智東西
作者 ZeR0
編輯 漠影

智東西5月29日報道，今日，在2026網易創新企業大會上，網易智企與合作伙伴分享了如何幫助企業擁有可靠的AI員工、讓AI更好在企業內部變成生產力兌現的經驗與方法。

網易副總裁、網易智企總經理阮良宣布，網易智企今年將使命更新為“以可靠的AI技術，釋放企業生產力”，愿景是“攜手企業伙伴，讓AI真正上崗”。

在他看來，企業要讓AI真正上崗，首先要把它看成一個“AI員工”，其次要能對它進行可靠的評估和量化，讓它從工具變成員工、從試點到真正成為端到端的生產系統。

在大會前夕，網易副總裁、網易智企總經理阮良攜網易智企五位業務負責人與智東西等媒體進行交流，深入分享了對企業級AI落地的系統性思考。

一、企業AI落地，面臨五大“斷層”

在今日的網易創新企業大會上，網易副總裁、網易智企總經理阮良發表主題演講，談到當前全球企業真正能發揮效用的AI應用案例仍屬少數。這半年，企業有很多焦慮的問題，包括如何保證大模型回答數據的準確無誤、如何確保AI僅訪問員工權限內的數據等。

網易高管以前擔憂員工不會用AI，如今反而擔心員工太亂用AI。網易提供給員工的token是無限量的，主要擔心的是員工因亂用AI對企業造成一些安全、敏感權限類的風險。

從自身實踐中，網易智企總結出從AI的試點到嵌入工作流，企業要跨過五道坎：

（1）知識斷層：通用智能≠理解企業。AI決策缺乏高質量企業知識庫（方法論、流程、客戶案例）作為上下文。AI需要基于企業的方法論、客戶情況及流程規范等沉淀的知識，才能準確理解意圖并執行任務。

（2）數據斷層：有數據≠AI用得上。企業數據散落于CRM、ERP、OA等系統中，缺乏治理與串聯，AI無法獲取完整、準確的操作上下文。

（3）流程斷層：能問答≠能進流程。企業業務通常涉及多部門協作長流程。若AI僅能執行碎片化任務，無法貫穿跨部門的完整業務流程，其提效價值將大打折扣。

（4）治理斷層：無邊界≠敢放手。面對提示詞注入等新型安全風險，企業普遍缺乏完善的、可應對的事前與事中治理機制。

（5）價值斷層：無法驗證≠持續投入。缺乏對AI產出的量化驗證標準，企業難以評估投入產出比并決策持續投入方向。

二、四個實戰場景，打造“靠譜”AI員工

在阮良看來，企業級AI的競爭，最終不是誰先接入最好的模型，重要的是誰能持續交付可靠結果。

因此，企業要把AI看成員工。對人的一個高評價是“靠譜”，對AI也是如此。

網易智企分享了一些靠譜的“AI員工”在四類場景中如何在企業內部發揮價值。

1、銷售AI員工：將銷冠經驗復制給普通員工

一個靠譜的銷售AI員工，能夠讓組織經驗不再隨人走。

網易智企今年4月發布了企業級AI員工管理平臺帝王蟹（ClawHive），今年目標是制作一個端到端的“螃蟹”，能夠自己把自己賣出去。

銷售AI員工能幫助銷售完成客戶的記錄、拜訪、總結、日報、周報、匯報等繁重工作，幫銷售在被客戶問到刁鉆問題時能迅速應答，制定從客戶線索到可執行的作戰方案，對練功能可幫助銷售模擬真實交流過程，銷售寶可扮演真實客戶模擬可能出現的銷售場景，訓練結束后當場復盤。

有了AI，就像一個24小時隨時在線的老師傅，快速將新員工培訓成一位合格的銷售，銷售冠軍的經驗可以被復制給普通銷售，提升銷售業績和整體轉化率。

2、私域AI員工：從規模觸達到精細化客戶經營

私域AI員工不僅能做到批量運營，還能做到精細化客戶經營。

AI可重構全鏈路運營，融合用戶標簽行為軌跡與數據模型，自動構建完整的用戶畫像；智能化拆分精細化人群，為不同用戶匹配專屬經營路徑，依托用戶特征與歷史對話，智能生成千人千面的定制話術，后臺知識庫實時聯動商品庫存、品牌及活動信息，自動生成可落地、可執行的的完整運營方案。

3、應用交付AI員工：可驗證、可維護、可直接交付

企業需要的是效率、質量、統一標準。現有AI編程在完成單一代碼功能時非常高效，但讓它參與多人團隊協作區完成大型項目或維護老項目時，一大問題是不夠穩定。

網易智企也根據自身經驗打造了企業應用AI編程平臺CodeWave SSD，希望能夠帶來應用交付AI員工，實現企業級應用的高效可控交付。

CodeWave采用SDD（規格驅動開發）方法論，要求AI在寫代碼前先將需求翻譯成標準化規格，經人確認后再執行生成，讓開發者和產品經理在每一步都能看見、確認、修改AI的產出。

此外，該平臺統一技術棧，沉淀可復用的企業資產，降低重復開發成本，提升長期效率。

4、安全治理：事前、事中、事后全鏈路管控

安全治理的目標是讓企業敢把關鍵業務交給AI。只要建立很好的管控措施和可追溯、可審計的手段，就能做事后的回顧或說明。網易智企提供面向AI的安全解決方案，幫助企業在使用AI時，在事前、事中、事后都能進行安全治理。

三、管理企業AI員工的“HR系統”：從快速上崗、明確定崗到優勝劣汰

網易智企將“帝王蟹”視作一套企業AI員工的“HR系統”，覆蓋招聘、定崗、合規、考核環節的AI員工完整管理閉環，讓AI更好地上崗。

（1）接入（招聘）：連接各類Agent資源，快速“招人入職”。

（2）編排（定崗）：為每個Agent編寫明確的崗位描述，明確職責與性格；在多節點協作中，合理編排串行或并行任務，確保高效協同。

（3）治理（合規）：建立規則和邊界，每一步操作均經過安全審查，確保AI員工合規可靠。

（4）運營（考核）：對AI生成進行持續評估，根據績效表現調整AI的任務分配，對表現不佳的AI進行“下崗”培訓或淘汰，對表現優秀的模型加大應用力度。

四、網易智企五大業務，如何幫企業級AI落地？

圍繞企業級AI落地的思考，網易副總裁、網易智企總經理阮良攜網易智企五位業務負責人，與智東西等媒體在大會前夕進行了交流。

阮良認為，企業做AI落地應用的痛點不在模型層，而在落地層。底層大模型是人人可調用的公共品，真正決定勝負的是中間層——即如何通過工程化手段，讓模型產出變得更可控、更穩定。

他把大模型比作剛畢業的MIT博士——極其聰明，但缺乏工作經驗。而在企業生產環境中，“可靠”意味著生成的內容和執行的動作必須合理、合法、合規，并真正達成企業目標，是稀缺競爭力。誰能提供可靠的AI落地服務，誰就能贏得企業的長期信任。

阮良總結了AI對組織的三類沖擊：

一是崗位邊界模糊，產品經理可以寫代碼，工程師可以做產品設計；

二是管理邏輯調整，現在要像管理員工一樣管理AI，給它定崗定責、評估產出、制定晉升機制；

三是員工焦慮被成倍放大，組織必須正面回應這種焦慮，給出明確方向。

面向未來12個月，他提出三個預測：（1）“AI員工”將成為企業標配，內嵌于業務流程；（2）“AI治理”將上升到CEO層面的重要議題；（3）各行各業將涌現第一批“AI原生企業”，組織形態是其核心特征。

1、CodeWave

網易智企副總經理、CodeWave業務負責人王桐談道，AI編程工具寫片段代碼效率高，但實現不了企業軟件開發項目提效。市面上AI編程產品都盯著開發者個體市場，唯獨缺少面向企業整體的AI編程管理平臺。

企業級AI落地有三個坑：一是AI輸出不穩定，這可以通過工程手段去收斂風險；二是依賴個人寫Prompt和調校模型的能力；三是資產沉淀難，AI生成的代碼很多時候是黑盒，每次都要重新生成，有類似需求沒法復用。

針對這些情況，網易智企構建了一個面向企業應用的AI編程平臺CodeWave SDD：通過自研DSL語言約束代碼可控性、預置統一技術棧、引入可視化設計、自動沉淀并復用企業技術資產，將軟件開發全流程納入統一管理。通過引入CodeWave平臺，企業可實現人效翻倍或降低人力支出。

2、云商

網易智企副總經理、云商業務負責人肖鈺妍坦言，企業級AI落地難在場景選得對、能力接得住、運營扎得深。企業難以量化AI落地的價值。即便是客服這樣看似ROI清晰的場景，也會遇到算不清楚的情況。網易智企云商服務營銷一體化平臺能幫助AI在企業內部變得敢用、懂業務、會辦事、聽話。

她重點梳理了一些已驗證有效的高ROI場景：AI客戶處理任務（人效提升34%）、呼入語音AI機器人（人效提升50%）、智能工單生成（建單提效）、AI專業顧問輔助（服務能力翻倍）、AI私域實時接待（人效3倍提升）、導購隨身業務教練（新人快速勝任）、AI深度用戶訪談（速度提升10倍）。

肖鈺妍還介紹了網易智企為企業提供的運營支持工具：（1）AI體檢，每日自動檢測準確率異常；（2）全鏈traceID，就像Agent的“黑匣子”，完整回放AI的每一次回答、判斷、工具調用；（3）知識自迭代，讓Agent每天暴露出來的錯答、漏答和高價值問答，自動回流成新的知識資產。

3、易盾

網易智企副總經理、易盾業務負責人朱浩齊認為，AI安全不是錦上添花，而是企業AI業務能否上線的前提條件。個人端的錯誤決策，經AI加持后可能引發批量后果；以往只有少數黑客能利用的漏洞，借助AI可以被工業化地規模攻擊。

易盾積累了網易20多年的安全技術沉淀，構建的全鏈路縱深安全管理體系，涵蓋身份與環境認證、輸入層防護、執行層白名單管控、輸出層合規檢測、事后可追溯審計五層，對整個執行過程做到可追溯、可審計、可復查。

4、數帆

網易智企副總經理、數帆業務負責人風雷談道，IT與業務部門之間常存在的數據認知鴻溝，數帆在思考一個三級聯動模式：一是數據治理，二是垂直場景的指標層面，三是業務部門的一套閉環。

隨著AI快速發展，數據分析行業的競爭態勢發生了一些明顯變化，大客戶、大模型廠商、云計算大廠都開始下場。數帆的優勢在于深厚的數據治理經驗與業務閉環能力 ，未來計劃打造標桿，進行場景的可落地性驗證，盡可能減輕交付負擔，并重點投資AI方向。

5、云信

網易智企副總經理、云信業務負責人段毓錚分享說，網易智企在智能硬件方向聚焦兩大場景：一類是偏向C端消費領域的AI玩具等產品，提供整套情感陪伴智能體解決方案；另一類是面向B端的企業AI員工等生產力場景。底層邏輯是盡量避免做一些模型能力提升后就能解決的問題。

云信不做硬件，而是作為一個連接大模型和真實物理世界的橋梁，將硬件與AI能力結合，實現從信息采集到最終行動。

在段毓錚看來，當前AI玩具市場還未爆發，主要受限于訂閱制消費習慣未養成，產業鏈各環節利益張力尚未化解。用戶對情感陪伴的需求是真實存在的，但尚未成為購買決策的首要因素。他認為爆款的出現有一定隨機性。

結語：讓AI在企業真正上崗，需在“可控”方面下足功夫

企業AI落地，不僅要解決真實的問題，還要在“可控”這件事上足夠下功夫。

AI在公司里的角色，有點像沒有正式編制的員工，能干活，但干活質量不穩定，好的時候令人眼前一亮，差的時候需要返工。

網易智企則通過系統性設計，試圖讓這位AI員工的產出變得穩定，讓少數人的優秀經驗能夠被團隊共享，通過清晰的識別、可靠的評估和量化，推動AI從個人試用走向可持續交付的生產系統，讓AI真正“上崗”。