（文章來源：AI營銷新鮮事）

數據分析領域正經歷一場靜默革命：曾經需要專業數據分析師數日完成的工作，現在只需與一個對話窗口交流幾分鐘便能解決。

今天，在阿里云棲大會上，阿里云智能集團瓴羊CEO朋新宇系統性地提出了“企業級Agent = 大模型 X 好數據 X 強場景”的公式。這個公式看似簡單，卻涵蓋了企業級AI應用成功的三大支柱。

早前在”走進長安·會數據同學”活動上，長安汽車營銷數字官范龍祥分享了一個觀點：“場景靠什么驅動實踐？最重要的就是數據驅動，即Data x AI。其中，數據是基礎，AI是技術，沒有基礎的技術是空中樓閣，沒有技術的基礎是浪費資源。”

當眾多媒體將目光聚焦于技術參數和產品功能時，我們更應關注這一公式背后的商業邏輯：企業級Agent如何從概念走向實踐，并在真實商業環境中創造可量化的價值？

01

大模型：從“規模崇拜”到“適配為王”

企業級AI應用的首個誤區是對大模型的盲目崇拜。眾多企業追逐參數規模，卻忽視了實際場景的適配性。

瓴羊團隊在實戰中發現，經歷大模型熱潮后，企業態度日趨務實。他們不再盲目投入基礎模型訓練，而是聚焦垂類應用解決具體痛點。

企業級大模型的關鍵在于“專用性”而非“規模性”。朋新宇在云棲大會明確表示，“大模型無需選最好的、只選最合適的”。這一觀點直擊企業痛點，引導行業從技術追逐轉向價值導向。

瓴羊數據系統產品線總經理董芳英以Quick BI的智能小Q為例，揭示了專用模型打造的艱辛歷程：在通用大模型基礎上，團隊耗時三年進行精細化調優，包括超百萬量級的專項訓練語料，覆蓋18個行業，并以周為單位進行自動化迭代。

華為的行業智能化實踐同樣印證了這一趨勢。他們發現，垂域數據質量直接決定行業模型能力。行業智能化落地，僅靠開箱即用的通用模型遠遠不夠。企業必須基于自身及行業積累的高質量數據，對通用模型進行訓練調優，才能形成專屬競爭力。

華為“ACT三步走”路徑中的關鍵環節——“結合垂直行業數據對模型進行校準”，已在南方電網的“大瓦特”電力行業大模型中見到成效。該模型融合CV與NLP技術，使電網智能巡檢缺陷識別效率提升5倍，準確率提高至90%以上。

02

好數據：企業AI化的“隱形分水嶺”

在Data x AI的等式中，數據質量直接決定了AI能力的天花板。范龍祥形象地比喻：“數據治理是冰山下的龐大區域，如果把數據治理做好，就可以像中國高鐵一樣，支撐起整個數據網絡。”

優質數據必須具備三大特征：有結構、有業務含義、企業獨有。這一標準與螞蟻數科Agentar平臺的實踐不謀而合。該平臺內置金融專屬數據工廠，具備數據清洗與標注能力，可自動修復掃描件合同的模糊字段，沉淀億級金融專業數據。

瓴羊調研揭示，數據分散在ERP、CRM、電商平臺等孤島中，缺乏統一治理和合規流通機制，成為智能體構建的最大障礙。

重慶電信的“深思”平臺實踐展示了數據融通的價值。通過技術攻堅與資源整合，他們搭建起支撐超大城市運行的“數據中樞”，參與“數字重慶”20多個區縣和委辦局的數據倉建設與治理，打破部門間數據壁壘。

瓴羊在云棲大會發布的AgentOne平臺直面這一痛點，幫助企業治理內部數據，匯集行業與公共數據資源，形成高質量、可復用的數據資產池。這種思路與長安汽車的觀點異曲同工——只有夯實數據地基，AI大廈才能穩固。

03

強場景：AI價值的“終極試煉場”

企業級Agent的最終價值必須在具體場景中兌現。判斷“強場景”有三個關鍵標準：資金密集、人力密集、數據密集。

營銷、客服和數據分析等場景天然符合這些特征。瓴羊AgentOne已在這些核心場景中部署超過20種企業級Agent，直接推動企業人機協同升級，打造“超級員工”。

長安汽車聚焦邀約試駕、銷售轉化等場景，構建真實試駕識別機制，以通義大模型為核心實現AI話術訓練，提升銷售顧問專業能力。

視易云策的KTV管理系統展示了強場景選擇的智慧。基于“超級數據分析師”的“AI問策”功能，他們將復雜多系統數據整合分析，以簡單“問答”形式呈現給管理者。KTV管理者如同擁有專業分析團隊，實現數據驅動、實時科學的日常決策，顯著提升經營效率和盈利能力。

華為“ACT路徑”的第一步就是“評估高價值場景”，從商業價值、場景成熟度、業務與技術融合度三維評估，已幫助客戶識別并落地1000多個AI核心生產場景。

重慶電信將AI技術應用于智慧安防，打造的“基層智治”平臺覆蓋全市所有區縣、790+個街道鄉鎮，涵蓋區域入侵、垃圾治理等20多類場景，實現異常情況自動識別與聯動處置，推動基層治理從“人工巡查”向“智能預警”轉變。

金融領域的價值創造更為顯著。螞蟻數科Agentar的智能風控場景幫助某股份制銀行將信貸審批時間從3天縮短至4小時，錯誤率從1.8%降至0.3%，年減少壞賬損失12億元。

04

企業AI進化：三階段演進路徑

從行業實踐看，企業AI發展遵循三階段演進路徑：AI協作、AI協同和AI驅動。目前，多數企業正從協作向協同過渡。

AI協作階段，企業實現點狀AI應用。重慶電信在“人工智能+教育”領域打造的“深思智教”標準產品，已與10余所院校深度共建，開發出AI簡歷生成、AI面試助手等20+類智能應用。

AI協同階段，企業打通多個AI應用形成工作流。復星旅文通過AgentOne平臺打造國內首個全場景AI度假智能體——AI G.O，覆蓋游客“游前—游中—游后”全旅程服務，可在1.5秒內響應上百種需求，并自動派發工單至一線團隊。項目從開發到上線僅用時90天，凸顯AI協同效率。

華為的一站式Versatile平臺能自動生成包含100多個步驟的智能體與業務流程，大幅加快部署速度。同時，華為建立系統化AI人才發展體系，賦能業務人員直接參與AI智能體的使用、開發與運營。

AI驅動階段是企業AI應用的成熟期，AI成為業務核心驅動力，多智能體協作成為主流。螞蟻數科Agentar平臺實現多智能體協作機制，通過計劃、執行、表達、評價智能體分工協作，顯著提升系統整體性能。

瓴羊提出的“AI超級公司”概念正是這一階段的成熟形態——深度整合AI技術，以人機協作為核心驅動力的新型組織，在研發、運營、銷售、服務等環節重構協作方式與決策流程。

05

Agent驅動的產業未來

各行業的領先企業已開始部署AI智能體，并取得了顯著成效。

法本信息的FarAI GPTRecruit智能招聘系統實現招聘全流程智能化，幫助企業招聘成本節省近30%，效率提升30%，面試通過率提高35%。

中煤信息基于DeepSeek技術打造的“中國中煤安全大模型”，構建“1個風險知識庫+4個專業知識圖譜+5個應用場景”體系，實現煤炭安全管理從被動處置向主動預警的范式轉變。

某連鎖咖啡品牌攜手瓴羊智能小Q打造數據分析Agent，深度融合大模型技術與業務場景。門店管理者可即時查詢“今日已售杯量”、“單品增長趨勢”等關鍵指標，系統同步關聯天氣指數、節假日特征等外部變量進行交叉分析。

瓴羊發布的“企業數智化診斷Agent”可自動評測企業“AI×Data”融合能力成熟度，輸出定制化發展建議，成為企業邁向“超級公司”的智能導航儀。

更多的“超級公司”正在現實中初現雛形。瓴羊聯合阿里云研究院發布的《AI超級公司：企業進化與價值重塑》白皮書預測，未來每一家企業都將成為人機協同的“超級公司”，需要具備AI驅動的自主決策與持續進化能力。

未來的企業競爭，將是AI應用深度與廣度的競爭。那些能夠率先跨越概念驗證階段，實現AI規模化部署的企業，將在新一輪產業變革中占據領先地位。企業級Agent不再是一個遙遠的概念，而是正在發生的現實，它將重構企業的數據流、決策鏈和價值網，最終推動產業智能化的全面升級。