在近期的云計算技術大會（CCTC）上，普元信息首席技術官焦烈焱先生發表了題為“企業軟件智能化：從概念到實踐”的精彩演講，深入淺出地剖析了人工智能在企業級應用軟件開發中的核心價值與實踐路徑，為業界提供了清晰的技術藍圖與落地指南。

焦烈焱首先指出，當前企業軟件正經歷從“功能驅動”到“智能驅動”的深刻變革。傳統軟件開發側重于業務流程的自動化與數據管理，而融入人工智能后，軟件則具備了感知、理解、決策與進化的能力。這種轉變并非簡單地將AI模型嵌入現有系統，而是需要重構軟件架構、數據流與交互模式，構建以數據智能為核心的下一代企業應用。

企業軟件中AI應用的三大核心場景
焦烈焱在演講中重點闡述了AI在企業軟件中的三大典型應用場景：

1. 智能流程自動化（IPA）：超越傳統的RPA（機器人流程自動化），通過自然語言處理（NLP）和計算機視覺（CV）理解非結構化文檔、郵件、圖像，實現端到端的復雜業務流程自動化，如智能合同審核、自動發票處理等。
2. 數據智能與決策支持：利用機器學習（ML）與深度學習模型，對海量企業運營數據、生產數據、客戶數據進行實時分析與預測，從描述性分析（發生了什么）進階到預測性分析（將會發生什么）和處方性分析（應該做什么），為管理決策提供精準洞察。例如，供應鏈需求預測、設備故障預警、動態定價優化等。
3. 沉浸式交互與體驗升級：通過智能對話機器人（Chatbot）、虛擬助手、知識圖譜等，打造自然、高效的人機交互界面。員工或客戶可以用自然語言查詢系統、獲取知識、辦理業務，極大降低軟件使用門檻，提升工作效率與用戶體驗。

AI應用軟件開發的關鍵挑戰與普元實踐
焦烈焱坦言，將AI成功融入企業軟件面臨諸多挑戰：數據質量與治理、模型開發與部署的高復雜性、AI系統與現有IT架構的融合、以及AI倫理與安全性問題。

針對這些挑戰，他分享了普元的實踐心得與技術架構：

• 平臺化與低代碼化：構建企業級AI開發平臺，將數據準備、特征工程、模型訓練、評估部署、監控管理等環節標準化、自動化。提供低代碼/無代碼的AI能力組裝工具，讓業務專家也能參與AI應用的構建，加速AI民主化進程。
• 云原生與微服務架構：采用容器化、微服務化的云原生技術部署AI模型與服務，確保其彈性伸縮、高可用和易于集成。AI能力以API或微服務形式提供，可被各類企業應用靈活調用。
• “數據-模型-應用”閉環：強調建立持續的數據反饋閉環。AI模型上線后，需持續監控其性能與業務效果，利用真實場景產生的數據不斷迭代優化模型，形成“數據驅動模型優化，模型增強應用智能，應用反饋新數據”的良性循環。
• 重視可信AI：在追求效率的必須將公平性、可解釋性、隱私保護和安全性內置于AI應用開發流程中，確保AI系統的可靠與負責任。

未來展望：AI成為企業軟件的新基座
焦烈焱道，人工智能不再是企業軟件的“附加功能”，而是正在成為其新的“基座”能力。未來的企業軟件將天生智能，能夠自適應業務變化、主動提供服務、并持續自我優化。對于軟件開發者和企業而言，關鍵在于轉變思維，從“如何用AI解決某個點問題”上升到“如何設計原生智能的軟件架構與業務流”，并積極構建涵蓋數據、算法、算力和人才的綜合能力體系。

通過焦烈焱此次系統性的解讀，與會者得以“秒懂”人工智能在企業軟件中的應用精髓——它是一場深度融合的技術與業務革命，其成功不僅取決于算法的先進性，更依賴于扎實的數據基礎、靈活的架構設計、以及技術與業務目標的緊密對齊。這為所有致力于數字化轉型的企業與開發者指明了清晰的前行方向。