寫在前面
開始前的幾個月，大部分時候是碰壁，偶爾有火花，但更多的是迷茫：這東西到底能不能在企業里真正落地？
兩年后的今天，我可以很確定地說：能，而且遠比想象的猛！
最想說的是——這兩年的編碼數量、技術成長、個性突破、產品輸出，超過了我過去十年之和。AI給了我這樣的普通人一根杠桿，用它能撬動的東西遠超預期。這是驚喜，更是敬畏。
寫這篇文章，不是為了自吹自擂，是想把兩年里經歷的興奮、迷茫、失敗和突破，原原本本記下來。如果你正在猶豫要不要擁抱AI，或者正在落地的路上覺得孤獨，希望這個故事能給你一點力量。
一、從0到1：一個數據團隊的AI冒險
故事要從2024年2月說起。
那時剛嘗試做AI應用落地，身邊沒有隊友，只有一個模糊的方向：用大模型做點跟數據相關的事情。前幾個月最煎熬，拿著AI這把“錘子”四處鑿場景，像推銷員一樣跑業務部門，大部分時候是無功而返——并非同事不配合，而是大家也不清楚什么場景更為合適。
焦慮是真的——這個方向到底行不行得通。連做夢都在翻各部門的業務痛點文檔，怕錯過一個能落地的口子。
轉折發生在財務部做月度費用核銷時，幾十個子公司的報銷單據從各系統導出后格式不統一、科目編碼對不上，三人核對整周仍被公司審計查出兩筆跨期費用漏確認。我看著他們桌上堆成小山的打印件，忽然意識到：這就是那顆釘子。
我花兩天用大模型做了自動歸集與交叉校驗流程，嵌入核銷環節。原本三人一周的工作量兩小時就能完成，還可自動標注科目歸屬異常和跨期風險。財務負責人持校驗報告來找我時，懸著的心終于落地。
后來陸續有更多部門主動找上門。供應鏈想用大模型做排產數據的自動歸集和異常預警，營銷想讓AI幫忙分析多渠道投放效果。我也終于招到了第一個隊友。
需求越接越多，我們發現一個共同點：幾乎所有部門的痛點都指向同一件事，用數據回答業務問題。既然每次都是定制化地幫人跑數據、做分析，為什么不把這件事產品化？讓業務人員用自然語言問，AI自己跑。
這就是ChatBI的起點。
24年10月，我們基于騰訊開源的SuperSonic完成第一版Demo，財務部門天使用戶看到這種產品形態很反響很熱烈。
25年2月，受開源社區團隊轉型影響，我們難以應對用戶需求，出現用戶流失。
25年5月，我們切換技術路線，基于Dify Workflow重新搭建的ChatBI1.0正式上線。盡管未達最終預期，但已實現穩定落地，在目標領域用戶覆蓋率達80%，陸續收到用戶在各種場合真誠的點贊，讓我們倍感振奮。
隨后團隊拆分，形成對外產品、對內數據知識庫與AI應用三條路線。我帶領部分成員回歸IT數據團隊，啟動更大規模的AI重塑數據工作模式的項目，覆蓋視源股份的供應鏈、營銷、財務等核心場景，進入更深的深水區。
一路走來并無坦途，全憑摸索前行。這段從0到1的經歷，歷練了團隊不懼失敗、勇于推翻重來的特質。
正如團隊項目空間置頂的那句話：事雖難，做則必成；路雖遠，行則將至。
二、被AI點燃的日子
這兩年最瘋狂的事情是什么，我會說：被AI點燃了。
這種狀態就像對游戲上頭沉迷：有連續1個月的時間里，我持續處于高度興奮的狀態，輾轉難眠，腦海里一直盤桓著一個構想，常常按捺不住沖動，凌晨起身鉆研代碼、驗證可行性。總會不由自主地冒出念頭：再實現一個功能，再驗證一個思路。
以前需要兩三天才能完成的開發任務，現在一兩個小時就能整得明明白白，全部落地。我一天至少有半數時間都在和AI工具交互，活脫脫一個token消耗黑洞，手上AI工具的多個賬號的額度，完全不夠燒。
舉幾個例子：2小時完成基于圖數據庫的維度值管理（從想法到交互、前后端打通再到提交代碼全流程）；3小時完成JDK 1.8到17的升級；3天吃透過去3個月都啃不完的WrenAI和Wren-engine開源項目源碼與架構。
這兩年我寫了100萬行以上的代碼，超過過去十年，80%的工作是AI完成的。開了10多個Git的大工程，超過過去十年。花在購買AI Token上的錢，超過過去10年的各種訂閱服務。
也是在這個階段，我在公司申請了一臺頂配M5 Max的MacBook Pro，內存比我手機磁盤都大。硬件到位、Token管飽，終端上綠色日志唰唰往上跳，AI協作的體感瞬間上了一個臺階。這種效率的質變讓我真切感受到，AI不是輔助工具，而是能把十年工作壓縮進兩年的"能力放大器"——那些曾被視為"不可能完成"的任務，如今成了日常可突破的邊界。
團隊其他人也一樣，在AI的加持下，每個人都突破了能力邊界，爆發出驚人的能量。
巖哥把BI的底層實現研究透徹了，用AI解決了困擾我們四年的數據難題。這些能力直接服務于MAXHUB供應鏈分析和教育業務報表，原本2天的數據修復工作縮短到15分鐘。
香菇個人拿下了大灣區AI挑戰賽第二名。
豪哥在火車上思考產品的規劃路線，學習毛選的思路，提出了“一縱一橫”的產品推進策略，縱向做深，用專業留住用戶，橫向嘗新，用創新吸引新用戶。
洋洋和銜哥就扮演“大反派”，挑戰產品功能和設計：為啥要這樣做？有什么價值？
所有人都參與產品定位和功能思考，人人是產品經理，人人是架構師。討論、爭吵、說服與被說服，周而復始。
一群對AI有極度探索欲的人湊在一起，化學反應就是這么來的。
三、我們到底做成了什么
ChatBI（智能問數）：
用自然語言問數據，AI寫SQL、跑查詢、出結論。意圖識別準確率97%以上，覆蓋視源股份最核心的幾條業務線。
DWStore（數據知識庫）：
我們把視源股份所有的數據知識裝進一個平臺，配合任意Agent使用，數據開發人員可以智能探索數據資產、查指標口徑、分析歷史需求。SQL boy/girl，沒了。
24人的數據開發團隊，平均提效50%，最高90%。原本2天完成的數據需求，現在半天搞定。
一位同事說：“我80%的SQL代碼都是靠它寫的。”省下來的時間，全部投進了更復雜的業務建模和架構設計。
BI+AI助手：
運維一直是個苦力活，但幾乎把BI運維中所有讓人頭疼的事情都解決了。
自動開通權限、數據異常智能診斷……數據交付效率和體驗都有了質的提升。
不用寫SQL，不用去運維，專注于真正的數據洞察后，數據人員幸福感上來，業務方也得到了更強的助力：
同事們不再需要找人問數，AI一輸入，眨個眼數據就出來了，銷管崗位30%的低效重復工作被解決，可以投入精力做更有意義的事兒，工作更有價值感；
經營報表每個月能提前3天出來，管理層可以對問題更早干預、更早決策。
從數據開發（DWStore+AI）到報表配置運維（BI+AI插件）再到數據消費（ChatBI），我們完成了AI模式下數據工作的全鏈路覆蓋。
這不是PPT上的架構圖，是真實跑在生產環境里、每天有人在用的東西。
四、這兩年，我們每個人都變了
這兩年，AI帶來的不僅是產品形態的迭代、技術邊界的拓展，更深刻的是對人的重塑與激活。
兩年前我們是純粹的Java后端和數據分析師，習慣埋頭寫代碼，不太敢跟業務部門打交道，更別提和高管對話。但做ChatBI逼著你走出去：得理解銷售邏輯、教育業務運營模式，得說服用戶、爭取資源、做產品決策。
我們一起運營了一個公眾號，從零做到上萬關注。這個過程磨出了表達能力和思考力，也讓團隊在內外部有了影響力，受邀做了多次分享。每個人的軟實力都跟著變了：學會了從產品視角想問題，培養了專業品味，更能站在高層視角系統性地思考和解決復雜問題，與高管們對話。
同時，我們對團隊建設的認知也發生了深刻轉變——ChatBI不只是工具、不只是產品，更是AI人才激活、AI工作環境營造、數據工作模式變革的載體。因此，我們花了7個月做校招，內部叫“覓友行動”，也叫“長征”。為什么花這么長時間？因為我們堅信：找到對的人，比寫出對的代碼更重要。
我們提煉出一個模式：模型、工程、人、環境，四個環節構成生態鏈。模型有多強，能力就有多強；工具有多好，體驗就有多好；人有多專業，結果就有多專業。當模型和工程都Ready以后，AI生產力其實是溢出的。但大部分人和組織，還沒準備好接住這種能力。
所以我們把大量時間花在找人上。需要的不是執行者，是創變者。
五、一些掏心窩的話
做了兩年AI落地，有一些很真實的感受，想分享給正在看這篇文章的你。
AI生產力已經溢出，但絕大部分組織還沒準備好。
2026年AI Agent會在大量企業場景落地，人機協作將成為常態，回不去了。這意味著巨大的窗口期：越早進場，越早建立優勢。
未來的核心競爭力不再局限于技術本身，而是超越技術的想象力、提問力和思辨力。
想象力，讓你基于AI放大的能力，做出更多有趣的產品。提問力，決定你如何高效驅動AI幫你找到答案。思辨力，讓你在信息爆炸中保持清醒——凡是得來容易的東西，都有更多的噪音。
不要怕被“替代”。
我們團隊有句話：要從被革命的焦慮中，看到革命者的機會。只管往前沖，去解決前人解決不了的問題，去探索人類未曾踏足的領域，去對抗繁瑣的、沉重的、不合理的一切事物。原地糾結解決不了問題，往前走一步，豁然開朗。
超級個體時代真的來了。
未來的每個人都是問題解決者、價值創造者、生態構建者。一個人完成調研、設計、開發、營銷的全部動作，會越來越常見。門檻越來越低，天花板越來越高。
如果你是企業管理者——
AI絕非錦上添花的工具，而是重塑工作模式的核心基礎設施。我們的實踐已充分證明：打造AI-ready的工作環境，讓AI深度理解業務邏輯與數據體系，能夠顯著提升決策的速度、精度與全面性，這條路徑完全可行。
數據消費端覆蓋80%核心用戶，24人數據開發團隊平均提效50%，困擾團隊四年的BI運維難題被徹底解決——這些都是真實運行的生產數據，絕非PPT上的空談。
技術先進性是基礎保障，但組織的決心才是AI落地的核心關鍵。企業需要以耐心、信心與堅定決心推進，通過明確的管理指標牽引，方能真正實現AI價值的釋放。
如果你是正在找工作的年輕人——
英雄不問出處，只要你具備以下，歡迎加入我們：
愛折騰：瞅見新工具就手癢癢想試試，瞧見新技術就忍不住去研究。這股“忍不住”的勁兒，比什么技能都好使。
敢探索：失敗了不怕，推倒重來也不怕。我們的ChatBI方案失敗過、重構過、拆分過，可每回重新開始都讓團隊更厲害。
有想法還能行動：有用AI搞出點變化的想法，還能把這想法變成現實的行動力，哪怕是手邊的小事。
倘若你驟然發覺自己一無所有，請別讓煩悶與焦慮蠶食你本就不多的熱情和定力，試著安靜下來，去做自己該做的事。當下即刻行動，永遠為時不晚！不妨從接觸一款AI工具、完成一個小項目開始，在實踐中積累經驗、打磨能力，逐步構建屬于自己的核心競爭力。
如果你只是路過看看——
希望這篇文字能成為你情緒低谷時期的一點微光，為你未來增添幾分“推倒重來”的勇氣；若是能讓你萌生嘗試接觸AI的想法，對我來說就是莫大的鼓舞。
寫在最后
有人問我們，在非互聯網企業做AI有意思嗎？
我們的回答是：比想象的有意思一百倍。
在視源做AI開發，你無需搭建空中樓閣，而是直面真實業務場景、直擊用戶核心痛點、手握海量真實數據。當你用AI攻克困擾團隊四年的難題，讓技術落地到供應鏈排產、產品研發決策等核心業務環節，親眼見證業務效率的顯著提升，將AI從“概念”轉化為實實在在的“價值”時，那種親手創造改變的幸福感，是任何刷題都無法比擬的。
兩年前我們嘗試做Data+AI產品的時候，不會想到今天的樣子。兩年后的今天，我們也不知道未來會走到哪里。但我們知道一件事：這條路上，最不缺的是機會，最缺的是有想法的人。
引用一段話，送給所有在AI落地路上探索的人：
不要等待模型變得完美，而要積極探索這個領域，對當前模型的局限性感到沮喪，然后積極嘗試下一代模型。這樣，你就能感覺到，你終于可以實現你腦海中構想的東西了，只要模型再強大一點點。
如果你看到這里，心里有那么一點點“想試試”的沖動——別猶豫，我們一起聊聊～
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ChatBI團隊，一群用AI重新定義數據工作的人，等你加入。
組織提供最前沿的大模型，第一時間接入，管飽管夠。團隊里有Dify開源社區前20的核心開發者，有各種AI高手。在供應鏈、財務、營銷等領域已經落地了幾十個AI場景。一個真正AI First的工作環境——我們自己就是AI的重度用戶，我們理解你對AI的熱情，因為我們也一樣。
如果覺得有共鳴，歡迎點贊、分享、在看。
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