云傲智能王峰：MeshAI驱动企业级通信AI迈向深度落地

专题：第28届北京科博会-未来产业推介会

　　在2026北京科博会人工智能相关论坛上，北京云傲智能科技有限公司技术负责人王峰围绕“玄甲智能体：MeshAI驱动的企业级通信AI ”发表主题演讲 。王峰表示 ，当前AI产业正加速从技术展示阶段迈向产业落地阶段
，企业级AI竞争的核心，正在从单一模型能力转向通信能力、行业理解能力与合规交付能力的综合竞争
。

　　“企业真正需要的 ，不是会聊天的AI，而是能够真正进入企业通信体系 、承担业务流程
、形成闭环价值的AI。
”王峰表示 。

　　作为本届北京科博会人工智能板块的重要议题之一
，“AI如何真正落地产业”成为现场关注焦点。相比通用大模型的能力展示，企业级AI如何进入真实业务场景、解决降本增效问题 ，正在成为行业新的竞争方向
。

　　企业级AI进入“深水区 ”：从模型竞争走向系统竞争

　　王峰在演讲中指出
，当前大量企业AI项目仍停留在“能演示 、难落地”阶段，核心原因在于传统方案普遍存在通信能力不足、行业知识缺失以及安全合规能力薄弱等问题。

　　他表示 ，很多大模型具备文本生成与对话能力
，但无法支撑企业级高并发实时通信场景 。在保险
、政务、医疗等行业，一旦进入真实业务环境 ，系统容易出现语音时延高 、稳定性不足甚至通话中断等问题
。

　　与此同时
，行业场景对于流程
、知识与监管要求极高，通用AI模型难以直接适配。

　　“保险、政务 、医疗并不是简单问答场景 ，而是强流程
、强规则、强监管的业务体系 。
”王峰表示
，如果缺乏行业知识图谱与业务逻辑能力，企业往往需要进行大量二次开发 ，AI项目很难实现规模化复制
。

　　此外，随着数据安全要求持续提高
，金融 、政务等行业对私有化部署
、数据不出域、等保三级与信创适配的要求也在快速提升。

　　在业内人士看来，这意味着企业级AI市场已经进入“系统工程能力竞争”阶段 ，仅依赖通用模型能力已难以形成真正的产业壁垒 。

　　“通信原生+AI融合 ”成为企业级AI新路径

　　针对上述行业问题
，云傲智能提出“通信原生+大模型深度融合
”的技术路线
。

　　王峰表示，传统模式更多采用“大模型+第三方通信接口”的拼接方式 ，而云傲智能则从通信底座开始重新设计AI系统架构
，将通信能力 、AI能力与行业场景进行原生融合。

　　根据现场披露的信息，云傲智能构建了完整的三层技术体系：

　　底层为通信底座MeshCC ，自研分布式通信内核
，支持语音
、短信、视频 、IM等多种通信能力，并具备99.99%的运营级稳定性；

　　中层为智能体中台MeshAI ，通过统一API兼容主流大模型
，实现多模型灵活切换，同时集成多模态语音、超长记忆与企业知识库能力；

　　上层则面向保险
、政务、医疗等行业 ，提供可直接部署的场景化解决方案 。

　　“我们不是单纯卖AI工具，而是交付真正能够落地的业务能力
。 ”王峰表示。

　　这一方向也反映出当前企业级AI市场的重要变化 。随着大模型能力逐渐趋同
，行业竞争开始从“模型参数
”转向“业务融合深度”。

　　尤其在客服 、外呼
、回访、质检等高频通信场景中，AI不仅需要具备对话能力 ，更需要同时完成流程协同 、工单生成
、数据归档、合规审计等复杂业务动作
。

　　“数字员工 ”开始进入真实业务体系

　　本次科博会上
，云傲智能重点展示了Deeptalker数字员工体系。

　　与传统客服机器人不同，Deeptalker强调“履职型AI
”定位 ，即AI不仅负责对话
，还能够承担实际业务流程 。

　　根据介绍，该系统目前已覆盖保险理赔 、续保提醒
、健康随访、政务咨询 、民意回访
、医疗慢病管理等多个场景
。

　　例如 ，在保险理赔场景中
，AI能够实时与客户通话，同步完成工单生成、查勘指导 、照片上传及业务协同；在政务场景中 ，则能够自动完成政策咨询、满意度调查及结果归档。

　　王峰表示
，企业级AI未来的发展方向，不再是“辅助工具” ，而是具备真实履职能力的“数字员工 ” 。

　　现场披露数据显示，目前Deeptalker数字员工可实现约1：15的人效替代比
，人力成本最高下降60%
。在某头部保险企业案例中，系统上线后外呼转化率提升25% ，理赔流程效率提升50%。

　　在业内看来
，随着企业用工成本持续提升，以及AI能力不断成熟 ，“数字员工
”有望成为未来企业组织体系中的重要组成部分 。

　　企业级AI竞争开始回归ROI与交付能力

　　值得关注的是
，相较于行业普遍强调模型能力，云傲智能在本次科博会演讲中反复强调“结果交付”与“可量化ROI ”
。

　　王峰表示 ，企业最终关注的是AI能否真正带来业务价值
，而不仅是技术展示。

　　基于此，云傲智能提出围绕转化率提升
、人力成本下降、服务效率优化等指标进行量化交付 ，并提出“效果不达标退还服务费”的合作机制 。

　　在业内人士看来
，这反映出企业级AI市场正在从“概念驱动
”转向“经营驱动”
。

　　过去，大量AI项目停留在POC验证阶段 ，而随着行业逐渐成熟，企业更加关注系统是否能够长期稳定运行 、是否具备规模化复制能力
，以及是否能够真正嵌入核心业务链条。

　　这也意味着，未来AI产业竞争的核心 ，将不仅仅是模型本身
，而是通信
、行业、交付 、安全
、生态等综合能力体系 。

　　多智能体与行业模型成下一阶段重点方向

　　对于未来规划，王峰在演讲中透露 ，云傲智能未来将重点推进多智能体协同、跨会话长记忆 、端侧轻量化部署及低代码AI编排能力建设。

　　根据规划
，公司未来还将推出保险
、政务、医疗专属行业大模型，并同步推进东南亚市场布局
。

　　“AI真正的价值 ，不是在演示阶段
，而是在企业每天真实发生的业务流程中。 ”王峰表示，“谁能够真正打通企业通信的最后一公里 ，谁才能真正进入产业核心场景 。
”

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