从开源大模型引发行业热议，到智能机器人亮相春晚舞台，再到AI视频生成技术席卷全球、开源智能体工具掀起开发热潮——这些现象清晰地揭示出人工智能发展的新趋势：从对话交互迈向决策执行，智能体正成为推动大模型规模化应用爆发的关键引擎。
在安徽合肥的科大讯飞，高级软件开发工程师王飞对此有着切身体会。近期，他和团队仅用22天时间，就成功利用AI技术攻克了一个困扰多年的核心业务瓶颈。
“你认为自己会被AI取代吗？”面对这个问题时，王飞面前的笔记本电脑屏幕上，多个AI编程工具界面正闪烁着代码运行的光标。
他带领着一个百人规模的研发团队，主要负责智能车载中控屏的语音助手、生态应用及人机交互模块的开发。当用户通过语音指令唤醒车机系统时，背后运行的正是他们团队编写的核心代码。
“我现在能够抽出更多时间聚焦于战略性规划，很大程度上得益于AI工具的辅助。”王飞坦言道。
王飞正在接受采访。（图：受访者提供）
“第一环节”成为效率瓶颈
关于王飞团队如何利用AI实现管理变革的故事，需要从一个关键的“效率堵点”开始讲起。
智能座舱的业务链条非常长，涵盖应用层、套件层、内核引擎乃至云服务平台，后端链路错综复杂。然而，所有交付项目的问题，首个处理环节都集中在应用研发团队——他们需要首先对问题进行接收、初步分析和层级判定，之后才能向后端流转。
“很多项目的处理效率，恰恰就卡在这最初的环节。”王飞解释道，“如果‘第一棒’跑得慢，后续所有环节都只能被动等待。”
这种情况类似于医院的急诊分诊台。如果分诊效率低下，无论后续的专家资源多么雄厚、设备多么先进，整体救治流程都会被拖慢。更为棘手的是，交付项目的“首要责任”落在应用研发团队，一旦此处运转不畅，整个团队的效能就会被严重制约。这个“历史性难题”，长期消耗着团队超过60%的精力。
春节前后，全国范围内的AI词元调用量呈现指数级增长，人工智能应用遍地开花。AI技术正从“对话交流”迈向“实际办事”，加速渗透到商业运营、生产制造与日常生活的各个场景。
讯飞公司内部也早已大力推广AI工具的应用。王飞顺势做了两件事：首先，自己深入体验使用；其次，推动团队共同实践。
他组织了一场“AI应用头脑风暴”，但核心目的并非直接得出“优化方案”，而是——“让团队成员亲身体验，当前主流AI模型的实际能力究竟有多强。”
王飞和团队（图：受访者提供）
他不进行强制引导，也不空谈愿景。而是鼓励团队成员自主探索：你认为哪些工作环节可以利用AI提升效率？请自行寻找案例进行验证，并得出自己的结论。
效果如何？
“大家实际深度使用后，感受确实发生了转变。”王飞表示。有的成员发现了问题分析的新思路，有的则摸索出了流程优化的新路径。
如今，王飞的招聘标准中已悄然增加了一条：“必定会考察候选人是否具备AI工具使用经验。”
“一名能够熟练运用AI的新员工，其产出效率可能接近拥有三至五年经验的开发工程师。”他直言，“在这个时代，如果还不掌握AI应用技能，这种能力差距将难以弥补。”
“22天，实现工作流程再造”
“当前，无论是AI本身的技术能力，还是我们使用AI的熟练程度，都已远超过去。我们将固化的分析经验、积累的案例规则‘投喂’给AI，结合大模型的深层语义理解能力，它已经能够将问题自动判定并精准分流到后端的相应处理环节。”王飞详细介绍道。
为了彻底重构工作流程，王飞提出了“五层架构的AI工程平台”构想并全力推进。历经22天的高强度开发，他几乎全天候与AI“协同作战”：累计进行76次深度会话、2417条交互消息，过程中数次因错误分流而遭遇挫折，甚至一度让他产生放弃的念头，并质疑最初的设计逻辑是否可行。
“在连续多日没有实质性进展时，我确实反复思考过，这个逻辑到底能否走通，是不是从一开始方向就存在偏差。”
为了真正“训练”好AI，团队将整个问题处理流程彻底解构，逐步剖析，最终构建起一个由7个基础技能模块与3个领域智能体协同工作的技术框架，成功将AI工程平台从蓝图变为现实。
经过两三周的持续优化调试，系统对问题进行自动分析与分流的准确率达到了85%。
“这个阶段性的准确率已经足够。”王飞对此表示认可。他的逻辑是：85%的准确率，配合团队内部建立的“信任AI”的机制调整，足以将人力资源从“第一棒”的重复性劳动中解放出来。
AI系统具备越用越智能的特性。将出错的案例反馈给系统进行再学习，就能持续提升其判断精准度。王飞预计，到今年第二季度末，这套AI智能分流系统的准确率有望提升至95%以上。
就在王飞团队精心优化这套系统的同时，全国范围内的AI应用量正在迅猛增长。
“AI未来将成为像电力和互联网一样的‘基础生产力工具’，而词元则可能成为像石油一样重要的数字化战略资源。”王飞对此深有感触。
在他看来，AI带来的是一场深刻的生产力革命，他们团队所做的流程效率提升工作，仅仅是这场宏大变革中的一个微观缩影。“这个发展趋势无人能够阻挡，我们只能主动拥抱，加速前行。”说完，他再次将目光投向屏幕上依旧闪烁的代码，继续调整下一组系统参数。
