追光者
——致敬中國科技領軍人物
為了全面展現中國領先科技企業的領軍人物的風采，CIO時代、新基建創新研究院聯合發起“追光者——致敬中國科技領軍人物”系列訪談，將會通過訪談、深度文章、短視頻等一系列內容，展現大國科技人才的歷程、初心、目標及愿景，用有溫度的內容，讓領軍者形象躍然紙上。
2025年是智能體元年，各類AI應用加速進入企業，在加速業務創新，重構業務價值的同時，也給廣大CIO們帶來了新的煩惱。一方面，AI 技術從概念走向實踐，成為企業提升核心競爭力的關鍵抓手，已成為一種共識。另一方面，大量企業在AI落地過程中遭遇瓶頸，如何打通技術與業務的壁壘、實現從試點到規模化的跨越，成為行業共同面臨的課題。
面對AI應用中必答的難題，炎黃盈動以智能 BPM、AI低代碼、企業級AI平臺等全棧能力，為眾多企業提供了破局之道。
近日，CIO 時代、新基建創新研究院聯合發起“追光者”系列訪談，炎黃盈動COO田利群圍繞企業AI落地的痛點、破局策略與實踐路徑，分享了與眾不同的見解。
AI 落地四大瓶頸：價值閉環的多重斷裂
AI應用的瓶頸，事實上已經形成了一個人才、數據與場景識別構成的“落地三角”，這個“落地三角”事實上形成了一個惡性循環。數據治理不利和場景識別的錯誤，會導致AI應用效果不明顯，由此造成企業不敢投入更多成本，但沒有成本的投入，就不可能形成人才培養系統計劃，這會進一步阻礙AI應用的落地。
對此，田利群直言，瓶頸并非單純缺乏技術平臺，更在于“價值閉環”的全面斷裂。通過服務大量客戶的實踐觀察，他總結出四大典型問題：
首先是投入回報模糊，許多企業在 AI 項目上的投入難以看到清晰的 ROI，導致項目推進動力不足；其次是業務與技術各自為戰，規劃脫節使得AI應用脫離實際業務需求，難以形成有效支撐；再者是智能應用門檻過高，遠離一線業務場景，業務人員難以自主運用 AI 能力解決實際問題；最后是技術架構割裂，缺少統一的企業級 AI 平臺作為底座，無法持續構建和迭代智能化業務場景。這四重斷裂，使得眾多 AI 項目只能停留在試點或演示階段，難以真正落地產生價值。
“技術人員往往更關注基礎能力構建，對業務場景的理解不夠深入，而業務人員又缺乏運用 AI 技術的能力，這種供需錯位導致 AI 技術難以觸及業務核心痛點。”田利群補充道，人才短缺也是制約因素之一，調研數據顯示，超過七成的CIO認為AI人才短缺是重要挑戰，但單純的培訓難以解決根本問題，關鍵還在于構建一套讓業務人員能夠快速上手的工具與賦能體系。
破局之道：技術工程與組織變革雙輪驅動
面對AI落地的多重困境，炎黃盈動給出的解決方案是打造“業務與IT同頻、敏捷迭代閉環”的AI落地新模式，通過“聯合團隊、速贏驗證、平臺運營、文化激勵”四步破局法，實現技術與組織的雙重突破。
田利群以華鑫信托的合作為例，詳細拆解了這一模式的實踐效果。作為信托行業的企業，華鑫信托面臨著監管要求變化快、工作效率要求高、新業務場景不斷涌現等挑戰。炎黃盈動通過兩個月的快速落地，為其上線三大智能助手，不僅實現了每年約500起風險的預防，還達成了超過 50% 的效率提升，實現了“速贏”驗證。更重要的是，通過工具賦能與培訓支持，華鑫信托的業務團隊與IT團隊掌握了自主構建智能應用的能力，后續自主創建了50多個智能應用，形成了自我驅動的智能化文化。
另一典型案例是砂之船集團，其最初選擇低碼產品時，核心關注AI與低代碼的融合能力。炎黃盈動通過企業級AI平臺與低代碼的深度整合，為其實現了多維度的價值提升。
在工作效率方面，通過AI自動填單、智能審批等功能，將原本需要10小時/月的表格工作效率提升了90% 以上；在核心業務方面，優化巡檢流程，顯著降低客戶投訴率，提升執行效率；在知識管理方面，將傳統知識庫升級為智能知識庫，增強知識維護與迭代能力；在項目交付方面，僅用 2-3 個月就完成了關鍵能力構建，大幅縮短交付周期。
“成功的AI落地，從來都不只是技術工程，更是組織的一次重大變革。”田利群強調，只有讓業務與IT深度協同，通過速贏成果建立信心，再以平臺為支撐實現持續運營，最后用文化激勵形成內生動力，才能真正打破AI落地的困局。
規模化路徑：從單點突破到生態繁榮的三步躍遷
如果說2025年初絕大部分企業還忙于應付部門內部的AI單點應用，那么進入2026年，相當部分企業就需要考慮跨部門的AI應用了。這樣，從單點突破到大規模應用落地，就包含了兩層意思，一是如何復制單點AI應用的成功經驗，另一層則要為跨部門應用創造必要的條件。
對于眾多從單一AI應用點起步、尋求擴大應用范圍的企業，田利群給出了 “從單點突破到規模化落地”的三步實踐建議，核心邏輯是“試點驗證→平臺沉淀→生態繁榮”的漸進式演進。
第一階段是精選場景，打造“燈塔”項目。這一階段的核心目標是用最小成本跑通“價值閉環”，建立企業內部對 AI 應用的信心。
這其中，場景的選擇需要遵循三大原則：高價值，能解決業務核心痛點且結果可量化；高可行性，數據可獲取、質量有保障、業務邏輯清晰；高嵌入性，能無縫嵌入AI工作流，便于一線員工直接使用。
同時，需組建由業務人員、數據專家、FDE 工程師（業務共創型工程師）組成的 “AI COE小組”，以敏捷迭代方式開發最小可行產品，在真實業務中驗證效果并快速調整，核心產出不僅是可用的 AI 應用，更是一套經過驗證的協作流程與價值度量方法。
第二階段是構筑企業級AI平臺，沉淀核心能力。在1-2個燈塔項目成功后，企業應從“做應用”轉向“建能力”，為規模化落地鋪路。
為此，企業級AI平臺需構建三層架構：基礎層涵蓋通用與專有模型、算力資源及向量數據庫等增強能力；中間層整合aPaaS低代碼應用、iPaaS智能集成、BPM PaaS智能流程、AI Agent智能體等平臺能力，并配套安全治理與合規審計；應用層則打造包含工作效率、業務運營、組織能力、技術效能等維度的 AI 應用市場，實現能力的聚合與復用。這一階段的關鍵產出是企業級AI能力底座、可復用的模型資產及初步的治理規范，能顯著提升技術團隊效率，加快新場景對接速度。
第三階段是規模化運營與創新，形成內生生態。當平臺成熟且能力復用得到驗證后，企業需設立AI卓越中心（COE），負責平臺維護、技術賦能與標準制定；同時推動業務自助服務，讓具備一定分析能力的業務人員能基于平臺自主組合 AI 能力解決問題。
此外，還需將AI的應用狀況用成效的形式納入績效考核，宣傳成功案例，營造數據驅動與智能創新的文化。最終實現從“項目驅動”到“生態驅動”的轉變，讓AI成為企業業務增長的核心引擎。
田利群特別提醒，企業在推進過程中需避免兩大誤區：一是盲目選擇跨部門過多的復雜場景，導致組織壁壘阻礙價值實現；二是忽視能力沉淀，過度依賴外包團隊，導致項目結束后能力流失，無法形成持續迭代的基礎。
“真正可持續的 AI 規模化，必須將能力沉淀在企業內部平臺，無論團隊如何變動，都能基于既有底座快速開展新的應用建設。”在幫助傳統經歷了大量AI應用落地之后，田利群點出了其中最重要的成功秘訣。
核心支撐：全棧技術與生態共建的雙重保障
在技術層面，炎黃盈動以AI Agent原生應用架構為核心，實現了低代碼與 AI 的深度融合，其發展歷程歷經三大里程碑：2023年3月發布全球首個AI生成應用，實現從“AI增強開發”到“AI生成應用”的范式躍遷；2024年7月發布企業級AI平臺，集成自研 AI Agent、AI工作流與RAG，進入“智能應用運行”深水區；2025年7月發布AWS 7.0GA，實現“AI+數據+流程+應用+治理”的全棧能力整合與閉環。
這種融合模式以低代碼為“軀干”，承載和調度AI智能“大腦”，通過全棧平臺提供“神經系統”，讓企業既能用自然語言快速創建智能應用，又能實現流程自動化處理、知識庫聯動，還能通過數據治理持續優化 AI 模型，形成良性循環。
針對數據治理與流程治理這兩大關鍵支撐，炎黃盈動還提出了“元數據 + 動態數據”雙管齊下的治理思路，既保障數據規范，又確保數據鮮活性，解決AI模型“開發時準、上線后失效”的痛點；同時將流程治理從“靜態管理”升級為“智能治理”，以智能BPM平臺為底座，實現流程的動態適應與實時優化，讓數據和流程成為驅動AI 值落地的“高速公路”。
在生態建設方面，炎黃盈動秉持“價值共同體”理念，構建了多層次的生態合作體系。對伙伴，從“銷售渠道”升級為“能力共建者”，提供強大的工具鏈與認證培訓體系，培育專業開發者；對客戶，從“平臺工具采購”轉變為“價值共創者”，共建場景與數據飛輪，激發內部“公民開發者”生態；在合作模式上，從“項目合作”深化為“戰略聯合”，與咨詢公司、行業ISV共同開發解決方案、聯合市場獲客；在技術底座上，堅持開放架構，通過開放API與微服務設計，確保伙伴與客戶能夠便捷接入與擴展。
追光者的新使命
談及炎黃盈動的使命與愿景，田利群表示：“成為企業數智化路上的‘追光者’，是我們始終堅守的初心。我們致力于通過全棧技術能力，為企業構建敏捷、智能、可持續的數智化底座，不僅要提供技術工具，更要系統化地幫助企業構建能力、優化方法、敏捷實踐、定制路徑，最終高效落地戰略目標。”
面對AI技術的快速迭代與企業需求的持續升級，田利群認為，未來企業AI落地的核心趨勢是“平民化”與“內生化”——平臺化的AI 能力將進一步降低門檻，讓更多業務人員能夠自主運用；企業的智能化能力將從外部引入轉向內部培育，形成自我驅動的創新生態。炎黃盈動將持續深耕企業級AI領域，通過技術創新與生態共建，助力更多企業突破 AI 落地瓶頸，在數智化轉型的道路上與廣大CIO同行，共同書寫普智時代的發展新篇章。
