从多款开源人工智能模型引发广泛关注，到智能机器人在春晚舞台惊艳亮相，再到新一代AI视频生成技术风靡全球、开源人工智能（AI）智能体工具掀起互动热潮——一个又一个热点，反映出AI发展的新趋势：从对话到决策执行，智能体正驱动大模型应用规模爆发式增长。

  在安徽合肥，科大讯飞的一间办公室里，高级软件开发工程师王飞对此感受很深。近期，他和团队用22天时间，把困扰多年的业务堵点交给了AI处理并获得成功。

  “你觉得自己会被AI淘汰吗？”面对这个问题时，王飞的笔记本电脑屏幕上，几个AI工具的界面正在闪烁代码。

  他管理着100多人的研发团队，做的就是车载中控屏上的——语音助手、生态应用、人机交互，当你对着车机呼叫语音智能助手的时候，背后运行的就是他们的代码。

  “我现在能抽出时间，就要感谢AI的帮助。”王飞笑着说。

  王飞正在接受采访。（图：受访者提供）

  “第一棒”卡住了整个流程

  关于王飞团队AI＋管理的故事得从一个“堵点”说起。

  智能座舱的业务链条很长：从应用到套件，从内核到引擎，再到云平台，后端的链路复杂得像一张网。但所有交付项目的问题，第一棒都落在应用研发头上——他们是最先接触到问题的，要分析、分层，再往后分流。

  “很多问题的处理效率，都卡在第一个环节。”王飞说，“第一棒下不去，后面所有人都在等。”

  这就像医院的急诊分诊台——如果分诊护士效率低，后面再好的专家、再先进的设备都白搭。更麻烦的是，交付项目的“第一责任”就扣在应用研发头上，他们跑不动，整个团队的效能就被死死按住。

  这个“历史难题”，长期占据团队六成以上的精力。

  春节假期期间，全国的Token（词元）调用量呈现指数增长，应用遍地开花。人工智能正从“聊天”走向“办事”，加速渗透到商业、生产和生活各个领域。

  讯飞也早早在公司内部大力推动AI的使用，王飞顺势做了两件事：第一，自己试；第二，逼着团队试。

  他组织了一次“AI头脑风暴”，但目的不是让大家讨论“优化项是什么”，而是——“让他们自己感受一下这个模型的能力到底有多强。”

  王飞和团队（图：受访者提供）

  他不做牵引，不画大饼。他让大家自己去试：你觉得哪些环节能用AI提效，你自己拿案例去跑，自己感受。

  结果呢？

  “大家用完了之后，感觉确实不一样。”王飞说。有人发现了问题分析的新方法，有人摸到了流程优化的新路径。

  王飞现在的招人标准里，已经加了一条：“必然要问有没有AI使用经验。”

  “一个新员工，用好了AI，可以具备三到五年开发经验。”他说，“如果你不会用AI，这个代差你就补不过来了。”

  “22天，我再造了工作流程”

  “现在无论AI本身，还是我们使用AI的能力都远超以往，我们喂给AI固定的分析经验、沉淀的案例规则，结合大模型的语义理解，它能把问题直接判定到后端的某一个环节。”王飞说。

  为了进一步改造整个工作流程，王飞提出了“五层架构的AI工程平台”的概念并进行实践，连续22天高强度的开发，他几乎整天都在和AI死磕：76次会话、2417条消息，好几次总是错误的分流都让他想放弃，甚至质疑自己。

  “在连续工作没有进展的时候，我都在想这个逻辑能不能跑通，是不是从一开始就错了。”

  为了真正“教会”AI，他们把环节彻底打开，逐步分析，搭建起7个基础Skill与3个领域Agent协同的技术框架，成功将工程平台从概念变成现实。

  他们试了两三周，问题分流的准确率冲到了85%。

  “够了。”王飞说。他的逻辑是：85%的准确率，配合“相信AI”的组织机制调整，就能把人力从“第一棒”解放出来。

  AI越用越灵，把错误案例交给AI再分析，就能进一步提高它的准确率，他预计在第二季度末，AI分流的准确率能提高到95%以上。

  就在王飞团队打磨这套系统的时候，全国范围内AI使用量正在快速攀升。

  “AI会成为像电、互联网一样的‘基础设施’，词元会成为像石油一样重要的资源。”王飞深有感触。

  在王飞看来，AI带来了生产力进步，他们团队所做的AI系统提效只是这场变革中的微小切片。“这个趋势挡不住，只能往前跑。”说完，他低头看了一眼屏幕上还在闪烁的代码，继续调下一组参数。（郑明玥）