北京2026年2月25日 /美通社/ -- 在從Agentic AI向Physical AI演進(jìn)的新階段，企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型面臨的挑戰(zhàn)，不再是單點(diǎn)技術(shù)的應(yīng)用，而是——AI能力能否持續(xù)增長(zhǎng)、持續(xù)復(fù)用、持續(xù)創(chuàng)造業(yè)務(wù)價(jià)值，且成本和風(fēng)險(xiǎn)可控。

軟通動(dòng)力 AI Factory 打造的AI 飛輪增長(zhǎng)模型，以數(shù)據(jù)、模型、智能體、場(chǎng)景為核心支點(diǎn)，通過(guò)各環(huán)節(jié)的正向循環(huán)與相互賦能，形成全鏈路、體系化的能力閉環(huán)，讓AI能力在企業(yè)內(nèi)部持續(xù)沉淀、迭代、放大，最終產(chǎn)生從"工具應(yīng)用" 到 "組織原生" 的質(zhì)變，真正讓智能成為企業(yè)的核心生產(chǎn)要素。

1、為什么企業(yè)AI需要"飛輪模型"？

如果說(shuō)單點(diǎn)AI應(yīng)用，解決的是企業(yè)運(yùn)行的效率問(wèn)題；那么體系化AI能力，則解決的是企業(yè)業(yè)務(wù)的增長(zhǎng)問(wèn)題。當(dāng)AI開(kāi)始深度參與決策、流程與執(zhí)行環(huán)節(jié)，AI能力需要能夠像生產(chǎn)系統(tǒng)一樣被持續(xù)生產(chǎn)、持續(xù)復(fù)用，智能化投入才會(huì)真正轉(zhuǎn)化為長(zhǎng)期業(yè)務(wù)回報(bào)。

軟通動(dòng)力的AI Factory解決方案正是一套把"AI能力規(guī)?；a(chǎn)"的企業(yè)級(jí)運(yùn)營(yíng)體系，其核心功能包括智能決策支持、自動(dòng)化流程執(zhí)行和數(shù)字化映射與仿真優(yōu)化，通過(guò)構(gòu)建智能體矩陣，將硅基員工、具身員工和企業(yè)員工嵌入全價(jià)值鏈條，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)和管理的智能化升級(jí)。

軟通動(dòng)力AI Factory的AI飛輪則由數(shù)據(jù)、模型、智能體、場(chǎng)景四大核心環(huán)節(jié)構(gòu)成，形成數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型訓(xùn)練、模型支撐智能體運(yùn)行、智能體重構(gòu)業(yè)務(wù)場(chǎng)景、場(chǎng)景持續(xù)生成數(shù)據(jù)資產(chǎn)的全流程閉環(huán)，各環(huán)節(jié)的成果都能反哺其他環(huán)節(jié)，推動(dòng)企業(yè)整體AI能力持續(xù)增強(qiáng)。飛輪轉(zhuǎn)動(dòng)的速度，則隨各環(huán)節(jié)的深度融合持續(xù)加快，企業(yè)的 AI 能力與業(yè)務(wù)價(jià)值也隨之指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。

AI飛輪一旦轉(zhuǎn)動(dòng)起來(lái)，邊際成本會(huì)快速下降，創(chuàng)新速度會(huì)持續(xù)提升，業(yè)務(wù)價(jià)值會(huì)加倍放大。由此，AI不再只是工具，而成為企業(yè)業(yè)務(wù)的增長(zhǎng)引擎。

第一重飛輪：數(shù)據(jù)筑基，讓企業(yè)知識(shí)成為可復(fù)用的智能資產(chǎn)

數(shù)據(jù)是 AI 飛輪轉(zhuǎn)動(dòng)的核心燃料。

軟通動(dòng)力 AI Factory 打造的硅基員工知識(shí)大腦，打破企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)孤島，整合 ERP/MES 系統(tǒng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、IoT 設(shè)備質(zhì)檢數(shù)據(jù)、文檔 OA 制度數(shù)據(jù)等全維度私有數(shù)據(jù)，通過(guò)AI數(shù)據(jù)平臺(tái)完成專業(yè)的知識(shí)治理，將碎片化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為具有業(yè)務(wù)邏輯和價(jià)值的標(biāo)準(zhǔn)化 token，構(gòu)建企業(yè)、部門、員工三級(jí)聯(lián)動(dòng)的知識(shí)庫(kù)體系。

這些經(jīng)過(guò)治理的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，會(huì)持續(xù)為 AI 模型訓(xùn)練、智能體開(kāi)發(fā)提供精準(zhǔn)的業(yè)務(wù)支撐。同時(shí)，模型在場(chǎng)景中的應(yīng)用又會(huì)產(chǎn)生新的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，反向豐富知識(shí)庫(kù)，讓數(shù)據(jù)資產(chǎn)在循環(huán)中持續(xù)增值，為飛輪轉(zhuǎn)動(dòng)筑牢數(shù)據(jù)根基。

第二重飛輪：算力托底，為 AI 飛輪提供穩(wěn)定的動(dòng)力輸出

算力是 AI 飛輪轉(zhuǎn)動(dòng)的基礎(chǔ)動(dòng)力。

軟通動(dòng)力 AI Factory 搭建了On-Prem 私有智算中心 + On-Cloud 私有算力專區(qū)的混合算力架構(gòu)——本地私有智算中心保障核心業(yè)務(wù)，云側(cè)彈性算力支持訓(xùn)練與高峰負(fù)載，邊緣算力適配現(xiàn)場(chǎng)與實(shí)時(shí)場(chǎng)景。這一多元算力載體，依托軟通華方 OEM 硬件打造，包括GPU server、AIDC 數(shù)據(jù)中心集群版、Edge 端側(cè)一體機(jī)版等，并通過(guò)天元智算調(diào)度平臺(tái)實(shí)現(xiàn)算力的彈性調(diào)度、按需擴(kuò)容與智能分配，確保高并發(fā)場(chǎng)景下的穩(wěn)定輸出。

穩(wěn)定的算力支撐讓數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練、智能體運(yùn)行、場(chǎng)景落地全流程高效推進(jìn)。而隨著飛輪轉(zhuǎn)動(dòng)，企業(yè) AI 應(yīng)用場(chǎng)景不斷豐富，算力的調(diào)度效率與適配能力也會(huì)持續(xù)優(yōu)化，算力的規(guī)模化應(yīng)用也會(huì)降低單位計(jì)算成本，讓飛輪轉(zhuǎn)動(dòng)的"動(dòng)力成本"持續(xù)下降。

第三重飛輪：平臺(tái)賦能，讓 AI 能力成為企業(yè)的通用生產(chǎn)力

平臺(tái)是 AI 飛輪的傳動(dòng)核心，更是連接數(shù)據(jù)、算力與場(chǎng)景的關(guān)鍵樞紐。

軟通動(dòng)力 AI Factory 深度整合軟通天璇 MaaS 平臺(tái)的模型服務(wù)體系，以及AIDE(AI 數(shù)據(jù)治理)、ASDM(AI 時(shí)代軟件研發(fā)流水線)體系，搭配自研AutoAgent 智能體開(kāi)發(fā)平臺(tái)、IssMeta 數(shù)字孿生研發(fā)仿真平臺(tái)，構(gòu)建起全棧式、多能力協(xié)同的 AI 軟件技術(shù)棧，形成從數(shù)據(jù)治理、模型服務(wù)、研發(fā)提效到智能體開(kāi)發(fā)、虛擬仿真的全鏈路技術(shù)賦能體系，讓數(shù)據(jù)與算力的能力高效轉(zhuǎn)化為各場(chǎng)景可落地的智能工具。

• ASDM 體系：

  作為 AI 時(shí)代的軟件研發(fā)核心方法論，從 "為人構(gòu)建系統(tǒng)" 轉(zhuǎn)向 "為 AI 構(gòu)建系統(tǒng)"，覆蓋需求與設(shè)計(jì)、架構(gòu)與規(guī)劃、編碼和測(cè)試、QA 與安全、DevOps 與持續(xù)交付全研發(fā)流程。通過(guò)構(gòu)建場(chǎng)景化認(rèn)知能力、閉環(huán)執(zhí)行能力和自我迭代能力，搭配專屬AI Coding工具體系，為不同研發(fā)角色提供針對(duì)性 AI 化場(chǎng)景支撐，實(shí)現(xiàn) "AI 主導(dǎo)、人工輔助" 的研發(fā)模式，最大化 AI 在研發(fā)價(jià)值流中的提效作用。

• AIDE(AI 數(shù)據(jù)治理)平臺(tái)：

  聚焦 AI 全生命周期的數(shù)據(jù)治理與服務(wù)管理，覆蓋數(shù)據(jù)采集、清洗、標(biāo)注、質(zhì)量評(píng)估、合規(guī)審計(jì)等核心環(huán)節(jié)，通過(guò)自動(dòng)化工具與流程化管控，確保數(shù)據(jù)的高質(zhì)量、高可用與高安全，為模型訓(xùn)練和智能體開(kāi)發(fā)提供可靠的數(shù)據(jù)底座。

• AutoAgent 智能體開(kāi)發(fā)平臺(tái)：

  支持知識(shí)庫(kù)鏈接、工具調(diào)用、工作流編排，讓企業(yè)可快速開(kāi)發(fā)適配自身業(yè)務(wù)的智能體，且通過(guò)任務(wù)節(jié)點(diǎn)解耦部署，完美適配高并發(fā)、分布式業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

• IssMeta 數(shù)字孿生研發(fā)仿真平臺(tái)：

  融合多源數(shù)據(jù)采集、三維場(chǎng)景構(gòu)建、物理規(guī)則仿真、虛實(shí)聯(lián)動(dòng)控制等核心能力，覆蓋設(shè)備 / 產(chǎn)線 / 園區(qū)的數(shù)字建模、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)映射、仿真推演、故障模擬、優(yōu)化決策全流程，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化仿真組件、可視化編輯工具與自動(dòng)化場(chǎng)景適配，實(shí)現(xiàn)物理實(shí)體與數(shù)字模型的精準(zhǔn)映射、動(dòng)態(tài)同步和閉環(huán)優(yōu)化，為工業(yè)制造、能源電力等場(chǎng)景提供沉浸式仿真驗(yàn)證、前瞻性決策支撐，筑牢物理世界智能化升級(jí)的虛擬試驗(yàn)與運(yùn)營(yíng)底座。

平臺(tái)各產(chǎn)品體系深度協(xié)同、能力互補(bǔ)，形成數(shù)據(jù)治理解源、模型平臺(tái)筑基、研發(fā)方法提效、智能體開(kāi)發(fā)落地、數(shù)字孿生仿真驗(yàn)證的完整能力閉環(huán)，在場(chǎng)景應(yīng)用中積累的開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)、模型模板、智能體組件、仿真場(chǎng)景方案和研發(fā)最佳實(shí)踐，并持續(xù)豐富平臺(tái)能力矩陣，全方位降低 AI 技術(shù)落地的技術(shù)門檻，推動(dòng)飛輪加速轉(zhuǎn)動(dòng)。

第四重飛輪：場(chǎng)景落地，讓 AI 價(jià)值反哺飛輪全環(huán)節(jié)

場(chǎng)景落地是 AI 飛輪轉(zhuǎn)動(dòng)的最終目標(biāo)，也是檢驗(yàn) AI 價(jià)值、反哺飛輪的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

軟通動(dòng)力 AI Factory 以業(yè)務(wù)價(jià)值為導(dǎo)向，將飛輪前序環(huán)節(jié)的能力轉(zhuǎn)化為適配各行業(yè)的智能解決方案，打造了Agentic AI 自主智能體、Physical AI 具身智能體、Science AI 科學(xué)智能體三大體系，覆蓋制造、金融、醫(yī)藥、能源等全行業(yè)的核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

• 在行業(yè)AI應(yīng)用領(lǐng)域，軟通動(dòng)力睿動(dòng)智能體云平臺(tái)，提供了一站式的智能體構(gòu)建與運(yùn)維服務(wù)。其Agent Infra具備智能Runtime、記憶系統(tǒng)、Token治理與可觀測(cè)等性能，為企業(yè)級(jí)AI構(gòu)建起穩(wěn)定可靠的智能體運(yùn)行底座。
• 在具身智能領(lǐng)域，軟通天擎、軟通天樞具身機(jī)器人實(shí)現(xiàn)物理世界的自主執(zhí)行，完成工業(yè)巡檢、設(shè)備維保、焊接作業(yè)等復(fù)雜任務(wù)，推動(dòng) Physical AI 從虛擬走向現(xiàn)實(shí)。
• 在科學(xué)智能領(lǐng)域，谷硅動(dòng)力Scientific AI賦能生命科學(xué)、物理仿真、材料研發(fā)等領(lǐng)域的創(chuàng)新研發(fā)，通過(guò)高性能計(jì)算與 AI 算法融合，加速技術(shù)突破與成果轉(zhuǎn)化。

隨著場(chǎng)景落地帶來(lái)的降本提效和創(chuàng)新增收，企業(yè)得以持續(xù)加大對(duì) AI 的投入，進(jìn)一步完善數(shù)據(jù)治理、升級(jí)算力架構(gòu)、豐富平臺(tái)能力。AI應(yīng)用場(chǎng)景中產(chǎn)生的新需求、新數(shù)據(jù)，又會(huì)推動(dòng)數(shù)據(jù)、算力、平臺(tái)的持續(xù)迭代，讓 AI 飛輪進(jìn)入"價(jià)值創(chuàng)造 - 能力升級(jí) - 更多價(jià)值創(chuàng)造"的正向循環(huán)。

2、AI從"工具應(yīng)用"到"原生組織"的重構(gòu)

企業(yè)AI轉(zhuǎn)型，正在從"技術(shù)部署期"進(jìn)入"能力運(yùn)營(yíng)期"。拉開(kāi)企業(yè)AI應(yīng)用差距的，不只是誰(shuí)先用上模型，更重要的是誰(shuí)先建立起可持續(xù)進(jìn)化的AI能力體系。

當(dāng)數(shù)據(jù)持續(xù)增值、算力持續(xù)優(yōu)化、平臺(tái)持續(xù)復(fù)用、場(chǎng)景持續(xù)擴(kuò)展，企業(yè)的AI能力就會(huì)像飛輪一樣進(jìn)入自加速狀態(tài)。企業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型也不再是"一次性投入"，而是持續(xù)增值的能力建設(shè)，實(shí)現(xiàn)企業(yè)增長(zhǎng)模式的升級(jí)。

軟通動(dòng)力 AI Factory 的 AI 飛輪，并非四個(gè)環(huán)節(jié)的簡(jiǎn)單疊加，而是深度融合、動(dòng)態(tài)迭代的有機(jī)整體。在飛輪的轉(zhuǎn)動(dòng)過(guò)程中，企業(yè)的 AI 能力會(huì)從 "單點(diǎn)試用" 逐步升級(jí)為 "體系化運(yùn)營(yíng)"，組織形態(tài)也會(huì)隨之完成從傳統(tǒng)模式到 AI 原生組織的重構(gòu)——AI 從被動(dòng)的效率工具變?yōu)橹鲃?dòng)的執(zhí)行主體，組織架構(gòu)從部門分割變?yōu)閮r(jià)值流導(dǎo)向，決策模式從經(jīng)驗(yàn)判斷變?yōu)槿蛑R(shí)智能，價(jià)值創(chuàng)造從線性增長(zhǎng)變?yōu)橹笖?shù)效能。

目前，軟通動(dòng)力 AI Factory解決方案已經(jīng)在制造、零售、金融、醫(yī)藥健康、能源和汽車等行業(yè)廣泛落地實(shí)施。同時(shí)，軟通動(dòng)力通過(guò)加強(qiáng)生態(tài)合作，攜手NVIDIA、矩陣起源等伙伴，共同為企業(yè)提供規(guī)模化、可復(fù)制的智能化轉(zhuǎn)型路徑。

依托這一飛輪模型，軟通動(dòng)力正在以全鏈條的 AI 服務(wù)能力，助力企業(yè)讓智能融入組織基因，在 AI 時(shí)代的競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)核心優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期、可持續(xù)的增長(zhǎng)。

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