随着新一轮国企改革持续推进，国务院、国资委等多部委频频发文，明确要求加快人工智能等前沿技术在央国企的深度应用，以赋能生产运营、组织管理和决策优化，数智化转型也由此成为了央国企实现高质量发展的核心动力。在此背景下，系统性构建数据驱动、智能主导、业务一体化的AI应用体系，已成为央国企数字化转型的必由之路。

然而，现实中超九成企业AI项目未能产生实质商业价值，大量央国企在推动AI项目时遭遇“数据孤岛”、“业务割裂”、“智能体用而不灵”等共性难题。如何实现AI与企业业务的深度融合、推动AI项目真正落地，成为了当下央国企管理层和信息化负责人亟需破解的战略命题。

近年来的央国企日渐加速推进数智化转型，人工智能在企业管理与业务运营中的应用也由此不断拓展——从人力资源智能分析到财务自动化，再到供应链优化与智能决策，AI技术正逐步渗透进各大核心业务领域。与此同时，国资委等主管部门也多次发文，明确要求央国企加快新一代信息技术的推广应用，推动企业管理向数字化、智能化迈进。由此，许多央国企已建设了企业级数据平台，初步实现了数据采集、整合与分析的基础能力，并在部分业务场景中试点智能化应用，这不仅提升了管理效率，也为企业高质量发展注入了新动能，同时还有部分头部企业通过智能体平台、行业大模型等新技术不断试水，进一步地推动了AI项目从概念验证走向实际运营。

然而，尽管央国企AI数智化转型已展现出积极态势，但在大规模落地过程中，其仍需面临诸多挑战：

• 数据分散与价值激活困境

  央国企在长期发展中积累了大量业务数据，然而这些数据分布于多个业务系统和组织层级，标准不一、孤岛效应突出，且数据治理过程中涉及权限管理、数据安全和合规要求，也导致了数据整合、共享和高效利用难度极大。此外，数据质量参差不齐，缺乏统一的数据标准和标签体系，同样会影响到AI模型训练的有效性和智能体应用的准确性。

• AI与核心流程深度协同不足

  央国企业务流程复杂、定制化程度高，不同行业、部门之间业务逻辑差异显著，这致使许多AI项目在引入时往往停留在技术“拼装”层面，缺乏对央国企实际业务场景的深入理解，导致AI系统难以与核心业务流程深度融合。并且，业务部门与IT团队之间沟通壁垒突出、需求理解和方案落地存在偏差，更是严重影响了AI工具的实际使用率和价值产出。

• 场景化运营与持续优化不足

  智能体作为AI落地的重要载体，在央国企中尚处于探索阶段——部分企业已部署智能体平台，但智能体多停留在问答、报表等浅层应用，难以承担复杂业务协作和流程自动化任务，并且智能体的权限管理、技能管理、反馈优化等运营机制尚不健全，缺乏持续学习和自我进化能力，也使其难以支撑业务需求的动态变化。

数据驱动为本：央国企AI落地的“第一闭环”

在推动AI数智化转型的过程中，数据治理与价值激活成为央国企迈向智能化的基础引擎。面对庞杂分散的数据现状，越来越多央国企选择通过搭建企业级数据云平台，打破信息孤岛，实现跨系统、跨部门的数据整合。通过数据采集、清洗、治理，企业不仅提升了数据质量和一致性，也为后续AI模型训练和智能体应用打下坚实基础。这一过程中，数据安全与合规管控始终贯穿始终，确保数据流转在可控、可溯的范围内进行，而只有当数据获得统一治理与充分激活，企业才能释放真正的数据驱动力，为AI项目注入可持续的源动力。

更进一步地说，数据平台的建设不仅仅是简单的数据汇聚，更强调数据与业务对象、多维模型、语义理解的深度融合。对此，多数企业通过业务数据、知识资产、用户行为等多维数据的整合与建模，逐步实现了“数据-智能-业务”的双向闭环：一方面，历史数据为AI智能体赋能，提升预测与决策能力；另一方面，智能体生成的洞察与知识又反哺数据平台，推动数据资产的持续增值。以红海云在央国企人力资源管理中的实践为例，企业通过整合招聘、绩效、薪酬、培训等数据环节，利用智能分析优化人才结构和绩效激励，实现了数据驱动下的精准管理和高效运营。

此外，数据的实时处理能力也成为央国企AI落地的重要保障。针对业务规模庞大、数据量巨大的实际需求，企业纷纷引入流批一体、HTAP等先进技术，实现业务数据与分析数据的实时融合。例如，当销售订单录入系统后，相关数据能够被即时捕获、分析与反馈，为管理层提供及时、准确的决策依据。

总的来说，唯有在数据治理、融合与实时处理等多元能力的共同作用下，央国企才能为AI项目的深入落地构建起坚实的“第一闭环”，夯实数智化转型的根基。

模型与智能体：央国企数智化落地的核心中枢

在高质量数据治理的基础上，央国企AI项目能否实现真正的业务赋能，其关键在于模型与智能体的科学构建和有效联动。

随着数据平台的逐步完善，央国企越来越重视模型能力的体系化建设。不同于传统的通用大模型简单接入，央国企更需要基于自身独特的业务流程、行业属性和管理需求，打造“通用+行业+专属”相结合的模型矩阵。在这一矩阵中，行业大模型和知识图谱能够提升AI对专业场景的理解力和推理深度，帮助企业更好地识别与应对复杂的管理和运营问题，基于企业实际业务的专属微调模型则为流程自动化、智能决策等核心环节提供了精准支持。

与此同时，模型能力的提升还为智能体平台的构建提供了坚实基础——智能体作为企业AI应用的统一入口，承载着多模态感知、上下文理解、流程执行等多项关键功能。借助智能体平台，央国企可以将AI能力深度嵌入到人力资源、财务、采购、生产等核心业务流程，实现数据采集、业务处理、决策支持的自动化和智能化。比方说在人力资源领域，智能体不仅能够自动响应员工咨询、生成个性化报表，还能参与人才盘点、绩效评估等复杂任务，极大减轻了管理压力，提升了组织响应速度。

值得关注的是，随着智能体应用范围的不断扩展，央国企对于权限管理、合规运营和持续优化提出了更高要求，而智能体平台不仅需具备灵活的权限配置和操作日志追溯能力，还要能够根据用户反馈不断自我优化，降低模型偏差和“幻觉”风险。通过持续的模型训练和智能体运营，企业可以实现AI能力的动态进化，更好地适应业务发展的多样化需求。也正是在模型与智能体的有机协同下，央国企AI数智化转型才能真正实现从底层数据驱动到顶层业务赋能的闭环，为组织高质量发展注入持续动力。

场景融合与运营闭环：AI项目落地的系统路径

在模型与智能体能力不断提升的基础上，央国企推动AI项目真正发挥价值必须进一步打通场景融合与运营闭环，实现从“建好”到“用好”的转变。与此，当前有越来越多央国企开始以业务场景为牵引，梳理人力资源、财务管理、采购供应链等关键领域的实际需求，将AI能力深度嵌入日常管理和决策流程。通过智能体平台，AI不仅能够实现自动化响应和个性化辅助，更能在组织架构、权限体系和专业流程中灵活适配，推动知识与服务随业务流动高效传递。

随着业务场景的不断丰富，AI应用逐步从单点试点向全流程贯通延展。央国企在实际推进过程中发现，只有将智能体与具体业务流程紧密结合，才能实现管理自动化、决策智能化。例如，在人力资源管理中，智能体能够主动提示员工异动风险、提供薪酬优化建议、自动生成人才分析报告，极大提升了管理效能和数据驱动决策的精准度。

与此同时，AI项目的运营管理也日益成为央国企关注的重点。为确保智能体持续发挥作用，企业逐渐建立起完善的运营闭环机制，包括权限分级、技能管理、用户反馈收集与模型精细化调优。通过持续监控智能体的运行表现、收集用户操作数据，企业能够快速识别并修正应用中的不足，使智能体服务能力不断升级，适应业务环境的动态变化，并且红海云在助力央国企智能化转型过程中还将持续优化多智能体统一调度与集中管理能力，帮助企业根据组织需求灵活分配任务和权限，实现高效协同与精益管理。

可以看到，正是通过系统性的场景融合与运营闭环建设，央国企才能真正将AI项目从试点应用推向大规模落地，推动组织管理和业务创新迈上新台阶，为后续的数字化升级和智能化生态构建奠定坚实的基础。