在数字化浪潮的推动下，企业虽然积累了大量数据资产，但长期以来，这些能力更多停留在事后分析、离线处理与静态报表层面，难以支撑核心生产环境中对实时响应与动态调度的需求。随着业务节奏不断加快、系统复杂度持续提升，企业开始面临新的挑战：如何让AI不只是“分析工具”，而是能够在业务运行过程中持续感知状态、参与决策并驱动执行的智能系统。然而，由于数据标准不统一、系统间难以互操作、智能能力难以嵌入业务流程，企业普遍难以构建可复用、可扩展、可持续演进的智能生产力体系。

为此，杭州深涌智能科技有限公司（简称“深涌智能”）联合创始人兼CEO黄可铖带领团队，从系统工程的视角重新审视企业智能化的底层逻辑，构建出一套贯通“算力—模型—数据—决策—执行”的企业级AI生产力操作系统，使企业沉睡的数据在持续运行的业务过程中转化为可长期积累与演进的核心资产。

找准趋势，连续创业者的赛道选择

本科阶段的建筑与系统设计训练，使黄可铖具备了理解复杂系统、处理空间与结构关系，以及在多变量约束下进行整体设计与权衡的能力。赴麻省理工学院深造后，他将这一系统化思维进一步延展至前沿科技领域，研究聚焦于人机交互系统开发与数据分析领域，探索如何通过云-端的协同算力与信号处理机制，构建具备实时感知、动态反馈与状态调节能力的技术系统。这种从“底层算力与感知”到“上层行为与决策”的运行态闭环系统理解，为其后续的创业方向奠定了核心认知基础。

2020至2023年间，黄可铖作为国内头部脑机接口创业项目的联合创始人和产品负责人，主导了三条“从0到1”的产品线的设计与研发工作，包括可穿戴脑电信号实时采集系统、肌电交互与动作识别设备，以及软硬件协同的闭环控制系统。

2023年底，大模型浪潮席卷全球，大量初创公司迅速涌入面向企业和消费者的应用开发赛道，但现实情况是，产业在模型稳定性、数据治理成熟度及算力供给弹性等方面仍存在明显短板，AI 往往被用于生成结果、辅助分析。黄可铖敏锐地意识到，在产业基础尚未成熟的阶段，过早聚焦表层应用不仅难以形成可持续壁垒，也难以为企业构建能够长期运行的智能能力。

因此，深涌智能在起步阶段选择发展路径：优先夯实系统底座能力，支撑AI在真实业务环境中持续、实时、可控地参与决策与执行。围绕算力统一管理、动态调度与推理加速，以覆盖算力、模型及智能体运行状态与决策路径的全链路可观测体系，为企业构建能够承载“运行态 AI 系统”的基础条件。

依托Enova企业级AI一体化开发平台所提供的算力调度与系统级可观测能力，企业可以在本地或多云环境中持续运行大模型与多智能体系统，实现真正嵌入生产与运营过程的智能化工作流。随着系统底座逐步成熟，自2024年起，深涌智能已开始将核心能力引入金融、制造等高复杂行业场景，并在2025年进一步推动相关能力的产品化与规模化复制。

深涌智能所打造的企业级AI生产力操作系统，以系统化方式贯通底层算力调度、中层模型与智能体协同，以及上层知识与决策逻辑，使AI能力以持续运行、状态感知、可回溯的方式存在于企业内部，而非孤立的工具或功能模块。

深涌智能进入行业的初衷始终清晰：并非停留于一次性交付的项目实施，而是从行业中价值密度最高、复杂度最高且最具通用性的核心业务切入，构建能够在真实业务中长期运行、持续演进的系统能力，并不断沉淀为可复用的平台级基础。

该系统由三大核心模块构成，分别承担GPU及异构算力的统一管理与动态调度、多智能体与企业私域模型在业务流程中的协同编排，以及企业级可信知识体系的构建任务。三者协同运行，共同支撑金融、制造、能源等复杂行业，形成可实时响应业务变化、可审计决策路径的产业级AI工作流。

让 AI 从“分析工具”走向“运行系统”

在金融行业，深涌智能已协助多个大型投资机构的跨部门应用，将分析师和交易团队原本需要数小时处理的上千页资料压缩至分钟级完成，通过私域知识体系与多智能体在运行态中的协作，自动生成结构化、可审计、符合合规要求的投研决策文档。在交易辅助环节，团队构建了实时更新的多模态市场状态图谱，使系统能够在市场持续变化过程中，为策略层提供分钟级滚动更新的辅助判断，显著提升机构在动态环境中的策略敏捷性与核心收益。

在制造行业，深涌团队协助企业将数十年积累的CAD图纸、工艺路径与设备运行数据转化为可参与实时决策的知识结构，使系统能够在生产过程中持续推理、动态校准并驱动执行。原本静态封存的工程资料被转化为运行中的智能资产，设计与决策效率显著提升，制造流程逐步从经验驱动转向状态感知与知识驱动的智能决策模式。

系统的另一个企业级核心竞争力，根植于“可观测、可控制、可审计”的全链路系统架构。底层实现跨GPU与异构硬件的统一调度与动态加速，中层构建在业务运行过程中协作的企业级模型与多智能体框架，上层形成可信知识体系，使大模型在真实业务状态与规则约束下进行专业化推理，保障系统在持续运行中的可靠性与合规性。这一体系不仅支撑其在国内市场的落地，也推动公司快速进入北美、日本、中东及东南亚等海外市场，验证了其系统能力在不同产业与复杂环境下的适配性，并于2024年入选 NVIDIA初创企业年度荣耀企业，并与AWS、阿里云、腾讯云、华为云及海光等国内外算力与芯片生态建立认证与合作关系。

“通感型”创新者，正在定义 AI 的新形态

在黄可铖看来，AI的本质并非单一技术突破，而是构建一个能够在真实世界中持续运行、不断反馈并产生业务价值的系统；关键不在于某个模型本身，而在于算力、模型与知识体系在运行态中的协同。他也分享了自己的思考:这个时代的核心不是“学AI”，而是“AI+”。AI和计算机只是工具与思维方式。他认为，作为年轻人不必刻意转向计算机方向，而应先理解自身最独特、最不可替代的能力，再思考如何将这些能力与AI相叠加。就像他自己的经历，建筑训练带给他的空间感知、系统结构理解、设计思维与审美能力，正是支撑他构建智能系统的底层认知框架，而AI技术只是放大与增强这些能力的方式。

来源:《中关村U30》特刊