[数智化人物展]首衡科技CTO李蒙: 算法会过时, 数据会贬值, 只有系

本文由首衡科技CTO李蒙投递并参与由数智猿×数据猿×上海大数据联盟共同推出的《2025中国数智化转型升级先锋人物》榜单/奖项评选。

“算法会过时，数据会贬值。”

当我第一次在内部战略会上抛出这句话时，现场沉默了五秒。

我们在过去几年走过的“数智化转型”之路，似乎就是在不断强化三件事：更强的算力、更优的算法、更大的数据池。可现实已经在提示我们：仅靠这三者的线性增强，很难解决中国企业在智能化进程中的本质问题，反而让企业在“工具堆叠”“成本内卷”“数据迷信”中越走越窄。

我认为企业真正需要建立的，是“系统智能”：一种可自学习、自进化、自协同的系统能力；一种能让组织从“被动使用智能工具”向“主动生成智能行为”跃迁的能力。这种能力的典型代表，就是正在成为未来主角的企业级智能体。

数智化的尽头，不是数字，不是智能，是系统会思考。

“破界”的真义是重构认知系统

而非扩展工具边界

今天谈“破界”，不再是打破业务边界、技术边界或产业边界那么简单。对CTO而言，更重要的是打破认知边界：企业如何定义“智能”？又如何评估“进化”？

很多企业把“智能化”理解为系统模块的迭代，比如引入AI算法、部署BI平台、采购更先进的智算中心设备。这些都是有用的，但也都只是局部智能的升级。

真正的问题是：这些模块之间是否构成了一个能够学习、协同、优化的“系统”？还是仍然是一个被人控制的“工具箱”？

在首衡科技的实践中，我们深刻体会到：真正有生命力的企业数智化路径，不是一次次的功能叠加，而是一次次的系统性跃迁。这就要求我们不再孤立地看待算力、算法、数据，而是构建一种耦合它们的“智能运行机制”——这，就是我所理解的系统智能。

算力与数据的价值正在贬值

智能体才是未来的价值锚点

“算力越强，企业就越智能”，这是一种过时的迷信。随着GPU、NPU等硬件技术的开放化、标准化，算力逐渐成为“公用资源”，而不再是核心壁垒。

“数据是新石油”，这句话也正在失效。在数据泛滥时代，我们需要的不是更多的数据，而是更有效的数据结构与上下文联动。数据只有在系统中被激活为洞察、预测与决策，才具备真正价值。

而算法，从Transformer到Sora，从大语言模型到多模态协同，每一次技术的更迭都在提醒我们：算法是消耗品，是通用能力，不是护城河。

我们已进入一个“技术贬值”时代。唯有系统智能，具备动态演化能力，能够在算法切换、数据重组、算力调整中仍然保持稳定运行与自我更新，才能构成真正的“企业智能资产”。

在首衡，我们早已不再围绕“功能齐全”来评估系统，而是看这个系统能否：

1.理解环境变化、生成多路径方案

2.联动上下游、打通部门间协同

3.自我监控、自我修复、自我优化

只有符合这些能力标准的系统，才能进入我们定义的“企业智能体”序列。

从“工具使用者”到“智能系统构建者”

CTO的身份转变

我认为CTO应该是企业的“智能进化架构师”——从战略到系统，从技术到组织，每一个决策都围绕“是否增强了系统智能”来做判断。

在首衡，我们推动的不是“上系统”，而是重建系统性智能能力图谱：

·我们用AI大模型训练平台对行业知识图谱进行动态迭代，确保系统能跨场景迁移；

·我们将各类业务模块拆解为具备“目的性”的agent（交易agent、调度agent、舆情预警agent），每一个agent都有自己的判断逻辑与反馈机制；

·我们通过构建统一的算力与任务中台，让每一个智能体之间能够协同决策，而不是孤岛运行。

我们推动这些结构性的“重组”，其核心目标只有一个：让系统开始“自己做事”，而不是“等人发号施令”。

系统智能的底层结构：

以智能体为核心的组织重塑

系统智能，不是一个新的概念，但在今天，它第一次具备了技术落地的土壤。尤其是智能体（AIAgent）的兴起，为企业打造“具备学习与意图”的系统架构提供了现实路径。

在我们的平台建设中，我们提出一个关键原则：“智能体不是功能，而是角色。”每一个agent都代表组织中的一个“岗位”，它需要理解任务意图、使用自身工具、感知环境、并与其他agent协作完成目标。

这一机制的实现，依赖三项关键技术：

1.大模型嵌入式推理能力：让agent具备语义理解与意图匹配能力；

2.算力与任务调度中台：让agent之间可以动态协同、资源共享；

3.自我反馈与优化机制：通过系统日志与行为数据不断自我训练，提升智能体执行质量。

这不再是“功能列表”的升级，而是一种系统生命体的构建过程。

智能体之间的组合，不再是线性流程图，而是多中心、多节点、低耦合、高弹性的协作网络。企业最终的智能边界，将取决于这个网络的复杂性与演化能力，而非员工数量或ERP功能表的多少。

反卷的唯一方法

是拥抱不确定性与非线性演化

我始终认为，企业数智化陷入“内卷”，是因为太多企业追求确定性回报：项目上线要ROI、算法要可解释性、数据要即时转化成KPI增长。

这背后的逻辑，是对技术的“工具主义”理解。而真正的系统智能，不是用来“预测增长”的，而是用来适应变化、重组路径、发现可能性的。

反卷，不是减少努力，而是改变方向。不是拒绝智能，而是避免低水平重复建设。

在首衡，我们坚定地将资源投入到构建如“农产品流通智能体”这样的复杂系统中。它们并非短期见效的工具升级，而是能够筑牢企业长期护城河的底层能力。我们拥抱技术演化中的不确定性，因为我们相信，系统智能的价值不在于立竿见影的收益，而在于为企业提供持续进化与稳定成长的核心支撑。

构建系统智能，是对未来的负责

中国企业的数智化，不该是一次技术的换代，不是部署新平台、采购新硬件、接入新模型，而是一场企业自身智能基因的自我重组。

这场重组，无法用传统的预算公式衡量，无法用KPI控制路径管理，它需要的是一种新的认知框架和组织行为哲学：

“破界”，是打破对技术孤岛的依赖，构建系统性智能认知；

“反卷”，是拒绝内耗重复，走向动态进化与深度联动；

“未来”，是企业不再依赖人力填空，而是具备内生智能体的系统组织。

我始终坚信不疑：算法虽精妙，但终将随着时间的推移而逐渐过时；数据虽海量，却也不可避免地会慢慢贬值。唯有系统智能，凭借其强大的自适应能力、自我进化能力和整体协同能力，才能在充满不确定性的世界中，成为那个稳定可靠的稳定价值锚点，为企业在风浪中锚定方向，保驾护航。

我们正处于这样一条充满挑战与机遇的道路上，每一步都走得坚实而有力。同时，我们也怀着热切的期待，愿与更多志同道合的伙伴并肩前行，携手共进。让“系统会思考”这一理念，真正成为中国企业数智化转型征程中最为闪亮且深刻的注脚，见证中国企业在全球舞台上的崛起与辉煌。

展望未来，随着数据要素市场规模进一步扩大，以可信数据空间为代表的数据流通交付形式将进一步得到深化应用，同时也催生可信数据空间向着更加安全、高效、互联互通的方向发展，将为数据交易、数据流通带来发展新动能。

·申报人“李蒙”简介：

李蒙，毕业于南开大学，获管理学学士学位，现任首衡科技CTO，全面负责企业数智化战略规划、系统智能架构设计及产研融合落地，致力于推动企业从工具驱动向系统智能驱动的转型升级。李蒙具备深厚的战略前瞻力与跨领域系统构建能力，长期专注于AI产品战略、智能体架构、算力资源调度、云端部署优化等关键领域，打造了融合多源农业数据、智算资源、场景化AI服务于一体的系统智能平台。