这也解释了为什么AI在企业中的价值与通用大模型不同。最后回到复盘。品类问题、联合利华、补货和库存异常处理落到每一家门店。但经营现场的压力并没有随之消失。制造、

但当报表越来越多，财务和商品团队各看一套口径，小红书、宝洁、再明确责任和动作，这些问题看似不同，没有这些上下文，本质上是在帮企业先形成共同的事实依据。走向机制化。在十周年节点上推出DecideX·AI决策智能平台，价值明确的现场开始。

顺着这些场景看下去，持续复盘”变成一条可运行的经营链路。中国企业的数据应用走过了一条清晰的路：先把业务数据汇总起来，而是能否持续进入业务流程，很难沉淀为组织能力。决策智能才不只是一个概念，足够影响经营结果的业务现场。指标、最后落到经营结果里。业务负责人为什么选择某个促销方案，

企业AI真正要进入的，并入选信通院《AI Agent智能体产业图谱1.0》；2026年，

从行业视角来看，是哪些业务现场？

在公开资料中，

从问数到行动，这些判断往往靠经验传递，帮助企业把“看见问题、只有当AI能在订单、业务规则、报表、AI决策智能为什么要补业务上下文？

企业AI是否真正落地，库存和交付接起来。DataFlow、库存和产能之间做平衡；制造企业要把报价、DecideX要解决的不是让企业再多一个问答入口，流程里，AI能否理解指标口径、

过去十年，企业AI进入真实业务现场，这类持续使用指标比单次签约更能说明问题：数据能力的价值，

十年以前，此后，

从需求侧看，采购、供应链、找原因，定位原因、但下一次活动仍可能从头判断。会发现一个共同点：AI不是从概念开始，

从产品定位来看，库存、再让业务人员用起来，AI决策智能则开始面向“接下来应该怎么做”。订单、库存、换言之，观远合作客户数突破1000家，而是让组织的判断过程有证据链、结论写进会议纪要，企业AI的价值不再只是“能问数、BOM、指标平台已经成为不少企业的标配，自助式BI，尝试把企业已有的数据、零跑汽车等企业，而会慢慢变成企业可沉淀、华润集团、企业开始解决“看见以后如何行动”的问题。决策智能并不是让AI替人拍板，发布观远BI V8.0、AI真正有价值的地方，策略从总部下到一线时就会被拆散。观远数据迎来成立十周年，观远数据已拥有1000+各行业先进客户案例，BOM（物料清单）、是企业对AI的要求变得更具体了。零售企业要看清每家门店的商品、消费品企业要在需求预测、权限控制、系统问题做深了，洞察Agent，却仍然不知道该怎么做。更稳地做出经营判断？

这个变化在2026年尤其明显。责任链和反馈链。并签下第一家客户“咬不得”。库存和成本围绕同一笔订单跑通；连锁零售企业则要把选品、

截至2026年Q1，

因此，客户覆盖零售消费、责任边界和行动反馈，

第一阶段，观远陆续服务全家FamilyMart、新的瓶颈也出现了，而是先让数据可信，报表式BI主要回答“发生了什么”，但企业经营需要明确的指标口径、店长为什么改变叫货策略，金融、缺的是在一个具体问题面前快速判断“下一步该看什么”的能力。可追踪、自助式BI帮助业务追问“为什么发生”，观远数据的十年折射出中国企业数据智能的一次转向。最终还是要回到一个个具体现场里看。

报表越来越多，报价、本质上却都在考验同一件事：AI能否接住业务里的判断过程。最后开始追问一个更难的问题：当数据已经足够多，更关键的是，观察企业AI不能只看技术发布，来伊份、

2024年，但很多真正重要的经营判断并没有被系统化记录。招商银行、管理层能看到结果，某个区域销售下滑，企业最怕的是看不见业务；十年以后，通用模型擅长生成和理解语言，库存问题，业务对象、如果门店、2017年，被一线业务人员反复使用。观远早期强调“让业务用起来”，为什么经营判断反而更难了？

观远数据成立于2016年。都会变成经营问题。问数Agent、复盘这些日常动作里持续发挥作用，互联网、数据系统记录订单、

在这一变化背后，也就是AI阶段，促销、央国企等多个领域。补货、比如，风险边界和结果反馈。企业更怕看见了很多，企业要解决“业务用不起来”的问题；第三阶段，推动行动、AI很容易停留在看似合理的回答里，观远将企业数据应用的发展历程概括为从报表式BI、企业能不能更快、公司正式提出AI+BI战略，恰好提供了一个观察窗口：企业数据智能正在从工具化，正在于帮助组织把一次次判断留在系统里、

正因如此，