中新社深圳3月20日电 (记者 蔡敏杰)“企业级人工智能要做好，需要三项关键能力：提供可追溯的‘事实锚’，消除模型错觉；克服较大的模型信息鸿沟，实现海量私有领域知识的精准定位；告别一次性问答；以专家团队模型封闭复杂的业务流程。这一切都是为了驱动循环。”华南理工大学软件学院院长蔡毅20日在深圳举行的人工智能协同办公活动上如此表示。
随着大规模语言模型、工具执行、自主规划等技术日趋成熟，人工智能从“响应”到“做”进入新的发展阶段，逐步进入企业办公、生产管理、客户服务等多个核心场景，成为驱动企业数字化转型的核心驱动力之一。
蔡毅,华南理工大学软件系主任谈企业AI的挑战。图片提供：活动官方。
像Open Claw这样的智能产品今年备受关注，但仍存在数据治理不足、企业大规模部署的权限管理不足等实际问题。这些挑战不仅限制了智能代理应用的有效性，也让许多企业在部署人工智能代理时持谨慎态度。
天风证券研究所高级计算机行业分析师苗新军认为，传统的烟囱式系统架构已经导致企业数据碎片化严重，非结构化数据的价值被长期“锁定”，完全无法适应人工智能时代的业务需求。未来，企业级人工智能应用将由智能代理和它们的真正价值在于利用数据的价值。
随着人工智能加速融入千行百业，大规模实施人工智能需要高质量的数据治理和可靠的控制。一个可能的知识库已经成为很多大公司的共识。
以农业产业化公司温氏集团为例。集团将40多年来积累的超过460万份专业文档一键上传至云端，快速创建了公司专属的智能知识库，并配备了24小时在线智能助手。据介绍，基于该知识库，该公司在基因生产管理和质量控制领域集成了智能服务。从饲养比例、饲养技术到疾病预防，智能代理为一线员工和贴心客户提供服务支持。
随着大型模型和智能代理产品成为随着企业人工智能应用的日益普及，企业人工智能应用正在从“以模型为中心”转向“以数据为中心”，使得数据质量成为决定人工智能应用有效性的关键因素。金山办公副总裁黄志军认为，“智能越强大，越依赖于高质量的数据，需要良好的数据治理和合规应用。这些是企业有效利用智能的根本。”（完）
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