9 月 11 日，以“智能向芯链动未来”为主题的 2026 首届 AI 生产力大会在武汉光谷举行。大会由启云方科技有限公司（以下简称“启云方”）、湖北省半导体行业协会共同主办，华为技术有限公司、东湖高新区企业服务中心、鸿蒙生态（武汉）创新中心协办，汇聚约 700 多位行业专家、产业代表、生态伙伴及高等学院代表，共同探讨 AI 如何跨越从技术能力到产业价值的“最后一公里”，真正成为可用、可信、可持续的生产力。
大会现场，启云方舟 2.0 企业 AI 原生平台正式发布，用于支持企业进行 AI 治理体系建设、智能化升级改造，使 AI 融入企业价值创造过程。
启云方舟 2.0 发布现场
从“Demo”走向“能用、好用”，企业 AI 进入规模化落地深水区
人工智能正加快向研发设计、生产制造、经营管理等核心业务环节渗透。企业对 AI 的关注，也正从“有没有 AI”进一步转向“AI 能否真正进入业务、持续创造价值”。
人工智能进入企业核心业务，对企业流程、应用、数据、算力和安全治理提出新要求。
企业 AI 从“Demo”走向“能用、好用”，真正的难点已经不只是模型能力，而是 AI 能否真正进入企业业务流，并持续创造可感知、可验证的业务价值。流程脱节、应用割裂、数据孤岛、算力失序与 AI 安全治理不足，正成为企业 AI 规模化落地需要系统解决的问题。
在大会主旨演讲中，启云方 CEO 苏立清围绕“企业 AI 生产力变革探索与实践”作分享。他指出，当前企业推进人工智能应用普遍面临流程脱节、应用割裂、数据孤岛等问题，企业 AI 落地需要构建与 AI 发展相适应的治理体系。
围绕这些问题，启云方提出“4A+AI 治理”的“5A 架构”理念，从流程、应用、数据、算力、安全五个维度推动企业 IT 架构升级。他强调，企业 AI 转型不是对既有数字化体系的全盘重构，而应在现有基础上逐步融入 AI 能力。这也构成了启云方舟 2.0 的重要设计逻辑：企业 AI 落地不是简单增加一个模型或一类应用，而是需要一套能够承载 AI 治理、IT 架构升级和业务落地的平台体系。
启云方科技有限公司 CEO 苏立清
启云方舟 2.0：以企业 AI 原生平台承载治理体系
大会期间举行的智能工业软件产业生态论坛上，启云方产品研发部部长许峻嵘介绍了企业 AI 落地痛点、启云方舟 2.0 企业 AI 原生平台设计理念，以及 AI“最后一公里”落地实践和经验。
启云方舟 2.0 的核心定位也由此更加明确：通过平台化方式支持企业进行 AI 治理体系建设和智能化升级改造，使 AI 逐步融入企业价值创造过程。
从设计理念到落地实践，启云方舟 2.0 关注的不只是模型能力本身，而是 AI 如何进入企业流程、连接应用和数据、获得算力支撑，并在安全治理体系下持续运行。
对于企业而言，平台并不是 AI 落地的终点，而是模型、智能体及新的 AI 能力持续进入业务的重要承载。
《智能工业软件产业生态论坛》现场
五步关键路径，让 AI 真正融入“研产供销服”
AI 如何融入企业业务流，创造看得见、摸得着的业务价值？
启云方通用 IT 业务部总裁张鹏表示：“企业需要从 AI 治理体系入手，构建治理平台，规划 AI 嵌入步骤，驱动 AI 场景落地。”
围绕 AI 融入企业业务流，启云方总结出 5 步关键路径：识别场景、选型评估、试点验证、规模推广和持续优化。
基于这一思路，启云方舟 2.0 从场景到算力 E2E 打通，通过安全、治理和四大工程，支撑企业 AI 数字员工的角色、岗位和技能的定义，最终深度融入企业“研产供销服”业务流。
从场景识别到持续优化，这一过程意味着企业 AI 落地不再只是一次模型接入或单个智能体开发，而是从试点验证走向规模应用、从技术能力走向业务价值的持续过程。
强化 AI 安全治理，筑牢智能体应用防线
随着智能体开始访问企业数据、调用应用、执行任务，AI 安全治理也成为企业 AI 规模化落地必须同步解决的问题。
启云方安全业务部总裁周榆介绍，启云方围绕智能体全生命周期构建“小笼虾™智能体安全方案”，通过“三层网关、六层围栏”，打造可观测、可追溯的企业 Agentic AI 应用安全防护能力，对智能体准入、行为和资源访问进行全程管控。
同时，借助安全运营智能体与智能化渗透测试平台，安全运营效率大幅提升：常规威胁自动处置率超 90%，复杂告警研判时长由 120 分钟压缩至 10 分钟，全域渗透测试周期由数天缩短至数小时。
启云方希望通过这套体系，在 AI 能力持续增强的同时，为其进入企业核心业务建立可信、可控的运行边界。
《数智驱动智能制造论坛》现场
深入真实业务，用结果验证 AI 生产力
真正的 AI 生产力，最终要在业务现场得到验证。启云方已深入企业业务流核心环节，将 AI 能力转化为可量化的业务成效。面对庞大且复杂的厂务配电系统，电力智能诊断将故障排查时间压缩 6 倍到 5 分钟以内、智能测算点位效率提升 60%、新人上手效率提升 80%；在账实相符要求严格的财经管理场景中，财务智能体提升月结检查效率 10 倍、月结对账效率 5 倍。从这些实践可以看到，企业 AI 的价值最终不能停留在 Demo 和技术验证阶段，而要真正进入业务流，在真实场景中持续形成可感知、可验证的业务结果。企业 AI 落地，难的不是做出一个 Demo，而是让 AI 真正进入业务流，并持续创造结果。
从平台能力走向规模应用
企业 AI 从试点验证走向规模应用，既需要治理体系、平台能力和安全保障，也需要长期积累的行业 Know-how 与项目实践能力。
张鹏指出：“我们持续服务大型半导体和制造等核心行业，已淬炼出一支超 1000 人、兼具深厚行业 Know-how 与项目实战经验的专家队伍。同时，基于方舟平台的开放能力，我们持续赋能生态伙伴、赋能千行万业，共同推动企业 AI 从试点验证走向规模应用，加快 AI 能力向业务价值和企业生产力转化。”
从“4A+AI 治理”的“5A 架构”，到启云方舟 2.0 企业 AI 原生平台；从 AI 安全治理，到识别场景、选型评估、试点验证、规模推广和持续优化；再到“研产供销服”真实业务流中的价值验证，启云方正在围绕企业 AI 落地“最后一公里”，探索 AI 从技术能力走向业务价值的实践路径。
此次启云方舟 2.0 正式发布，进一步将启云方在 AI 治理体系建设、IT 架构升级、安全治理和业务场景落地等方面的实践纳入统一的平台体系。
人工智能的价值，最终要在产业实践中得到检验。面向未来，推动 AI 从技术验证走向规模化应用，让 AI 真正进入企业业务流，并在安全、可信、可持续的体系中持续创造价值，将成为企业 AI 走向生产力需要持续回答的问题。
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