北京2026年2月25日电 -- 当前，企业智能化转型正步入从Agentic AI（自主智能）向Physical AI（具身智能）演进的关键阶段。行业面临的挑战已从单点技术试用，转向如何构建一个能够持续增长、复用并创造业务价值的AI能力体系，同时确保成本与风险可控。

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在此背景下，软通动力推出的AI Factory解决方案，其核心在于一套名为“AI飞轮”的增长模型。该模型以数据、模型、智能体和场景为四大支点，构建了一个全链路、可循环的能力闭环。其目标是让AI能力在企业内部不断沉淀与放大，最终实现从“工具应用”到“组织原生”的根本性跨越，使智能成为核心生产要素。

**构建可持续的AI能力运营体系**

分析认为，单点AI应用主要提升效率，而体系化的AI能力则直接关乎业务增长。当AI深度介入决策与执行，其能力必须像传统生产系统一样被持续“生产”和复用，前期投入才能转化为长期回报。软通动力的AI Factory正是这样一套企业级运营体系，它通过构建智能体矩阵，将硅基员工、具身员工与人类员工协同嵌入价值链，推动业务与管理的全面智能化升级。

**详解驱动增长的“四重飞轮”**

第一重飞轮聚焦**数据筑基**。方案通过打造“硅基员工知识大脑”，整合企业内部分散的ERP、IoT、OA等数据，经过专业治理转化为标准化的知识资产，为模型训练与智能体开发提供高质量燃料。应用场景中产生的新数据又反哺知识库，形成数据资产的增值循环。

第二重飞轮强调**算力托底**。方案采用本地私有智算中心与云端弹性算力相结合的混合架构，并配备边缘算力以适配实时场景。通过统一的调度平台实现算力的智能分配与按需扩容，确保高并发下的稳定输出，并随着规模应用降低单位计算成本。

第三重飞轮核心在于**平台赋能**。方案整合了模型服务（MaaS）、AI数据治理（AIDE）、AI时代软件研发（ASDM）、智能体开发（AutoAgent）及数字孪生仿真（IssMeta）等全栈技术平台。这些平台深度协同，大幅降低了AI应用开发的技术门槛，使其成为企业通用生产力。

第四重飞轮关键在于**场景落地**。方案将前述能力转化为覆盖制造、金融、能源等行业的智能解决方案，具体通过Agentic AI、Physical AI和Science AI三大体系实现价值闭环。场景落地带来的效益反哺前序环节，驱动飞轮进入“价值创造-能力升级”的加速循环。

**从能力运营到组织重构**

行业观察指出，企业AI转型已进入“能力运营期”。差距不在于谁先使用大模型，而在于谁先建立起可持续进化的AI体系。当“AI飞轮”持续转动，企业的智能化将不再是项目制投入，而成为持续增值的能力建设，最终推动组织形态向AI原生演进AI成为主动执行主体，决策基于全域智能，价值创造呈现指数增长。

目前，该解决方案已在多个重点行业实施。软通动力亦通过加强生态合作，携手产业伙伴，共同为企业提供规模化转型支持。对于关注高端FPGA解决方案及AI算力落地的渠道与客户而言，此类集成化平台的出现，预示着市场对底层算力硬件（如通过HARTING代理商等渠道获取的核心组件）与上层应用融合的需求将更为迫切。