7月17日，2026世界人工智能大会在上海开场，本届大会以“智能伙伴，共创未来”为主题。与往年行业对模型参数和Demo效果的集中追捧不同，2026年的产业讨论明显后移：企业更关心AI能否进入真实流程，能否承担具体任务，能否被业务结果验证。森博科技董事长于林义在现场接受36氪「氪话未来」专访时，分享了一个来自哈佛商业评论调研的扎心事实：85%的智能体项目打了水漂。
这一数据背后是清晰的逻辑：通用模型能力已经足够强，但一进企业现场就水土不服。决定应用效果的，往往不是模型本身，而是业务上下文、行业方法论、流程拆解能力和可验证的结果反馈。于林义给出的判断是：企业级AI的胜负手，不在“技术找场景”，而在“场景炼技术”。
森博自身走过的转型路径恰好验证了这一逻辑。做了20年战略咨询和数字营销，森博服务过美的、海尔、海信这些行业龙头。但真正的转折点并非某次大模型发布或融资，而是他们自己下场做高端品牌“科驭”的过程。用三四年时间把科驭做到智能衣物护理机品类第一之后，团队突然发现：沉淀多年的方法论可以喂给AI变成能自己干活的智能体，而AI跑出来的实证业务结果又能反过来迭代方法论。于林义把这总结为“方法论+AI智能体”的双系统飞轮，而飞轮的启动前提是自己先下水游过第一棒。
这套逻辑落在产品层面，森博把过去20年服务客户的经验抽象为三个判断标准：场景数字化程度要高，没有数字化AI很难驱动流转；企业在该场景中人员投资和预算投资要高，存在足够大的降本增效空间；以及方法论必须有明确判断标准、可证伪、可被结果验证。
以GEO领域为例，森博沉淀了一套“多源映射法”，从百度、抖音、小红书的多源头搜索数据反推用户在AI平台上会问什么问题；再用“ACCS模型”构建四层信源体系，让AI从任何渠道抓取都指向同一个答案；最后用“P-C-R模型”追踪每个AI平台的信源偏好差异，比如此前发现百家号60%以上的引用流向特定方向。这套过去藏在资深顾问脑子里的方法论，现在提炼成算法、蒸馏成skill，成为AI智能体可执行的行为逻辑。
达人营销领域也是如此。“双塔匹配模型”将产品特征塔和达人特征塔交叉匹配，“CVI-5D模型”从传播力、种草力、粉丝匹配度、合作配合度、有效评论成本五个维度量化打分。在海尔等典型客户项目上，这套模型帮客户节省了1958万营销费用，达人外溢成本降低了34%。
于林义强调这些都不是“把文档丢给大模型”就能实现，而是依靠一套实证型研发体系（BER）完成四步闭环：场景拆解、方法论结构化、实战验证、结果反哺。以“好现”GEO智能体为例，先在森博旗下品牌科驭上验证，推荐率从0做到90%以上，再给海尔跑，新品首推率做到96%，售后电话首推率100%。而“好灵”达人营销智能体同样先在内部项目跑通，再交付海尔，AI选出的达人外溢率比人工提升了13%。
这一切的底座是森博自建的“智娲”AI引擎，负责把企业的上下文、工具、标准和数据统一管理。于林义用一句话概括森博现在的定位：用20年行业know-how和实证方法论，给企业训练既懂行又能干活的AI Agent Team。与纯AI公司相比是“既聪明又内行”，与传统营销公司相比，交付的不再是人的经验，而是7×24小时持续迭代的AI生产力——交付只是开始，智能体会跟着业务一直进化。
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