近日，清华大学工程管理硕士（MEM）教育中心举办了项目咨询开放日活动，邀请到2022级清华土木系MEM校友、衔远科技郭圣杰，以《打造专属企业的AI原生底座——从"数字化提效"到"智能化决策"的战略升级》为题，与在场师生校友分享了他对企业智能化转型路径的系统思考。

时代之需：为什么必须重新思考AI战略

郭圣杰开篇抛出企业AI建设的现实拷问：企业采购了大量AI工具，但员工实际使用情况如何，组织是否真正形成AI能力？他谈到，当前不少国央企数字化建设已具备较好基础，但智能化落地仍存在明显短板。企业面临决策滞后、决策复杂、决策被动、经验流失四大痛点，叠加国央企强数据合规、强可追溯决策链路、强迭代进化、强风险管控的场景特征，通用AI平台难以适配企业真实业务需求，企业亟需搭建能够打通数据、专家经验与决策流程的专属能力底座。

定位升级：通用AI与企业级AI是两件事

他指出，通用AI与企业级AI存在本质区别，通用AI聚焦提示词、模型框架选择，而企业级AI更关注沉淀组织专属经验、实现多专家协同可控，同时满足信创、私有化部署与合规多重约束。目前市场多数方案集中在平台层与终端应用层，能够将通用大模型转化为行业专家能力的能力转化层仍存在缺口。衔远大观 Horizon 便聚焦该领域，依托ME数字分身、WE专家军团、MA进化引擎三层架构搭建企业AI底座。

核心能力：ME是入口，WE是能力，MA是引擎

ME数字分身作为员工个人入口，具备长期记忆，可调度智能体、代为处理工作任务；WE 专家军团为行业定制化智能体集合，承担专业业务执行；MA 进化引擎负责持续监控交互过程，沉淀经验并完成系统迭代优化。整套体系依托通专融合、企业专属训练栈、元智能体仿真验证三大底层能力，实现系统越用越精准。以建筑行业为例，相关计划管理智能体已在千余个项目落地，将优秀项目管理经验沉淀为可迭代的智能能力。

场景实践：三种范式，一年后的差距

郭圣杰对比企业 AI 建设的三种范式，单纯个人 Agent 模式仅实现个人赋能，平台搭建模式易形成应用孤岛，唯有大观范式能够把组织决策经验沉淀为企业永久资产，实现对技术、业务、运营、管理层的全面赋能，推动AI从零散项目升级为组织能力底座。

落地建议：从高价值场景切入，培养自己的AI能力建设者

对于落地实施，他建议企业从业务复杂度高、经验易流失的高价值场景切入，组建联合专家组共建，同步培养内部AI能力建设人才。他强调，AI原生组织无法依靠一次性采购完成，需要在业务实践中内生成长，这也与清华大学MEM工程技术与管理实践深度融合的育人理念高度契合。

撰写：秦颖超

图片：郭圣杰

审核：MEM教育中心