荣联科技，探索AI价值的“萃取”之道|数字技术|王向东|荣联科技|萃取

“做IT服务这么多年，我们最懂一件事——把散的东西聚起来，把重复的能力抽出来，这就是‘萃取’。”荣联科技集团股份有限公司首席科学家王向东如是说。

作为IT服务领域的“老兵”，荣联科技对“萃取”的认可早已深入骨髓。云计算风生水起的年代，他们就是这么走过来的：把行业服务经验“萃取”成产品化的多元服务，从项目制走向可复制、可持续的发展路径。

当人工智能变革逐步迈向纵深，全新的挑战接踵而至：AI应用的开发，还能不能像过去那样，靠定制化方式一个项目一个项目地“攒”起来？

答案是否定的。场景越来越多、需求变化越来越快、交付要求越来越高——依赖个人技能为主的定制化研发模式，显然遇到了瓶颈。荣联科技需要的，不只是一个工具，而是一套能把开发能力“平台化、工具化、流程化”的支撑体系。

正是在这样的背景下，荣联科技对创新范式与商业模式的探索不断演进——充分发挥浪潮信息元脑企智EPAI平台的技术支撑作用，在业务领域开创性地提出AI应用服务的“双萃取机制”，并致力于与主流厂商、行业用户携手构建价值共同体，打造以“创造力萃取”为进化方向的崭新生态。

AI叙事的底层逻辑变了，“双萃取机制”生逢其时

对ISV和SI而言，AI变革带来的机遇与挑战并存。一方面，传统业务面临增长困境，甚至存在被AI浪潮吞没的风险；另一方面，新的业务又要积极投入，争取渡过黎明前的黑暗，迎来向上的拐点。

与过往需求明确、预期稳定的阶段相比，AI叙事的底层逻辑正在发生剧烈改变。王向东认为，AI 时代最大的变化是“整个技术栈全程动态”，这让产业链的各个环节“有些猝不及防”。这也是多数服务商难以适配AI落地节奏、出现各种不确定性的主要原因。

以全栈视角来看，AI应用通常从场景化开发起步，但在场景建设的过程中，需求的边界在不断变化，这会导致一系列的连锁反应。数据的零散分布、算法的模型调优、算力的灵活适配等问题往往交织在一起，倘若前端开发的“蝴蝶翅膀”扇动起来，整个技术栈都会发生巨震。

显而易见，单点的产品创新已无法解决AI时代的系统化难题，必须以新思维另辟蹊径。正是在这样的背景下，浪潮信息率先提出“以应用为核心的行业生态整合”，面向企业级AI应用的开发平台元脑企智EPAI扮演了破局者的关键角色，由此拉开供给侧变革的序幕。

擅长全栈IT服务的荣联科技同样是这场变革的重要推动者，其支撑AI应用健康成长的“双萃取机制”，即是颇具示范效应的创新路径：通过敏捷开发、垂直整合和迭代式扩充，可将应用中的公共部分以组件形式萃取出来，再对这些组件做资源的精准适配和持续调优，让成本高昂的算力真正用到刀刃上。

在实践过程中，“双萃取机制”到底具备怎样的核心竞争力？王向东算了一笔账：假设做第一个用户时抽取了100个组件，等到做第二个用户，发现其中10个可直接用，此刻的边际成本会至少降低10%；更为重要的是，在服务第二个用户时，又开发了100个组件，发现其中5个可对第一个用户项目的实施效果进行改善。这意味着“双萃取机制”既能持续优化用户体验，又可显著降低边际成本，成为不确定性环境中最具确定性的发展路径。

AI Agent落地节奏加快，化解核心痛点任重道远

如果说EPAI平台和“双萃取机制”为AI应用服务解决了技术复用、成本可控、迭代可持续的问题，那么打破行业数智化转型的坚冰，更离不开真枪实弹的实战检验。

根据埃森哲最新发布的研究报告，AI Agent在政务、金融、医疗等行业的渗透节奏明显加快，但目前只有约15%的企业属于“AI智能体就绪型企业”，剩下的85%都卡在纷繁复杂的“落地鸿沟”中。

以医疗行业为例：两种科学范式的激烈碰撞，在某种程度上延缓了AI大模型及相关应用的落地进程。大模型的训练与推理体系以概率推演、结果排序、经验拟合为核心逻辑，输出的是最优可能性结果；而临床医学体系强调精准性、可溯源、可解释，对诊疗过程的严谨性、标准化、闭环性有着刚性约束。两套范式的底层逻辑差异，导致通用AI技术无法直接平移复用，大幅抬高了医疗AI的落地门槛。

因此，医疗AI落地攻坚的核心命题，是系统性解决大模型“幻觉失真、结果不准、过程不可控”的痛点，通过多层级技术体系构建，实现模型能力与临床规范的深度对齐。据王向东透露，荣联科技主要从四个层次建立技术保障机制，化解医疗行业的核心痛点：在数据层提高行业高质量数据的引用率，从源头上减少失真；在模型层对算法进行优化，做二次甚至多次的结果对齐；在临床层要与实践进行适配性验证，并借助校验层的过程和结果双认证，完成最终的闭环。

跨越“失真”这座大山后，才能看到AI Agent核心应用的开花结果，辅助医疗工具的人机协同即是其中的典型代表。荣联科技基于智能导诊和智能分诊，通过知识问答、辅助诊疗和治疗方案推荐等方式，不仅有助于提高医生的诊疗效率和准确度，而且化解了优质诊疗资源相对稀缺的难题——把医疗数据、临床数据和专家经验转化为可复制、可推广的能力，正是生物医疗AI Agent实现落地的必由之路。

这条路并非坦途，需要从每一个细分场景切入，找到扎实推进的途径。正如王向东所言，“无论多么高大上的AI技术，都必须落实到应用场景中”。例如：看似普通的医院病房巡查系统，其实发挥着举足轻重的作用，多方互动形成的医嘱会关联后续的医疗方案，以智能化方案替代传统手工记录方式迫在眉睫。但从当下的情况来看，AI仍是辅助角色，为了进一步提高准确率和过程的合规性，还需要持续积累真实数据，以小步快跑的方式不断接近预期目标。

打造价值共同体知易行难，以长期主义重塑产业生态

在每一场波澜壮阔的技术变革背后，总会有一条“暗线”如影随形——商业模式与产业生态的重构同样至关重要，甚至可能决定技术变革的成败。

当整个AI技术栈处于动态变化的进程中，客户需求的边界不断调整，再造商业模式自然上升为头等大事。王向东认为，当务之急是走出传统项目制的零和博弈困境，践行以价值共同体为核心的新型合作理念。这是从“一锤子买卖”到“成为一家人”的重大飞跃，以长期主义重塑产业生态有望成为业界共识。

透过荣联科技与元脑生态相生相长的发展轨迹，可以窥见AI新生态未来演进的方向：从2019年起，荣联科技就加入了元脑生态体系，作为更具行业经验的“右手合作伙伴”，与擅长AI技术研发的“左手合作伙伴”通力协作，完成了西湖大学智算中心等标杆项目；如今在浪潮信息“伙伴主导”模式的加持下，元脑企智EPAI在后台承担技术支持与资源赋能的职责，荣联科技则在前台持续强化业务支撑的能力。基于“创造力萃取机制”的催化，共生共荣、协同进化的新型商业模式与产业生态呼之欲出。

站在更开阔的视角，从AI项目运作迈向长期运营服务的进化路径渐趋成型——以场景化建设起步，逐步构建公共服务能力；再通过模式复制，实现降本增效的目标；最终借助行业扩张走向服务化运营，迎来技术与商业层面向上突破的双重拐点。

荣联科技正在进阶的道路上不断奔跑，远方的风景值得期待。当然，路上的每一座里程碑都少不了行业用户的参与，他们对上层应用与支撑底座关系的认知，以及由此产生的投资决策和评估方式，都会深刻影响整个产业链前进的步伐。也许，不拘泥于一时的得失，着眼于长期的发展，才能让AI生态系统的每个角色行稳致远。

作者关健，《IT创事记》合伙人、主笔：曾任《电脑商报》常务副社长兼执行总编、《中国计算机报》助理总编。

他长期关注科技产业动态及趋势，与逾百位高科技公司领导者进行过对话，亦在众多科技会议与论坛中担任嘉宾主持。