6 月 26 日，" 正和岛 2025 案例共学年会暨 AI+ 先行者创新大集 " 在合肥举办，本次大会以 " 向新力 " 为主题，千余位企业家共同探讨 AI 时代下的组织变革与商业格局。

大会现场，360 集团创始人周鸿祎以 AI 数字人形式带来了《智能体的发展趋势与实践路径》的主题分享。

在分享中，他结合时代变革， 系统分析了当下 AI" 智能体 " 的发展趋势、潜在机会以及未来可能出现的商业形式，并为企业与个人带来了与 AI 共舞的具体建议。

以下是周鸿祎在正和岛案例共学年会上的分享。

口 述：周鸿祎 360 集团创始人

来 源：正和岛（ID：zhenghedao）

大家好！我是 360 集团创始人周鸿祎的数字分身。

每一次产业升级，都离不开对技术的深度探索与应用。在当下的 AI 时代，这种探索更显得迫切与重要。作为技术先行先试的前沿力量，广大企业始终关注 AI 在实际业务中的应用落地可能，以及落地过程中面临的挑战。

接下来，我将围绕企业 AI 应用落地的机遇与挑战分享一些思考，希望能为大家带来启发。

中国具备全球最完整的产业链与最丰富的工业场景，这为 AI 技术的深度应用创造了得天独厚的条件，促使众多企业积极拥抱 AI 与大模型，推进 AI 化转型。

然而现实中，不少企业引入   DeepSeek 等大模型后，尽管模型功能十分强大，却只能作为聊天机器人使用，这是因为这些大模型不懂业务，不能直接下地干活。

这背后反映出大模型存在两个关键短板：

一是比较 " 偏科 "，虽然能思考、能生成、能规划、能指挥，却没有 " 手 " 和 " 脚 "，不具备使用工具和处理复杂任务的能力；

二是缺乏长期记忆能力，每次只能处理单一任务，无法自主处理多步骤复杂流程。

而智能体的出现，恰好弥补了这些不足。

智能体能够全流程执行复杂任务，遇到困难时可以自动调用各种工具，完成从流程规划、任务分解到执行的完整闭环。这种能力的获得，标志着 AI 从被动响应转向主动执行，从单点突破转向系统性解决方案。大模型和智能体不是互相取代的关系，而是必须结合起来才能真正发挥作用。

2025 年，AI 发展进入 " 下半场 "，智能体将成为推动产业变革的核心力量，可以说，AI 的应用也就等同于智能体。

从应用实践来看，智能体正在重塑企业的运行模式：

智能体最初作为辅助员工解决问题的工具，从实现单个工作节点的优化与改进，逐步发展为取代部分岗位职能，变成 " 数字员工 " 或 " 硅基员工 "；人类员工则转变为智能体的教练、导师、管理者和协调者，主要负责目标设定与价值观判断，把控整体方向。

随着智能体技术的发展，未来应用软件和网站都将成为智能体执行任务的工具，形成 " 员工操作智能体，智能体调用软件、访问网站 " 的全新工作模式。届时，一名人类员工带领上百个智能体协同工作将成为常态，员工的工作效能呈指数级增长，从而演变为 " 超级个体 "。

而当企业内每名员工都能有效管理大量智能体时，企业的实际运营规模也随之扩大，进而升级为 " 超级公司 "。在此背景下，智能体的运营比例与硅基员工的占比，也将成为衡量企业 AI 化水平的关键指标。

从另一个角度来看，尽管前景广阔，但企业在推进 AI 应用落地时仍然需要应对诸多挑战。

首先，企业要正确认识 AI 的能力，既不要低估 AI 的潜力，也不要高估 AI 的能力。

不要追求用一个大模型或智能体解决所有问题，而要用垂直模型和专业智能体解决专业问题。通过分阶段实施，小切口、大纵深，从简单的智能体开始做起，逐步实现从单点优化到流程再造的跨越。

特别需要强调的是：AI 转型必须以一线业务人员为主导，让 " 听得见炮声的人 " 做决策。此外，AI 并不能代替 IT 系统，而是需要以现有信息化架构为基础，数据作为 AI 的燃料，企业信息化程度越高，AI 转型的成功率也就越高。

第二，很多企业，特别是传统企业面临人员 AI 能力参差不齐的情况。要顺利推进 AI 转型，需要培养企业全员的 "AI 素养 "，提升企业 " 含 AI 量 "。

一方面，要通过培训、实操等方式推动全员用 AI、懂 AI，尤其要优先提升业务人员的 AI 应用能力；

另一方面，要建立 " 用中学、干中学 " 的长效机制，员工在实践中使用 AI 越多，越知道哪些流程适合用 AI 优化，哪些不适合，从而精准把握 AI 的上限和下限。使用 AI 并不是人类与生俱来的天性，因此企业可以建立一些 AI 的考核机制，使员工强化养成使用习惯。

这里推荐使用 360 纳米 AI 企业版，可以帮助员工在实践中提高 AI 能力，掌握智能体搭建与调用技巧，实现 AI 素养的全面提升。

第三是确定 AI 在企业中的应用场景。AI 与业务场景深度融合才能发挥能力。在场景选择上，首先要寻找业务中的卡点、堵点、难点、痛点，优先选取企业中无法实现自动化、必须依赖人工操作、流程繁琐、链条长、成本高的场景。

随后判断流程中的卡点与堵点能否通过大模型与智能体解决，以及现有业务系统是否具备数据与知识沉淀基础，最终以实现 " 效率提升十倍、体验优化十倍、成本降低十倍、人力缩减十倍 " 为目标，确定 AI 的具体切入环节。

值得一提的是，为了加快推动 AI 在企业领域的应用落地，进一步赋能千行百业，360 面向企业推出超级企业智能体构建运营平台（SEABOT）。

360 的 SEABOT 超级企业智能体搭建运营平台可以可以根据不同行业、不同规模的企业在业务流程、管理模式上的特点，对企业内部的算力网络、基座模型、运行环境等进行一体化管控，实现从智能体构建、运营到安全保障的全生命周期管理。

当企业 AI 转型的一切条件都具备时，还有一项一定不能忽视的问题，那就是 AI 安全问题。

除了系统漏洞、数据泄露、供应链攻击等传统安全问题之外，AI 大模型还面临内容安全、幻觉、提示注入攻击等新型安全问题。特别是当大模型结合智能体，具备了操作企业生产控制及 IT 等系统的能力时，一旦智能体失控，可能导致业务中断、生产线停摆等问题，使安全风险进一步加剧。

这些新的安全问题，无法依靠传统的安全手段解决，为此，360 提出 " 以模制模 " 新解法，用大模型卫士一体化解决大模型漏洞、生成错误内容、幻觉引发的胡说八道，以及智能体行为失控等问题，确保 AI 技术在企业应用落地的安全、向善、可信和可控。

当前，我们站在 AI 技术与产业融合的关键节点，企业 AI 转型本质是 " 技术适配业务 " 的系统工程：从能力认知到人员培养，从场景落地到安全防护，每个环节都要以务实态度精准施策。

当智能体真正成为业务流程的有机组成，当数据与算法持续驱动效率变革，我们终将见证中国企业在 AI 时代实现转型，获得突破。

最后，预祝此次大会圆满成功，谢谢大家！

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编辑  | 微澜   主编  | 孙允广