2026年9月11日，灵基进万企·Workshop Build专场在上海圆满落幕，吸引百余位企业CIO、CTO与技术负责人，活动以“理论筑基+实操演练”为核心，与会嘉宾在一天时间里，从认知刷新到动手实操，完成了从"知道企业AI"到"用上企业AI"的一次完整闭环，沉浸式感受灵基AI原生操作系统在企业真实经营场景中的落地价值。

活动现场

开场寄语：AI落地的三个着力点

活动伊始，金蝶上海分公司副总经理陆巍为本次活动致开班寄语。他表示，企业迈向AI原生，需从三个层面系统布局：找准场景，AI用在哪些环节决定价值起点；落地应用，把AI嵌入财务、供应链等业务；夯实数据与技术基座，可交给企业级平台。灵基Lingee定位为企业智能体操作系统，区别于个人AI，在于承载权限管控、流程协同与组织分工；这场Build专场不是坐着听、而是动手干，带着需求来、带着AI成果回，亲手搭出能跑起来的AI应用原型。

金蝶上海分公司副总经理陆巍

理论筑基｜企业AI的工程化路径

AI技术以月为单位迭代，企业如何把模型能力转化为生产力？同济大学特聘教授、《软件工程3.0》作者朱少民分享了《从模型能力到企业级智能体的工程化跃迁》。朱少民指出行业共识：模型≠智能体，模型提供"智能"，但真正让智能变得"有用"的是驾驭工程（Harness），构建好引导与反馈的Loop机制，设置好质量门禁。企业要区分确定性与非确定性，例如，回归测试交给相对传统自动化测试工具执行，生成式任务才交给大模型；而验证要由独立于生成方的智能体执行，"允许它犯错，但不允许重复犯错"，持续改进Harness。AI竞争的下半场已转向工程化体系的完善，当代码生成不再是瓶颈，验证与治理将成为稀缺资源。

同济大学特聘教授、《软件工程3.0》作者朱少民

AI要发挥业务价值，离不开高质量的数据支撑。AI Native 银行 mal.ai首席架构师任志超在《企业级数据架构》的主题分享中提到，企业数据架构应先回答定义、结构、责任、边界、流动五问，而非先上平台。同一客户在不同系统口径不同，须先明确业务决策和唯一口径，由业务负责人定义、数据团队落地。平台据此把定义、数据、服务、边界封装成可调用的数据产品，分三步从单对象跑通、扩到主要对象、再到支撑AI应用。数据可追溯、可审计、可合规流动，AI才能减少幻觉，释放业务价值。

AI Native 银行 mal.ai首席架构师任志超

企业AI的核心竞争力不在于模型本身，而在于如何驾驭大模型。金蝶中国AI平台事业部总经理安秋分享了《构筑AI原生工程 释放企业AI生产力》。安秋指出，AI已是企业必答题，但企业级落地不能依赖模型推理的不确定性，而要以AI原生工程和确定性工程，把模型、数据、本体、权限、流程与工具结合起来。金蝶打造企业级AI智能体操作系统——灵基，让数字员工可管理、可考核、可复用、可自进化，并通过Build功能支持原型探索、应用开发、技能开发和智能体开发，打通企业业务系统，推动AI从单点智能走向组织级生产力，实现敢用、能用、创新用。

金蝶中国AI平台事业部总经理安秋

实战引领｜从一个想法到可运行的企业应用

下午进入了本次Workshop的重头戏——动手实操环节。在金蝶AI体验官关浩辉和助教团队的带领下，学员们围绕灵基Build依次体验了三个实践模块：

原型探索：一份PRD，2分钟直接构建双端原型

• 应用开发：多倍提效，快速构建一个苍穹应用

• Skill开发：一句话技能，让AI操作ERP

金蝶AI体验官关浩辉

学员们带着业务需求来，现场验证、现场构建，真正体验了不写代码，用自然语言就能交付企业级应用"的完整流程。活动还评选出“灵基Build实战先锋”，表彰实操环节中表现突出的学员。获奖学员们提到，"以前觉得AI落地离业务很远，今天用灵基Build几分钟就搭出了应用原型，这个速度让我很震撼。"还有学员说："最打动我的是灵基和ERP同源这个能力——权限和数据不用再'搬一次家'，这对我们来说意味着安全性和效率的双重提升。”

活动现场图

从模型能力到企业级智能体，从数据架构到平台建设，AI的价值最终要在企业的真实场景中兑现。在迈向超级组织的路上，模型会越来越强，但转型的本质始终是人。金蝶愿与更多企业同行，持续通过实景实操、场景共创的形式，为各行业企业输出可落地的AI原生转型方案，培育AI原生企业架构师，助力万千企业搭建智能经营体系，构筑AI时代核心竞争力。