今年以來，各種智能體工具快速進入人們的日常工作，但在曙光雲副總裁徐良接觸的政企客戶中，企業對智能體的態度卻有著明顯差異。
一些企業已經開始大規模使用智能體，甚至嘗試用數字員工改造內部業務流程。但對於更多大型企業和政府機構來說，情況更加複雜。員工可以用智能體寫材料、做分析，企業卻不能輕易讓它訪問核心資料庫，更不能在缺少管理機制的情況下，允許它直接操作業務系統。
數據安全、系統兼容、權限管理以及後續成本，都是企業考慮的問題。
在政企市場深耕約16年的曙光雲，對這些問題並不陌生。大約兩年前，曙光雲提出「全棧可信、雲中生智」的戰略方向，開始圍繞安全可信和智能化應用持續積累產品與技術能力。
徐良談到，曙光雲希望在智能體帶來的效率提升與政企客戶原有的安全、業務管理要求之間找到平衡，讓智能體從個人愛用的工具，發展為政企客戶敢用、能用的產品。
這個思路也成為曙光雲在烏鎮2026年「網際網路之光」博覽會上推出OneBox智能體協作平台的出發點。
從技術可行到企業能用，還有多遠？
一套行業智能體從開發到部署，需要經過環境搭建、數據準備、模型開發、訓練、微調和優化，以及資源協同、能力與應用集成等十餘個環節。不同環節之間需要相互配合，對技術和標準化的要求也相當高。
圍繞行業智能體的建設，曙光雲提出了「雲智一體」的落地路徑，以云為基礎、以AI為核心、以業務為牽引，並在品牌戰略升級期間發布了「行業智能體參考架構」。
以云為基礎，曙光全棧雲可提供底層算力、數據工具（數據匯集、治理、標註等），模型開發工具，支持模型部署和訓練。
以AI為核心，曙光聯合多傢伙伴，提供傳統識別算法、基礎大模型、垂類大模型等AI能力，集成行業智能體在工具庫、知識庫、工作流程庫的核心能力，構建行業智能體應用平台，服務於行業私有化部署場景。
以業務為牽引，曙光雲提供API調用、插件接入等基礎服務或定製服務、應用快速構建工具，賦能政務、礦山、交通、工業等各類業務場景。
有了從底層基礎設施到行業應用的技術體系，距離智能體真正進入企業生產環境，還有不少工作要做。
不同企業使用的模型、業務系統和數據環境各不相同，已經建成的資訊系統還需要與智能體進行對接。即使在一個場景中完成了技術驗證，後續的部署、升級和長期維護也會影響實際使用。
正如曙光雲OneBox產品經理馬一龍所說，「一個能夠演示能夠跑通的，只能說明技術是具備可行性。」進入客戶機房之後，還需要面對真實帳號、歷史業務系統、網路限制、版本升級和長期運維等問題。
對於曙光雲來說，如何將已有的基礎設施、模型和數據能力組織起來，並讓企業員工方便地使用，成為產品研發需要解決的問題。
曙光雲推出的OneBox智能體協作平台，通過統一的智能體工作入口，將模型接入、企業數據、技能插件和業務應用連接起來，讓智能體真正參與企業的日常工作。
按照馬一龍的說法，OneBox想要補齊大模型能力與政企實際業務應用之間的空白，為企業提供一套能夠持續交付、可直立，不斷升級的智能體協作體系。
個人助手之外，OneBox瞄準企業業務
在傳統的企業資訊化建設中，業務部門需要一個新的數據分析工具，通常要先向資訊部門提出需求，再經過開發、測試和部署。對於一些需求經常變化的業務，即使只是調整報表的展示方式，也可能涉及多次溝通。
OneBox希望改變其中一部分工作方式。
OneBox設計了日常辦公和創意模式兩大部分。日常辦公主要面向員工平時的工作需求，包括文檔問答、資料整理、公文寫作等。員工可以通過對話完成一些常見的辦公任務，也可以調用企業內部積累的知識庫和技能。這部分功能與市面上的個人智能體助手比較接近。
但企業內部還有大量工作，需要使用存放在業務系統中的數據。例如，財務人員需要分析經營數據，項目管理人員需要跟蹤項目進度，這些工作通常涉及多個資料庫，有時還需要開發專門的應用。在創意模式中OneBox提供了「對話即開發」的能力，讓業務人員能夠通過自然語言提出需求，利用企業已有的數據創建應用。
曙光雲OneBox產品經理馬一龍介紹，OneBox與市面上常見個人智能體助手存在較大區別的地方，主要體現在三個方面。
首先是模型與數據之間的安全管理。個人使用智能體時，通常可以自由選擇模型，上傳文檔進行處理。但企業內部的一些核心數據有明確的訪問限制，不能隨意交給外部模型。OneBox提供了安全會話功能，開啟後系統會根據數據使用要求篩選可用模型，避免未經允許的外部模型訪問企業內部的敏感數據。
其次是對企業原有業務數據的使用。企業數據大部分都存在資料庫里，與個人上傳文檔進行分析不同，企業需要讓智能體直接使用已有業務系統中的數據。OneBox通過「數橋」功能，對接客戶現有的生產資料庫，並根據用戶身份控制可訪問的數據表、欄位和具體數據。
最後是應用的發布和共享上。過去，員工通過個人智能體開發一個應用，往往只能在自己的電腦上使用。員工在創意模式中創建的應用還可以發布到OneBox的應用廣場，並設置應用可見範圍，其他人訪問應用也無需重新部署。
馬一龍表示，OneBox從產品定義之初，就決定「不和這些廠商去打同一場仗」。相比個人辦公助手，曙光雲更希望圍繞政企客戶的業務需求設計產品，讓熟悉業務的員工能夠自己開發應用，並將這些應用提供給組織內的其他人員使用。
曙光雲解決方案總監吳興傑舉了一家煤礦企業的應用案例。企業的安全生產數據分散在巡檢系統、隱患台賬和歷史故障知識庫中，安全員需要花費大量時間整理報表、分析隱患。通過OneBox，企業將這些系統中的數據關聯起來，由智能體分析巡檢、整改及複查記錄，識別高頻隱患，並結合歷史案例提出整改建議。
過去安全員可能需要兩天完成的一張報表，現在可以在分鐘級生成。同時，系統還能將分析結果和處理經驗積累到知識庫中，供後續類似問題的處理參考。
私有化部署之後，如何走向規模化？
對於公安、紀檢監察、軍工以及大型國企、央企等對數據安全要求較高的單位，部分核心業務數據有明確的管理規定，不能通過網際網路傳輸，也不能交由外部模型處理。傳統的應用快速構建工具難以滿足這類客戶的要求，因此，數據安全成為智能體進入這些行業的首要前提。
曙光雲OneBox採用私有化部署方式，將平台部署在企業內網環境中，並結合立體密算技術提供運行環境保護。同時，通過安全會話、「數橋」等功能，對模型調用和業務數據訪問進行管理，在滿足數據安全要求的基礎上，讓智能體能夠使用企業內部的數據和系統，參與實際業務工作。
「目前大量客戶選擇私有化部署計算資源和模型，也有部分客戶通過租賃專屬資源區的方式部署模型。」馬一龍說道。
當然，企業購買一套智能體平台之後，還需要考慮如何與已有業務系統集成，以及後續的升級和維護。
李明達介紹，OneBox採用標準化平台、場景化配置和必要業務集成相結合的產品路線。智能體運行、模型接入、技能插件等共性能力儘量保持統一，企業自身的知識庫、崗位技能和工作規則可以通過配置完成適配。對於一些特殊的歷史業務系統，則通過連接器、插件或擴展模組進行集成。
未來曙光雲希望把不同項目中經過驗證的共性能力積累下來，減少後續交付中的重複開發，同時讓已經部署的產品能夠持續升級。
企業部署OneBox主要涉及計算資源、平台軟體以及業務場景開發等成本。如果考慮完整的項目周期，還需要把數據治理、系統集成、運維升級、員工培訓和人工覆核等費用計算在內。
特別是對於政府客戶來說，智能體項目通常需要先編制預算，再開展採購。吳興傑指出，曙光雲會在前期調查用戶規模、任務類型和工作量，通過小規模驗證了解任務完成質量、處理時間和模型調用情況，再估算整體建設與維護成本。
在評價實際效果時，曙光雲還提出了「單次有效任務成本」這一指標，即同期分攤的完整成本除以通過業務驗收的任務數量。如果生成結果仍需大量人工覆核和修改，這部分投入也需要計入成本。
目前OneBox已經實現商業化，除了中科曙光集團內部使用，產品也已在部分製藥、製造企業開展應用。
徐良坦言，「我們也都在路上。」在他看來，To B和To G業務需要技術、產品和服務團隊共同支撐，後續還需要通過與客戶及合作夥伴的協作，積累可以規模化複製的方法。
OneBox 把「能用的 AI」變成「政企敢用的 AI」，為政企智能體從單點試點走向規模化落地提供了可複製、可審計、可計量、可交付的工程範式，也是國產算力+雲+模型+智能體全鏈路貫通的一次完整驗證。
