对话华为工程师：豆包只是IA的手脚，那AI的大脑在哪里？中小企业需要这样投喂AI

先进制造网：

你好，今天会场来了大量中小企业老板，很多人搞不懂大模型底座和普通 AI 工具的区别，经常把盘古大模型跟日常聊天 AI 混为一谈，能不能用大白话解释一下？

华为工程师：

这个是现在最普遍的误区。打个比方，盘古大模型相当于人的大脑，是底层技术底座；像大家平时用的聊天 AI，就相当于大脑的手和脚，属于上层应用软件。

底座本身是算力、算法、基础知识库，不能直接交给企业拿来就干活。普通对话工具只能解决企业大概 10% 的简单问答工作，做不了完整的业务闭环。真正能帮企业处理业务的，是基于盘古底座再训练出来的 AI 智能体。

先进制造网：

这里很多企业老板会混淆，盘古、阿里通义千问、腾讯混元，还有面向普通用户的豆包，它们之间到底是什么关系？大脑和手脚这个比喻，套用到这几款产品上该怎么理解？

华为工程师：

这个比喻刚好可以延伸过来。盘古、通义千问、腾讯混元，这三者都属于底层大模型底座，也就是 “大脑”，是各家公司投入巨大资源研发出来的算力与算法内核。而豆包属于上层面向普通用户的应用产品，就是 “手脚”，它是基于底座能力封装出来，直接给普通人聊天、查询、写文案用的交互工具。

大脑负责思考推理，但大脑自己不能直接对外打交道；手脚负责对外交互、接收人的指令。大脑（底座）不会直接暴露给普通用户，普通用户接触到的几乎都是手脚（应用产品）。

但不同底座 “大脑”，训练的侧重方向不一样。腾讯混元底座，更多沉淀社交聊天场景的数据；阿里通义千问底座，会偏向外贸电商相关的数据；盘古大模型早期更多训练政企、工业制造、轨道交通、气象、生物医药这类产业场景的数据。

底座本身不能直接拿来用。企业拿到盘古这个 “大脑”，还需要基于它开发、训练出属于自己的 AI 智能体，相当于给大脑装上适配企业业务的 “手脚”，才能处理财务、生产、销售这类真实业务。很多企业踩坑，就是以为拿到底座大脑，就可以直接干活，忽略了上层业务智能体的训练。

先进制造网：

AI 智能体和聊天 AI，具体差别体现在哪里？

华为工程师：

聊天 AI 是一问一答。智能体可以跑完一整套业务。把财务数据喂给它，它自动核算收支、输出报表；导入业务资料，它可以筛选意向客户；对接工厂产线数据，完成质检、排产、设备风险预警。

但它有个很有意思的特点，我们内部开玩笑叫 “聪明的傻瓜”。哪怕底层模型算力再强，如果你不投喂自家企业业务数据、不给明确指令，它对你所在行业一无所知。两家做同样行业的公司，喂进去的数据不一样，AI 输出效果会差非常多。这也是很多企业踩坑的关键点，以为拿到大模型就万事大吉，结果发现完全不贴合自己业务。

先进制造网：

之前盘古大模型更多是服务轨道交通、气象、生物医药这些大型政企项目，为什么现在开始面向中小企业开放？

华为工程师：

早期盘古确实主要服务国家级重点场景。比如轨道交通做安全隐患排查，气象卫星做气象监测，生物医药领域，可以把靶向药研发周期，从过去几十年压缩到短短几个月。

但国内绝大多数市场主体，都是中小民营企业。过去只有大厂、国企能接触的产业 AI 能力，我们希望下沉到工厂、门店、贸易公司。不过现实难题是，底座开放出去，绝大多数中小企业没有算法研发团队，不会做本地化适配，拿到底座也不知道怎么用，这也是这次中小企业 AI 应用推进工程想要解决的问题。

先进制造网：

现在很多老板一听到 AI，第一反应就是裁员、替代员工，今天大会反复提到 “人机协同”，从技术角度，怎么理解这件事？

华为工程师：

技术本身没有 “裁员” 这个目标。我们现在说的人机协同时代，不是追求全部无人化。举个例子，一家 50 人的企业，不需要把人全部换掉。AI 接管重复、高损耗的流程工作，保留 20 位核心员工，人和 AI 配合干活，优化人力成本，提升整体效率。

再往后会走到 L4 更高阶段，变成 AI 训练员主导，人的参与变少，人主要下达指令，大量业务交给 AI 执行。但残酷的现实是，如果企业现在没有积累人机协同的实践经验，等到高阶 AI 时代到来，很多企业就会错失这波红利。淘汰的不是员工，是拒绝使用新工具的企业。

先进制造网：

在现场分享里，举了家装设计师、销冠、客服、餐饮门店这些案例，从技术角度，AI 是怎么实现复制优秀员工能力的？

华为工程师：

拿销冠举例，我们会把销冠和客户沟通的对话做记录解析，把谈判逻辑、客户洞察、成单的关键要素全部提取出来，投喂给 AI 做训练，生成企业专属智能体。训练完成之后，这个智能体就可以用来辅导普通销售，让普通销售可以达到销冠 70%‑80% 的业务能力，企业不用把业务命脉绑定在少数明星员工身上。

家装设计师也是同理，把成熟的户型处理、设计逻辑输入大模型，AI 几十秒就能输出成套图纸，把设计师从机械绘图里解放，让设计师聚焦创意构思、客户沟通这类更需要人的工作。还有客服场景，海量重复咨询交给 AI 智能体处理，只有复杂疑难问题再流转人工，大量重复性人力就可以释放出来。

餐饮行业也有落地案例，基于盘古训练行业智能体，学习大量优质评价样本，生成符合平台规则的评价内容，帮助实体商家降低对平台高额广告的依赖。当然这里有底线，不能生成脱离真实消费体验的虚假评价，要守住市场公平竞争。

先进制造网：

不少中小企业最头疼获客难题，AI 在获客层面，能给企业带来哪些实际帮助？

华为工程师：

传统模式大多是花钱在各大平台投广告，烧钱换泛流量，投入产出很难把控。AI 获客并不是简单粗暴的机器人外呼骚扰客户。

它的逻辑是先梳理企业目标客户画像，挖掘互联网上的用户行为痕迹，筛选潜在意向人群。再搭配数字人、AI 内容生成能力，完成短视频、宣传物料、官网内容生产，做全网内容种草，把精准意向客户引流过来。AI 负责做线索筛选、内容生产；高价值谈判、建立信任还是交给真人来完成，人机分工很清晰。

先进制造网：

很多企业会有疑问，大模型底座已经开放，为什么中小企业自己上手还是很难落地？

华为工程师：

盘古提供的是底层能力底座，相当于盖房子的地基。地基打好了，但厂房怎么建、隔间怎么布局，还是要结合企业自身业务。很多中小企业没有算法团队，不清楚该梳理哪些业务数据，不知道该给 AI 下达什么指令。如果不做业务数据投喂、本地化训练，再强大的底座也发挥不出价值。

所以这次工程，我们配套封装好了 600 多套行业智能体工具包，覆盖研发、生产、质检、人事财务、获客营销多个场景。但工具包给到企业，不等于直接就能出结果，企业还是要把自己真实的业务痛点、业务资料喂进去，做针对性训练。

先进制造网：

站在技术侧，对于准备拥抱 AI 的中小企业，您有什么建议？

华为工程师：

不要神化大模型，AI 不是万能解药。二十年前电商兴起的时候，很多传统企业不相信线上能做生意，错过了时代窗口，AI 其实是新一轮相似的产业变革。

企业不要一上来就追求高大上的全链路改造。先想清楚自己真实痛点：是人力成本高？研发周期长？还是获客成本居高不下？带着明确业务需求去用 AI。

盘古大模型降低了技术门槛，但能不能产生价值，决定权始终在企业自己手里。早一步完成人机协同落地实践，就可以建立相对同行的竞争优势；如果一直观望，很容易被行业拉开差距。AI 本质只是放大企业原有优势的工具，真正决定企业发展的，还是人的战略判断、产品和服务。