在數字化浪潮席捲全球的當下，企業對AI技術的需求早已從“嚐鮮式應用”轉向“規模化落地”。生成式AI的爆發，讓企業看到了降本增效、創新業務的新可能，而第四正規化推出的式說大模型與AIGS平臺，正是瞄準企業級場景的兩大核心利器——前者專攻企業內容生成與知識問答，後者聚焦軟體開發全流程的自動化，二者協同發力，為企業打造了從“知識利用”到“技術落地”的完整AI解決方案。下面就用大白話跟大家聊聊，這兩個工具到底是甚麼、能幫企業做甚麼，以及它們是怎麼讓企業的AI轉型變得更簡單的。
一、式說大模型：企業的“智慧內容與知識管家”
提到大模型，很多人第一反應是ChatGPT這類通用型聊天機器人，能寫文案、答問題、編故事，但放到企業場景裡，通用大模型的短板就很明顯了：不懂企業的內部知識、貼合不了行業的專業需求、生成的內容也未必符合企業的合規要求。而式說大模型就是為解決這些問題而生的，它是專門給企業“量身定製”的生成式AI，核心能力集中在企業級內容生成和知識問答兩大塊，說白了就是企業的“智慧內容與知識管家”。
1. 企業級內容生成：告別“模板化”，內容更貼合業務
企業日常運營中，要寫的東西可太多了：市場部要做產品推廣文案、活動策劃案，人力資源部要寫招聘啟事、員工手冊，財務部要出財務分析報告，甚至行政部還要寫會議紀要、通知公告。這些內容看似簡單，卻都有明確的企業風格、行業規範和業務邏輯要求，要是靠人工寫，不僅費時間，還容易出現“千篇一律”的模板化問題；要是用通用大模型寫，又常常因為不瞭解企業情況，生成的內容脫離實際，還得花大量時間修改。
式說大模型就不一樣了，它能先“學習”企業的內部資料——比如公司的產品手冊、過往的營銷文案、行業報告、內部制度檔案等，搞清楚企業的業務特點、品牌調性和行業術語。之後再根據具體需求生成內容，比如市場部要做一款工業機器人的推廣文案，式說大模型能結合這款機器人的技術引數、應用場景、目標客戶群體，寫出既專業又有吸引力的文案，還能適配不同渠道，比如朋友圈短文案、公眾號長文、展會宣傳海報的文字內容等。
再比如人力資源部招聘人工智慧演算法工程師，式說大模型能根據公司的招聘要求、企業文化，以及演算法工程師這個崗位的行業標準，生成詳細又精準的招聘啟事，不僅包含崗位職責、任職要求，還能加入公司的福利體系、發展前景等內容，比人工寫的更全面，也更符合企業的實際需求。而且它生成內容的速度特別快，原本人工要花半天寫的文案，它幾分鐘就能出初稿，大大節省了員工的時間，讓大家能把精力放在更核心的工作上。
2. 知識問答：企業知識“隨問隨答”，新人也能快速上手
很多企業發展多年，都會積累大量的內部知識，比如技術文件、客戶案例、售後解決方案、企業管理制度等，這些知識大多分散在不同的系統、資料夾裡，員工想找的時候，往往要翻半天資料，新人入職更是要花好幾個月才能熟悉這些知識。式說大模型的知識問答能力，就是把這些分散的知識“整合起來”，變成一個能隨時對話的“智慧知識庫”。
舉個例子，一家制造企業的新員工想知道某款產品的生產工藝要點，不用再去翻厚厚的技術手冊，也不用反覆請教老員工，直接在式說大模型的問答介面提問，模型就能快速從內部知識庫中提取相關資訊，用通俗易懂的語言給出答案，還能根據員工的追問，進一步補充細節，比如生產過程中的質量管控點、常見故障的處理方法等。
對於客服崗位來說，這個能力更是實用。客服人員在接待客戶時，遇到客戶提出的專業問題，比如產品的使用方法、售後政策、故障排查等，式說大模型能實時給出準確的回答建議，幫助客服快速響應客戶，提升服務效率和客戶滿意度。而且式說大模型還能不斷學習新的知識，企業更新了產品資料、制度檔案後，模型會及時吸收這些內容，保證回答的時效性和準確性。
3. 式說大模型的企業級優勢：安全、可控、定製化
除了核心的內容生成和知識問答能力，式說大模型還有一個很重要的特點——企業級的安全與可控。通用大模型往往需要把企業的資料上傳到公共平臺，存在資料洩露的風險，而式說大模型支援私有化部署，企業的所有資料都儲存在自己的伺服器裡，不會外洩，符合企業的資料安全和合規要求。
同時，企業還能根據自己的需求對模型進行定製化調優，比如針對金融、製造、零售等不同行業，調整模型的知識儲備和生成風格，讓模型更貼合行業的業務場景。比如金融企業的式說大模型，會更熟悉金融行業的監管政策、產品型別和客戶服務規範；製造企業的模型，則會對生產工藝、裝置維護等知識更精通。
二、AIGS平臺：企業軟體開發的“自動化生產線”
如果說式說大模型解決了企業“內容和知識”層面的問題，那AIGS（AI生成軟體開發平臺） 就是瞄準了企業“軟體開發”這個更硬核的環節。軟體開發向來是個耗時耗力的活兒，從需求分析、程式碼編寫，到程式碼審查、測試部署，每個環節都需要專業的程式設計師投入大量精力，而且還容易出現程式碼漏洞、開發效率低等問題。AIGS平臺就是用AI技術把軟體開發的各個環節“自動化”，就像給企業打造了一條軟體開發的“自動化生產線”，讓開發效率實現質的飛躍。
1. 自動生成程式碼：從“需求”到“程式碼”，幾分鐘就能出初稿
軟體開發的第一步是把業務需求轉化為程式碼，這也是最耗費程式設計師時間的環節之一。傳統開發中，程式設計師需要先理解複雜的業務需求，再用Java、Python、C++等程式語言一行行寫程式碼，一個簡單的功能可能就要寫幾百行程式碼，更別說複雜的企業級應用了。
AIGS平臺能徹底改變這個過程，它能“讀懂”企業的自然語言需求。比如企業提出“開發一個員工考勤管理系統，包含打卡記錄、請假審批、考勤統計功能”，AIGS平臺就能根據這個需求，自動選擇合適的程式語言和開發框架，生成對應的程式碼初稿。這些程式碼不僅能實現需求中的功能，還會遵循行業的程式碼編寫規範，結構清晰、可讀性強。
而且AIGS平臺的程式碼生成速度極快，原本程式設計師要花幾天寫的程式碼，它幾分鐘就能完成，大大縮短了開發週期。對於一些簡單的應用，比如企業內部的小型管理工具、資料包表系統等，AIGS平臺甚至能直接生成可執行的程式碼，程式設計師只需要做少量的調整和最佳化，就能投入使用。
2. 自動搭建知識庫應用：讓企業知識快速“數字化”
很多企業都有搭建知識庫應用的需求，比如客戶服務知識庫、員工培訓知識庫、產品知識管理系統等，但傳統的知識庫應用開發，需要程式設計師設計資料庫、編寫前端介面和後端邏輯，開發週期長，還需要專業的技術團隊維護。
AIGS平臺能自動生成知識庫應用，企業只需要上傳內部的知識資料，比如文件、表格、圖片等，平臺就能自動對這些資料進行整理、分類和結構化處理，然後生成對應的知識庫應用。員工可以透過網頁、小程式等方式訪問這個應用，進行知識查詢、檢索和管理。
比如一家零售企業，把產品的介紹、銷售技巧、售後問題解決方案等資料上傳到AIGS平臺，平臺就能快速生成一個面向銷售人員的知識庫應用，銷售人員在門店接待客戶時，用手機就能隨時查詢產品資訊和銷售技巧，提升銷售效率。而且這個知識庫應用還支援自動更新，企業上傳新的資料後，平臺會自動同步到應用中，不用程式設計師再手動修改程式碼。
3. 程式碼審查與部署：給程式碼“挑錯”+“上線”，一步到位
程式碼寫出來之後，還需要進行審查，找出其中的漏洞、bug和不符合規範的地方，這個過程叫程式碼審查，傳統上需要資深程式設計師逐行檢查，不僅效率低，還可能因為人為疏忽漏掉一些問題。AIGS平臺的程式碼審查功能，能利用AI技術自動掃描程式碼，識別出語法錯誤、邏輯漏洞、安全隱患等問題，還能給出具體的修改建議，幫助程式設計師快速最佳化程式碼。
程式碼審查透過後，就是部署環節，也就是把開發好的應用放到伺服器上，讓使用者能夠訪問使用。傳統的部署過程需要程式設計師配置伺服器環境、上傳程式碼、啟動應用，步驟繁瑣，還容易出現環境配置錯誤的問題。AIGS平臺支援自動化部署，它能根據企業的伺服器環境，自動配置相關的軟體和依賴，然後把程式碼部署到伺服器上，還能進行實時監控，確保應用穩定執行。
比如企業開發了一個新的客戶管理系統，AIGS平臺在完成程式碼審查和最佳化後，能直接把系統部署到企業的雲伺服器上，程式設計師只需要確認部署結果，不用再做複雜的操作，大大降低了部署的難度和時間成本。
4. AIGS平臺的核心價值：降低開發門檻，提升研發效率
AIGS平臺最核心的價值，就是降低了企業軟體開發的門檻，讓不是專業程式設計師的業務人員也能參與到開發過程中。業務人員最瞭解企業的業務需求，他們可以直接用自然語言提出需求，由AIGS平臺生成程式碼，不再需要透過“業務人員提需求→產品經理整理需求→程式設計師開發”的漫長流程，減少了溝通成本和需求偏差。
同時，AIGS平臺能讓企業的研發團隊從繁瑣的重複編碼工作中解放出來，把精力放在更核心的技術研發和業務創新上。比如研發團隊可以專注於最佳化企業的核心演算法、設計更復雜的業務架構，而不是把時間花在寫簡單的增刪改查程式碼上，從而提升整個企業的研發效率和技術競爭力。
三、式說大模型+AIGS：1+1＞2的企業AI協同效應
式說大模型和AIGS平臺不是孤立存在的，二者結合能產生1+1＞2的協同效應，為企業打造從“知識管理”到“軟體開發”的全流程AI解決方案，讓企業的AI轉型更全面、更高效。
1. 需求對接更精準：從“知識”到“開發”的無縫銜接
企業在提出軟體開發需求時，往往需要基於自身的業務知識和行業經驗，式說大模型能先對企業的業務知識進行梳理和分析，幫助企業更清晰地提煉出軟體開發的需求。比如企業想開發一個供應鏈管理系統，式說大模型能根據企業的供應鏈流程、歷史資料、行業標準等知識，梳理出系統需要包含的採購管理、庫存管理、物流跟蹤等功能模組，然後把這些精準的需求傳遞給AIGS平臺，讓AIGS平臺生成的程式碼更貼合企業的實際業務。
同時，AIGS平臺在開發過程中遇到的知識問題，也能向式說大模型提問，比如開發金融行業的應用時，需要了解相關的監管政策，式說大模型能快速給出準確的答案，幫助AIGS平臺生成符合行業規範的程式碼。
2. 應用落地更快速：從“內容”到“系統”的一體化打造
很多企業的應用開發完成後，還需要配套的內容支援，比如使用手冊、操作指南、營銷文案等，式說大模型能根據AIGS平臺開發的應用，自動生成這些配套內容。比如AIGS平臺開發了一款新的企業管理軟體，式說大模型能快速生成軟體的使用手冊、功能介紹文案、培訓課件等，讓軟體上線後能快速被員工接受和使用。
反過來，AIGS平臺開發的知識庫應用，也能成為式說大模型的知識來源之一，式說大模型可以從知識庫應用中獲取實時更新的企業知識，不斷最佳化自己的內容生成和知識問答能力，形成一個良性的迴圈。
3. 企業數字化轉型更深入：覆蓋全業務場景的AI賦能
式說大模型聚焦企業的內容和知識層面，AIGS平臺聚焦軟體開發層面，二者結合能覆蓋企業的辦公、營銷、研發、管理等多個業務場景。比如在辦公場景，式說大模型能自動生成會議紀要、工作報告，AIGS平臺能開發企業的協同辦公系統；在營銷場景，式說大模型能寫營銷文案、分析客戶需求，AIGS平臺能開發客戶關係管理系統；在研發場景，式說大模型能梳理技術文件、解答研發問題，AIGS平臺能實現程式碼的自動化生成和部署。
這種全場景的AI賦能，能幫助企業真正實現數字化轉型，讓AI技術不再是少數部門的“工具”，而是融入企業運營的各個環節，成為企業發展的核心驅動力。
四、式說大模型+AIGS的落地挑戰與應對
雖然式說大模型和AIGS平臺能給企業帶來很多好處，但企業在落地過程中也會遇到一些挑戰，比如資料安全問題、員工的接受度問題、技術適配問題等，不過這些問題都有對應的解決辦法。
1. 資料安全挑戰：私有化部署+資料加密
企業最關心的就是資料安全，尤其是在使用AI工具時，擔心內部的業務資料、知識資料洩露。針對這個問題，式說大模型和AIGS平臺都支援私有化部署，企業可以把模型和平臺部署在自己的伺服器上，所有資料都儲存在企業內部，不會上傳到外部平臺。同時，平臺還提供資料加密功能，對企業的敏感資料進行加密處理，防止資料被非法訪問和竊取。
2. 員工接受度挑戰：培訓+簡單易用的介面
有些員工可能會擔心AI工具會取代自己的工作，或者覺得AI工具操作複雜，不願意使用。企業可以透過開展培訓課程，讓員工瞭解式說大模型和AIGS平臺的使用方法，以及這些工具能如何幫助自己提高工作效率，而不是取代自己的工作。同時，這兩個工具都設計了簡單易用的操作介面，員工不需要具備專業的AI知識和程式設計技能，就能輕鬆上手使用。
3. 技術適配挑戰：定製化開發+生態整合
不同企業的業務場景和技術架構不同，可能會出現AI工具與企業現有系統不相容的問題。第四正規化能為企業提供定製化開發服務，根據企業的技術架構和業務需求，對式說大模型和AIGS平臺進行調整和最佳化，讓它們能與企業的現有系統無縫對接。同時，平臺還支援與主流的雲端計算平臺、資料庫、開發工具等進行整合，形成完善的技術生態，滿足企業的多樣化需求。
五、未來展望：式說大模型+AIGS的進化方向
隨著生成式AI技術的不斷髮展，式說大模型和AIGS平臺也會持續進化，未來會在更智慧、更通用、更輕量化的方向上不斷突破。
在智慧程度上，式說大模型會更深入地理解企業的業務邏輯，不僅能生成內容、解答問題，還能進行業務分析和決策建議，比如根據企業的銷售資料，分析市場趨勢，給出營銷決策建議；AIGS平臺則會實現更復雜的軟體開發需求，能開發大型的企業級應用和人工智慧系統，甚至能自主進行程式碼的最佳化和迭代。
在通用性上，這兩個工具會覆蓋更多的行業和場景，比如針對醫療、教育、政務等行業，開發專用的模型和功能模組，讓不同行業的企業都能快速落地AI技術。
在輕量化上，式說大模型和AIGS平臺會推出更輕便的版本，支援中小企業的部署和使用，降低中小企業的AI使用成本，讓更多企業能享受到生成式AI帶來的紅利。
總之，式說大模型和AIGS平臺的組合，是第四正規化為企業打造的“AI轉型雙引擎”，它們用生成式AI技術解決了企業在內容生成、知識管理和軟體開發中的痛點問題。未來，隨著技術的不斷成熟，這兩個工具會成為企業數字化轉型的標配，幫助更多企業實現降本增效、創新發展，在激烈的市場競爭中佔據優勢。