简介在奥哲企业级AI平台的加持下通过“AI数据低代码”三位一体的模式企业可以实现AI原生应用开发同时开发AI原生应用构建出一个“应用—数据—AI—应用”的完整企业级AI链条让AI在企业内部可以真正“跑起来“实现一步一步地进化最终构建AI原生企业。如果说2025年的主题是什么那么AI则是当之无愧的选项。而如果把这个视角拉到企业级市场这个答案的更具象表征则是企业级AI。最近一个来自旧金山硅谷的小范围讨论引发整个To B圈的更深度讨论即在这个由硅谷投资人、Uber、WisdomAI等多个不同角色参与的讨论实录中一个被最终共识的结论是——“截止目前95%的AI Agent 部署在生产环境中会失败原因并非模型不够智能而是因为其周围的支撑体系尚未到位。”企业级AI到底应该如何落地或者说从“支撑体系”而言到底怎样的环境工程能够把看不见的AI技术真正转化为可视可感的企业生产力这也是奥哲在过去两年思考的最核心主线。就在刚刚过去的10月17日奥哲正式召开了2025奥哲AI战略升级暨企业级AI平台发布会。发布会上“奥哲企业级AI平台”首次对外亮相。**“之前我们一直说要推动企业进入数字原生时代现在我们要做的是推动企业进入AI原生时代。”**奥哲创始人CEO徐平俊表示。奥哲交出的这张答卷并不算“早”。在过去的两年时间一系列AI Agent平台层出不穷基于To B生产力的标签面向市场也更吸引了一大批企业参与尝试。但奥哲的这张答卷依然有其特殊性。此刻如果从全球市场来看一众包括Palantir、ServiceNow在内的明星Agent企业在核心的AI产品模块上都嵌入了低代码式的交付模式。而在这个阵地上奥哲是国内乃至全球范围内最具观察价值的对象之一。2025年奥哲正交出一份不一样的企业级AI答卷。一、企业级AI落地走到哪了在拆解奥哲的答卷之前必须先厘清当下中国的产业AI的真实情况即从真正的生产力视角中国土壤里的企业级AI到底处于一个怎样的水平在埃森哲的一份名为《2025中国企业数字化转型指数》的报告中有一组更详细的数据在被调研的160家企业中有46%的受访中国企业正在规模化应用生成式AI但其中仅有9%的受访企业实现了生产效率、收入和利润提升等显著的成果。这种情况不是个例。如果把视线放大到整个国内市场不难看到的是尽管伴随着DeepSeek等AI明星企业的出现越来越多企业开始把布局AI作为2025年的头号命题但从真正的结果来看能拿到优秀甚至是合格成绩的企业屈指可数。“我们今年年初集团不仅召开了战略会**从顶层设计推动AI在全部门的落地甚至还专门批准了一大笔用于AI的专项预算但伴随着越来越多落地问题的出现现在整个项目节奏在被放缓资金卡口也在慢慢收紧。”**一位头部零售企业的CIO告诉产业家。无独有偶。不仅在零售甚至在金融、政务等相关领域从百度指数和微信热搜指数来看AI Agent的热度也更在从今年年初的高峰值一路下滑与之对应的是企业对于AI部署的观望。问题到底出在哪或者说AI在企业内部的落地到底需要怎样的保障“围绕AI的环境工程化是企业在落地AI过程中几乎会花费90%时间和精力的事情。”奥哲CTO张华告诉产业家“包括RAG、数据清洗、数据格式上下文等等一切环境配置都属于环境工程。”从模型的角度来看尽管一系列包括阿里、腾讯、DeepSeek以及豆包、Dify等AI厂商已经构建出足够可用的模型能力和Agent开发能力但对企业而言如果其想要实现在自身业务场景的真正适配性AI落地仍然必须要完成一系列的企业级环境配置。但这并不是一件容易的事。比如底层的数据体系企业如果想要实现更好的AI落地那么就必须提供结构一致、足够多、足够细颗粒度的数据让AI真正能“读懂”企业的全部业务流程和核心价值。同时**Agent更多解决单点问题无法完成一个完整的任务。如果想要实现业务整体智能及价值提升需要企业针对特定流程进行定制化开发以适应大模型同时建立评估工具以便于持续进化。**但从当前市场的AI服务商来看为这种企业级AI落地体系提供加持的少之又少。这张AI答卷能否有更好的解法二、奥哲交出一张企业级AI的生产力答卷这也正是奥哲交出这张答卷的意图所在。“我们要做的是能帮助企业真实落地的企业级AI平台从技术条件和用户的需求条件来说现在的时机刚刚好。”徐平俊告诉产业家。这种定位背后对应的是张华带领产研团队在过去3年时间里打造出的“奥哲式答案。”这个答案正是在这次大会上被放到舞台中央的奥哲企业级AI平台。奥哲企业级AI平台展示了奥哲在AI时代的全新战略定位通过 “AI数据低代码” 三大核心能力的深度融合旨在成为企业数智化转型的新核心引擎。那么“AI数据低代码”到底是如何融合的这三者的融合带来哪些看得见的化学反应产品是价值尺度的唯一验证。从产品视图来看在奥哲企业级AI平台的模块设计中核心模块恰是中间层也即AI、数据、低代码三个被封装的模块从内核来看这也恰是奥哲企业级AI平台精华所在。先来看AI模块张华告诉我们在AI Designer、AI Agent、AI Discovery三个模块中奥哲都封装着足够体系化的环境工程化设计。比如AI Designer其本质可以帮企业实现自身对应业务需求的AI原生应用开发和市面上大部分企业采用Cursor等工具进行Vibe编程的模式不同AI Designer通过中间语言自然语言和代码语言之间的业务架构语言的设计让整个代码的输出结构更可控更具可维护性让应用构建不再是AI黑盒真正做到有的放矢。AI Agent、AI Discovery则分别面向的是企业对应业务场景的AI组件。其中AI Agent根据企业业务需求而生通过定制技能与工作流支持快速构建与编排智能体可发布为独立应用、AI机器人同时可以与低代码应用构建能力结合实现销售、采购等业务流程的智能化执行与业务闭环。AI Discovery针对销售预测、营销效果等业务场景基于多元模型与算法的构建及训练为工作决策提供洞察与支撑为企业的工作事务寻找最优解。这些应用可以帮助企业驱动基于数据的智能决策和增长。值得一提的是这两个AI组件也都对应着奥哲的特殊设计。“在过去这些年里一系列企业核心业务环节和流程以及销售预测、营销效果等我们都用低代码实现过我们把从过往低代码服务过程中沉淀下来的企业和产业知识都被封装进这些最前端的AI应用中企业可以更好的使用这些具备‘先进企业实践’的AI产品。”张华告诉我们。AI模块之外奥哲更是对“数据”体系进行了独特的产业设计。**“不同系统之间的数据如何打通怎么基于AI的体系进行整体协调调配以及不同的AI应用应该调用哪些数据这些我们都可以为企业提供‘开箱即用’的模式。企业只需要在奥哲精选出的AI小模型对应界面上进行相关数据源的选择即可。”**张华表示。这种对多个不同体系、不同软件、不同产业的数据体系整合和理解也更是源自奥哲过去多年的低代码实践即在奥哲·云枢和氚云两大核心产品上已经有无数企业都基于奥哲的低代码加持进行过自身的数据纳管和分析。价值不仅在单点更在体系。张华告诉我们AI、数据和应用低代码都不是以单点的形式存在。更可以理解为在奥哲的企业级AI平台的加持下企业可以构建出一个“应用—数据—AI—应用”的完整企业级AI链条让AI在企业内部可以真正“跑起来”实现一步一步地进化。从当下的整个AI服务市场来看这种流动的AI体系也尤为可贵。即从需求来看企业一方面需要能够落地适配自身业务的AI应用但同样也更需要能不断进化、贴合自身业务发展形态的AI体系。奥哲提供的恰是这样一种答案。“通过这些环境工程化的加持企业可以把低代码、AI应用产生的数据用于训练大模型训练后的大模型可以进一步加持前端的应用在企业内部真正形成闭环。”张华告诉我们。从更大的视角来理解在奥哲的这张企业级AI答卷中能看到的不单纯是基于AI在企业场景的特殊设计和产业封装对应的更是一个可行、可进化的AI工程链条通过一系列环境工程化的加持奥哲可以以“足够低门槛”、“喂到嘴边”的形式让企业在既有业务链条的基础上“真实长出”新的AI生产力引擎。三、真正的AI原生时代到来了吗过去两年里关于AI人们更多的表达是AGI一定会到来。但在企业场景里这个表达更具体的一个发问恰是“AI生产力时代是否正在临近”从奥哲发布的企业级AI平台来看这个答案显然正愈加清晰。比如企业可以直接基于奥哲企业级AI平台的加持纳管自身数据进行对应的数据清洗和数据治理再比如企业不仅可以基于可视化、可维护的方式进行AI原生应用开发在核心的关键流程更可以在奥哲提供的AI应用基础上通过极少工程量的配置将其嵌入自身的业务流程构建AI原生应用。更核心的在于基于奥哲的“AI数据低代码”的模式企业不需要基于开源的Agent平台进行多番测试而是直接可以以最小的投入、最少的人力在既有软件模型基础上叠加AI模块实现业务正常推进过程中的“行进间换挡”。如果把视角拉回奥哲内部则能看到这些AI易用性和工程性的开源。据了解在奥哲过去三年的产研进度里其源头是从真实的AI落地需求出发从最前端的需求倒推一个个对应的环境工程化组件比如可直接使用的MCP模块比如AI Designer中模型中间语言的设计比如基于机器学习和真实产业因素推导的销售预测等等AI产品的不断完善。而这些也恰都被一个个组合到如今站到舞台中心的奥哲企业级AI平台。在采访中张华告诉我们在奥哲内部AI产研团队也更有“特殊设计”比如最前端的小组会被安排负责结合市场真实需求把奥哲的AI能力和低代码产品进行封装组合中间小组则是把前端业务传递来的真实客户需求转化成AI应用语言而最后端小组则是把AI语言转化为更底层的模型语言。经过这三层的传递需求被一层层拆解为模型技术语言最终展现到最前端恰是嵌入了满足客户真实需求AI应用的奥哲新一代企业级AI平台——奥哲·云枢、氚云进而帮助企业搭建出更新的AI原生开发范式和AI原生应用。从技术突破到企业的生产力提升和进化从来都不是一件容易的事蒸汽机时代如此互联网时代如此如今的AI时代亦是如此。奥哲企业级AI平台通过**“AI数据低代码”三位一体的模式帮助企业实现AI原生应用开发同时开发AI原生应用最终构建AI原生企业。****从信息化到数字化从数字原生企业到AI原生企业**这也恰是新一代软件服务商要发挥自身价值的更新阵地所在。四、 0基础怎么学习AI大模型我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。1.AI大模型学习路线图2.100套AI大模型商业化落地方案3.100集大模型视频教程4.200本大模型PDF书籍5.LLM面试题合集6.AI产品经理资源合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】