編輯 | 李忠良

策劃 | AICon 全球人工智能開發(fā)與應(yīng)用大會(huì)

當(dāng)企業(yè)完成大模型的選型與部署，真正的挑戰(zhàn)才剛剛開始：如何讓模型不再停留在“試驗(yàn)田”，而是深度嵌入 CRM、ERP、財(cái)務(wù)、供應(yīng)鏈等核心系統(tǒng)，形成可度量、可治理、可演進(jìn)的業(yè)務(wù)閉環(huán)？

走出“試驗(yàn)田”，進(jìn)入“深水區(qū)”

選型與部署只是冰山一角，真正的深水區(qū)在于如何讓 AI 滲入企業(yè)的每一根毛細(xì)血管，解決那些高復(fù)雜度、高割裂性的業(yè)務(wù)難題。

為了解答這些涉及企業(yè)的深層問題，本專題特邀用友網(wǎng)絡(luò)副總裁 & 數(shù)智平臺(tái)解決方案事業(yè)部總經(jīng)理羅小江擔(dān)綱出品人。

作為用友 PaaS 平臺(tái) iuap 的規(guī)劃主導(dǎo)者，羅小江不僅見證了 iuap 獲得 Gartner 全球前十的榮譽(yù)，更長(zhǎng)期深耕于企業(yè)級(jí)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的最前線。在他的規(guī)劃下，本專題將目光鎖定在“融合”二字：從 Agentic AI 的流程編排，到 RAG 驅(qū)動(dòng)的企業(yè)級(jí)知識(shí)工程，再到數(shù)據(jù)治理如何賦能 AI 與業(yè)務(wù)協(xié)同。

工業(yè)側(cè)寫：鋼鐵巨人的“主動(dòng)式”進(jìn)化

在鋼鐵冶金這樣傳統(tǒng)的重工業(yè)領(lǐng)域，業(yè)務(wù)流程往往面臨著“三高一低”的痛點(diǎn)：高復(fù)雜度、高割裂性、高重復(fù)性以及低決策效率。傳統(tǒng)的 RAG 技術(shù)雖然解決了知識(shí)幻覺，但它只能“回答”，不能“行動(dòng)”。

鞍山鋼鐵集團(tuán)數(shù)智發(fā)展部副總經(jīng)理趙偉，將帶著他對(duì)鋼鐵行業(yè)三十年的深刻理解，解密鞍鋼如何打造行業(yè)領(lǐng)先的工業(yè)智慧 AI“智鼎”平臺(tái)。

在趙偉看來，企業(yè)級(jí)應(yīng)用必須完成從 RAG 1.0 向Agentic RAG（代理式檢索增強(qiáng)生成）的技術(shù)范式升級(jí)。他將在演講中展示，如何通過引入規(guī)劃、工具調(diào)用、記憶與反饋機(jī)制，讓智能體從被動(dòng)的問答工具進(jìn)化為能夠主動(dòng)解決問題的業(yè)務(wù)主體。

趙偉將拆解業(yè)務(wù)智能體群的 4 層架構(gòu)，剖析核心組件的解耦與協(xié)作機(jī)制。他會(huì)詳細(xì)講述在采購(gòu)全流程中，如何通過企業(yè)級(jí)知識(shí)體系的“分層與路由”工程，以及高精度檢索的“混合策略”來優(yōu)化模型表現(xiàn)。特別是針對(duì)多智能體協(xié)同這一行業(yè)難題，他將分享關(guān)于主控 Agent 與專業(yè) Agent 的角色分工，以及基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的通信協(xié)議設(shè)計(jì)。

決策重構(gòu)：打破黑箱，構(gòu)建企業(yè)的數(shù)字孿生大腦

當(dāng) AI 從單純的效率工具升級(jí)為決策引擎，企業(yè)管理者面臨的真正痛點(diǎn)是什么？是困于“數(shù)據(jù)孤島”的無奈，是深陷“經(jīng)驗(yàn)主義”的焦慮?？绮块T的數(shù)據(jù)難以整合，決策過程缺乏量化支撐，讓管理變成了一個(gè)無法透視的黑箱。

作為本專題的出品人，用友網(wǎng)絡(luò)副總裁羅小江將轉(zhuǎn)換身份，親自登臺(tái)破解這一迷局。他帶來的不僅是理念的更新，更是一套從“數(shù)據(jù)智能”向“決策智能”演進(jìn)的架構(gòu)實(shí)戰(zhàn)。

羅小江將深入剖析以“業(yè)務(wù)數(shù)字孿生”為核心的智能決策新架構(gòu)。這套架構(gòu)深受 Palantir Foundry“企業(yè)操作系統(tǒng)”理念的啟發(fā)，旨在構(gòu)建連接數(shù)據(jù)、模型與業(yè)務(wù)的關(guān)鍵橋梁。在演講中，他將展示如何通過原生一體化基礎(chǔ)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合與治理；如何定義業(yè)務(wù)對(duì)象并建立關(guān)系映射，在數(shù)字世界中重塑企業(yè)的業(yè)務(wù)模型。更令人期待的是“洞察 - 預(yù)測(cè) - 行動(dòng)”三步走方案的落地：利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)異常，基于業(yè)務(wù)模型驅(qū)動(dòng)未來預(yù)測(cè)，并最終生成決策建議甚至自動(dòng)觸發(fā)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的操作。

供應(yīng)鏈進(jìn)化：萬千貨物流轉(zhuǎn)背后的智能調(diào)度

面對(duì)海量信息與復(fù)雜的物流模式，供應(yīng)鏈管理的復(fù)雜度往往超出人類大腦的處理極限。挑戰(zhàn)在于，如何利用大模型的感知、理解與推理能力，構(gòu)建一個(gè)“感知 - 決策 - 執(zhí)行 - 校正”一體化的智能新范式？

京東智能供應(yīng)鏈 Y 事業(yè)部算法專家耿東陽，將揭秘京東如何利用大模型技術(shù)，實(shí)現(xiàn)人與 AI 在供應(yīng)鏈核心環(huán)節(jié)的深度協(xié)同。

耿東陽將重點(diǎn)介紹京東自研的 TimeHF 時(shí)序大模型。在銷量預(yù)測(cè)這一關(guān)鍵環(huán)節(jié)，TimeHF 展現(xiàn)出了捕捉時(shí)序數(shù)據(jù)豐富信息的能力，以極強(qiáng)的可擴(kuò)展性與零樣本預(yù)測(cè)能力，覆蓋了京東復(fù)雜多變的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。但這只是冰山一角，演講還將深入探討供應(yīng)鏈計(jì)劃環(huán)節(jié)的智能化變革。通過引入多智能體系統(tǒng)，京東實(shí)現(xiàn)了庫(kù)存診斷、銷售分析與計(jì)劃自動(dòng)糾偏。耿東陽將剖析計(jì)劃智能體是如何通過模塊化設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜供應(yīng)鏈任務(wù)的自動(dòng)分解與執(zhí)行。這些智能體具備精準(zhǔn)的意圖理解能力，甚至能生成可解釋的代碼進(jìn)行閉環(huán)優(yōu)化，真正增強(qiáng)了供應(yīng)鏈計(jì)劃的敏捷性與彈性。

結(jié)語：深度融合，方見真章

從鞍山鋼鐵的采購(gòu)流程再造，到用友網(wǎng)絡(luò)的企業(yè)決策重構(gòu)，再到京東的供應(yīng)鏈智能調(diào)度。這三場(chǎng)演講，觸及了企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的最深水區(qū)。在這里，大模型不再是陪聊的機(jī)器人，而是變成了熟練的采購(gòu)員、睿智的經(jīng)營(yíng)分析師和精明的供應(yīng)鏈調(diào)度官。

對(duì)于致力于推動(dòng)企業(yè)核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)與 AI 深度融合的架構(gòu)師和技術(shù)決策者而言，這三個(gè)案例提供了從架構(gòu)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)治理到工程落地的全方位參考。它們證明了：只有當(dāng) AI 真正滲入核心流程，企業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型才算真正完成。

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