编辑部 整理自 MEET2026
量子位 | 公众号 QbitAI
大模型参数规模持续攀升，但产业端反馈显示：企业核心业务中的AI真实渗透率可能不足1%。
企业的核心业务中的AI真实渗透率可能都不到1%。
云徙科技执行总裁毛健在量子位MEET2026智能未来大会上指出，当前亟需从“AI+”转向“×AI”——即以AI为乘数因子，深度重构运营逻辑与业务主体。
AI创业者应坚持四个落点：在增量中找市场、在专业里找空间、在业务中找场景、在结果中找收益。
核心观点梳理
- 时代正从“AI+”加速迈向“运营×AI”，Agentic AI推动AI由工具跃迁为业务主体。
- 企业核心诉求不是采购AI工具，而是部署能对业务结果负责的AI运营智能体。
- 智能体走向自主运营需三步： ① 重塑“人+智能体+机器人”协同业务流，构建可拆解、可封装、可重用、可编排、可协同的动态智能业务执行基座； ② 源头治理数据供应链，赋予数据语义，为推理模型提供高质量“燃料”； ③ 基于真实业务场景构建AI应用，形成“业务智能+数据智能+AI”协同飞轮，具备“需求感知-策略计划-业务执行-实时反馈”全链能力。
- AI生产力释放的主力军是年轻人；行业专家与管理层则需重塑生产关系，提供场景经验并营造适配环境。
- 给AI创业者的四点建议：在增量中找市场、在专业里找空间、在业务中找场景、在结果中找收益。
从“工具叠加”到“运营重构”：AI为何难以穿透企业核心？
尽管大模型技术快速演进，AI在企业核心业务中的渗透率仍极低。当前多数企业仍停留在“工具思维”——将AI视作提升局部效率的辅助系统，如“在燃油车上加装导航”，并未改变根本运行模式。
典型表现是：AI被用于加速PPT制作或Excel处理，而核心流程与决策机制未发生本质变化。“工具叠加”式应用虽可提效，却无法驱动运营范式升级。
企业真正需要的，不是“AI+”，而是“运营×AI”——一场从信息化、数字化迈向智能化的代际跃迁，核心在于运营主体的根本性重构。
AI从“工具”跃迁为“业务主体”，需破解四重鸿沟
当前处于两大浪潮交汇点：一是市场“速度革命”，消费需求可被算法实时塑造；二是技术“主体革命”，AI正从分析工具进化为承担业务责任的行动主体。
未来运营主体将由“人+系统”升级为“人+智能体+机器人”新型协同体，带来三大根本变化：
- 运营主体之变：智能体作为对业务结果负责的“数字员工”，与人及机器人协同作业；
- 运营节奏之变：从“月度/周度会议”驱动，转向“实时数据”驱动的秒级干预；
- 竞争壁垒之变：从比拼流程效率，升维至较量决策速度与精度。
这标志着AI角色从“回答问题”跃迁为“对业务结果负责”；企业目标从优化算法精度，转向实现可衡量的业务业绩。
然而现实挑战严峻：认知、操作、燃料、协同四重鸿沟，使AI投资常止步于“玩具”或“部门级工具”，难以转化为企业级运营战斗力。
- 认知鸿沟：大模型缺乏“企业记忆”，不理解特有流程与规则；
- 操作鸿沟：AI有“大脑”但无“手脚”，决策无法自动触发跨系统操作；
- 燃料鸿沟：数据孤岛与质量参差，导致AI“营养不良”；
- 协同鸿沟：单点智能体各自为战，缺乏统一“业务组织架构”调度。
四重鸿沟背后，是战略、组织、能力、数据四大深层断层。
破局之路：战略、组织与技术的“三位一体”重构
跨越鸿沟的关键，在于推进“战略—组织—技术”三位一体的系统性重构，而非依赖单点工具。
战略重构：将AI从“技术采购”上升为最高级别核心战略，目标是“再造以智能体为核心的下一代运营体系”，预算性质应由“IT成本”转为“业务增长投资”。
组织重构：打破“职能筒仓”，组建由业务负责人、AI训练师与智能体构成的“业务智能单元”，职能重心从“管理流程”转向“训练、编排和领导智能体”。
技术重构：从“系统堆砌”转向“能力乐高”，将企业沉淀的核心业务能力（如定价、选品）封装为标准化、可调用的“业务能力积木”，并构建统一“智能体协同体系”进行调度。
“这不是算法问题，是架构问题；不是模型问题，是‘业务+技术’的系统性融合工程问题。”毛健强调。
云徙科技xGOS.AI企业运营超级智能体的落地实践
云徙科技深度融合十年行业沉淀与前沿AI能力，打造xGOS.AI企业运营超级智能体，覆盖“营销-订单-供应链-业财”全链路，交付可自主驱动业务的“数智运营团队”。
案例一：促销管理——从“人拉肩扛”到“自动巡航”
通过“促销策略智能体”“审批智能体”“执行智能体”“分析智能体”协同，实现策略生成、模拟推演、合规审查到全渠道部署的分钟级闭环，决策周期由“周”缩短至“分钟”，促销ROI可量化提升。
案例二：会员运营——从“广撒网”到“精准狙击”
“会员洞察智能体”实时分析用户行为链路并预测需求；“营销活动智能体”在关键时刻（如反复浏览稀缺商品）自动组合“专属价+库存锁定+导购提醒”策略包，并驱动系统执行，显著提升转化率。
案例三：供应链补货——从“经验预测”到“智能响应”
“供应链智能体”接入销售、天气、物流及社交媒体热度等实时数据，为每个门店、SKU计算动态安全库存，并自动生成补货建议、下达采购指令、预约物流资源，实现秒级闭环，有效降低缺货率、提升库存周转。
结语
云徙科技作为企业AI全链路解决方案赋能伙伴，深耕大消费领域十年，聚焦营销、订单、供应链、业财费控等关键环节，依托Agentic AI，将多行业知识图谱与多类型执行工具集沉淀为可复用的知识资产，率先在垂类智能体产品与服务上实现突破，驱动企业高质量智能增长。
xGOS.AI构建了“策略智能辅助-业务智能执行-数据智能反馈”三位一体的智能增长飞轮：以xAaaS智能体运营平台为“大脑”，xBiz业务智能平台为“手脚”，xData数据智能平台为“神经网络”，交付覆盖“营销-订单-供应链-业财费控”全链路、“线上线下+私域公域”全渠道、“人场单货费”全要素、“感知-决策-行动-反馈”全过程的“四全数智运营团队”，支撑营收增长、效率提升与人才能力结构优化，实现可预测、可监控、可衡量的业务成果。