BB视讯

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BB视讯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

。BB视讯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

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数字化认知的跃迁

BB视讯数码自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，BB视讯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，BB视讯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BB视讯数码的“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BB视讯数码从“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

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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BB视讯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

。BB视讯数码从“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

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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，BB视讯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

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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BB视讯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

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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，BB视讯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，BB视讯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

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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BB视讯数码内部，“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

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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BB视讯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

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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BB视讯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

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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，BB视讯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

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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

。BB视讯数码的实际证明，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

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从数字化到数云融合，再到AI for Process驱动的“人机共舞”，BB视讯数码的刷新之路，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

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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

。BB视讯数码的经验注明，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

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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

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