“AI+”走过一年，AI在央国企里从试点项目逐渐成为核心战略方向。
一方面，AI已经在企业实际业务场景中落地应用，企业员工几乎都会使用AI工具来辅助提效。
另一方面，AI应用呈现出较为离散的状态，出现管理运营和数据安全等问题。
站在当下来看，央国企可以构建一个怎样的AI生产与应用平台，才能在企业里面把AI用得更好？
最新的信号来自某央企，最近落地的AI生产平台。
该集团科技创新分管负责人说，如果有一件事很重要，那不仅仅是将AI用到业务里，而是要将AI规模化、体系化、规范化地用在整个集团中，这样才能跑得更远。
01.在Kymo打造覆盖整个集团的AI生产平台
第一是实现数据安全保障
这家集团内AI应用数量都不少，但每个AI应用都像一家家“独立小店”，各自经营，数据安全无法保障。
而AI生产平台，就像是把各个子公司里零散的AI“小店”整合成一个“大型综合商城”，建立一个统一运营的“安全管理中心”。
在权限划分与数据安全方面，基于企业身份认证体系，该集团实现包含总部及所有子公司AI应用的严格权限划分、数据安全管控，让AI从分散的“工具级应用”升级为统一的“生产级能力”。
举个例子，该集团总部的管理员可以看到分管子公司的所有数据；子公司的管理员可以看到其内部的数据。
在这个“商城”里，该集团下所有AI应用像商铺一样统一管理、规范服务；所有的数据在保障安全的前提下有序流通。
比如这家集团上半年：A子公司采购了一套AI系统，B子公司自主研发了另一个，C子公司又引入了第三方解决方案。这些原先离散、独立的AI应用及其产生的数据，如今都整合在AI生产平台，由集团总部控制，各子公司可按需申请调用。
第二是为每个组织创造一个自主管理的AI工作空间
依托AI生产平台，这家集团实现了AI应用的统一集中管控。在集中管控下，该集团使用AI生产平台快速同步企业组织架构体系，为其旗下每个组织生成独立的AI工作空间，让每个组织都可以在可控的范围内自主创作、管理AI应用。
在这个空间中，其子公司的管理员可以对空间内的AI应用，进行新建、编辑、人员角色控制、删除等管理操作。
02.在AI生产平台下构建适应业务发展的AI应用
完成数据管控和AI工作空间管理后，做能够带来持续性业务增长的AI应用，才是长远目标。而最接近市场一线的是业务团队。
AI应用落地不能只追求技术最新、速度最快，而是需要用得更好。想要让全集团的AI应用都能快速适配业务场景，就必须降低技术门槛，提高跨团队协作。
起初，该集团也没有预想到可以做一个可以支持30万+员工使用的智能体开发平台。
在AI生产平台接入后的半个月内，Kymo技术团队整合该集团的培训资源、算法组件、智能体服务等，为该集团可共享复用的AI资源。
依托Kymo AI开发管理套件提供的可视化开发工具与编排能力，赋能各业务单元非技术团队，快速搭建适配业务的智能体；最终通过多业态协同，打通AI应用从开发到部署的闭环，实现集团整体AI应用效能倍增，创造跨业务链的协同价值。
比如，该集团落地的AI项目助手，通过完成常见重复咨询、填报解答等环节，提高项目完成效率80%；智能问数智能体解决数据查询分析、自动获取数据，让业务人员查询效率提高5倍……
AI成为每个人的“最佳拍档”，每个人构建的智能体，也都集成发布到企业组织架构里面。
03.跑得快，更要跑得远
“速度战”还是“耐力赛”，似乎对央国企人工智能发展来说，这两条赛道都得站住了。
央国企遍地开花的AI项目，可见其在应用落地上能“跑得快”的实力。热启动之后，更需要冷思考：当行业的兴奋点从“从无到有”转向“从有到优”，真正的考验在于如何“跑得远”。
也就是说，央国企可以选择如Kymo AI生产平台，从集成发布、集中化管理、企业级知识库、MCP服务等全方位，将AI从一个工具库，升级为能力基座，最终突破业务增长。
·集成发布：支持钉钉、企微、飞书等主流IM工具；
·集中化管理：支持Kymo开发管理套件，及Dify企业版、扣子等主流开发平台的智能体纳管；
·企业级知识库：相较于传统的RAG，其检索能力及精准度提升十倍；
·MCP服务：丰富的MCP 服务，为 AI 开发者提供丰富的资源和工具。
Kymo打造集团型的AI生产平台，实现算力、模型、数据、应用的统一管理和协同，将AI全面融入各核心业务单元。
在AI这场关乎未来的长跑中，“快”是抢抓机遇的起跑能力，“远”才是决胜未来的核心壁垒。
成功案例
