深信服朱冲：让用户的生产级AI落地更简单更安全 | 智见

无论是传统信息化建设，还是当下 AI 赋能数字化升级，所有数字化变革的核心需求，始终源自一线业务部门，企业级AI落地必须围绕业务进行。

编辑整理：DTinsight

当前，AI 热潮席卷各行各业，全民拥抱人工智能已成行业共识，业界普遍预判未来 AI 将承接绝大多数企业日常 IT 工作。但热潮之下，企业级 AI 落地却普遍陷入“叫好不叫座”的困境，个人轻量化 AI 工具遍地开花，真正贴合产业实际、赋能核心产能的生产级 AI 应用寥寥无几。

5月14日，由DTinsight中国数智发展研究中心主办，天津CIO协会联合主办，DT千川汇作为智库提供支持的“数智领航 探秘空客”为主题，CxO数智探访营走进空中客车系列活动圆满落幕！在活动现场，深信服AI解决方案经理朱冲，发表了《让用户的生产级AI落地更简单更安全》的主题演讲，围绕“生产级AI落地”的核心话题展开。

AI 接管IT已成共识
转型需扎根业务

活动现场，朱冲提及深信服深耕网络安全、云计算领域二十余年，如今全面布局 AI 赛道，正式发力企业级人工智能市场。

无论是传统信息化建设，还是当下 AI 赋能数字化升级，所有数字化变革的核心需求，始终源自一线业务部门，AI布局需要围绕实际业务进行。朱冲认同这一观点，并点出一个行业共识：“在未来可见的年份里，AI是能够接管几乎大部分IT工作，但企业AI落地不佳，未能触及生产流程。”

在他看来，最大的问题在于，当前市场主流 AI 产品多偏向个人办公增效工具，仅能满足零散、轻量化办公需求，无法适配企业生产经营、业务运转、流程管控等核心生产场景。

针对企业级AI落地挑战，朱冲提出关键转变，想要实现 AI 价值最大化，AI 应用必须完成从个人级工具向生产级生产力的深度跨越。

而这恰恰是未来主流的选择。

与此同时，随着智能体 Agent 迎来爆发式增长，企业 AI 应用搭建模式也迎来彻底变革。传统 OA、ERP、财务系统等标准化商用软件，早已无法适配企业多元化、个性化、高速增长的 AI 业务需求，自主搭建、定制化开发成为企业布局生产级 AI 的主流选择，这也让企业 AI 落地之路面临多重现实挑战。

多重壁垒制约企业

生产级AI规模化普及

企业推进生产级 AI 转型绝非易事，全流程布局过程中面临诸多挑战。朱冲列举了企业级AI落地的三大挑战：

其一，AI 应用质量参差不齐，底层数据与知识库短板突出，输出结果精准度不足，落地推广阻力巨大，直接拖累企业整体数字化转型进程；

其二，投资与路线选择矛盾，成本投入管控难度大，云端算力调用、模型部署、技术研发等多重支出，缺乏专业 AI 研发与运维人才，极易造成企业数字化成本超额损耗；

其三，新型安全风险凸显，AI 技术迭代催生新型网络攻击手段，模型攻击、数据泄露、智能体违规调用等新兴安全隐患，打破传统网络安全防护格局，企业员工合规使用 AI、企业 AI 应用全域防护迎来全新考验。

面对这些挑战，立足行业痛点，深信服聚焦企业实际诉求，深耕技术研发与实战落地，精准破解企业在 AI 转型过程中遇到的效果不佳、路线迷茫、人才短缺、安全失守等各类核心难题。

五步实战破局

构建企业生产级 AI 落地体系

结合多年行业服务经验与内部数字化转型实践，朱冲梳理出一套贴合实体企业发展节奏、可持续的生产级 AI 落地实操路径，兼顾实用性、低成本与高适配性。

朱冲强调，企业AI转型的第一步，是搭建高质量的知识，数据与知识是 AI 高效运转的核心基石，也是企业最易忽视的核心环节。针对 PDF 图文、手写文稿、跨页复杂表格等传统解析技术难以处理的文件类型，深信服自研专属文档解析引擎，攻克非标准化文件解析难题，搭配自学习优化引擎，持续优化 AI 语义理解能力与问答精准度，从根源解决 AI 输出答案偏差、意图识别失误等问题。

第二步，有了高质量知识，下一步是什么？朱冲给出的答案是：小步快跑。采取“小步快跑”路径，信息部门牵头，在各个业务部门快速形成先期场景聚焦HR、IT、销售等4~5类场景，做深做透形成示范效应，避免大而全的盲目扩张。基于实际工作中的具体场景，可以自发地创Agent，加速企业Agent的大规模使用。为此，深信服联合Fast GPT共同加速用户AI创新。

第三步，当面对真正复杂的生产级场景时，低代码可能不够用了。“这时候往往需要开发人员去实现。”朱冲指出，AI编程虽然火了很多年，但之前的模式多为氛围编程，以个人驱动，靠持续提示词优化才能完成项目。而企业的开发是“严肃开发场景”，有标准流程和机制。深信服CoStrict 商业版本正式发布，聚焦严肃开发AI Coding平台的痛点，融入了深信服二十多年的开发经验，从项目理解、规划、编码、测试到发布运营，形成完整体系。

“现在我们所有的产品，有一半的代码是AI写的，甚至是另外一阶段，AI去做测试。”朱冲透露，深信服内部AI代码率已超过50%，“大家现在用的防火墙也好，云平台也好，一半代码出自AI或用AI审查”。

第四步，在AI设施层面，朱冲强调企业无需全盘摒弃原有 IT 资产，最大限度盘活存量资源，实现降本增效与算力升级双向兼顾。朱冲以深信服自身为例进行阐述：一方面依托智能算力调度网关技术，实现算力资源灵活调配，简单日常任务调度轻量化本地模型运行，复杂核心业务调用高端大模型，精准削减云端 Token 高额消耗，这一优化方案，已实现内部 AI 算力使用成本降幅超 50%；另一方面，通算资源要实现向AI基础设施的升级，即可承载各类 AI 智能体运转需求，内置向量数据库、安全沙箱等配套组件，实现Agent的开箱即用、可靠性和AI数据承载。

最后，面向 AI，构筑新时代安全防线，AI 技术革新催生全新安全格局，内容安全、模型安全、应用安全、访问安全多重防护需求同步涌现。朱冲提出全新防护理念，将企业 AI 智能体视作“数字员工”进行全生命周期管控，沿用成熟零信任安全架构，搭配专属安全防护技术，搭建隔离可控的 AI 安全运行空间；同时依托自研安全智能体，践行“以 AI 守护 AI”防护模式，筑牢 AI 时代企业数字化安全屏障。

AI时代，作为深耕政企数字化领域多年的科技厂商，深信服紧随行业趋势完成自身战略和产品转型，形成完整闭环 AI 服务能力，全方位覆盖企业 AI 转型全流程需求，助力企业生产级AI更简单、更安全。