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【满天星商学院】从0到1,AI智能体落地实战
【满天星商学院】从0到1,AI智能体落地实战
主持：林康明 
2024年6月，大模型刚火了一两年，多数企业还在观望。鲁南制药董事长直接给CIO刘方亮下了任务：研究人工智能。 "说实话，那时候我的认知还没看明白。"刘方亮在直播中毫不回避。研究了半年，方向依然模糊——部署了大模型，也不过是个聊天框、一个搜索引擎、一个知识库。 真正的转折发生在2025年3月。DeepSeek爆火，董事长第二次出手："给你钱，抓紧时间买算力，抓紧时间实现场景结合。"第一批资金334万元，落地11.6P算力。"钱到手了，能不能干出东西来，那真是个问题。" 又过了几个月，刘方亮在一次峰会上听某大厂工程师讲"AI与业务流程结合"，当场开窍。此后一路狂飙：立项批量开发智能体，到2026年已实现100多个智能体、200多个场景，最近两个月还想冲一冲300个。 被问推广经验，刘方亮的回答反常识："我们并没有从头做详细规划。大家都很懵懂的时候，做顶层设计是很难的。" 他们的打法是"补窟窿"：到各个部门聊痛点，哪个痛点能用AI解决就先切进去。第一个智能体是"医药专业翻译"——医药行业资料翻译要求专业化、拒绝文学化口语化，这个切入口虽小，却让业务部门第一次真切感到"这玩意儿能帮我干活"。 先动起来的永远是两类部门：研发部门，和重复繁琐工作多的部门。"任何人都不愿意干繁琐、没有技术含量的活，这是人性。"随后董事长要求全员宣讲，加上示范部门的口碑传播，雪球越滚越大。 至于阻力，刘方亮总结为两种：一是不懂，不想走出舒适区；二是略懂，担心"上了智能体就要减人"。他的解法是"用真诚打动"——"你看你干这个又累，我给你上了这个东西，节约体力、节约脑力，最关键能节约你很多时间，你能很快见成果。" 直播中刘方亮专门厘清了三类工具的边界： RPA（鲁南RPA）模拟人工操作电脑，适合界面固定、流程固定的重复工作——财务审核、报税、广审、固定网站抓数。运行时基本不消耗大模型资源。 智能体负责需要分析、推理、总结的场景，几乎每步都调用大模型。他举了一个精妙案例：校招团队要盯全国2000多所高校的招聘会信息，每个高校官网结构都不一样，RPA根本无从点击。智能体拿到网址清单后，自己进官网、分析栏目结构、找到招聘新闻、判断是否有效，再填入表格按时间排序，第二天一早推给招聘负责人。"这工作量，让RPA做不如人工做。" 通用桌面助手"鲁南千易"则是人手一份的标配——这也是他眼中"效益最好"的一款，"用的人多嘛"。每个员工可授权它扫描自己电脑上的工作资料文件夹，自动形成个人私有知识库。 鲁南制药建了"数字员工专区"，目前已有20多台数字机器人按业界换算比，1台机器人约等于5个真人工作量（真人8小时不可能始终饱满，机器人24小时不吃不喝不睡），20多台即相当于100个人，一年增效1000多万元。而算力总投入不到2000万，服务器至少用五六年。"这个硬账，还是很好算的。" 价值感最强的战场是电商。近一半智能体和RPA在为电商服务：大促前成千上万商品一夜之间批量改标题、改详情；AI生成软文和图片自动种草发布；后台数据自动导出、生成简报。结果是——去年电商营收6.44亿，今年预计突破10亿，而人员一直在减少。"虽然不全是智能体的功劳，但赋能肯定有功劳。" 另一个让人印象深刻的案例是销售培训考核：过去考核员要坐在旁边听几十个业务员讲同样的内容，听到"脑袋嗡嗡的"，打分不准还耗好几天。现在业务员对着手机讲，录像上传大模型，按语气、连贯性、表情、内容多维打分，一上午全员考核完毕。 五、数据、知识库与安全：幻觉有解，权限靠分库
六、算力与选型：唯一的坑，是第一批买少了 算力账本完全公开：2025年3月首批334万（11.6P）；2025年底不够用，市里运营商和大数据集团的算力也接济不了，董事长再批预算，招标后1600多万，中标华为昇腾910，月底到货后总算力40.56P，总投资约1920万。 "非要说坑，唯一的坑就是第一批算力买少了。"刘方亮笑言，现在硬件贵了很多倍，当时狠下决心多买几台，不到1000万就能实现现在的算力规模。 至于昇腾的实际体验："试用时一切正常，和用英伟达没有太大区别。" 七、给从0到1企业的三句话 直播尾声，刘方亮把经验压成三份建议： 给高层："肯定要做，早做比晚做好。AI不是简单代替人工，是提升企业核心竞争力的关键抓手——至少目前是最关键的一个。" 给IT团队：别做宏大规划，先找两三个"干得太累"的部门做样板；尽量自建小团队，"外来的人要对接、要进门，效率肯定不如自己有团队"。 给业务同事：别等着被"蒸馏"，主动把重复规则性的工作交出去，人去做判断、做关系、做策略。 主持人林康明最后点题："两年前大家还在讨论欧包做不做，现在的问题是必须做、怎么做得好。智能体也一样——从去年后半年才开始热，现在，也没得选。" 
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2026年10月17日晚，满天星商学院专栏直播间，鲁南制药集团首席信息官刘方亮用100多个智能体、200多个场景的实战经历，回答了行业最焦虑的问题：AI智能体，到底怎么从0落到1？
全文2887字，预计阅读时间7min
满天星AI学院发起人
“与其不用它、阻拦它，不如拥抱它、学习它，让它把我们自身的能力放大。”
嘉宾：刘方亮
鲁南制药集团首席信息官
“快鱼吃慢鱼，你走得慢，就意味着倒退。“
🎯 重点话题
落地不是技术问题，是"做不做"的战略决策问题
不做顶层设计，到一线找痛点，小切口撕开缺口
智能体、RPA、桌面助手三件套如何分工
数字员工怎么算账：20台机器人≈100人，年增效千万
私有化算力、开源模型与自研团队的成本逻辑
📖 正文
一、董事长的两次出手：先定方向，再拨钱
二、落地方法论：不搞顶层设计，去一线"找痛点"
三、三件套分工：RPA、智能体、桌面助手不是一回事
四、数字员工的硬账：20台机器人≈100人
五、数据、知识库与安全：幻觉有解，权限靠分库谈到数据治理，刘方亮再次"反常识"："不建议搞一个全面的数据治理工程。这一次场景要解决什么问题，就治理什么数据。"至于业界谈之色变的"幻觉"，他的态度很硬："幻觉这个词，以后不用再提了，技术手段是可以规避的。"——核心做法是不要把数据训练进模型参数，而是用知识库/向量库外挂数据，模型只做总结和推理。 知识库方面，他们自研了平台"鲁南千智"，一键建库，已向全公司推广，今年约70多个部门建了库，口号是"把经验留在部门，把知识留在公司"。权限管理曾试过打标签，后来发现提示词可绕过，最终改为"分库隔离"——不同部门、不同层级看不同的库。 安全上，刘方亮提醒：用公网大模型，数据一定会跑到对方模型里去，存在被其他用户"碰巧问出来"的风险。药企对保密要求极高，鲁南全部私有化部署，"数据不出域"。
✨ 结语
AI落地没有神秘公式，只有朴素的顺序：高层下决心，团队找痛点，小场景快跑，用硬账证明价值，再把雪球滚向全公司。快鱼吃慢鱼的时代，犹豫本身就是成本。
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