中新经纬8月29日电 (谢婧雯 常涛)“不再仅靠人的经验运营决策，而是一个能够自主感知、决策、执行并实现自我进化的生命体。”2025数博会期间，软通动力高级副总裁夏杰在接受中新经纬专访时，描绘了他对未来智慧企业形态的畅想。
软通动力夏杰 受访者供图
“数聚”是“智启”的基础
公开资料显示，软通动力2005年成立于北京，2022年登陆创业板。该公司提供软件与数字技术服务、计算产品与数字基础设施、数字能源与智算服务以及国际化服务，已在全球60余个城市布局业务，在北京通州、江苏无锡建设两大智能制造基地。
作为拥有二十余年技术背景、亲历软通动力与华为深度合作历程的从业者，夏杰认为，在AI时代，数据的重要性不仅没有减弱，而且增强了。
“没有高质量的大批数据集输入，模型训练都成问题。”夏杰强调了人工智能发展过程中数据的地位。他提到，有机构预计公开的互联网数据在2028年左右耗尽，如今很多企业已经开始用合成数据补充训练。以自动驾驶领域为例，涉及恶劣天气、特殊路况的异常数据很难实地采集，就需要高质量合成数据补充，以提升系统的安全反应能力。
本届数博会的主题是“数聚产业动能 智启发展新篇”。夏杰表示，“数聚”也是“智启”的基础，企业的智能化管理中，数据集的丰富程度和质量高低是核心关键。“如果数据质量差了，模型就会产生幻觉。有‘毒’的数据也会让模型产生安全和伦理问题，更别提解决推理问题和推动决策。”
此外，夏杰表示，企业实现智能化管理的前提是数字化转型，其中首要解决的问题应当是数据治理。原始数据如若不做有效治理，应用起来始终价值有限。而数据治理的关键，在于数据标准化和规范化，提升数据质量，打破“数据孤岛”、保证数据安全，确认数据归属，实现资产化，给企业带来价值。
夏杰谈到，当下很多企业数据的统计口径不同，根本无法互通，不利于数据的综合使用。因此，软通动力为企业做数据治理时，会先统一指标库、建立数据字典和主数据体系，再通过清洗、标注形成标准化数据集，再与行业知识图谱结合。这样的治理逻辑，已在多个行业落地见效。
企业智能化需找准“小切口”
“很多企业智能化进展并不顺利，核心是没找到合适的切口。”夏杰表示，推动转型，“大而全”的思路往往难以落地，企业应当锁定契合自身的业务场景。
他举例，医疗、金融行业的数据质量通常较高，是理想的智能化切入口。例如，利用计算机视觉(CV)技术开展工业视频质检、在金融领域开发反欺诈系统与个人贷款助手，这些场景因数据充足、模型成熟，能快速为企业带来生产力提升。而传统矿业等数据积累薄弱的领域，启动智能化则难度相对较大。
确定合适场景后，夏杰认为，企业需先搭建行业知识库与行业模型，进而构建行业智能体(Agent)。初期可从知识问答类基础场景入手，待模式跑通后，再向生产、管理等核心环节延伸。
在企业内部管理层面，AI助手类应用是优质小切口。从软通动力的实践来看，
不少小智能体正成为企业的数字员工，甚至完成简单项目的整体交付。财务助手可自动分析财报与经营数据；编程助手能补全代码、解析需求；招聘助手则能完成职位发布、简历匹配、初筛面试等全流程自动化。
“在财经领域、人力资源、风控等领域，这类应用的普及极大提升了企业内部的管理效率。”夏杰说。
未来企业或将实现“自我进化”
未来一个真正的智慧企业运营模式将发生哪些变化？
“它可能是一个‘大智能体’，由很多小智能体串起来。”在夏杰看来，以后的智慧企业将成为自身能够进化的生命体，前端有丰富的感知单元，捕捉客户、供应链、市场的数据，然后完成自动决策、自动执行。
在此模式下，企业运营成本大幅降低。零售行业通过预测模型可以实现按需生产，库存将因此减少。夏杰认为，“橙子多到吃不完”的情况不再出现，企业的运营效率变高，商业模式将产生非常大的变革。
在这样的“生命体”中，他指出，重构的不仅是决策模式，员工的工作方式也将发生根本变化。大量不增值的重复例行工作可以剥离给个人助手。码农有编程助手、测试员有测量助手、销售员有售卖助手……员工可以聚焦更有价值、创造力的工作。
对企业的客户而言，夏杰认为感受最明显的会是“定制化服务”和“柔性化的生产”。智慧企业能够第一时间感知到用户的需求，将其个人数据及时传递到整个企业核心的生产系统中，以辅助判断决策。
不过，他也提到，让企业实现智能化转型最大的阻力不是技术，而是意识和组织。他坦言，很多企业转型时，管理层对AI可能不是期望过高就是觉得没用，员工也担心AI会抢工作。“所以转型前一定要‘松土’，上下达成统一的共识。”
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