作為技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)與數(shù)智化轉(zhuǎn)型的前沿陣地
，，汽車制造業(yè)對AI落地的需求迫切。
。。。如何讓AI技術(shù)與應(yīng)用場景深度融合，，，讓AI在企業(yè)中真正落地？？？近日，，，，數(shù)云原力2025-企業(yè)AI價值先鋒實踐直播活動成功舉辦。
。
。。作為東風集團旗下的高端新能源品牌，，，，東風嵐圖受邀與KDPAY數(shù)碼在本次活動中圍繞上述話題展開深入探討
，
，，分享雙方企業(yè)AI落地的洞見與成功實踐經(jīng)驗，，助力更多企業(yè)以AI技術(shù)重構(gòu)業(yè)務(wù)流程，
，，實現(xiàn)價值躍升
。。。。

一、、、、起點：企業(yè)AI落地緣起與三重挑戰(zhàn)

嵐圖的AI探索之路并非一蹴而就。。。。嵐圖數(shù)字化部門定位為應(yīng)用導(dǎo)向型團隊，
，，，雖不從事基礎(chǔ)科研
，，
，，但始終敏銳追蹤前沿技術(shù)。。。。2023年中，，嵐圖正式立項大模型項目，
，，決心將AI引入業(yè)務(wù)實踐。
。。
。然而，，企業(yè)AI落地從看到用之間橫亙著三大核心挑戰(zhàn)，，，，嵐圖數(shù)字化大模型應(yīng)用負責人徐湲策將其歸結(jié)為三方面：人才招募
、
、場景選擇
、、、
、價值體現(xiàn)。。。。

人才招募
：需要技術(shù)+業(yè)務(wù)型專家人才。。。。

場景選擇：什么樣的場景適合大模型去實施落地
？？
？？

價值體現(xiàn)：易陷入拿著錘子找釘子的誤區(qū)。。

這三大難題，，
，，是嵐圖將AI從實驗室推向生產(chǎn)線的關(guān)鍵
。。。。

二
、、、破局：找到AI落地的關(guān)鍵價值場景

嵐圖的破局之道，，，
，在于從用戶需求出發(fā)，，，，找到AI技術(shù)與業(yè)務(wù)流程深度融合的高價值場景。。。徐湲策介紹道，
，，，嵐圖先從通過簡短對話流程即可交付準確結(jié)果的場景入手。。。。例如，，，，在AI合規(guī)審核場景中，，，由于新能源行業(yè)激烈的市場競爭環(huán)境加上復(fù)雜的國家相關(guān)法規(guī)政策要求，，，
，嵐圖常常面臨市場宣傳需要與法務(wù)合規(guī)管控的矛盾。。。。以往，，
，，業(yè)務(wù)人員需要耗費大量精力查閱最新法規(guī)、、、
、協(xié)同多個部門審核宣發(fā)內(nèi)容。
。
。不僅效率低、、易疏漏，
，，
，且涉及復(fù)雜的跨領(lǐng)域知識。。。如今，
，，嵐圖部署了一套AI合規(guī)審核系統(tǒng)，，徹底改變了傳統(tǒng)流程：

流程深度嵌入
：用戶只需上傳宣傳材料（圖片/文字/視頻/音頻）
，，，，系統(tǒng)即自動啟動識別，
，
，，無需用戶發(fā)起任何提問或指令對話。。

智能審核比對：系統(tǒng)不僅可以智能審核其是否違反相關(guān)法規(guī)、
、
、
、是否與嵐圖自身、、、、與東風集團乃至整個汽車行業(yè)的合規(guī)規(guī)則存在沖突，，更能智能比對全行業(yè)案例，，識別潛在相似風險點
，，，預(yù)先規(guī)避。。。
。

徐湲策總結(jié)道，，，用戶想要的是，，，只需選擇一個流程，，
，，AI告訴他應(yīng)該提供什么材料；材料交上來，，AI做識別，
，，甚至做小型微調(diào)和修改，
，，然后遞交到下面環(huán)節(jié)的人員，，
，，自動完成流程分揀動作，，中間不需要很多的問答。。。KDPAY數(shù)碼云和信創(chuàng)研究院AI應(yīng)用架構(gòu)師馬曉東也表示，，，，企業(yè)級AI落地的核心訴求正是將AI無感融入業(yè)務(wù)流，，，，內(nèi)化為流程智能引擎，
，，
，進而實現(xiàn)潤物細無聲的企業(yè)AI價值釋放。。。

三、、
、展望：深耕AI for Process，，
，
，

駛向企業(yè)AI落地深水區(qū)

展望未來，，徐湲策提出兩大愿景：

其一，，
，構(gòu)建AI Agent串聯(lián)服務(wù)平臺，，，讓AI能力走入各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)里，，
，降低傳統(tǒng)數(shù)云融合中的邊界平臺擴張成本。
。以嵐圖工廠為例，，嵐圖工廠需應(yīng)對多元化訪客（包括安保/保潔/供應(yīng)商/交流人員等），，，不同人員涉及到差異化的門禁權(quán)限、、路徑規(guī)劃、
、、會議室預(yù)定及IoT設(shè)備聯(lián)動
，，背后依賴多個系統(tǒng)的協(xié)同
。。。
。如果可以通過單次文件的提交，，以Agent自動串聯(lián)后臺的各個系統(tǒng)，，，將大幅削減人工耗時。
。。。

其二，，不同于前面提到的具體小場景，
，，，汽車制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈其實很長，，覆蓋供應(yīng)商協(xié)同、、備貨、、生產(chǎn)組裝、、質(zhì)檢、、、交付
、、售后等
，，
，這些鏈路里有無數(shù)的流程。。
。。嵐圖跟KDPAY數(shù)碼有一個不謀而合的點便是AI for Process。。。。如果可以在產(chǎn)、、、、銷、
、、服等橫向流程中嵌入大模型能力
，，，并結(jié)合知識治理與自動化運營，，，，將實現(xiàn)超越基礎(chǔ)效率提升的價值驅(qū)動高質(zhì)量交付與高效團隊協(xié)同。。。。

四、、、支撐：KDPAY問學(xué)+AI交付團隊賦能，，

讓AI在企業(yè)落地生根

AI for Process理念是今年年初由KDPAY數(shù)碼董事長郭為先生提出的，，即通過AI實現(xiàn)流程的再造和優(yōu)化，，
，，幫助企業(yè)結(jié)合自身業(yè)務(wù)特點
，，
，，持續(xù)推動創(chuàng)新和突破。。要實現(xiàn)AI for Process的深度落地，
，僅靠通用大模型是遠遠不夠的。。。徐湲策在討論中指出，
，，嵐圖選擇了關(guān)鍵路徑使用一套集問答、、知識庫、、、
、工作流和智能體于一體的大模型應(yīng)用平臺，
，，，結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)與定向微調(diào)，，高效實現(xiàn)場景落地閉環(huán)
。
。。。

而這一平臺便是KDPAY問學(xué)。。馬曉東表示KDPAY數(shù)碼在入局AI時代伊始便確立了專注大模型的企業(yè)級場景落地的方向，
，，并由此誕生了KDPAY問學(xué)，
，，基于大量行業(yè)實踐
，，，，KDPAY問學(xué)已全面升級為企業(yè)級Agent中臺，，，為AI規(guī)模化落地提供全棧解決方案。。

此外，，KDPAY數(shù)碼AI交付團隊的服務(wù)能力也是雙方合作的重要支撐
。。徐湲策指出，，相比于許多偏重方案演示的大模型應(yīng)用和服務(wù)廠商
，，，，KDPAY數(shù)碼團隊直接展示了其如何在內(nèi)部成功協(xié)調(diào)多部門
、
、
、推動流程、
、、并實現(xiàn)應(yīng)用覆蓋的實踐經(jīng)驗。。這體現(xiàn)了KDPAY數(shù)碼通過精細化的流程管理、、、標準操作規(guī)范（SOP）及場景化價值實現(xiàn)方法解決企業(yè)AI落地難題的能力，，
，
，為雙方合作打下良好鋪墊。
。。。