企业AI落地“五步法”，浪潮数字企业魏代森详解系统化实践路径

当前，人工智能正从“技术工具”跃升为“核心生产力”，深刻重塑企业运营的底层逻辑与竞争格局。然而，企业AI落地绝非“买一套模型、接一个接口”的简易操作，而是涉及战略选择、业务重构、数据治理、技术架构与组织变革的系统性工程。

面对场景碎片化、数据质量参差、模型选型困惑、安全顾虑重重等现实挑战，浪潮数字企业董事长魏代森提出“企业AI落地五步法”——选场景、定模型、理数据、搭平台、建智能体，并以文化、组织、流程、数据、算力为策略支撑，勾勒企业AI从技术概念到价值创造的系统化路径。

第一步：选场景——以价值锚点决定AI边界。魏代森认为，AI的价值始于场景，归于实效。企业AI落地必须从战略目标和经营痛点出发，摒弃“为AI而AI”的盲目追逐，聚焦长期依靠人力堆积、反复返工、容易出错的关键环节。他引用郑庆华院士提出的AI赋能工程六大高价值场景——难、险、脏、繁、杂、情，核心是让AI替代人类不擅长、不愿干却又不可或缺的工作，实现安全增效与人机协同。企业应优先选择1至2个试点场景快速跑通，用真实数据验证价值，再迭代扩展。浪潮集团自身基于商业AI上线覆盖报销、审核、质检、凭证生成的7类12个数字员工，实现智能审核单据覆盖率100%、凭证自动生成率92%。山东海化集团则从工艺优化、设备维护、智能巡检三个具体场景入手，找到“小场景撬动大变革”的价值支点。

第二步：定模型——摒弃“单模型迷信”，构建“组合拳优势”。 “一个大模型包打天下”的情况已不存在。魏代森表示，企业需要根据业务任务复杂度、准确率要求、运行成本、安全性等多元指标，灵活组合通用大模型、行业垂域模型、机器学习模型及轻量化小模型，形成“模型矩阵”式协同作战能力。他以合同付款审核为例：大模型解析条款意图，RAG检索制度与案例，规则引擎校验付款比例、验收与预算，风险模型评估等级，工作流据此决定自动通过、补料或转人工。浪潮海岳构建体系化模型矩阵，基于海量行业垂域高质量数据定向调优，依托大小模型协同架构，以轻量化小模型支撑高复杂度专业审核，达到千亿级大模型效果，实现“轻量化、大能力、低成本”突破。

第三步：理数据——从“数据资源”到“知识资产”。魏代森将“理数据”划分为三个递进层次：第一层数据语义化，统一术语、指标与编码，把制度、文档等多模态内容转为结构化知识；第二层业务本体化，厘清企业核心业务对象、关联关系与约束规则，让AI沿业务逻辑推理核验，输出可复核、可审计的审核结论；第三层知识治理，建立来源、版本、权限、审批等管控体系，限定模型检索推理范围，答案需可追溯。浪潮数字企业与山东海化联合打造的“盐化工行业AI语料库”，已入选山东省重点行业语料库“揭榜挂帅”项目。

第四步：搭平台——以制度基础设施保障规模化协同。魏代森指出，没有统一平台，AI落地只能是“散兵游勇”式的单点试验。企业级智能体平台至少具有四重必要性：实现规模化落地，避免重复造轮子；沉淀企业智能化资产，经过验证的提示词、知识库、规则和工作流应成为可登记、可复用、可评测的企业资产；打通数据和系统孤岛，智能体需通过标准接口调用ERP、SCM、CRM及外部服务；保障安全与合规，平台须对模型、智能体、数据、权限、行为和审计进行集中管理。浪潮海岳Mano企业智能执行系统正是这一平台理念的落地载体。

第五步：建智能体——交付可履职的数字劳动力。AI终极形态不是“对话框”，而是能履行岗位职责的数字劳动力。魏代森提出“五层装配法”：装配能力资源、封装业务技能、组装业务智能体、定义数字员工、打造数字团队。以合同与付款审核数字员工为例，合同解析、验收查询、发票校验等Skill协同运作，风险智能体综合研判形成证据清单，低风险自动流转，材料缺失自动补充，金额重大或结论冲突升级人工，形成“机器执行、人类决策”的治理结构。魏代森强调，验收不能只看回答流畅，应看任务完成率、一次通过率、平均处理时长、人工干预率、审计可追溯性等硬指标，上线后持续评测，防止“能力漂移”。

魏代森表示，五步环环相扣——选场景定“做什么”，定模型决“用什么”，理数据夯“靠什么”，搭平台固“怎么跑”，建智能体落“怎么用”。面向Agentic AI时代，行业专属数据、领域知识图谱、企业私有知识库决定AI落地深度，以场景为入口、以模型为引擎、以数据为燃料、以平台为底座、以智能体为交付，构建可进化、可治理、可规模化的AI能力体系，方能让AI从概念走向实效，从试点迈向全域赋能。

（大众新闻记者 段婷婷 通讯员 崔志源）