追光者系列访谈 | 炎黄盈动田利群：破解 AI 落地困局，构建企业数智化可持续增长底座

追光者

——致敬中国科技领军人物

为了全面展现中国领先科技企业的领军人物的风采，CIO时代、新基建创新研究院联合发起“追光者——致敬中国科技领军人物”系列访谈，将会通过访谈、深度文章、短视频等一系列内容，展现大国科技人才的历程、初心、目标及愿景，用有温度的内容，让领军者形象跃然纸上。

2025年是智能体元年，各类AI应用加速进入企业，在加速业务创新，重构业务价值的同时，也给广大CIO们带来了新的烦恼。一方面，AI 技术从概念走向实践，成为企业提升核心竞争力的关键抓手，已成为一种共识。另一方面，大量企业在AI落地过程中遭遇瓶颈，如何打通技术与业务的壁垒、实现从试点到规模化的跨越，成为行业共同面临的课题。

面对AI应用中必答的难题，炎黄盈动以智能 BPM、AI低代码、企业级AI平台等全栈能力，为众多企业提供了破局之道。

炎黄盈动COO 田利群

近日，CIO 时代、新基建创新研究院联合发起“追光者”系列访谈，炎黄盈动COO田利群围绕企业AI落地的痛点、破局策略与实践路径，分享了与众不同的见解。

AI 落地四大瓶颈：价值闭环的多重断裂

AI应用的瓶颈，事实上已经形成了一个人才、数据与场景识别构成的“落地三角”，这个“落地三角”事实上形成了一个恶性循环。数据治理不利和场景识别的错误，会导致AI应用效果不明显，由此造成企业不敢投入更多成本，但没有成本的投入，就不可能形成人才培养系统计划，这会进一步阻碍AI应用的落地。

对此，田利群直言，瓶颈并非单纯缺乏技术平台，更在于“价值闭环”的全面断裂。通过服务大量客户的实践观察，他总结出四大典型问题：

首先是投入回报模糊，许多企业在 AI 项目上的投入难以看到清晰的 ROI，导致项目推进动力不足；其次是业务与技术各自为战，规划脱节使得AI应用脱离实际业务需求，难以形成有效支撑；再者是智能应用门槛过高，远离一线业务场景，业务人员难以自主运用 AI 能力解决实际问题；最后是技术架构割裂，缺少统一的企业级 AI 平台作为底座，无法持续构建和迭代智能化业务场景。这四重断裂，使得众多 AI 项目只能停留在试点或演示阶段，难以真正落地产生价值。

“技术人员往往更关注基础能力构建，对业务场景的理解不够深入，而业务人员又缺乏运用 AI 技术的能力，这种供需错位导致 AI 技术难以触及业务核心痛点。”田利群补充道，人才短缺也是制约因素之一，调研数据显示，超过七成的CIO认为AI人才短缺是重要挑战，但单纯的培训难以解决根本问题，关键还在于构建一套让业务人员能够快速上手的工具与赋能体系。

破局之道：技术工程与组织变革双轮驱动

面对AI落地的多重困境，炎黄盈动给出的解决方案是打造“业务与IT同频、敏捷迭代闭环”的AI落地新模式，通过“联合团队、速赢验证、平台运营、文化激励”四步破局法，实现技术与组织的双重突破。

田利群以华鑫信托的合作为例，详细拆解了这一模式的实践效果。作为信托行业的企业，华鑫信托面临着监管要求变化快、工作效率要求高、新业务场景不断涌现等挑战。炎黄盈动通过两个月的快速落地，为其上线三大智能助手，不仅实现了每年约500起风险的预防，还达成了超过 50% 的效率提升，实现了“速赢”验证。更重要的是，通过工具赋能与培训支持，华鑫信托的业务团队与IT团队掌握了自主构建智能应用的能力，后续自主创建了50多个智能应用，形成了自我驱动的智能化文化。

另一典型案例是砂之船集团，其最初选择低码产品时，核心关注AI与低代码的融合能力。炎黄盈动通过企业级AI平台与低代码的深度整合，为其实现了多维度的价值提升。

在工作效率方面，通过AI自动填单、智能审批等功能，将原本需要10小时/月的表格工作效率提升了90% 以上；在核心业务方面，优化巡检流程，显著降低客户投诉率，提升执行效率；在知识管理方面，将传统知识库升级为智能知识库，增强知识维护与迭代能力；在项目交付方面，仅用 2-3 个月就完成了关键能力构建，大幅缩短交付周期。

“成功的AI落地，从来都不只是技术工程，更是组织的一次重大变革。”田利群强调，只有让业务与IT深度协同，通过速赢成果建立信心，再以平台为支撑实现持续运营，最后用文化激励形成内生动力，才能真正打破AI落地的困局。

规模化路径：从单点突破到生态繁荣的三步跃迁

如果说2025年初绝大部分企业还忙于应付部门内部的AI单点应用，那么进入2026年，相当部分企业就需要考虑跨部门的AI应用了。这样，从单点突破到大规模应用落地，就包含了两层意思，一是如何复制单点AI应用的成功经验，另一层则要为跨部门应用创造必要的条件。

对于众多从单一AI应用点起步、寻求扩大应用范围的企业，田利群给出了 “从单点突破到规模化落地”的三步实践建议，核心逻辑是“试点验证→平台沉淀→生态繁荣”的渐进式演进。

第一阶段是精选场景，打造“灯塔”项目。这一阶段的核心目标是用最小成本跑通“价值闭环”，建立企业内部对 AI 应用的信心。

这其中，场景的选择需要遵循三大原则：高价值，能解决业务核心痛点且结果可量化；高可行性，数据可获取、质量有保障、业务逻辑清晰；高嵌入性，能无缝嵌入AI工作流，便于一线员工直接使用。

同时，需组建由业务人员、数据专家、FDE 工程师（业务共创型工程师）组成的 “AI COE小组”，以敏捷迭代方式开发最小可行产品，在真实业务中验证效果并快速调整，核心产出不仅是可用的 AI 应用，更是一套经过验证的协作流程与价值度量方法。

第二阶段是构筑企业级AI平台，沉淀核心能力。在1-2个灯塔项目成功后，企业应从“做应用”转向“建能力”，为规模化落地铺路。

为此，企业级AI平台需构建三层架构：基础层涵盖通用与专有模型、算力资源及向量数据库等增强能力；中间层整合aPaaS低代码应用、iPaaS智能集成、BPM PaaS智能流程、AI Agent智能体等平台能力，并配套安全治理与合规审计；应用层则打造包含工作效率、业务运营、组织能力、技术效能等维度的 AI 应用市场，实现能力的聚合与复用。这一阶段的关键产出是企业级AI能力底座、可复用的模型资产及初步的治理规范，能显著提升技术团队效率，加快新场景对接速度。

第三阶段是规模化运营与创新，形成内生生态。当平台成熟且能力复用得到验证后，企业需设立AI卓越中心（COE），负责平台维护、技术赋能与标准制定；同时推动业务自助服务，让具备一定分析能力的业务人员能基于平台自主组合 AI 能力解决问题。

此外，还需将AI的应用状况用成效的形式纳入绩效考核，宣传成功案例，营造数据驱动与智能创新的文化。最终实现从“项目驱动”到“生态驱动”的转变，让AI成为企业业务增长的核心引擎。

田利群特别提醒，企业在推进过程中需避免两大误区：一是盲目选择跨部门过多的复杂场景，导致组织壁垒阻碍价值实现；二是忽视能力沉淀，过度依赖外包团队，导致项目结束后能力流失，无法形成持续迭代的基础。

“真正可持续的 AI 规模化，必须将能力沉淀在企业内部平台，无论团队如何变动，都能基于既有底座快速开展新的应用建设。”在帮助传统经历了大量AI应用落地之后，田利群点出了其中最重要的成功秘诀。

核心支撑：全栈技术与生态共建的双重保障

在技术层面，炎黄盈动以AI Agent原生应用架构为核心，实现了低代码与 AI 的深度融合，其发展历程历经三大里程碑：2023年3月发布全球首个AI生成应用，实现从“AI增强开发”到“AI生成应用”的范式跃迁；2024年7月发布企业级AI平台，集成自研 AI Agent、AI工作流与RAG，进入“智能应用运行”深水区；2025年7月发布AWS 7.0GA，实现“AI+数据+流程+应用+治理”的全栈能力整合与闭环。

这种融合模式以低代码为“躯干”，承载和调度AI智能“大脑”，通过全栈平台提供“神经系统”，让企业既能用自然语言快速创建智能应用，又能实现流程自动化处理、知识库联动，还能通过数据治理持续优化 AI 模型，形成良性循环。

针对数据治理与流程治理这两大关键支撑，炎黄盈动还提出了“元数据 + 动态数据”双管齐下的治理思路，既保障数据规范，又确保数据鲜活性，解决AI模型“开发时准、上线后失效”的痛点；同时将流程治理从“静态管理”升级为“智能治理”，以智能BPM平台为底座，实现流程的动态适应与实时优化，让数据和流程成为驱动AI 值落地的“高速公路”。

在生态建设方面，炎黄盈动秉持“价值共同体”理念，构建了多层次的生态合作体系。对伙伴，从“销售渠道”升级为“能力共建者”，提供强大的工具链与认证培训体系，培育专业开发者；对客户，从“平台工具采购”转变为“价值共创者”，共建场景与数据飞轮，激发内部“公民开发者”生态；在合作模式上，从“项目合作”深化为“战略联合”，与咨询公司、行业ISV共同开发解决方案、联合市场获客；在技术底座上，坚持开放架构，通过开放API与微服务设计，确保伙伴与客户能够便捷接入与扩展。

追光者的新使命

谈及炎黄盈动的使命与愿景，田利群表示：“成为企业数智化路上的‘追光者’，是我们始终坚守的初心。我们致力于通过全栈技术能力，为企业构建敏捷、智能、可持续的数智化底座，不仅要提供技术工具，更要系统化地帮助企业构建能力、优化方法、敏捷实践、定制路径，最终高效落地战略目标。”

面对AI技术的快速迭代与企业需求的持续升级，田利群认为，未来企业AI落地的核心趋势是“平民化”与“内生化”——平台化的AI 能力将进一步降低门槛，让更多业务人员能够自主运用；企业的智能化能力将从外部引入转向内部培育，形成自我驱动的创新生态。炎黄盈动将持续深耕企业级AI领域，通过技术创新与生态共建，助力更多企业突破 AI 落地瓶颈，在数智化转型的道路上与广大CIO同行，共同书写普智时代的发展新篇章。

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