森博科技于林义谈企业级 AI：智能体落地关键在业务闭环与行业 know-how

7月17日，2026世界人工智能大会（WAIC）在上海开幕。大会首日，36氪「氪话未来」直播间在现场对话森博科技董事长于林义，讨论企业级 AI、智能体落地、行业 know-how 与业务闭环等议题。来源显示，森博科技从一家营销服务公司转向 AI 驱动的科技服务公司，其核心判断是：企业级 AI 的竞争焦点正在从模型能力展示，转向能否进入真实业务流程、承担任务并被结果验证。

本届 WAIC 主题为“智能伙伴，共创未来”。相比前几年行业更关注大模型参数、能力边界和 Demo 效果，今年的讨论明显更靠近企业现场：AI 是否能降低成本、提升效率、创造 ROI，成为企业客户和投资人更直接的问题。于林义在采访中表示，AI 正从“会回答的工具”转向“能协同、能嵌入组织、能带来业务结果的伙伴”。

从“技术找场景”到“场景炼技术”

在森博科技看来，企业级智能体真正落地时，模型本身并不是唯一决定因素。通用模型能力已经显著提升，但进入企业流程后，智能体能否有效工作，更多取决于是否理解业务上下文、是否具备行业判断标准、是否能拆解流程，以及是否有可持续的结果反馈。

于林义提到，行业正在从“技术找场景”转向“场景炼技术”。这意味着 AI 应用不能只停留在把大模型接入某个入口，或者做一个看起来流畅的对话界面，而要在具体经营任务中接受检验。来源中还提到，哈佛商业评论近期调研显示，85%的智能体项目未达到预期；于林义认为，本质问题并非技术完全不可用，而是许多 AI 没有真正进入真实业务，没有上下文、判断标准和结果反馈。

这也解释了为什么企业级 AI 的落地难度往往高于消费者应用。面向个人用户，模型回答质量和交互体验足以形成初步价值；但在企业中，AI 必须与组织分工、业务流程、数据沉淀和绩效指标相连接。如果缺少闭环，智能体就很难从“能聊”走向“能干活”。

森博转型：把营销方法论喂给智能体

据介绍，森博科技过去长期服务于战略咨询和数字营销领域，曾服务美的、海尔、海信等企业客户。于林义表示，森博 AI 化转型的关键转折并不是某一次大模型发布或融资事件，而是公司在自有高端生活方式品牌“科驭”上的实践。

来源显示，森博用数年时间推动科驭完成从 0 到 1 的品牌建设，并在智能衣物护理机品类中取得领先位置。这个过程让公司意识到，过去在战略咨询、品牌营销、渠道运营中沉淀的方法论，可以被转化为 AI 智能体的知识与执行框架；而智能体在真实业务中产生的结果，又能反过来迭代方法论。

于林义将其概括为“方法论 + AI 智能体”的双系统飞轮。与传统营销服务相比，森博希望提供的不再只是顾问经验和项目交付，而是基于真实业务验证的 AI 生产力。换言之，智能体不是单次交付的工具，而是能够持续学习业务变化、参与任务执行的“AI 员工”。

• 业务上下文：智能体需要理解企业目标、用户画像、产品定位和内部流程。
• 行业 know-how：模型能力要与行业知识、判断标准和执行经验结合。
• 结果反馈：AI 的效果应通过成本、效率、转化等业务指标验证。
• 持续迭代：企业级智能体需要在真实场景中不断校准，而不是一次性部署。

影响解读：企业级 AI 的门槛正在转向“懂业务”

从 WAIC 现场释放出的信号看，企业级 AI 的竞争正在发生变化。过去，模型公司和工具厂商更容易凭借技术展示获得关注；而现在，客户更关心 AI 能不能落到组织里、跑通流程、带来可衡量收益。这对 AI 服务商提出了更高要求：既要理解模型和工程，也要理解行业规则与企业经营。

对中国企业而言，这一趋势具有现实意义。许多公司并不缺少接入大模型的入口，也不缺少自动化工具，但缺少把业务拆成可执行、可评估、可迭代任务的能力。企业级 Agent 的价值，不只是替代某个岗位的动作，而是重构一段业务流程的生产方式。

森博科技的案例反映出一种新的 AI 服务路径：先在真实业务中验证方法论，再把方法论产品化、智能体化，最终面向外部企业输出。这一路径也提示行业，AI 应用的成熟不只依赖底层模型升级，更依赖大量细分场景中的实证积累。未来，谁能把行业经验、流程管理和模型能力结合得更紧，谁就更可能在企业级 AI 市场中形成长期壁垒。