大会是由量子位主办的行业峰会，近30位产业代表与会讨论。线下参会观众近1500人，线上直播观众350万+，获得了主流媒体的广泛关注与报道。

核心观点梳理

时代会从“AI+”快速切换到“运营xAI”，Agentic AI时代中，AI从工具将跃迁到业务主体。 对于企业来讲，核心的诉求不是买AI工具，而是需要能够直接对业务结果负责的AI运营智能体。 要让智能体走向自主运营有三步。第一步，面向“人+智能体+机器人”的多类协同模式，重塑业务流，从角色、技能和结构要求，建立可拆解、可封装、可重用、可编排、可协同的动态智能业务执行基座；第二步，基于拆解后的业务流，从业务源头解决数据供应链问题，不仅仅是数据治理，更重要是给数据赋以语义，为推理模型提供燃料；第三步，基于业务场景构建AI应用，形成“业务智能+数据智能+AI”协同共生飞轮，真正构建Agentic AI驱动的智能体，具备“需求感知-策略计划-业务执行-实时反馈”的全链能力，而不仅仅是自动化工作流，也不仅仅是AI工作流。 AI生产力释放的主力军应该年轻人，而经验老道的行业专家和企业管理层则需要为重塑生产关系，为AI潜力释放的提供产业和行业场景经验，并创造环境。 给AI创业者的四点建议：在增量中找市场、在专业里找空间、在业务中找场景、在结果中找收益。

从“工具叠加”到“运营重构”：AI为何难以穿透企业核心？

毛健在演讲中开宗明义地提出了一个行业普遍面临的现实问题：尽管AI技术日新月异，大模型参数量屡创新高，但在企业核心业务中的渗透率依然极低。

当前大多数企业对AI的认知和应用仍停留在“工具思维”层面。

这种思维模式下，AI被视为提升效率的辅助工具，如同“在燃油车上加装导航系统”——虽然提供了一定的智能化功能，但并未改变车辆的根本运行模式。

企业投入大量资源引入AI技术，结果往往只是让员工能够更快地制作PPT、更高效地处理Excel表格，而核心业务流程和决策机制依然如故。这种“工具叠加”式的AI应用，虽然能在局部提升效率，却无法带来运营模式的根本性变革，自然也就难以在企业核心业务中产生实质性影响。

企业需要的不是“AI+”，而是“运营×AI”——一场从信息化、数字化到智能化的代际跃迁，其核心在于运营主体的根本性重构。

AI从“工具”跃迁为“业务主体”，需破解四重鸿沟

我们正处在两股浪潮的交汇点：一是市场的“速度革命”，消费需求可被算法实时塑造，竞争核心变为捕获并兑现瞬间需求的速度与精度之战；二是技术的“主体革命”，AI正从分析工具演变为能够承担业务责任的行动主体。

未来的运营主体，将不再是“人+系统”，而是“人+智能体+机器人”的新型协同体。这意味着运营范式将发生三个根本性变化：

运营主体之变：智能体进化为对业务结果负责的“数字员工”，与人和机器人协同工作。 运营节奏之变：从“月度/周度会议”驱动的周期化响应，转变为由“实时数据”驱动的实时化干预。 竞争壁垒之变：从比拼“流程效率”，升维至较量“决策速度与精度”。

这标志着AI的角色从“回答问题”的工具，跃迁为“对业务结果负责”的业务主体；企业目标从优化“算法精度”，转向实现“业务业绩”；这是一场从“辅助智能”到“主体智能”的代际跨越。

尽管前景广阔，但现实却骨感。

毛健指出，当前多数企业面临的最大尴尬不是没有AI，而是AI无法作用于核心业务。认知、操作、燃料、协同四重鸿沟，让昂贵的AI投资止步于“玩具”或“部门级工具”，无法转化为企业级的运营战斗力。

认知鸿沟：大模型缺乏“企业记忆”，不懂企业特有的业务流程与规则。 操作鸿沟：AI有“大脑”却无“手脚”，决策无法自动转化为跨系统的具体操作。 燃料鸿沟：数据孤岛、质量不一，导致AI“营养不良”。 协同鸿沟：单点智能体各自为战，缺乏统一的“业务组织架构”进行协同。

这四重鸿沟的背后，是企业内部更深层的战略、组织、能力、数据四大断层。

破局之路：战略、组织与技术的“三位一体”重构

如何跨越这致命的鸿沟？云徙科技提出，不能依赖单点工具，必须进行“战略、组织、技术”三位一体的系统性重构。

战略重构：AI必须从“技术采购”上升为最高级别的“核心战略”，目标是“再造以智能体为核心的下一代运营体系”，预算性质应从“IT成本”转为“业务增长投资”。

组织重构：必须打破“职能筒仓”，组建由业务负责人、AI训练师和智能体共同组成的“业务智能单元”。组织的核心职能将从“管理流程”转向“训练、编排和领导智能体”。

技术重构：从“系统堆砌”转向“能力乐高”。将企业数十年沉淀的核心业务能力（如定价、选品）封装成标准化、可被智能体调用的“业务能力积木”，并构建统一的“智能体协同体系”进行指挥调度。

“这不是算法问题，是架构问题；不是模型问题，是‘业务+技术’的系统性融合工程问题。”毛健强调。

云徙科技xGOS.AI企业运营超级智能体的落地实践

云徙科技作为企业全链路AI解决方案赋能伙伴，深度融合10年行业沉淀与前沿AI能力，率先打造xGOS.AI企业运营超级智能体，覆盖“营销-订单-供应链-业财”全链路，为企业交付可自主驱动业务的“数智运营团队”。

毛健分享了三个云徙科技已经在客户实际业务场景落地的典型实践案例：

案例一：促销管理场景——从“人拉肩扛”到“自动巡航”

传统模式下，一场大型促销需多部门耗时数周协同。如今，通过“促销策略智能体”、“审批智能体”、“执行智能体”和“分析智能体”的协同，可实现从策略生成、模拟推演、合规审查到全渠道自动部署的分钟级闭环，决策周期从“周”缩短至“分钟”，促销ROI获得可量化提升。

案例二：会员运营场景——从“广撒网”到“精准狙击”

告别依赖静态规则的粗放营销。通过“会员洞察智能体”实时分析用户行为链路，预测潜在需求；“营销活动智能体”在关键时刻（如用户反复浏览某稀缺商品）自动组合“专属价+库存锁定+导购提醒”策略包，并驱动系统执行，实现“在关键时刻，提供最确定性的服务”，显著提升转化率。

案例三：供应链补货场景——从“经验预测”到“智能响应”

“供应链智能体”接入实时销售、天气、物流乃至社交媒体热度数据，为每个门店、每个SKU计算动态安全库存。不仅自动生成补货建议，更能直接向供应商下达采购指令、预约物流资源，实现从需求感知到订单执行的秒级闭环，成功将缺货率降低，库存周转大幅提升。

结语

云徙科技是企业AI全链路解决方案的赋能伙伴，过去十年专注在大消费行业的营销、订单、供应链、业财费控等领域，基于服务过程中业务和技术沉淀，在Agentic AI驱动下将多行业知识图谱、多类型执行工具集知识资产沉淀进行价值放大，从行业和领域垂类智能体产品和服务率先突破，赋能企业高质量智能增长。

云徙科技产品xGOS.AI企业运营超级智能体构建了“策略智能辅助-业务智能执行-数据智能反馈”的“三位一体”的智能增长飞轮，以xAaaS智能体运营平台为“大脑” ，xBiz业务智能平台为“手脚”和xData数据智能平台为“神经网络”，为企业交付可自主驱动业务成果的“四全数智运营团队”，涵盖了“营销-订单-供应链-业财费控”全链路、“线上线上、私域公域”全渠道、“人、场、单、货、费”全要素、“感知、决策、行动、反馈”全过程，赋能企业营收增长、效率提升与成本和人才能力结构优化，驱动可预测、可监控、可衡量的业务成果实现。

— 完 —