本届 WAIC 以 " 智能伙伴，共创未来 " 为主题。相比过去几年行业对模型能力、参数规模和 Demo 效果的集中关注，2026 年的 AI 产业讨论正在明显后移：企业更关心 AI 能否进入真实流程，能否承担具体任务，能否被业务结果验证。换句话说，AI 不再只是一个 " 会回答 " 的工具，而是要成为能够协同人类、嵌入组织、创造 ROI 的业务伙伴。
这也让企业级 Agent 的落地逻辑变得更清晰。通用模型能力已经足够强，但进入企业现场后，真正决定应用效果的，往往不是模型本身，而是业务上下文、行业方法论、流程拆解能力和可验证的结果反馈。森博科技的观察正落在这一点上：企业级 AI 的胜负手，不在 " 技术找场景 "，而在 " 场景炼技术 "。
36kr：今年 WAIC 的主题是 " 智能伙伴 共创未来 "，行业也在讨论 Agent 如何真正进入企业流程。站在森博的观察里，2026 年企业级 AI 应用最值得关注的变化是什么？
A：今年 WAIC 把 " 智能伙伴 " 作为主题，本身就是行业拐点最明确的信号 —— AI 终于走过了 " 炫技演示 " 的阶段，开始从 " 召之即来的工具 " 变成 " 要进业务流程、要算 ROI 的伙伴 "。
我们观察到最核心的变化是：全行业都在从 " 技术找场景 " 转向 " 场景炼技术 "。前两年大家比的是谁的模型参数大、谁的 demo 好看，今年不管是投资人还是企业客户，问的第一句话都是 " 这个东西在我业务里能赚多少钱、省多少成本 "。哈佛商业评论最近的调研说 85% 的智能体项目打了水漂，本质不是技术不行，是这些 AI 根本没进过真实业务，没有上下文、没有判断标准、没有结果反馈，自然当不了能干活的伙伴。
这也是我们今年来 WAIC 最想分享的：企业级 AI 智能体的胜负手，从来不在模型层，而在真实业务里的实证闭环。
A：不是某一次大模型发布，也不是拿到了什么融资，真正的转折点是我们自己做科驭这个高端品牌的时候。
做了 20 年战略咨询和数字营销，森博服务过美的、海尔、海信这些行业龙头，但从来没有自己从头到尾跑通过一个品牌从 0 到 1 再到行业第一的全链路 —— 直到我们用三四年时间把旗下国际高端生活方式品牌科驭做到了智能衣物护理机品类第一，这个过程里我们突然发现：原来我们这些年沉淀的方法论，完全可以喂给 AI，变成能自己干活的智能体；而 AI 跑出来的实证业务结果，又能反过来迭代我们的方法论。
这个 " 自己先把业务做成 " 的过程，让我们跑通了 " 方法论 + AI 智能体 " 的双系统飞轮，也让我们确信：做企业级 AI 智能体，不能站在岸边教客户游泳，自己得先下水游过第一棒。这就是我们 AI 化转型最核心的转折点。
36kr：如果用一句话介绍森博现在做的事，和过去的营销服务公司相比，最大的不同是什么？
A：一句话：森博是用 20 年行业 know-how 和实证方法论，给企业训练既懂行又能干活的 AI Agent Team。
和传统营销公司最大的区别是：传统公司卖的是 " 人的经验 " —— 顾问给你出方案、团队给你执行，交付完就结束；森博卖的是 " 基于真实业务的实证有效的 AI 生产力 " —— 这些智能体不是只会聊天的工具，是带着 20 年行业知识和判断标准、在真实业务里跑通过、能 7 × 24 小时持续迭代的 "AI 员工 "。交付只是开始，它会跟着你的业务一直进化。
和纯 AI 公司的区别是：别人的 AI 是 " 聪明但不一定懂行 "，我们的 AI 产品 是 " 既聪明又内行 "。
36kr：森博一直强调 "AI 应用拼的不是技术，而是行业 know-how"。过去 20 年服务客户沉淀下来的哪些经验，最适合被智能体化？
A：森博自己跑过场景，到现在我们做了一些阶段性的抽象，满足以下三个要求的场景比较适合 AI 智能体化，第一、场景的数字化程度要高，没有数字化 AI 很难驱动流转。第二、企业在这个场景中人员投资和预算投资要高，这里面有足够大的降本增效空间让智能体发挥作用。第三是明确判断标准、可证伪、可被结果验证的方法论。
举几个具体的例子：
比如 GEO（AI 搜索优化）领域，森博沉淀了一套完整的方法论体系：用 " 多源映射法 " 从百度、抖音、小红书的多源头搜索数据，反推用户在 AI 平台上会问什么问题；用 "ACCS 模型 " 构建四层信源体系，让 AI 从任何渠道抓取都指向同一个答案；用 "P-C-R 模型 " 追踪每个 AI 平台的信源偏好差异——比如百家号 60% 以上的引用流向文心一言，抖音内容 35% 以上流向豆包。这些不是拍脑袋想出来的，是我们对 5 大 AI 平台做了数万次实测后提炼的规律。
又比如达人营销领域，森博用 " 双塔匹配模型 " 做达人筛选——产品特征塔和达人特征塔交叉匹配，用 "CVI-5D 模型 " 做达人评估——传播力、种草力、粉丝匹配度、合作配合度、有效评论成本五个维度量化打分。这套模型在海尔等典型客户项目上，帮客户节省了 1958 万营销费用，达人外溢成本降低了 34%。
36kr：很多企业做 Agent 时，容易停留在工具层，真正进入业务流程并不容易。森博是如何把客户真实场景里的上下文、流程和判断标准，沉淀进 CeMeta AI 引擎和智能体产品体系里的？
A：核心是森博的 " 实证型研发体系（BER）" ——每一个 AI 智能体产品，都必须先在真实业务里跑通，才给客户用。
具体来说分四步：
第一步，场景拆解。不是问客户 " 你想要什么 AI 功能 "，而是我们自己扎进业务里，把一个场景的完整链路拆开——输入是什么、判断标准是什么、输出是什么、对错怎么验证。比如 GEO 场景，我们把 " 让 AI 推荐你的品牌 " 这个需求，拆成了问题定义→内容生产→渠道分发→效果监测→归因迭代五个环节，每个环节都有明确的数据指标。
第二步，方法论结构化。把拆解出来的判断标准、经验规则编码成智能体可执行的逻辑。不是把文档丢给大模型，而是把每一个判断节点都变成可量化的决策树。
第三步，实战验证。智能体直接放到真实业务里跑。" 好现 "GEO 智能体先在森博旗下品牌科驭上验证，推荐率从 0 做到 90% 以上，再给海尔跑，新品首推率做到 96%，售后电话首推率 100%。" 好灵 " 达人营销智能体先在内部项目跑通，再给海尔用，AI 选出的达人外溢率比人工提升 13%。
第四步，结果反哺。每一次业务结果都回来校准模型。对了强化，错了修正，持续循环。这就是为什么我们的智能体会越用越准——它不是静态的工具，是在真实业务里持续进化的伙伴。
这套体系的底座正是我们的 " 智娲 "AI 引擎——企业营销 AI 引擎，负责把企业的上下文（知识）、工具（Tools）、标准（Standards）和数据（Data）统一管理，让每个智能体都能在企业的真实业务环境里运行。
A：答案是肯定的。
AI 的价值从来不会被局限在营销链路里，在森博自身走过这五六年帮助企业 AI 化转型的过程中，我们自己也在抽象一层【如何让企业 AI 化转型的方法论】这套方法论就是最近非常热的词 FDE（前端部署工程师）背后的一套支撑体系。有了这套支撑体系，目前森博正在携手一些大模型厂商、更多行业头部企业，把这套实证型研发体系（BER）复制到研发、生产、供应链、客服等更广泛的企业业务链路里。
今年 WAIC 的主题是 " 智能伙伴 共创未来 "，我们理解的 " 共创 "，不是 AI 公司关起门来做产品卖给客户，是我们和客户一起，在真实业务里把 AI 磨炼成真正能干活的 AI 伙伴 —— 你出场景，我们出方法论和 AI 能力，一起把 AI 的 ROI 算清楚，把企业的全链路生产力提上来。
如果大家想体验真正能进业务流程、能算清 ROI 的 AI 智能体，欢迎添加森博企业微信，从 " 好现 "GEO 开始，一起探索企业 AI 化升级的真实路径。
