智能体怎么真正跑进业务：首钢、来伊份、金蝶的落地路径

过去一年，"企业智能体"从概念变成了实际生产力。但真正的难点从来不是能不能做出一个 AI，而是它能不能进入核心流程、被一线用起来。

钢铁、零售、软件服务三个看似毫不相干的行业，给出了三种有代表性的落地方式。

1首钢：用十个月验证重工业也能 AI 化

据新华网 2026 年 6 月报道，首钢集团用约十周时间建成大模型统一应用平台，目前已在多家单位落地数十个智能应用，覆盖安全生产、生产制造、经营管理、营销服务等十个领域。

它的路径有两个关键点：一是把主流大模型本地化部署，兼顾效率和数据安全；二是坚持"大模型加小模型"融合——大模型负责理解和推理，小模型负责具体工艺，让 AI 既懂数据又懂生产。

落地效果很具体：安全隐患识别、法规制度查询的效率大幅提升，合同审核从半小时压缩到几分钟，营销服务响应缩短到两分钟内，还能提供不间断客户服务。它破解的是重工业"AI 难落地、适配性弱"的普遍痛点。

据中国日报网 2026 年 8 月报道，来伊份基于火山引擎平台和大模型能力，创建了 500 多个智能体，其中 200 多个已落地在门店巡检、智能补货、流程审批等环节，巡检覆盖近 3000 家门店、补货覆盖 1500 多家。

它的聪明之处在于切入点选得准——紧扣零售最核心的"货"与"店"两条主线：补货智能体每天结合区域消费特征生成清单，让决策从店长经验转向数据；纠错智能体夜间自动巡检，把信息录错这类问题拦在前面；巡店智能体则能全天候识别陈列、货架空置等问题。

这说明智能体落地不必贪大，先从高频、规则清晰、影响利润的环节切入，价值最容易被看见。

金蝶在 2025 年推出 AI 产品，集成了营销、供应链、人力、财务等领域近 20 个开箱即用的智能体；其企业级平台还支持用自然语言搭建专属智能体，让业务人员也能参与。

它的核心是让 AI 从"能聊天"升级为"能执行"：智能体可以调用企业的业务系统，自主完成流程、交付结果——例如把原本要数小时的报价配置缩短到几分钟。同时，平台按组织权限控制 AI 访问，在提效和合规之间取得平衡，这也是企业级产品区别于普通工具的关键。