活动回顾｜矩阵起源带您深度拆解企业级 Agent 落地实战

1月31日，「AI 大模型 × 业务需求：产品创新的场景化突围实践」活动沙龙在广州圆满落幕。

矩阵起源魏旭东受邀出席，并发表了题为《打造值得信赖的企业级Agent—— 从多模态数据治理开启》的主题演讲。他结合矩阵起源在Data+AI领域的深厚积累，通过拆解真实的制造业案例，深度剖析了企业级Agent构建的核心痛点与破局之道。

01 戳破泡沫：为什么企业级 AI 落地面临“信任危机”？

演讲伊始，魏旭东引用了一组来自 MIT 的最新调研数据：在当前的企业 AI 项目中，仅有 5% 的应用真正达到了生产级可用，绝大多数项目仍停留在 Demo 和 PoC阶段。

魏旭东指出，当企业尝试将 AI 引入核心业务场景时，普遍面临着巨大的挑战。这背后的核心矛盾在于：通用大模型的能力与企业私域数据的现状之间存在断层。

企业私域数据中，非结构化数据占比极高且形态各异，形成了严重的“数据孤岛”。当模型面对这些不可控的“数据基石”时，必然会产生“幻觉”，导致结果不可复现、不可追溯，难以用于严肃的商业决策。

他强调：“真正卡住 AI 落地的，往往不是模型不行，而是数据太乱。 ”

如何解决信任危机？魏旭东认为，关键在于“从治理多模态数据开始”。

他以一个大型制造企业的“智能投标”场景为例，分享了矩阵起源的实战解法。该企业每年需处理 1000+ 次竞标，每份标书长达 500 页，传统人工处理耗时极长且极易出错。而市面上的通用 AI 工具由于无法理解复杂的招标文件，准确率仅为 40%-50%。

矩阵起源基于 MatrixOne Intelligence (MOI) 平台，通过“数据治理 + 多Agent协同”的超融合架构，重塑了业务流程，最终成效显著——招标文件分析时间从 12小时缩短至10分钟，素材查找时间从 5天缩短至5分钟，整体投标效率提升 80% 以上。

在演讲的最后，魏旭东总结了在实施过程中遇到的“意外挑战”与反思。他指出，许多企业对 AI 抱有“一键生成”、“全自动”的误解，这反而是落地的阻碍。

他提出了三个关键认知：

一是转变观念，AI 的定位是 Copilot，如果追求 100% 准确且无人参与，那既不现实也不安全。

二是落地不等于“去工程化”：企业级 AI 应用不要过度追求“一键生成”。相反，它需要更严谨的工程设计，包括任务拆分、反馈机制以及对长尾问题的处理。

三是价值回归数据：真正花时间的往往是对“数据”的理解与治理，“生成”只占很小一部分。

唯有经得起真实业务场景检验的技术，才具备长久的生命力。

矩阵起源将继续秉持“为数字世界提供简捷强大的数据智能操作系统”的使命，持续打磨 MatrixOne Intelligence 平台。我们希望通过务实的技术创新与多模态数据治理能力，携手更多生态伙伴，协助企业解决数据难题，构建安全、高效、可持续演进的智能化体系。