前不久，当硅谷还在为 OpenClaw 等开源框架突破 25 万 Star 而狂欢时，中国企业的数字化决策者们已经开始面对更务实的命题——
"AI Agent 究竟如何穿透对话框，真正进入业务系统、接管复杂流程、调用关键权限，并最终对经营结果负责？"
在虎嗅智库最新一期 502 线上研讨会中，施耐德电气数字化总设计师毛春景、森马AI 应用专家林建霞，以及钉钉资深解决方案架构师何欣，分别从工业、消费和平台视角，拆解了 Agent 深入业务 " 深水区 " 的真实镜像。这不再是一场关于大模型趋势的泛泛而谈，而是几个关于 "AI 重新组织企业 " 的具体逻辑。
以下是研讨会精华实录：
施耐德电气：工业 AI 的 " 反泡沫 " 逻辑，让知识资产化
很多企业的 AI 还停留在 PPT 润色或会议纪要等办公场景，但对于拥有全球化产业链路的施耐德电气来说，AI 必须进入生产体系。
毛春景一开始就提到："AI for all，但前提一定是创造价值。" 施耐德上海工厂获评 " 灯塔工厂 " 背后，是 AI 已经深度嵌入采购、物流、质检、计划、运维等六大核心的供应链流程。
施耐德也正致力于将 AI 作为所有产品的底座。毛春景分享了 "BuildingGPT" 案例：在楼宇自动化中，该工具结合大模型与专业知识图谱，能像助理一样快速响应暖通设备的故障咨询，并将非结构化的隐性知识与现场实时数据结合，为运维人员提供全生命周期支持。
为了管理跨国公司庞大的模型资产，施耐德自研了 AI 平台，涵盖模型资产管理、Agent 构建及运行监控。该平台已在全球区域的数十个站点推广，产生了非常可观的业务价值。毛春景强调，AI 成功的核心在于将通用技术与能源、工业自动化领域的知识（Know-how）深度融合。
毛春景直言，当 AI 唤醒 " 沉睡数据 " 并使其重新流动时，现有的权限体系、审计规则、责任归属往往是缺失的。AI 的灵活性已经超出了原有企业治理体系的设计，治理体系的滞后是最大的 " 卡点 "。
森马：当设计师遇上 AI，零售业的 " 快反 " 如何重构？
对于服装行业而言，挑战在于消费者需求的 " 急速变化 " 与产业链 " 长周期 " 之间的矛盾。森马 AI 应用专家林建霞用了一个很有意思的比喻："如果你一直在旧马车上换轮子，它的提效始终有限。你可能需要直接升级成汽车。"
因此，森马内部推进 AI 时，重点不是单点工具，而是围绕三个方向：流程再造、组织激活和数据驱动。
其中，流程再造是她会上讲得最具体的部分。
林建霞分析，服装行业很多流程其实是高度重复且环节割裂的。例如：设计师反复找灵感、商品部门做趋势分析、市场部门做营销图、电商部门改商品素材。
对此，森马内部做了一套 " 设计大脑 "。这个系统并不是简单接一个文生图工具。而是把企业内部素材、版型数据、面料信息、品牌风格、历史商品素材、设计工作流全部接进来成为一个完整工作台。
林建霞提到，他们甚至专门做了 " 无限画布 " 功能。原因是设计师真正工作时，并不是线性的。他们会拼素材、调色、比款式、做系列搭配，同时推进多个灵感方向。所以 AI 不能只是 " 生成一张图 "，必须适配真实设计流程。
这一点其实特别重要。很多企业今天 AI 落不了地，一个核心原因就是：工具逻辑和业务逻辑脱节。但森马的思路明显是反过来的。不只是 " 给业务接 AI"，而是让 AI 适配业务链路。
她也特别解释了为什么森马没有完全采用外部工作流平台。因为服装行业很多数据、素材、权限体系都非常特殊。例如不同品牌之间既需要素材共享，又需要权限隔离。这决定了很多行业 AI，最后一定会走向企业自己的垂类体系。
钉钉：为什么企业级 Agent 需要完整协同体系？
"高效的个人，永远拼不出高效的公司。"
钉钉资深解决方案架构师何欣在研讨会上提出了一个引人深思的观点：目前很多企业的 AI 应用是点状的，用 "+AI" 的思路给原有系统加一点 AI 能力，虽然提效但没有形成范式的跃迁。
何欣认为，当下企业更应该侧重 "AI+"，即用 AI 重构组织形态、业务流程甚至商业模式。当前最热门的方向和话题就是数字员工（Agent）。
她特别提到，当前大量热门 Agent 工具，本质上仍然偏个人化。比如 OpenClaw 类产品虽然强大，但在企业环境中会面临权限、安全、审计、日志、技能管理等大量问题。例如：
谁在调用 Agent？ 调用了什么系统权限？ 数据是否可追溯？
Skill 如何统一分发？ 企业如何统一治理？
这些都不是个人 Agent 天然具备的能力。企业级 Agent 必须具备三个核心特质：有权限感知、有安全审计、有统一配置。因此，钉钉当前重点推进的是企业级数字员工平台 " 悟空 "，目标是把 Agent 真正嵌入企业协同体系，并做安全兜底。
未来的企业竞争力，不再是文档的多寡，而是 "Skill（技能）广场 " 的丰富度。何欣建议，企业应将老专家的经验、SOP 流程沉淀为 Agent 可以调用的 Skill 库。这样，即使人走了，经验也会作为 " 数字员工 " 留在公司里，实现真正的生产力永续。
最后，何欣预测，未来企业真正的竞争力不只是拥有多少数据，而是谁能率先将组织经验、业务规则转化为可调用的 Skill（技能）。
结语
在最后的互动环节，来自万和新电气、金山办公、东鹏饮料、思谋科技、蔚来汽车、长城汽车、全棉时代、字节跳动等企业的参会者与嘉宾展开了多轮追问与探讨。
全场讨论最终收敛为一个核心共识：在企业真实的商业逻辑里，AI 的价值不应由 " 对话次数 " 来衡量。如果 AI 不能像正式员工一样独立完成业务闭环、并实打实地扛起 KPI，那么它对企业的商业价值就近乎为零。
AI 将如何持续赋能企业运营并推动组织自动化？虎嗅智库将通过系列研讨会与深度案例研究持续追踪。同时，本次研讨会中更为深刻的观点交锋与行业共识将陆续整理发布，相关 " 案例判断卡 " 也将同步上线虎嗅智库官网。
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