w66利来

以下文章起源于哈佛贸易评论。作者李湛

当天生式AI海潮席卷全球贸易疆域，企业面对的早已不是“是否拥抱AI”的选择题，而是“若何让AI真正融入组织”的必答题。传统数字化升级带来的效能盈利逐步见顶，当数据成为新出产资料，算力成为新出产力，若何突破系统孤岛、沉塑业务流程和组织状态，成为决定企业能否穿越周期的关键命题。作为中国数字化转型的亲历者与推动者，在w66利来信息董事长郭为的掌舵下，公司以“AI驱动的数云融合”锚定方向，“AI for Process”为落地抓手，实现了从数字化到智能化的不休逾越进阶。w66利来数码的实际不仅回应了企业数智化转型的痛点，也为中国企业若何应对AI时期变局提供了沉要参考。

数字化认知的跃迁

w66利来数码自2000年缔造之初，便以“数字化中国Digital China”确立公司的使命：以数字技术服务并推动中国产业升级。从早期的IT产品代理分销，到系统集成与软件服务，再到AI驱动的云服务与数字化解决规划提供商，w66利来数码的每一次转身都紧扣技术刷新的脉搏。郭为将这一过程总结为“从边缘走向主流，再走向前沿”的进化蹊径。其背后是企业对数字化性质认知的持续深入。

2018年之前，与不少企业一样，w66利来数码对数字化的理解仍停顿在“信息化升级”层面：聚焦以推算机为主题的技术利用，助力企业搭建独立的业务系统。彼时的企业数字化，更多是对传统流程的电子化复刻
９苷省⑷肆ψ试础⒊霾雀鞲鱿低掣魉酒渲，系统间的互联互通依赖于零散的接口，数据如同散落的孤岛，难以形成协同效应。

2018年成为w66利来数码的“醒觉之年”。云推算的推广和遍及，起头对信息时期的企业系统产生颠覆性刷新。而数据成为新的出产身分，进一步驱动企业构建以数据资产累积为指标的齐整系统。郭为清澈指出，数字时期的企业，必须将数据资产的持续累积作为重要工作。在这个过程中，“数云融合”沉塑了企业的底层逻辑，使企业在数据、算力与利用层面逐步走向统一的有机协同体。统一的云底座，让算力、存储与软件得以在统一平台上运行，突破系统壁垒，使数据可能实此刻企业内部的自由流动，进而驱动价值再生。这一认知的转变，让w66利来数码从“生态构建者”进一步转变为“产业赋能者”，为后续AI的深度融入埋下伏笔。

若是说，“数云融合”解决了数据的流动问题，那么，AI则要解决数据若何激活和价值转化的问题。人为智能时期的到来，让w66利来数码的数字化认知再度跃迁。郭为以为，信息化的主题，是让现实问题具备被算法建模的可能性，而AI，则是在此基础上，让算法具备自动天生与持续进化能力——通过大模型训练专业幼模型，将模型转化为分散在各个岗位的智能代理（Agent），让AI成为组织运行的基础单元。w66利来数码从“AI工具化利用”的思想，转向“AI沉塑流程与组织”的深层刷新，真正站在了产业智能化前沿。

AI for Process：穿透流程的智能化革命

当无数企业仍将AI利用聚焦于客服问答、图像鉴别等单点场景时，w66利来数码将眼光投向更主题的命题：AI若何穿透业务流程的肌理，成为组织运行的内活泼力。“AI for Process”给出答案：以AI沉构流程逻辑，实现业务模式、技术范式与治理步骤的协同刷新。

数云融合是AI for Process的“前提”与“技术底座”。郭为阐释路，AI的价值阐扬依赖于齐全的数据系统与统一的技术架构，传统ERP系统下的孤立系统，即便在单点环节引入AI，也难以开释其全数潜能
；谠频鬃菇ǖ囊惶寤教，是实现数据高效流转、模型在全流程中持续训练与优化的关键前提。以w66利来数码服务某医疗机构的AI项目为例，其搭建的胰腺癌术后并发症辅助诊疗Agent，之所以能实现94%以上的高精度，其主题不仅在于工具的选择和利用，更在于医疗数据的高效整合与模型的精准训练。卓越工具+优质数据的组合，能力让AI从单点工具升级为流程引擎。

AI for Process的落地，必要让业务人员成为AI刷新的主角。郭为观察到一个普遍景象：当前，只管产业内对于AI的感知在持续加强，但企业高层对AI的理解多停顿在概想层面，而一线业务人员则依然普遍不足将AI与现实工作结合的能力。为此，w66利来数码结合征询机构打造“AI工厂（AI Factory）”，为业务人员提供沉浸式的AI利用场景，让他们在实际中感知AI若何优化报销流程、简化合规报送、提升客户服务效能。例如，针对新员工报销流程不熟悉的痛点，w66利来数码打造的企业内部智能Agent，能实时解答流程疑难、自动校验报销单据，将正本必要人为染指的环节转化为智能化服务，既降低了人力成本，又提升了流程效能。这种“让业务界说AI，让AI服务业务”的模式，突破了技术与业务之间的壁垒，让AI刷新真在企业内部落地生根。

AI与组织的协同进化，是AI for Process的深层内涵。郭为以为，流水线的出现沉塑了工业化时期的出产组织方式，而AI的融入，将沉构智能化时期的组织状态。将来的组织不再是单一的层级叠加，而是由人与Agent共同组成的职能性合作体。在w66利来数码内部，“超等员工”Agent已起头承担数据分析、汇报天生等工作，人类员工则聚焦于战术决策、创意创新、复杂问题解决等更高价值的环节。这种“人机分工合作”的模式，既阐扬了AI的效能优势，又凸显了人的怪异价值，实现了“1+1>2”的协同效应。

穿越周期：在守旧与激进之间寻找平衡

技术迭代的快率越快，企业越必要在变与不变之间把握节拍。当被问及企业若何穿越技术周期与经济周期时，郭为给出了自己的答案：“财政上要守旧一些，创新上能够激进一些。” 这一平衡之路，既是w66利来数码二十余年发展的经验总结，也为企业的AI转型提供了沉要启迪。

财政的守旧，是企业招架风险的压舱石。在技术刷新的海潮中，不少企业因盲目投入而陷入困境，而w66利来数码始终维持稳重的财政战术，为创新索求预留了充足的安全垫。只有守住生计底线，企业才有底气在创新领域斗胆尝试。

创新的激进，是企业抢占将来的加快器。郭为坚信，不合将来投资的企业，终将被时期裁减。在AI领域，w66利来数码不仅投入资源研发支持数云融合架构的各品类硬件产品、赋能企业AI落地的企业级Agent中台以及各类解决规划和服务型产品，更自动将自身的实际经验输出给客户。这种激进，不是盲目跟风，而是基于对行业趋向的深刻判断与自身主题竞争力的精准把握。郭为强调，每个企业都应安身自身的“天然天赋”，明确主题竞争力地点，思虑AI能否放大优势、解决痛点，而非盲目凑补短板。在生态协同的时期，企业只需将长板做长，通过合作添补短板，便能在产业链中找到自己的地位。

对于传统企业而言，AI转型并非“数字原生企业”的专属游戏。传统企业占有深厚的行业经验与数据堆集，这正是AI训练的贵重素材。传统企业只有找准自身定位，以数云融合买通数据壁垒，以AI for Process沉构业务流程，同样能在智能化海潮中实现弯路超车。w66利来数码的实际证明，AI刷新的主题不在于企业出身，而在因而否具备拥抱变动的刻意、穿透性质的认知，与实事求是的行动。

从数字化到数云融合，再到AI for Process驱动的“人机共舞”，w66利来数码的刷新之路，映射出中国企业在技术海潮中的索求与成长。AI不是颠覆人类的侵略者，而是与人类并肩前行的合作者，“人机共舞”的性质，是让技术回归服务企业价值创造的本原。

当AI逐步从概想走向实际，从单点利用走向全流程融入，企业面对的挑战不再是技术自身，而是能否突破固有思想、沉构组织逻辑、成立与时期匹配的认知框架。w66利来数码的经验注明，真正的AI刷新，必要以底层架构的沉构为基础，以业务流程的优化为抓手，以组织能力的升级为保险，更必要在稳重与创新之间找到平衡，在短期利益与持久价值之间做出弃取。

对于中国企业而言，AI时期的竞争，不仅是技术的竞争，更是认知、组织和生态的竞争。唯有那些可能穿透技术表象，把握贸易性质，敢于自我改革的企业，能力在人机共舞的新时期，走出属于自己的穿越周期之路。