随着AI技术的飞速发展，企业正面临从技术试点到全面应用的关键转折点。

• ^{技术加速：Gartner报告显示，当前AI智能体和AI就绪型数据发展最快。未来5年，多模态AI与AI信任、风险和安全管理（TRiSM）将成为最重要的技术，深入改变企业运营方式。}
• ^{部署现状：麦肯锡调研显示，全球88%的企业在至少一个职能中部署AI，但大多仍停留在试点阶段，只有少数实现规模化应用和全面价值落地。}
• ^{政策推动：国家“人工智能+”行动计划明确提出，到2027年实现AI普及，2030年形成AI增长极。各行业对企业级AI需求也将愈加迫切。}

01、跨越AI落地鸿沟，推动「企业AI价值」转化

^{企业AI落地并非一蹴而就，在从AI试点到大规模应用的过程中，面临技术成熟度、数据整合、流程重构、安全合规和人才稀缺等多重挑战。作为业界率先实现企业级AI应用落地的厂商，炎黄盈动在过去三年中，与百余家客户及合作伙伴携手共进，共同推动了企业级AI的实践与发展。2025年12月5日，炎黄盈动正式发布“企业级AI平台”。标志着企业级AI实现了从试点探索到规模化应用的关键跨越，有效突破了技术、数据、流程与人才等多重壁垒。通过将AI安全深度融入企业组织与流程，持续加速AI价值在企业端的全面落地。}

• ^{企业级AI平台能力：以AI原生为“发动机”，为 AI Agent 与 AI Workflow 的开发和运行提供支撑，为企业提供AI原生架构+企业级AI落地能力。}
• ^{iPaaS实时数据管道：打通企业IT系统，通过平台的元数据加实时数据，铺设AI可实时访问的数据通道，让AI能够理解数据，深度融入到业务决策中。}
• ^{AI增强的BPM PaaS：覆盖流程全生命周期，提供 AI 流程助理与流程专家，并以 AI Task 承载部分岗位能力，实现AI与人的混合协作。}
• ^{aPaaS平台全AI化：后台应用构建可由AI自动生成或辅助搭建，前台操作交由AI 自动执行，人进行关键确认，形成人机协同的高效协作。}
• ^{全面的AI治理机制：提供AI TRiSM框架，通过Trust、Risk和Security全面满足企业在信任与合规方面的需求，保障AI场景安全落地。}

^{炎黄盈动从AI Agent → 企业级AI平台的演进}

• ^{2023年3月：发布业界首个AI生成应用，重构了低代码的开发范式；}
• ^{2023年10月：发布含工作流编排的AI Copilot平台，实现跨系统智能协同；}
• ^{2024年7月：发布自研AI Agent + AI 工作流 + RAG的AI智能助理平台，向AI索要生产力；}
• ^{2025年7月：发布AWS 7.0 GA，从AI Agent迈向企业级AI平台，打造数智化底座；}
• ^{2025年12月：重磅发布“企业级AI平台”，全面加速企业AI价值落地。}

02、阻碍企业AI价值落地的「五个误区」

• AI原生架构：误区-认为有了模型、算力、AI Agent就能落地。实际上企业的核心是数据和流程，仅依靠AI原生架构，AI价值难以真正深入业务。本质-只有打通了核心流程和数据链路，才具备企业级AI规模化落地的能力。
• 数据：误区-认为只要治理好数据就能做好AI落地。通过治理的往往不是实时数据，无法有效参与到业务决策链条；同时元数据也很重要，可以更准确理解意图生成结果。本质-通过实时数据+元数据，AI才能真正产生价值。
• 流程：误区-认为只要引入AI就能重构现有流程，甚至重构千行百业。但事实上缺乏数字化流程是没有基础的，也低估了流程重塑的复杂性。本质-在流程没有数字化之前，可以用AI增强流程，再由业务效果反向去优化流程。 
• 应用：误区-往往用单一的POC来验证AI技术，认为有了原生应用就可以重构业务。这种验证往往使AI应用停留在局部能力的层面，缺乏AI落地的长期路线。本质-通过AI增强应用+AI原生应用，为企业AI统一落地路线。
• 治理：误区-认为配置好本地模型和知识库环境，AI的安全性就能得到保障。但缺乏责任体系与全链路治理，企业AI环境安全上仍有漏洞。本质-需要从数据安全、审计、权限等维度，建立以人为责任主体的全面AI治理机制。

^{炎黄盈动给出有效方法：企业级AI平台应以AI原生为“发动机”，为AI Agent和AI Workflow的开发提供强大支持；通过实时数据与元数据作为“燃料”，借助AI增强低/无代码和流程能力，推动AI原生应用与AI增强应用的深度融合；在数据安全、审计及以人为责任主体的治理机制下，才能全面加速企业AI价值落地。}

03、一体化、可组合的「企业级AI平台」

企业AI应用的80%最终运行在流程和应用中。炎黄盈动提供了一体化、可组合的企业AI平台，涵盖AI原生、数据、流程、应用与治理的全栈能力。通过三种AI应用模式和四大类企业场景解决方案，满足用户在不同阶段的AI建设需求。