炎黄盈动亮相雄安6G+人工智能研讨会，共话通信行业AI规模化落地

9月13日，由中国通信企业协会主办的“2026 信息通信行业6G+人工智能创新发展研讨会” 在河北雄安落幕。依托企业级AI平台卓越的技术实力与行业经验，炎黄盈动获邀出席本次盛会，并发表题为《企业级AI平台加速AI时代组织升级 —— 通信行业AI应用规模化落地关键路径》的主题演讲，分享通信领域AI规模化落地的前沿探索。

炎黄盈动专家顾问-沃瑞华发表主题演讲

随着6G、人工智能、算力网络等新技术加快融合，AI正在从辅助工具进一步进入网络运营、客户服务、经营管理、政企业务等核心场景。对通信企业而言，关注点也正在从“有没有AI”转向“AI能否真正进入业务，并形成规模化价值”。围绕这一变化，炎黄盈动结合企业级AI平台建设经验与行业实践，从组织、平台、场景和规模化路径四个方面，分享了通信行业AI落地的思考。

01 AI进入核心业务，通信行业正在从“技术试点”走向“场景落地”

通信行业拥有较好的AI应用基础。长期运行的BSS、OSS、CRM等系统，沉淀了大量用户、网络、工单和经营数据;智算中心、边缘节点等基础设施持续完善，也让通信企业同时具备网络、算力和数据优势。

但当AI真正进入生产环境后，问题也随之发生变化。企业并不缺AI场景，真正困难的是：哪些场景值得优先投入，哪些场景能够快速形成业务价值。

炎黄盈动认为，企业AI建设首先应该回到真实业务，而不是从模型和技术能力出发“寻找场景”。企业可以围绕“谁、在什么时间和环境下、完成什么任务、通过什么工具、与哪些人和规则协同”对场景进行拆解，将模糊需求转化为可分析、可验证的业务单元，再结合数据可得性、流程标准化程度、决策替代程度、合规风险和投资回报周期等维度判断优先级，从价值明确、条件成熟的场景切入，而非一开始追求“大而全”。

对于通信行业而言，智能客服、工单自动化、网络故障定位、营销合规审查、内部知识问答、经营报表生成、政企方案及招投标辅助等，都具备较好的业务基础和落地条件。企业可以通过这些场景先完成价值验证，再将成熟的方法、平台能力和实践经验逐步复制到更多业务环节。相比单纯追求模型参数、Agent数量或功能堆叠，这种“从单点验证到规模复制”的路径，更接近企业AI落地的实际需求。

02 AI真正产生价值，需要进入数据、流程和应用

从单点AI工具走向企业级应用，一个明显变化是：AI不能只停留在对话界面。一个能够真正进入通信业务的AI Agent，需要访问企业实时数据、调用现有系统、参与业务流程，同时还要受到组织权限、安全、审计和治理体系的约束。这也是企业AI从“能用”走向“生产级”的关键一步。

基于23年PaaS平台技术积累，炎黄盈动持续围绕企业AI规模化建设完善平台能力，形成覆盖“AI+数据+流程+应用+治理”的一体化、可组合企业级AI平台。其中，AI Agent智能体平台负责智能体与AI应用构建;iPaaS智能集成平台连接企业数据、系统及AI能力;bpm PaaS智能流程平台推动AI进一步进入企业业务流程和岗位协同;aPaaS低代码应用平台则帮助企业快速构建和持续迭代AI增强及AI原生应用。

对于通信企业而言，这意味着AI建设并不需要推倒原有IT体系重新开始，而可以基于已有的网络、数据、应用和流程体系逐步叠加智能能力。从过去“人在流程中执行”，逐步走向“AI承担部分任务、人负责判断与决策”，AI也由外围效率工具进一步进入企业核心业务。

03 从“技术部门做AI”，走向业务与IT共同建设

AI规模化落地，本质上不仅是技术问题，也是组织能力问题。从多个已经跑通的行业实践来看，成功的AI场景往往具备三个共同特点：数据基础扎实、有明确的产品或项目负责人、业务部门深度参与。

这对于通信企业尤其重要。例如网络运维、客服、政企营销等场景，本身具有较强的行业专业性。如果缺少业务人员参与，仅依靠技术团队，很难准确判断业务问题，也很难持续验证AI的实际价值。

因此，炎黄盈动认为，企业AI建设需要逐步形成业务、IT、数据和AI团队协同的机制，同时培养更多兼具业务与AI能力的复合型人才。目前，三类角色正在变得越来越重要：负责场景定义与需求转化的AI产品经理，负责跨系统数据质量及治理的数据治理人员，以及持续关注AI应用效果与价值的AI运营人员。

围绕企业在认知、场景、人才和持续运营等方面面临的问题，炎黄盈动还进一步推出AI伴飞计划，通过AI战略工作坊、AI场景共创工作坊、AI实战训练营、AI人才认证和AI运营体系建设，帮助企业把一次AI项目逐步转化为内部长期能力。

04 从一个场景到规模化复制，建立持续的AI增长机制

对于大型通信企业而言，AI建设真正的难点往往不是做出第一个Demo，而是如何把一个场景复制成更多场景，把一次项目转变为持续能力。一个部门已经验证的智能体，如何推广到更多业务?一个区域跑通的场景，如何复制到其他组织?随着AI应用数量不断增加，又如何统一管理数据、权限、模型和运行过程?这些问题决定了AI能否真正走向规模化。

对此，炎黄盈动提出了一条更加渐进的路径：从认知对齐开始，以企业级AI平台作为统一底座，通过典型场景共创快速验证价值，再逐步建立人才培养和持续运营机制，推动AI应用从单点突破走向规模化复制。

企业可以先从高频业务问题出发，筛选价值明确、条件成熟的场景开展小范围验证，在验证业务价值的基础上，逐步形成业务与IT协同的AI推进机制，并将成熟经验复制到更多业务场景。

对于炎黄盈动而言，企业级AI平台的价值也不仅在于提供一个技术工具，而是帮助企业把数据、流程、应用、AI和组织能力真正连接起来，让一个个AI场景能够被持续发现、快速建设、稳定运行和规模化复制。

从6G与AI融合，到智能体逐渐进入企业核心业务，通信行业正在迎来新一轮智能化升级。但AI真正形成生产力，并不取决于部署了多少模型、建设了多少Agent，而在于能否找到有价值的业务场景，能否让AI真正进入数据和流程，以及能否建立持续复制和运营的组织能力。

未来，炎黄盈动将继续依托企业级AI平台与AI伴飞计划，与通信行业客户及生态伙伴共同探索AI与核心业务的深度融合，推动企业从“应用AI”走向“规模化AI”，让AI真正成为组织升级与业务创新的新生产力。

炎黄盈动：专注PaaS平台的研发与创新，2003年以BPM切入PaaS领域。最新一代AWS PaaS产品与企业级AI平台解决方案，为用户数智化转型不同阶段提供能力支撑。长期服务数千家行业头部客户，覆盖65%中国500强企业，加速数智化转型与企业AI价值落地。