在近期举行的CCTC技术峰会上，普元信息CTO焦烈焱发表了题为《企业软件智能化：从场景到实践》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。他的分享为业界理解AI如何切实赋能企业软件提供了清晰视角。
一、人工智能：企业软件的“智能引擎”
焦烈焱指出，传统企业软件的核心是流程与数据管理，而AI的引入为其装上了“智能引擎”。这并非简单叠加，而是深度融合。AI应用的关键在于将机器学习、自然语言处理、计算机视觉等技术，转化为可解决业务痛点的具体能力，例如智能流程自动化、数据洞察与预测、个性化交互等。他强调，企业软件中的AI应用开发已从“锦上添花”演变为“不可或缺”，正驱动软件从“工具”向“伙伴”转变。
二、核心应用场景：聚焦价值落地
焦烈焱通过多个实例，生动阐释了AI在企业软件中的典型应用场景：
- 智能流程自动化（IPA）：在OA、ERP、CRM等系统中，AI可自动处理重复性任务，如票据识别与分类、合同关键信息抽取、客服工单智能分派，大幅提升运营效率。
- 数据智能与决策支持：在BI、数据分析平台中，利用机器学习进行销售预测、风险预警、供应链优化，将海量数据转化为前瞻性决策依据。
- 交互体验智能化：通过智能助手、对话机器人（Chatbot）提供7x24小时的自助服务，或利用语音、图像交互简化复杂操作，提升用户体验。
- 代码开发与运维智能化：AI辅助代码生成、测试用例自动生成、日志智能分析与故障预测，正深刻改变软件开发与运维模式本身。
三、开发实践：构建企业级AI应用的关键
针对如何成功开发企业级AI应用，焦烈焱分享了普元的实践心得：
- 场景驱动，问题导向：切忌技术炫技，必须从最迫切的业务场景出发，明确要解决的具体问题，确保AI应用能产生可衡量的业务价值。
- 数据是基石：高质量、标注好的数据是AI模型效果的保障。企业需建立有效的数据治理与供给体系，处理好数据安全与隐私问题。
- 平台化与工程化：企业需要构建或采用成熟的AI开发平台（如普元AI中台），提供从数据准备、模型训练、评估部署到监控管理的全生命周期支持，降低开发门槛，提升模型管理和迭代效率。
- “AI+软件”的融合架构：AI能力应以微服务、API等形式灵活嵌入现有软件架构，实现与业务逻辑的无缝集成，而非形成新的“智能孤岛”。
- 重视安全、伦理与可解释性：企业级应用必须关注AI决策的公平性、透明性及安全性，尤其在金融、政务等关键领域，模型的可解释性至关重要。
四、未来展望：协同进化的新生态
焦烈焱道，人工智能正推动企业软件进入一个“协同进化”的新阶段。未来的企业软件将更加主动、感知和自适应，形成“数据驱动AI进化，AI赋能业务创新，业务反哺数据积累”的良性循环。对于开发者而言，掌握“AI+软件”的融合设计思维与工程化能力，将成为核心竞争力。
焦烈焱的演讲精炼而务实，剥去了人工智能的神秘外衣，将其定位为企业软件提质增效、创新转型的实用工具。他的分享启示我们：企业软件中的人工智能应用开发，成功之道在于紧扣场景、夯实数据、依托平台、工程化落地，最终实现技术与业务的同频共振。
