“前店后厂”：解锁AI落地最后一公里的场景革命

在风口之上的AI和大模型技术，终究要走到迈向行业纵深的“分叉路口”。

近两年从ChatGPT到DeepSeek，大模型技术轮番登场，并形成了一种“技术崇拜”。很多组织用户将AI技术视为一种“万能药”，认为只要部署了大模型就能解决发展的所有问题，反而忽视了行业场景背后的复杂性。

浪潮云总经理颜亮说，组织已经围绕人工智能的算力、数据和算法投入太多精力，但实际上这三个要素全部都是支撑要素，智能化要走向落地，势必要增加并重视新的要素，这就是“场景”。

确如此言，几乎所有的组织用户都走过了部署通用大模型的初始阶段，但大多浅尝辄止，对业务的促进几可忽略不计。组织用户对AI技术本身的重视，与对“场景”的忽视形成了一种“错配”，让看似触手可及的“最后一公里”，变得遥不可及。

要走通这智能化转型的“最后的一公里”，既要站在场景的视角看技术，更要有行之有效的方法论，还要有支撑方法落地的实践模式，这其实就是浪潮云“前店后厂”所要肩负的使命。

智能化落地的三重断层之困

要打破技术崇拜，AI技术就要深入场景，融入业务一线，脱虚向实，切实做到提质增效，甚至“为人所不能”，成为用户不可或缺的生产力工具。

但前提是，要对自身的智能化战略有清醒的认知，颜亮表示，“组织在迈向智能化时，往往面临三大核心挑战：价值预期理想化、数据基础设施不成熟，和组织挑战预估不足。

首先，人工智能的价值预期过高，是因为许多用户将大模型视为“全能工具”，寄希望其一次性解决复杂业务问题，但实际落地时却发现，通用大模型在特定场景中的表现往往不尽如人意。

其次，尽管数据“贵”为人工智能核心三要素，但真正能支撑AI高效运转的数据基础设施却远未完善。最典型的情况是，大量的数据分散在组织各个部门，格式不一、质量参差，难以形成有效的数据资产。“往往在应用落地时，需要的数据基本找不到，但其实这些数据都存在。”颜亮说。

最后，人工智能不仅是技术变革，更是对组织形态的颠覆。特别是智能体的出现，要求组织重新定义岗位职责、重塑业务流程，并建立适应人机协同的新型管理模式。这是大多数组织用户在AI落地过程中出现“技术先进，但管理落后”的症结所在。

客观地说，颜亮提出的三点“前提”，均属于较为隐性的难题，但却代表着组织用户在AI技术能力与业务需求之间，横亘着场景、数据、组织三重断层。“针对这些问题，浪潮云和我们的客户通过实践总结了一个方法论，这就是3M模型。”颜亮说。

3M模型重构智能转型方法论

简单的说，3M模型包括了场景匹配、数据匹配和组织匹配。

那么，为什么3M模型将场景匹配摆在了首位？

因为智能化落地的关键，就在于找到合适的场景，而非盲目追求“大而全”。亦如颜亮所言，组织应优先选择数据基础较好、需求明确的业务场景，通过“小步快跑”实现价值验证。如12345热线就是典型的场景匹配实践，通过优先解决工单分派、接听等高频需求，由点到链，就可以做到将政务AI的价值逐一展现。

当然，场景匹配很难一蹴而就，快速的试错与迭代必不可少。浪潮云为此打造了Agent Store平台，提供100多款成熟智能体产品，涵盖政务、应急等多个领域。用户可基于自身需求灵活选用，并结合本地化数据进行微调，大幅降低试错成本。

而数据匹配的误区在于，用户常认为“数据越多越好”。但颜亮强调，“脱离场景的数据毫无意义，数据匹配必须以场景需求为核心。”

的确，要明确AI要解决什么问题，才能确定需要哪些数据，这就是以场景定义需求；同时要做好数据质量优化，并通过算法适配调优，这才能做到场景、数据与算法的共舞，让数据在场景中发挥最大的价值。

组织匹配的本质其实一种AI原生的视角，当智能体从“工具”进化成“员工”，当然要为其设计新的架构。比如将智能体嵌入业务流程，使其成为组织的一部分，而非依赖人工调用，就是最典型的AI原生之变。

再通过建立人机协同机制，让AI承担重复性工作，而人类员工则聚焦于创造性工作；同时也要进一步明确智能体的职责边界，并通过智枢数智员工平台进行统一管理。

3M模型明显抓住了问题的本质：以场景匹配为第一优先级，通过数据匹配让数据在场景中发挥最大价值，再通过组织匹配的人机协同机制，三者相辅相成，解决智能化落地的根本性难题。

但在3M模型的理论框架之上，还需要找到一个切实可行的实践模式，“前店后厂”模式，正是这样一个理想的载体。

“前店后厂”模式的融合进化之路

基于“场景”这一新的“要素”，要让智能化尽快释放出业务的价值，一个最根本的逻辑显然是：场景匹配要尽可能的靠近业务，这样才能快速适配场景。

而这恰是“前店”模式的核心，在距离用户最近的地方部署“海若大模型智能体验中心”，就像是“4S体验中心”一样，就近提供场景匹配、微调及快速验证的服务能力。同时，“前店”还承担生态整合职能，通过开源模型和生态伙伴合作，降低组织用户智能化改造门槛。

颜亮表示，目前，海若大模型智能体验中心已首批落地北京、上海、重庆、济南、昆明、亳州六大城市，计划年底前落地超100个城市。

如果说“前店”解决的是AI服务的“快速响应”，那么“后厂”所要聚焦的，就是模型的高效训练与优化。“大模型还没有走到科学化理解的程度，所以必须用流水线模式降低改仓成本、提升改仓效率，这就是后厂存在的意义。”颜亮说。

据了解，浪潮云以海若大模型工厂作为“后厂”，依托语料中心、训练中心、评测中心、集成中心四大中心实现大模型训练和智能体训练流水线，全面支持大模型快速迭代与持续优化，通过定制化训练与后续培训推动智能工厂向全产业链延伸。

我们发现，“前店后厂”模式具备很多特性。比如高安全性，因为实现了数据不出域，仅在“前店”进行轻量级推理，因此敏感数据不会外泄；再比如可复制性，通过标准化流程使智能化能力可快速推广至不同领域、不同组织内部。这都让“前店后厂”能够在组织智能化的最后一公里，发挥出了极致的作用。

客观的说，“前店后厂”模式所实现的，是一种分布式架构与集中式产能的融合：“前店”保障数据不出域，支持快速场景验证和微调，降低试错成本。而“后厂”通过流水线式训练提升大模型迭代效率，实现行业级适配，兼具安全性与规模化优势，既满足隐私保护需求，又保证了AI从技术到生产力的转化。是有效解锁智能化落地“最后一公里”的最优解。