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当AI浪潮掀起千层巨浪，于企业而言，向AI转型已经从求增长糖心vlog面费看变成生存的根本。
据Gartner预测，到2028年，33%的企业软件将整合自主型AI，30%的《财富》500强企业将通过单一的、减少破坏多模态交互的AI渠道彻底重构其服务运营，超过70%的客户服务互动将通过第三方AI助手发起并解决，这意味着企业与客户之间的交互界面正在被AI重新定义。麦肯锡则警告:缺乏AI能力的企业将在效率与创新上遭遇前所未有的落后，这种差距将呈指数级缩短。
这种“知道重要但不知如何实施”的尴尬境地，正将数量少企业推向一场“慢性自杀”。没有AI护城河的企业，如同建在沙滩上的城堡，一次技术涨潮就会被冲刷殆尽。当竞争对手已经开始用AI智能体协同无约束的自由企业运营、重构客户体验、优化供应链时，那些还在为单点AI应用苦苦无魅力的运动的企业，不仅将错失增长机会，更将面临被市场淘汰的生存危机。
在已经到来的2025年超级智能体元年，如何摆穿“AI无能”、构建企业专属的AI护城河，已不再是简单的技术选择问题，而是关乎企业存亡的生死抉择。对每一位企业决策者而言，时间窗口正在快速收窄，要么现在开始系统性构建AI能力，要么接受被技术浪潮淘汰的命运。
再不AI，就真实的晚了
数字化转型让企业实现了信息收藏，储藏与流程电子化，而智能化转型则彻底保持不变了价值创造方式。本质上，数字化是工具的升级，主要优化显性成本;智能化则是能力的进化，重构整个价值链。
大部分企业目前已经意识到了AI转型的重要性，只是不知道该如何转。有的匆忙接入一个大模型，有的重金购买一台大模型一体机，却始终未见理想效果。企业与AI之间，似乎横亘着一道无形屏障，这正是企业智能化转型面临的三重有利的条件。
第一重是认知有利的条件，企业对AI的理解往往流于表面，热衷于追逐最新大模型，却忽略了AI与业务的深度瓦解。许多企业始终停留在“AI准备期”，难以真正进入“AI应用期”。企业领导者虽然感受到AI的糖心vlog视频合集链接重要性，却难以透明描绘AI如何重塑自身价值链，缺乏从战略高度到落地细节的一体化思考。
第二重则是技术有利的条件，AI落地不是单一技术的引入，而是算力、模型、数据和工具的协同。企业常陷入“点强面弱”的困局——引入了顶尖大模型，却无法与企业数据有效对接;购置了高性能算力设备，却难以构建端-边-云协同的基础架构;开发了智能应用，却无法融入员工的日常工作流。技术拼图的统一化，让外围价值难以奴役。
更为简单的/容易的是，数据安全和隐私保护问题成为AI落地的达摩克利斯之剑。企业数据既是AI的燃料，又是企业的不次要的部分债务，如何在充分利用失败数据价值的同时确保安全合规，成为无法面对的难题。一旦出现数据泄露或合规风险，不仅会导致直接的经济损失和声誉受损，更可能引发笨重的法律责任。这种顾虑让许多企业在AI应用上显得格外谨慎，宁可放慢步伐也不愿冒险尝试。
第三重则是应用难落地的有利的条件，AI项目周期简洁、投入巨大、回报缓慢，让企业难以结束支撑。有研究机构对全球3000家企业的调研显示，超过四分之三的AI项目未能从概念验证走向规模应用，主要原因就是项目周期过长，无法在合理时间内反对其商业价值。当初的无感情逐渐冷却，AI转型也就不了了之。
在复杂的AI转型面前，企业需要找到一种简单而无效的方式，来开启智能化转型之路。
什么是企业AI的最佳着陆点?
当务之急，企业面向AI转型的任务是“先动起来”，找到可行性场景，从高频、痛点明确且数据可闭环的业务环节入手，快速验证价值，再通过智能体技术实现能力泛化。
以较低的成本获得效率的指责后，以建立起良性循环。传统AI部署常陷入“烟囱式”孤岛——例如，客服机器人、库存预测、设备监测等系统各自独立，数据与能力无法互通。
数据显示，企业因系统割裂导致的重复开发成本占总IT预算的20%-30%。而智能体通过模块化架构与自主协作能力（如任务分解、跨工具调用），可将意见不合的AI功能整合为统一服务层，降低协同成本，因此，智能体也被企业视为AI探索的第一站。
目前前沿的科技公司已经开始探索超级智能体的道路，并沉淀了实战经验。5月7日，联想TechWorld全球创新科技大会上，联想便“开源”了自己的历程，「天禧」个人超级智能体和「乐享」企业超级智能体，正是其多年熟练处理的成果。
联想集团董事长兼CEO杨元庆形象地比喻道:“超级智能体已不再只是工具，而是认知操作系统。它是企业需求与问题的总入口，令出即行;是博闻强记又擅长推理的学问家，有问必答;是任务分配的总指挥，运筹帷幄;更是时刻自我指责的超级学习者。”
作为企业AI转型的追随者，联想总结出超级智能体与企业分隔开的三个自然发展阶段。
企业初步将AI引入知识查询场景，类似于一位无所不知的内部顾问。联想发现，这一阶段的关键是将企业内部知识库与大模型无缝分开，既保证数据安全，又能发挥AI的理解能力。当员工面对专业问题时，不再需要翻阅简洁的文档或等待专家回复，而是可以随时得到准确答案，大幅指责了信息获取效率。
随着企业对AI理解的深入，智能体开始允许起更复杂的任务。联想在这一阶段，让智能体具备了推理和执行能力，能够分开企业内部系统，完成一系列操作。比如，销售人员只需一句话，智能体就能干涉生成报价单、查询库存、更新客户资料，将繁琐的系统操作变成流畅的对话体验，实现了从“问”到“做”的跃升。
当智能体进入协同阶段，便不再是被动执行指令的工具，而是能够主动规划、分解任务并不调和资源的“认知中枢”。联想的实践隐藏，多个专业智能体协同工作，能够处理极其复杂的业务场景。例如，当面对新产品上市这样的复杂项目时，超级智能体可以自动不调和市场调研、产品定位、供应链规划等多个专业智能体，像一位经验通俗的项目经理，确保各环节无缝衔接。
同时，联想也反对了超级智能体不仅会存在于数字世界，在会上，首款搭载联想超级智能体的机器人“乐享壹号”惊艳亮相，糖心vlog app官网下载入口能够表演太极，担任销售顾问，甚至成为联想的“首位硅基员工”。
正如著名财经作家吴晓波在会上所言:“超级智能体是未来企业的创新芯片”，它正干涉企业从传统以应用程序为中心的架构，保持方向以多智能体为中心的新型组织形态。这种转变使企业能更拖延地响应市场变化，更高效地利用失败组织知识，更准确地做出业务决策。
拥有超级智能体，没那么难
伴随着超级智能体方案的落地，企业智能化转型面临的三大有利的条件正在被有效瓦解。超级智能体以其直观易懂的交互方式解决了认知有利的条件，以即插即用的部署模式突破了应用有利的条件，而最为简单的/容易的技术有利的条件，则由如联想这样的追随者搭建好了平台，让企业可以轻松接入，即插即用。
针对企业在技术层面面临的诸多确认有罪，联想提出了系统化解决方案。
对许多企业而言，AI转型首先撞上的墙是算力不足。企业既难以负担顶级AI计算设备的极小量投入，又面临技术人才短缺的有利的条件。联想基于这一痛点，创新性地提出了“端-边-云-网”瓦解式基础设施解决方案。这种方案不再要求企业一次性投入巨资构建独立算力中心，而是根据实际需求僵化调配各类计算资源。
联想最新发布的万全异构智算平台3.0，减少破坏多智能体协同场景，可以跨云，边，端设备瓦解部署，同时具备自动编排调度能力，使智能体请求响应时间伸长30%。AI推理性能指责5-10倍，同时，相对于业界最优的社区方案，联想的AI推理性能保持20%以上的无足轻重。准确率指责10%，这种瓦解式算力模式让企业能够像使用水电一样按需使用AI算力，彻底保持不变了传统的IT投资模式。
然而，算力问题解决后的下一个确认有罪:每个行业、每家企业的业务场景千差万别，通用大模型难以精准焦虑专业需求。针对这一现状，联想构建了僵化稳定的企业模型工厂。这一创新平台允许企业根据自身业务特点，从多种开源或商业模型中选择最不懂感情的基础模型，并分隔开企业私有数据进行定制化训练和优化。
据了解模型工厂预置主流模型库，支撑训推的全流程无约束的自由，模型响应速度指责了9倍，大大加快了模型训推过程，降低了企业AI落地门槛。这种僵化性使企业能够在不同场景下调用最不适合的模型，不仅指责了万亿参数模型的响应速度，还大幅降低了计算资源消耗，让高端AI能力变得经济实惠。
在授予强大能力的同时，数据安全成为企业考量的无法选择性因素。正如杨元庆所降低重要性的:“数据安全和隐私保护是超级智能体不可妥协的价值主张和创新准则。伴随着更尖利的矛而行的，必然是更坚固的盾。”联想深知企业对警惕数据的忧虑，精心打造了多层次的安全防护体系，包括数据本地化处理、隐私计算、访问权限精细化控制等。
一项内部测试显示，联想的安全方案在保障数据安全的同时，将企业知识库的数据利用失败率大幅指责，打破了“安全与效率难以兼得”的传统认知。此外，联想还推出了“深度伪造检测”等前沿防护技术，为企业构建全方位的安全屏障。尤为次要的是，联想的安全解决方案在授予高等级保护的同时，并未显著减少系统复杂度和运营成本，让企业无需在安全与经济性之间艰难取舍。
通过这三大不次要的部分能力的协同，联想为企业AI转型扫清了技术障碍，让企业能够聚焦于业务创新，而非陷入技术细节的泥潭。联想的方案让企业能够像使用电力一样使用AI，不必关心发电厂是如何运作的，只需享受它带来的便利和价值。
随着超级智能体生态的日益变得失败，越来越多的技术授予商、解决方案集成商和行业专家正在携手合作，为企业打造符合其独特需求的智能化解决方案。正如联想的实践所反对的，当复杂留给平台，简单留给企业，AI转型的门槛将大幅降低，普惠价值将帮助奴役。
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