中新网深圳3月20日电 (记者 蔡敏婕)“做好企业级AI需要具备三大关键能力，提供可溯源的‘事实锚点’，消除模型幻觉；突破大模型信息差，实现海量私域知识的精准定位；告别单轮问答，以专家团队模式驱动复杂业务流程闭环。”华南理工大学软件学院院长蔡毅20日在一场深圳举行的关于AI协同办公的活动上说。

随着大语言模型、工具执行与自主规划技术日趋成熟，AI正从“会解答”迈向“会做事”的全新发展阶段，逐步进入企业办公、生产管理、客户服务等多个核心场景，成为推动企业数字化转型的核心驱动力之一。

华南理工大学软件学院院长蔡毅谈企业AI痛点。活动方 供图

今年以来，以Open Claw为代表的智能体产品引发关注，但企业规模化落地仍面临数据治理不足、权限管控不到位等现实挑战。这些挑战不仅制约了智能体的应用成效，也让不少企业在布局AI智能体时持谨慎态度。

天风证券研究所计算机行业首席分析师缪欣君认为，传统烟囱式的系统架构导致企业数据严重割裂，非结构化数据价值被长期“锁死”，完全无法适配人工智能时代的业务需求。未来，企业级AI应用将由智能体驱动，而其价值的真正发挥，核心就在于变现数据价值。

在人工智能加速融入千行百业的当下，高质量的数据治理与可信可控的知识基座，已经成为诸多大型企业规模化落地AI的共识。

以农业产业化企业温氏集团为例，该集团将40余年积累的超460万份专业文档一键上云，快速搭建起企业专属智能知识库，并配备24小时在线智慧助理。据介绍，依托这一知识库，企业将智能体服务融入养殖生产管理与质量监控领域，从饲料配比、养殖技术、到疫病预防，智能体为一线员工与合作客户提供服务支持。

当大模型与智能体产品日益触手可及，企业AI应用正加速从“以模型为中心”转向“以数据为中心”，数据质量成为决定AI应用成效的关键因素。金山办公助理总裁黄志军认为：“智能体越强，越依赖高质量数据，做好数据的治理与合规应用，是企业用好智能体的核心前提。”(完)

中新网深圳3月20日电 (记者 蔡敏婕)“做好企业级AI需要具备三大关键能力，提供可溯源的‘事实锚点’，消除模型幻觉；突破大模型信息差，实现海量私域知识的精准定位；告别单轮问答，以专家团队模式驱动复杂业务流程闭环。”华南理工大学软件学院院长蔡毅20日在一场深圳举行的关于AI协同办公的活动上说。

随着大语言模型、工具执行与自主规划技术日趋成熟，AI正从“会解答”迈向“会做事”的全新发展阶段，逐步进入企业办公、生产管理、客户服务等多个核心场景，成为推动企业数字化转型的核心驱动力之一。

华南理工大学软件学院院长蔡毅谈企业AI痛点。活动方 供图

今年以来，以Open Claw为代表的智能体产品引发关注，但企业规模化落地仍面临数据治理不足、权限管控不到位等现实挑战。这些挑战不仅制约了智能体的应用成效，也让不少企业在布局AI智能体时持谨慎态度。

天风证券研究所计算机行业首席分析师缪欣君认为，传统烟囱式的系统架构导致企业数据严重割裂，非结构化数据价值被长期“锁死”，完全无法适配人工智能时代的业务需求。未来，企业级AI应用将由智能体驱动，而其价值的真正发挥，核心就在于变现数据价值。

在人工智能加速融入千行百业的当下，高质量的数据治理与可信可控的知识基座，已经成为诸多大型企业规模化落地AI的共识。

以农业产业化企业温氏集团为例，该集团将40余年积累的超460万份专业文档一键上云，快速搭建起企业专属智能知识库，并配备24小时在线智慧助理。据介绍，依托这一知识库，企业将智能体服务融入养殖生产管理与质量监控领域，从饲料配比、养殖技术、到疫病预防，智能体为一线员工与合作客户提供服务支持。

当大模型与智能体产品日益触手可及，企业AI应用正加速从“以模型为中心”转向“以数据为中心”，数据质量成为决定AI应用成效的关键因素。金山办公助理总裁黄志军认为：“智能体越强，越依赖高质量数据，做好数据的治理与合规应用，是企业用好智能体的核心前提。”(完)

中新网深圳3月20日电 (记者 蔡敏婕)“做好企业级AI需要具备三大关键能力，提供可溯源的‘事实锚点’，消除模型幻觉；突破大模型信息差，实现海量私域知识的精准定位；告别单轮问答，以专家团队模式驱动复杂业务流程闭环。”华南理工大学软件学院院长蔡毅20日在一场深圳举行的关于AI协同办公的活动上说。

随着大语言模型、工具执行与自主规划技术日趋成熟，AI正从“会解答”迈向“会做事”的全新发展阶段，逐步进入企业办公、生产管理、客户服务等多个核心场景，成为推动企业数字化转型的核心驱动力之一。

华南理工大学软件学院院长蔡毅谈企业AI痛点。活动方 供图

今年以来，以Open Claw为代表的智能体产品引发关注，但企业规模化落地仍面临数据治理不足、权限管控不到位等现实挑战。这些挑战不仅制约了智能体的应用成效，也让不少企业在布局AI智能体时持谨慎态度。

天风证券研究所计算机行业首席分析师缪欣君认为，传统烟囱式的系统架构导致企业数据严重割裂，非结构化数据价值被长期“锁死”，完全无法适配人工智能时代的业务需求。未来，企业级AI应用将由智能体驱动，而其价值的真正发挥，核心就在于变现数据价值。

在人工智能加速融入千行百业的当下，高质量的数据治理与可信可控的知识基座，已经成为诸多大型企业规模化落地AI的共识。

以农业产业化企业温氏集团为例，该集团将40余年积累的超460万份专业文档一键上云，快速搭建起企业专属智能知识库，并配备24小时在线智慧助理。据介绍，依托这一知识库，企业将智能体服务融入养殖生产管理与质量监控领域，从饲料配比、养殖技术、到疫病预防，智能体为一线员工与合作客户提供服务支持。

当大模型与智能体产品日益触手可及，企业AI应用正加速从“以模型为中心”转向“以数据为中心”，数据质量成为决定AI应用成效的关键因素。金山办公助理总裁黄志军认为：“智能体越强，越依赖高质量数据，做好数据的治理与合规应用，是企业用好智能体的核心前提。”(完)

中新网深圳3月20日电 (记者 蔡敏婕)“做好企业级AI需要具备三大关键能力，提供可溯源的‘事实锚点’，消除模型幻觉；突破大模型信息差，实现海量私域知识的精准定位；告别单轮问答，以专家团队模式驱动复杂业务流程闭环。”华南理工大学软件学院院长蔡毅20日在一场深圳举行的关于AI协同办公的活动上说。

随着大语言模型、工具执行与自主规划技术日趋成熟，AI正从“会解答”迈向“会做事”的全新发展阶段，逐步进入企业办公、生产管理、客户服务等多个核心场景，成为推动企业数字化转型的核心驱动力之一。

华南理工大学软件学院院长蔡毅谈企业AI痛点。活动方 供图

今年以来，以Open Claw为代表的智能体产品引发关注，但企业规模化落地仍面临数据治理不足、权限管控不到位等现实挑战。这些挑战不仅制约了智能体的应用成效，也让不少企业在布局AI智能体时持谨慎态度。

天风证券研究所计算机行业首席分析师缪欣君认为，传统烟囱式的系统架构导致企业数据严重割裂，非结构化数据价值被长期“锁死”，完全无法适配人工智能时代的业务需求。未来，企业级AI应用将由智能体驱动，而其价值的真正发挥，核心就在于变现数据价值。

在人工智能加速融入千行百业的当下，高质量的数据治理与可信可控的知识基座，已经成为诸多大型企业规模化落地AI的共识。

以农业产业化企业温氏集团为例，该集团将40余年积累的超460万份专业文档一键上云，快速搭建起企业专属智能知识库，并配备24小时在线智慧助理。据介绍，依托这一知识库，企业将智能体服务融入养殖生产管理与质量监控领域，从饲料配比、养殖技术、到疫病预防，智能体为一线员工与合作客户提供服务支持。

当大模型与智能体产品日益触手可及，企业AI应用正加速从“以模型为中心”转向“以数据为中心”，数据质量成为决定AI应用成效的关键因素。金山办公助理总裁黄志军认为：“智能体越强，越依赖高质量数据，做好数据的治理与合规应用，是企业用好智能体的核心前提。”(完)

中新网深圳3月20日电 (记者 蔡敏婕)“做好企业级AI需要具备三大关键能力，提供可溯源的‘事实锚点’，消除模型幻觉；突破大模型信息差，实现海量私域知识的精准定位；告别单轮问答，以专家团队模式驱动复杂业务流程闭环。”华南理工大学软件学院院长蔡毅20日在一场深圳举行的关于AI协同办公的活动上说。

随着大语言模型、工具执行与自主规划技术日趋成熟，AI正从“会解答”迈向“会做事”的全新发展阶段，逐步进入企业办公、生产管理、客户服务等多个核心场景，成为推动企业数字化转型的核心驱动力之一。

华南理工大学软件学院院长蔡毅谈企业AI痛点。活动方 供图

今年以来，以Open Claw为代表的智能体产品引发关注，但企业规模化落地仍面临数据治理不足、权限管控不到位等现实挑战。这些挑战不仅制约了智能体的应用成效，也让不少企业在布局AI智能体时持谨慎态度。

天风证券研究所计算机行业首席分析师缪欣君认为，传统烟囱式的系统架构导致企业数据严重割裂，非结构化数据价值被长期“锁死”，完全无法适配人工智能时代的业务需求。未来，企业级AI应用将由智能体驱动，而其价值的真正发挥，核心就在于变现数据价值。

在人工智能加速融入千行百业的当下，高质量的数据治理与可信可控的知识基座，已经成为诸多大型企业规模化落地AI的共识。

以农业产业化企业温氏集团为例，该集团将40余年积累的超460万份专业文档一键上云，快速搭建起企业专属智能知识库，并配备24小时在线智慧助理。据介绍，依托这一知识库，企业将智能体服务融入养殖生产管理与质量监控领域，从饲料配比、养殖技术、到疫病预防，智能体为一线员工与合作客户提供服务支持。

当大模型与智能体产品日益触手可及，企业AI应用正加速从“以模型为中心”转向“以数据为中心”，数据质量成为决定AI应用成效的关键因素。金山办公助理总裁黄志军认为：“智能体越强，越依赖高质量数据，做好数据的治理与合规应用，是企业用好智能体的核心前提。”(完)