大模型技术迭代速度越来越快，调用成本持续走低，不少企业已经完成 AI 工具的初步试水。但摆在产业面前一个现实问题：技术能力看得见摸得着，却很难真正转化为企业实实在在的经营收益。
在深圳举办的 HiPM 2026 全球化产品新范式峰会上，融云 AICP 研发负责人李宏博结合团队海内外项目实战经历，围绕智慧办公、社交营销两大真实业务场景，剖析 AI 落地的现实矛盾，分享产业实践思路。

技术快速向前跑，商业价值却跟不上
纵观科技产业过往发展，很少有技术能像生成式 AI 这样实现跨越式进化。行业公开统计数据显示，从 2022 年末到 2024 年，同等能力等级大模型的推理成本出现大幅下降，降幅达到 280 倍以上；AI 工具大众普及率已经过半，在代码问题解决等专业任务上，智能体工作流的解决能力也提升到很高水平。
技术指标一路走高，但落到企业经营层面，效果却并不理想。一份行业调研显示，仅有三成多企业反馈 AI 已经实实在在改善了自身经营利润。大量企业引入各类 AI 产品，做过不少试点项目，可大部分停留在工具试用阶段，很难嵌入核心业务流程，最终无法换算成营收、降本等可衡量的商业成果。
这也是当下产业普遍遇到的困境：获取模型能力的门槛已经变得很低，如同水电一样随取随用，真正的难点不在于拿到技术，而在于怎么把技术和自身业务流程咬合在一起，完成从技术能力到业务价值的完整闭环。
基于通信行业多年积累，融云把实践重心放在两大场景，从真实业务痛点出发打磨智能体落地路径，沉淀出一套可落地的解决方案，也推动自身通信底座完成智能化升级，打造出 AICP 人工智能通信平台。

智慧办公：把智能嵌入真实工作流程，兼顾效率与可控
很多企业引入办公类 AI，容易走向两个极端：要么只是一个简单问答机器人，只能回答零散问题；要么期待 AI 包揽全部工作，直接替代完整岗位。实际企业办公场景，是信息搜集、理解处理、审核校验、结果沉淀连贯的完整链条，二者不应该割裂看待。
融云的办公智能工作台，围绕信息输入、理解执行、过程审阅、结果沉淀整套流程搭建，核心追求三件事：任务范围清晰可见、执行过程可以复核、输出结果能够溯源。
拿项目周报这个高频工作举例，项目信息分散在聊天记录、邮件、会议纪要、各类项目管理系统当中，人工整理耗时耗力。智能体打通多套系统的数据链路，自动汇总项目进展、现存风险以及后续规划，输出结构化周报。更关键的是，报告内每一条结论，都可以回溯到原始聊天、会议记录等源头素材，存疑信息会专门标注出来，让周报不再是空洞文字，而是具备参考依据的管理材料。
面对研发配置修改这类高风险操作，系统设置了严格的管控机制。首先只做只读扫描，输出风险位置和等级报告；任何改动操作，都必须经过人工确认审核，明确操作边界；修改完成之后，留存版本差异记录与完整快照，一旦出现失误，能够快速回退，规避误操作带来的业务风险。
这套模式将自动执行、业务系统和人的决策环节拆开，智能不再是脱离管控的黑盒，真正成为企业工作流里可靠的协作力量。

社交营销交互：跳出机械问答，兼顾情绪感知与业务推进
不少线上客服、营销 AI 产品，用户体验始终存在明显短板：回复话术生硬死板，超出预设知识库就答非所问，一旦处理不了问题，只能生硬跳转人工，这也是用户频繁要求转人工的根源。很多产品只盯着后台技术指标做优化，却忽略终端用户的真实感受：对话是否被理解，情绪是否得到安抚，诉求能不能真正往前推进。
针对这类痛点，融云跳出传统一问一答的设计思路，搭建情绪、业务双轨并行的交互逻辑。
情绪侧负责捕捉用户言语背后的心态变化，当用户产生不满、焦虑情绪时，优先做好共情安抚，调整对话节奏，建立沟通信任；业务侧依托状态机持续跟进订单核验、退换货、客户意向判断等业务进度，两条线路同步运转。
当普通诉求可以由系统自主处理就直接闭环；遇到用户情绪激化或者复杂异常场景，系统整理完整对话摘要，顺滑移交人工客服。人工接手之后，AI 退居辅助角色，实时为工作人员推送沟通话术和处理建议，实现人机高效协同，而不是人机割裂对立。

扎根业务场景，才是 AI 商业化的核心出路
依托全球化业务沉淀，融云把不同地区市场的差异化需求，转化为底层可配置的标准化工程能力，赋能三块核心业务：面向开发者提供标准化 SDK 与 API 能力；面向政企客户提供高安全等级的数智办公方案；同时也为海外市场打造自主可控的国民通信应用解决方案。
当调用大模型变成一件门槛很低的事，单纯的模型接口已经很难构筑竞争壁垒。技术只是底座，真正决定 AI 能不能赚钱的，是对业务场景的理解深度。只有沉到真实业务当中，解决流程里实实在在的痛点，AI 投入才能够转化成看得见的业务增长。