超聚变智企1.0——AI大模型在企业落地实践

 摘要 

在AI大模型技术推动企业智能化转型的背景下，超聚变启动“智企1.0”项目，探索AI与企业全链路运作的深度融合。项目基于实际业务场景，通过分解企业流程，识别可智能化的作业环节，并以投资回报率为依据，确定高优先级的“活动级智能体”，推动AI在具体场景落地。在开发过程中，借助工作流编排技术串联智能体，打通业务全流程，并进一步探索“流程级智能体”的开发、运营与评估方法。

 建设背景 

企业的发展始终与技术进步紧密相连。从信息化到数字化，再到智能化的演进，不仅是技术架构的升级，更是企业运作模式与决策逻辑的根本性重塑。

信息化是数字化转型的起点，其核心是实现“无纸化”与“流程在线化”。它通过将业务流程标准化、线上化，初步解决了“信息孤岛”和效率低下的问题。然而，该阶段本质上仍是“人驱动系统”，数据多作为记录载体，价值尚未被充分挖掘。

数字化是企业从“信息在线”转向“数据驱动”的关键跨越，核心在于“业务数据化”与“数据资产化”。企业通过打通系统、构建数据中台，将全链路业务转化为可采集、可关联、可分析的结构化数据，使数据真正成为支撑运营和洞察的基础资产。

智能化是数字化转型的深化与目标，核心聚焦于“数据智能化”与“决策自动化”。依托AI大模型、机器学习等技术，企业在海量数据基础上构建智能模型，实现从被动分析到主动预测、自主决策的跃升。例如，供应链智能排产可综合订单、产能、工艺等多维因素，自动生成最优生产序列。这一阶段不仅重塑了人机交互体验，更通过智能分析与自动决策，推动业务持续优化与创新。

在这一过程中，如何让AI大模型与企业实际作业流程深度契合，成为智能化落地的关键。基于自身实践，超聚变公司也在此领域展开了系列探索。

 建设目标 

● 从业务结果上，通过智企项目，实现超聚变成本/效率提升，业务质量结果得到显著改善，并挖掘新的业务价值。

● 从知识沉淀上，找到基于大模型的企业数智化方法，降低企业大模型落地到业务场景中的成本。

● 从项目运作上，形成敏捷、协作的新型组织和作战队形，联合培育“智能体”的持续开发与落地。

● 从文化组织上，让超聚变实现思想上的转变，开放和拥抱新技术。

● 从技术架构上，构建可持续的、领先的AI和数据的企业底座，并在超聚变的智企实践中逐步优化。

 建设内容 

一、超聚变根据智能体应用场景的复杂度将智能体为四类：

● 活动级智能体：验证AI技术在具体场景中的落地可行性。

● 流程/业务级智能体：依托工作流编排技术构建线性智能体，打通完整业务流程。

● 智企企业级智能体：自主规划、资源协调，通过多角色、多流程、多资源的智能协同，实现该领域的全面智能化。

● 生态级智能体：生态共生、智能共生，突破企业边界，推动内部资源与上下游生态的深度融合，实现跨领域、跨专业的能力协同。智能体之间关系参考图示。

智能体之间关系与图示：从活动级智能体、业务流/流程级智能体、智企均指企业内部的智能化，且范围逐层扩大。智能体生态指企业之间的智能化。

 建设成效 

通过对智能体的深度应用，超聚变各领域的业务运作效率有了较大的提升，如软件开发效率提升了30%、售后服务效率提升了40%、财务报销效率提升了45%、会议纪要效率提升了70%、招聘效率提升了90%等。

智能体的建设是一套环环相扣、循序渐进的系统工程，从精准识别建设对象锚定业务核心，到以企业收益最大化为原则筛选高优先级主题，再到依托标准化方法体系推动落地实施，最后通过持续评价迭代保障长效价值，各个环节层层递进、紧密衔接。超聚变的实践也印证了这一逻辑的可行性。这一完整流程不仅为企业智能体建设提供了清晰路径，更能推动智能化转型从零散探索走向系统推进，真正实现技术与业务的深度融合，为企业高质量发展注入持续动力。