美的集團CISO兼軟件工程院院長劉向陽：AI 時代 地基決定高度

劉向陽

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這些年我被問得最多的問題是：AI這么火，企業到底該怎么轉？我的回答通常比較直接——別急著追最新的模型和最炫的應用，先看看基礎的東西打牢了沒有。

我在美國的大學里做了十余年計算機科學的教授，后來在金融科技一線做首席科學家，如今在制造業負責一家全球化企業的信息安全與軟件工程。今年我帶團隊主要做了兩件事：一是面向軟件研發的AI程序員，它能理解PRD、自動拆解任務、生成代碼、自主修正，干的活已經接近一名初中級工程師；二是面向數據的Data Agent，讓六千多名業務人員用一句話就能查到四十多PB工業數據背后的答案。下面這幾點判斷，都是從這兩件事里踩出來的，都是實踐里得到的。

判斷一：AI要從研發的工具

變成研發的隊友

這一輪AI帶來的，不只是工具升級，而是軟件交付方式的改變。這個判斷，是我們做AI程序員時最先想清楚的。

傳統的軟件交付，是業務、產品、開發、測試逐環交接。這套模式我們跑了很多年，瓶頸在哪也清楚：不在某個環節的效率，而在于整條鏈路是圍繞“人”組織的。只要依賴人與人的交接，溝通損耗、等待、返工就免不了，這是結構性的，加人加錢解決不了。所以我們做的是把鏈路改成“人機協同”——人負責意圖、判斷和把關，繁瑣的執行交給AI。

“從工具到隊友”不是一句口號。AI程序員代碼入庫率49.6%。生成多少行意義有限，真正被工程師采納、合入主干的比例才說明問題。接近一半的入庫率意味著，它產出的是能用的工程代碼，不是演示用的。一個能把近一半產出真正合進主干的AI，才算得上隊友。

判斷二：通用模型是基礎

讓AI懂你的企業才是關鍵

很多人迷信模型能力，覺得模型越強AI就越有用。我的看法不同：通用大模型是基礎，但它不了解你的存量系統、技術框架和管理規范，落到真實業務里就是不好用。

這幾年我們投入最大的，就是讓AI去理解美的自己的業務和系統。AI程序員能做到近50%的入庫率，不是因為底層模型比別人強多少，而是因為我們把它和美的的內部系統、代碼規范、技術框架打通了。它不是一個聰明的陌生人，而是一個熟悉美的家底的老員工。Data Agent也是同樣的邏輯——它讓業務人員不用再依賴數據開發，自己用自然語言查數，現在支撐了281個應用場景，數據自助分析的占比從15%提到了45%。

這背后是一個樸素的判斷：AI能不能落地，不在模型多聰明，而在你愿不愿意把最費勁的活做扎實——讓AI理解你的業務、打通你的系統、內化你的規范。這些活上不了發布會，但真正決定成敗。只投模型、不做打通的項目，我判斷在 2026年會有不少做不下去。

判斷三：先單點做深

再整體協同

做AI交付，我們的節奏是：先單點做深，再整體協同。圍繞產品、開發、測試、運維四個環節，我們分別建了智能體，但要求每一類先在自己的領域里做到真正可用、產生實際價值，再談彼此銜接。

這個節奏是被現實逼出來的。AI產品經理，我們讓它把需求評審的會議紀要直接轉成PRD、根據描述生成符合規范的可交互原型，現在使用覆蓋率95.59%接近96%，說明它進了產品團隊的日常，不是局部試點。AI測試做的是自然語言驅動的UI測試，用自然語言描述意圖、AI自主規劃執行，現在生成用例232萬條，測試覆蓋率100%。每一個都是先做到扎實可用，才有資格談端到端。

我見過不少企業一上來就想做“全能AI平臺”，結果每個環節都半生不熟，最后什么都落不了地。能力是一個環節一個環節啃出來的，不是一張架構圖畫出來的。單點立不住，協同就無從談起。

判斷四：轉型的難點不在技術

在組織愿不愿意改

做了這么多年，我越來越確信：數智化轉型最難的，不是技術能不能實現，而是組織愿不愿意為之改變。

當AI真正成為研發的隊友，影響的不只是某個崗位怎么干活，而是整個組織怎么運轉。代碼近一半由AI生成、業務人員一句話就能查數、會議紀要能自動變 PRD——工程師的角色變了，數據開發的定位變了，業務和技術的協作方式變了，權責邊界也跟著變。如果流程、分工、績效不跟著調整，再強的AI也會卡在舊流程里用不起來。

所以轉型的難點在管理層的決心，不在技術部門。它要動流程、動權責，甚至動一部分人的既得利益，這才是最難的地方。我想說句實在話：轉型推不動，多數時候不是技術不成熟，而是我們沒下決心借著AI把組織理順。

我判斷轉型是否成功，就看一條：一線是被推著用，還是搶著用。AI程序員有上萬人在用、產品經理有近96%的覆蓋率，靠的不是行政攤派，是一線真覺得好用。當用戶開始主動提需求、催著你“這個場景怎么還沒接進來”，轉型才算跑通了。最實在的證明，就是用戶離不開它。

結語

2026年值得記住，不是因為哪個模型驚艷，而是因為它是企業把AI從“技術熱點”真正做成“組織能力”的一年，也是AI從研發的工具變成研發的隊友的起點。

我們這條路還沒走完，很多地方還在打磨。但方向我是清楚的：不追概念，把基礎打牢，把系統打通，把復雜的問題一件件拆開解決，讓AI真正長在業務里。AI不會取代人，但它在重新定義人能做到的邊界。這件事不輕松，也不熱鬧，但我認為值得做，而且必須踏實做。

·申報人“劉向陽”簡介：

劉向陽，現任美的集團首席信息安全官（CISO-Chief Information Security Officer）兼軟件工程院院長，歐洲科學院院士(Member of the Academia Europaea, Member of the European Academy of Sciences and Arts)、電氣電子工程師學會會士(IEEE Fellow)、英國工程技術學會會士（IET Fellow）、國際計算機學會杰出科學家（ACM Distinguished Scientist）、國際人工智能科學學會會士（AAIS Fellow）。2006年獲得美國德州大學奧斯汀分校（The University of Texas at Austin）計算機科學博士學位。曾任美國密歇根州立大學(Michigan State University)助理教授、終身副教授、終身正教授和螞蟻集團首席科學家。曾獲電氣電子工程師學會（IEEE）與國際信息處理聯合會（IFIP）聯合頒發的William C. Carter獎，美國國家自然科學基金的杰出青年教授獎、美國密歇根州立大學Withrow 杰出學者獎。

劉向陽的科學研究聚焦在云計算與信息安全，在這兩個領域出版了5本英文專著，發表了300余篇科研論文，其中約一半發表在中國計算機協會（CCF）認定的A類會議和期刊上。曾任國際頂級期刊IEEE/ACM Transactions on Networking、IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing和IEEE Transactions on Mobile Computing的編輯。2024年，劉向陽被IDC評選為首席安全官（CSO）名人堂十大人物（全國10人）；2025年，被福布斯中國評為人工智能影響力人物（全國15人），被IDC評選為年度CIO/CTO。

★本文由美的集團CISO兼軟件工程院院長劉向陽撰寫并投遞參與“2026第六屆數智化轉型升級大型年中選題策劃活動——2026中國數智化轉型升級先鋒人物榜單及獎項”評選。