在近期的云计算技术大会（CCTC）上，普元信息首席技术官焦烈焱先生发表了题为“企业软件智能化：从概念到实践”的精彩演讲，深入浅出地剖析了人工智能在企业级应用软件开发中的核心价值与实践路径，为业界提供了清晰的技术蓝图与落地指南。

焦烈焱首先指出，当前企业软件正经历从“功能驱动”到“智能驱动”的深刻变革。传统软件开发侧重于业务流程的自动化与数据管理，而融入人工智能后，软件则具备了感知、理解、决策与进化的能力。这种转变并非简单地将AI模型嵌入现有系统，而是需要重构软件架构、数据流与交互模式，构建以数据智能为核心的下一代企业应用。

企业软件中AI应用的三大核心场景
焦烈焱在演讲中重点阐述了AI在企业软件中的三大典型应用场景：

1. 智能流程自动化（IPA）：超越传统的RPA（机器人流程自动化），通过自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）理解非结构化文档、邮件、图像，实现端到端的复杂业务流程自动化，如智能合同审核、自动发票处理等。
2. 数据智能与决策支持：利用机器学习（ML）与深度学习模型，对海量企业运营数据、生产数据、客户数据进行实时分析与预测，从描述性分析（发生了什么）进阶到预测性分析（将会发生什么）和处方性分析（应该做什么），为管理决策提供精准洞察。例如，供应链需求预测、设备故障预警、动态定价优化等。
3. 沉浸式交互与体验升级：通过智能对话机器人（Chatbot）、虚拟助手、知识图谱等，打造自然、高效的人机交互界面。员工或客户可以用自然语言查询系统、获取知识、办理业务，极大降低软件使用门槛，提升工作效率与用户体验。

AI应用软件开发的关键挑战与普元实践
焦烈焱坦言，将AI成功融入企业软件面临诸多挑战：数据质量与治理、模型开发与部署的高复杂性、AI系统与现有IT架构的融合、以及AI伦理与安全性问题。

针对这些挑战，他分享了普元的实践心得与技术架构：

• 平台化与低代码化：构建企业级AI开发平台，将数据准备、特征工程、模型训练、评估部署、监控管理等环节标准化、自动化。提供低代码/无代码的AI能力组装工具，让业务专家也能参与AI应用的构建，加速AI民主化进程。
• 云原生与微服务架构：采用容器化、微服务化的云原生技术部署AI模型与服务，确保其弹性伸缩、高可用和易于集成。AI能力以API或微服务形式提供，可被各类企业应用灵活调用。
• “数据-模型-应用”闭环：强调建立持续的数据反馈闭环。AI模型上线后，需持续监控其性能与业务效果，利用真实场景产生的数据不断迭代优化模型，形成“数据驱动模型优化，模型增强应用智能，应用反馈新数据”的良性循环。
• 重视可信AI：在追求效率的必须将公平性、可解释性、隐私保护和安全性内置于AI应用开发流程中，确保AI系统的可靠与负责任。

未来展望：AI成为企业软件的新基座
焦烈焱道，人工智能不再是企业软件的“附加功能”，而是正在成为其新的“基座”能力。未来的企业软件将天生智能，能够自适应业务变化、主动提供服务、并持续自我优化。对于软件开发者和企业而言，关键在于转变思维，从“如何用AI解决某个点问题”上升到“如何设计原生智能的软件架构与业务流”，并积极构建涵盖数据、算法、算力和人才的综合能力体系。

通过焦烈焱此次系统性的解读，与会者得以“秒懂”人工智能在企业软件中的应用精髓——它是一场深度融合的技术与业务革命，其成功不仅取决于算法的先进性，更依赖于扎实的数据基础、灵活的架构设计、以及技术与业务目标的紧密对齐。这为所有致力于数字化转型的企业与开发者指明了清晰的前行方向。