专题：第28届北京科博会-未来产业推介会

　　在2026北京科博会人工智能相关论坛上 ，北京云傲智能科技有限公司技术负责人王峰围绕“玄甲智能体：MeshAI驱动的企业级通信AI”发表主题演讲。王峰表示，当前AI产业正加速从技术展示阶段迈向产业落地阶段
，企业级AI竞争的核心，正在从单一模型能力转向通信能力 、行业理解能力与合规交付能力的综合竞争 。

　　“企业真正需要的 ，不是会聊天的AI
，而是能够真正进入企业通信体系、承担业务流程
、形成闭环价值的AI。 ”王峰表示
。

　　作为本届北京科博会人工智能板块的重要议题之一，“AI如何真正落地产业”成为现场关注焦点。相比通用大模型的能力展示 ，企业级AI如何进入真实业务场景、解决降本增效问题
，正在成为行业新的竞争方向 。

　　企业级AI进入“深水区
”：从模型竞争走向系统竞争

　　王峰在演讲中指出，当前大量企业AI项目仍停留在“能演示 、难落地”阶段 ，核心原因在于传统方案普遍存在通信能力不足
、行业知识缺失以及安全合规能力薄弱等问题
。

　　他表示
，很多大模型具备文本生成与对话能力，但无法支撑企业级高并发实时通信场景。在保险、政务 、医疗等行业 ，一旦进入真实业务环境
，系统容易出现语音时延高
、稳定性不足甚至通话中断等问题 。

　　与此同时，行业场景对于流程、知识与监管要求极高 ，通用AI模型难以直接适配
。

　　“保险 、政务
、医疗并不是简单问答场景，而是强流程、强规则 、强监管的业务体系。 ”王峰表示
，如果缺乏行业知识图谱与业务逻辑能力，企业往往需要进行大量二次开发 ，AI项目很难实现规模化复制 。

　　此外
，随着数据安全要求持续提高，金融
、政务等行业对私有化部署、数据不出域 、等保三级与信创适配的要求也在快速提升
。

　　在业内人士看来 ，这意味着企业级AI市场已经进入“系统工程能力竞争
”阶段
，仅依赖通用模型能力已难以形成真正的产业壁垒。

　　“通信原生+AI融合”成为企业级AI新路径

　　针对上述行业问题，云傲智能提出“通信原生+大模型深度融合 ”的技术路线 。

　　王峰表示 ，传统模式更多采用“大模型+第三方通信接口
”的拼接方式
，而云傲智能则从通信底座开始重新设计AI系统架构，将通信能力、AI能力与行业场景进行原生融合
。

　　根据现场披露的信息 ，云傲智能构建了完整的三层技术体系：

　　底层为通信底座MeshCC
，自研分布式通信内核，支持语音
、短信、视频 、IM等多种通信能力 ，并具备99.99%的运营级稳定性；

　　中层为智能体中台MeshAI，通过统一API兼容主流大模型
，实现多模型灵活切换，同时集成多模态语音
、超长记忆与企业知识库能力；

　　上层则面向保险、政务 、医疗等行业 ，提供可直接部署的场景化解决方案。

　　“我们不是单纯卖AI工具
，而是交付真正能够落地的业务能力 。”王峰表示。

　　这一方向也反映出当前企业级AI市场的重要变化
。随着大模型能力逐渐趋同，行业竞争开始从“模型参数 ”转向“业务融合深度
”。

　　尤其在客服
、外呼、回访 、质检等高频通信场景中 ，AI不仅需要具备对话能力
，更需要同时完成流程协同
、工单生成、数据归档 、合规审计等复杂业务动作 。

　　“数字员工”开始进入真实业务体系

　　本次科博会上，云傲智能重点展示了Deeptalker数字员工体系
。

　　与传统客服机器人不同 ，Deeptalker强调“履职型AI ”定位
，即AI不仅负责对话，还能够承担实际业务流程。

　　根据介绍 ，该系统目前已覆盖保险理赔
、续保提醒、健康随访 、政务咨询、民意回访
、医疗慢病管理等多个场景 。

　　例如
，在保险理赔场景中，AI能够实时与客户通话 ，同步完成工单生成、查勘指导 、照片上传及业务协同；在政务场景中，则能够自动完成政策咨询
、满意度调查及结果归档
。

　　王峰表示
，企业级AI未来的发展方向，不再是“辅助工具
” ，而是具备真实履职能力的“数字员工”。

　　现场披露数据显示
，目前Deeptalker数字员工可实现约1：15的人效替代比，人力成本最高下降60% 。在某头部保险企业案例中 ，系统上线后外呼转化率提升25%
，理赔流程效率提升50%
。

　　在业内看来，随着企业用工成本持续提升 ，以及AI能力不断成熟
，“数字员工 ”有望成为未来企业组织体系中的重要组成部分。

　　企业级AI竞争开始回归ROI与交付能力

　　值得关注的是，相较于行业普遍强调模型能力 ，云傲智能在本次科博会演讲中反复强调“结果交付”与“可量化ROI
” 。

　　王峰表示
，企业最终关注的是AI能否真正带来业务价值，而不仅是技术展示
。

　　基于此 ，云傲智能提出围绕转化率提升、人力成本下降 、服务效率优化等指标进行量化交付，并提出“效果不达标退还服务费”的合作机制。

　　在业内人士看来
，这反映出企业级AI市场正在从“概念驱动 ”转向“经营驱动
” 。

　　过去，大量AI项目停留在POC验证阶段 ，而随着行业逐渐成熟
，企业更加关注系统是否能够长期稳定运行
、是否具备规模化复制能力，以及是否能够真正嵌入核心业务链条。

　　这也意味着 ，未来AI产业竞争的核心
，将不仅仅是模型本身，而是通信、行业 、交付
、安全、生态等综合能力体系
。

　　多智能体与行业模型成下一阶段重点方向

　　对于未来规划 ，王峰在演讲中透露
，云傲智能未来将重点推进多智能体协同 、跨会话长记忆
、端侧轻量化部署及低代码AI编排能力建设。

　　根据规划，公司未来还将推出保险、政务 、医疗专属行业大模型 ，并同步推进东南亚市场布局 。

　　“AI真正的价值
，不是在演示阶段，而是在企业每天真实发生的业务流程中
。”王峰表示 ，“谁能够真正打通企业通信的最后一公里，谁才能真正进入产业核心场景。 ”

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