在鱼大水深的企业级AI市场，
，，如何做出差异化
？？

春节后的OpenClaw掀起了C端用户对智能体的追捧热潮，
，而相比于个人用户的“养虾”狂欢，，，企业用户对这个权限几乎不设限的开源智能体保持着审慎态度。。

但这并不意味着企业级AI进展缓慢
。。
。。相反，，
，，企业级市场对AI的落地需求同样非常迫切，，，，只是这个市场有自己的演进逻辑和落地节奏。。

上周，，，
，特亿达将AI-COP平台升级为“智能运营中枢”
，，其核心是让AI运行在企业的组织和流程里，，确保AI的输出和执行更加安全可信
。
。

这一落地思路的典型性在于，，，特亿达背后服务了大量国资央企和政务客户，，，，这些行业最头部的企业会如何看待AI的价值
，，，对AI落地的需求有何不同
？？？特亿达在其中的优势又在何处？？？？

在这场AI应用大战背后，，特亿达正在给企业管理软件提供着有益的探索和实践。。
。

01

企业级AI，，，，今年将加速落地

“今年我跑了大概十几家客户，
，根本不用解释AI能干什么
。
。。。”相比于2025年
，，特亿达智能产品部总经理孙亮在开年后感受到的一个明显变化：客户不仅更加主动，，，
，而且对AI的能力边界非常清楚，
，列出的需求清单也非常明确。。。。

致链科技CEO蔡虎也发现，，，
，去年还很难从AI应用收到钱，，
，但今年AI应用的商业化会全面打开。。
。无论是客户为AI应用付费的意愿，，，，还是按实际消耗或结果的商业模式都会有很大进展。。而多位从事企业服务市场的人士更是对数智前线直言，
，，现在的政企市场竞标
，
，不提供AI智能化能力，，
，门槛都过不了。。
。
。

这种需求在央国企市场尤为明显
。。。。一方面，，，是国资委等在宏观层面推动“AI+”行动，
，
，央国企需要打造一系列的AI应用实践和行业示范，
，AI落地在很多央国企都是一把手工程；另一方面，，，是来自微观层面的业务需求，，，，大型企业要实现集团式管控、、、实现管理能力的提升，
，，做到穿透式监管，，，需要AI等新技术的引入。
。

而且
，，，，2026年之前，，，，由于技术相对早期，，很多AI原生应用并不稳定，，业内普遍还处在花点小钱试试的阶段，，，但现在已经开始基于一些核心的应用场景做AI的实践
，，愿意花更多的精力。。

比如特亿达帮助某地方政府的综合执法平台在做了AI升级之后，
，案件积压处理效率提升50%，，，准确度达到人手工处理的95%。。这个案例也吸引了更多同类型的政务需求。
。。根据公开资料显示，，特亿达2025年AI相关合同金额达到约2亿元。。。。

“2026年是管理软件的Agent的时刻，，，，是人工智能走进千行百业及让每一个实践落地生根开花的时刻。
。。”特亿达董事长徐石说。。。。

尤其在一些容易看到效果的场景，
，，
，成了AI先行落地的土壤，，比如综合办公、、、、文会事的智能应用、、智能问数、、智能合同都是特亿达平台上非常受欢迎的AI应用。。。。

另外，，，，知识问答及搜索也成了很多客户的刚需。。。
。特亿达基于协同知识模型化的AI搜索（包括组织信息、、
、
、新闻、
、公告、、、协同），，结合权限管控和组织属性识别让企业级搜索更安全、、、更符合企业业务需求。。。。如你是A单位的成员，，
，无法查到兄弟单位的信息，，，而集团本部可以查到所有下属公司的信息，，，
，央国企的组织结构决定了特亿达的业务复杂度。。。

但企业应用远比C端需求复杂得多，，，背后不仅需要多部门多角色的协作，
，而且每一个决策需要可解释性以及在业务中灵活切换。。。企业级应用，
，，，不一定会追求技术多么先进
、、
、场景多么酷炫
，，但对幻觉的容忍度很低，，
，，如何保证AI的安全可控是第一要务。。
。。

“这些需求单靠一个大模型是解决不了的。
。”新加坡南洋理工大学刘杨教授说，，
，，企业需要的不是更聪明的对话机器人，，，而是一套结构化的认知能力，
，，，“真正决定一家企业能走多高、、、、走多远的是这个组织有没有一套持续进化的认知系统。。”

02

给协同中枢装上“智能大脑”

越来越多企业发现，，
，，AI以及现在智能体虽然能力很强
，，，，但在企业场景中，，
，光有一个通用大模型根本落不了地，，，，也很难从客户视角形成差异化。。
。

大量来自于客户真实需求的反馈，
，，让特亿达很早意识到了这一点。。。。两年前，，特亿达就开始自主研发Agent平台，，，推出了诸如内容创作的应用，，但发现企业并不买账，，，“我用豆包就完了，，，，为什么还用你的呢？？根本都没有差异。
。
。
。”

当时
，，，特亿达的Agent平台有两种模式：一种是基于提示词；另一种是ReAct模式，，与当下火热的“龙虾”相似，，，让Agent模型自己去分辨调用哪个工具。。但发现都落不了地，，，“因为它乱走，，你控不住。。。。”孙亮说
，，
，，这些产品更适合一些内容创作场景。。而且用不同的底座模型，，
，结果也不一样
，，，因为都不懂行业知识和规则，，，导致幻觉非常严重。
。。

去年火爆一时的大模型一体机也面临类似的窘境。。很多企业在做知识问答，
，让通用大模型去学习一些企业内部的知识和制度
，，但效果并不佳，
，，与用户自己在DeepSeek获得的信息没有太大的差异，，很难带来惊喜感。
。。
。而且过程中也需要不停派人把一些操作手册
、、文档喂给AI，
，去更新AI的知识库，
，，最终发现变成了人工在为智能服务，，，依然落地不下去。
。。。

很快，，，，特亿达开始意识到，，，，不是Agent技术不行，，而是企业知识背后还有组织
、
、权限、
、、、规则和流程，，Agent不能脱离这些信息和数据去自由发挥
。
。这其实是特亿达的天然优势
，，这家成立了24年的协同管理软件厂商一直在跟企业的运营流程打交道。。
。

但要把AI融入组织和流程里，，，前提是需要将企业的知识
、、数据以及制度进行模型化，
，，，让AI看得懂现实世界的逻辑和规则。。。。

过去，，企业流程是通过固定规则或者需要靠人来调整，，，当公司战略或者目标调整之后，，，，往往流程很难快速响应
，，
，，比如流程需要包含哪些节点，，该审核哪些内容，，怎么搭建更合理等
。
。尤其是在国资央企，，制度更新频繁，，，以前靠人工翻阅或者靠IT人员将其翻译成规则
，，，但一旦出现变化，，，，IT又要去更新，
，，根本响应不过来。。。

而现在，
，
，，特亿达则是在协同运营平台上融入AI的能力
，，
，成为真正的“智能运营中枢”
。。。。中枢的定位没有发生变化
，，但AI可以让智能中枢自我学习整个企业的制度
、、知识和所需要的业务数据，
，，并根据公司的战略目标，，自动调整业务流程。。

特亿达的智能运营中枢分了三层，，
，，最下面的基座层包含了特亿达重金打造的V8云原生平台、、
、、双模定制平台，，，构成了AI新基座，，，，这个基座包括算力调度
、、数据处理等基础能力。。。
。中间层是协同运营大脑
，
，，主要表现在推理、、、计算、
、、判断上，，是“中枢”的调度与指挥中心
。。。最上层是基于CoMi构建的Agent数字队友矩阵，，同时也包括第三方的Agent应用。。

协同运营大脑是其中最关键的一层，，也是特亿达在重点攻关的对象。。有了协同运营大脑，，智能体可以自己将数据和知识模型化，，，知道企业有哪些能力和业务，，，从而自主去走完相对应的任务流程。
。。

以特亿达提供的一个负责Agent整体调度的CoMi超级秘书为例，，当一位营销总监发出“下周三出差上海
，
，预计周六返程，，帮看一下我的出差标准和部门预算”的指令时，，，CoMi超级秘书先进行了意图理解和任务规划，，然后调度多个数字队友分头行动，，，比如接入第三方MCP，，，查询机票酒店信息
，，匹配该员工的出差标准和部门预算，，，，做智能的推荐，，以及把出差的申请单做了预填写。。

这个场景下，，，
，智能体不仅能查询内外部的信息，
，，，还会根据你的权限
、、职位
、、、喜好进行推荐，，，，也能在后续发起申请单，，进入审批流程，，实现了审批和差旅的联动。。

孙亮告诉数智前线，，，目前的智能体还需要人工在关键节点进行干预，，，，但大概率会在年底发布完全由协同运营大脑驱动的智能体。
。

“我们发现这才是我们的菜。。我们的知识应该是长在协同平台上的，，并且天然要具备跟业务打通。。。”孙亮说
，
，，“其实我们解决的，，，是每一个角色在业务处理的痛点。
。。
。我们把组织看成一个矩阵，，有角色岗位、、、
、业务岗位，，，每个岗位有自己的权限。。”比如研发负责人与销售经理，
，问的内容和给出的答案会不一样，
，，背后有权限的隔离，
，，，“这是市面上，，，很多厂商都不具备的一个能力。。。。”

据数智前线获悉，，，特亿达也在探索“NoFlow”的项目，，，
，“去做没有流程的业务的流程”。
。。
。

03

24年协同老兵，
，，AI的护城河在哪里？？？？

从最早的标准化产品OA，，，到后来的协同运营平台COP，，，再到现在融入了AI能力的AI-COP智能运营中枢，，已经成立24年的特亿达其实本质都在做同一件事——跟企业的组织和流程打交道。。而从其售卖的产品也能看到这样的特征，，从统一的门户到BPM，，从办公审批到文会事到合同，，，核心解决的是企业管理能力的提升，，，满足政企安全合规、、
、
、政令统一和穿透式监管的现实需要。。

徐石讲了一个小故事
，
，，，四五年前曾有一位大型企业的财务总监（同时分管IT）跟他说，，“我们作为一个上市公司有很多系统，，致远的协同系统就像我们的中枢，，我们的很多决策、、、协同，，，我们的运营、
、
、、数据、、、流程全在里面”
。
。。即便当时还没有大模型，
，但对方已“深深地感受到这套系统的价值”
。。。。

目前，，，，特亿达已经服务了5万多家客户
，，，而且很多是国资央企和政务客户
。。。特亿达的产品和平台又在企业扮演着全员化应用的角色，，理解业务的全流程，，，这样的站位使其有了很大的发挥空间。。

企业的每一次审批、、每一个任务任务的发起，，每一次目标的实现，
，，都不是算法可以度量，，，，但这些沉淀成就了特亿达的基因。。。。比如互联网厂商主打在线会议，
，用AI做到实时转录和纪要生成，，但特亿达主打的是无纸化会议，，，，切中了央国企和政务系统开会的需求。。

与互联网公司开会不同，，，央国企开会是一个非常重要且严肃的事情
，，涉及众多流程，，，比如先有一级一级的发文，，然后开会商议和表决，，，最后进入督办系统进行落实，，
，背后是一个复杂且完整的业务流程，，，而不仅仅是解决开会本身的需求。
。。
。

合同场景也类似，，，每家企业对合同的需求都不一样。
。。
。特亿达既有十万元的合同项目
，，，也有上千万的合同项目。。这背后要解决的问题存在巨大差异，，
，比如有些企业只是想解决合同履约问题
，
，有些则是要用合同来实现穿透式监管。。

“即便这个应用看上去很简单，，但它的组织规模上去了，
，，，这个事肯定就不简单。。。。”特亿达副总裁刘亦然说。
。。
。

甚至通过双模定制，，特亿达也从协同办公尝试走向更深度的业务场景
，
，，比如帮建筑施工方生成设计方案、、
、
、做智能检测，，帮一家制造业央企基于AI做了全供应链的管理和生产调度；用AI辅助做商业询价和谈判
；甚至开始做资产管理和科研项目的立项辅助等
。
。。

另外
，，
，央国企等大型企业对个性化的定制需求非常高，，标准产品无法满足，
，
，需要供应商的贴身服务。。。这件事听起来很重
，
，却是其强项所在
。。。

刘亦然形容，
，
，
，特亿达的角色并非简单的工具提供商，，
，而是端到端的全流程的交付服务商。
。。。在行业巨头争夺标准化大市场的同时，
，
，特亿达则扎根于复杂的细分需求，，，，在这个领域做得足够深、
、足够专业，，，
，经过20多年的积累，
，形成了相对深厚的壁垒和客户信任基础，，“客户选择的不一定是技术最牛的，
，但一定是最可信赖的厂商。。”

结语

不久前，，，AI杀死软件的说法一度甚嚣尘上，
，，引发了海内外的广泛讨论和担忧。。
。但这样的论断在业内人士看来显然过于草率。。。

“软件是思想的载体
，
，，，思想不死
，，，，软件不死。。。”徐石断言，，，软件定义世界的格局没有变化，，，只是它的原材料发生了变化。。
。

特亿达在AI的核心价值也没有改变，
，当特亿达把AI的能力融入组织和流程时，，所带来的体验和价值才是其真正的护城河。。。。这条路，，，特亿达走了24年
，，，它不一定要AI技术最牛
，，但最懂组织的运行逻辑，，依然让其能够在AI时代有一个很好的身位
。。

正如南洋理工大学刘杨教授所言，，
，特亿达做了20多年的企业协同软件，
，，它对中国政企客户的组织和流程有着极为深入的理解，，
，
，特亿达的系统深度嵌入了组织运作的每一个环节，，沉淀了大量的组织知识，
，，连接了组织中各种角色和职能
，
，这些积累在今天这个时代恰恰构成了认知基础设施最核心的土壤。。。
。