他曾是一名学习热能与动力工程的理科生，却最终在人工智能的洪流中找到了属于自己的“热源”。如今的他，是有云数智的联合创始人兼董事长，在软件开发团队超600人的平台上，试图用一套“智能体”的操作逻辑，重塑央国企的信息化底盘。

 在接受《时代面孔》总编辑谷丰的专访时，江琦语速不快，思维清晰。他谈技术、谈产品、谈市场，不掺杂半分空洞的热词。他说自己“不是团队中能力最强的那个”，但他知道，作为一名创业者，真正重要的，是如何“把大家整合在一起，为一个共同目标长期坚持”。

不是做大模型，是用智能体落地AI

 “我们本身并不做通用大模型。”江琦一开始就明确了公司的战略边界。他说，有云数智的核心定位，是在基础大模型之上，为特定行业客户打造“智能体”级别的应用。

 “DeepSeek 这些厂商是行业的基石，他们构建出了语义的结构、技术的教材。我们则是基于这些基础，把它用智能体的形式交付到实际场景里。”

 在江琦眼中，人工智能的真正价值不在于追逐一个“大而全”的模型参数，而在于能否以一种“松耦合、模块化”的方式，精准融入行业流程。他所在的有云数智，便是希望通过“轻量化”“不被感知”的产品逻辑，把智能体变成下一代企业IT系统中的基础设施——“就像当年的云计算一样，大家不再谈它，才意味着它真正成熟。”

从能源车间到企业办公室

 那么，智能体真正落地在哪些地方？

 “我们主要还是服务于央国企客户。”江琦介绍，目前他们的应用主要集中在两条主线：其一，是以能源、电力为代表的工业场景。“比如主控室的智能诊断系统、生产线的分拣、数据检修等等。”

 另一条主线，则面向企业办公层面。“我们希望通过智能体，提供比OA审批更智能的办公能力。AI写作、内容检索、对外宣讲直播……这些看似分散的工作场景，都可以通过一个个定制化的智能体来实现。”

 他举例说，智能体可以被部署在企业内网，通过私有化部署，接入本地算力和内部数据，做到“贴身服务”，同时规避数据泄露风险。

数据治理，才是AI的核心战场

 聊起数据，江琦有着一套清晰的方法论。

“哪怕是DeepSeek这样的领先模型，私有化部署后在央企场景中，语料受限、数据质量差的问题仍然存在。”所以他认为，与其沉迷算法和算力，不如回到根本——“提高数据质量，才是控制AI幻觉最直接的方式。”

 “很多语料，其实是好的料，但它还长在地里。”他说得生动，“你要把它拔出来、洗出来、切出来、炒熟了，才能喂给AI吃。”

 数据标注、语义标记、元数据抽取、知识图谱……在江琦的眼中，人工智能的产业化过程，更像一场现代化“精耕细作”的工程，需要深刻理解业务，也需要持续不断地数据治理投入。

中美AI应用之差：中国赢在产业土壤

 作为从核能专业转战AI领域的创业者，江琦对中美AI竞争也有自己的观察。“原始创新上，美国确实做得更好。但一旦到了产业落地，中国的优势就体现出来了。”

“中国有广泛的产业基础，有最强的创业者群体，更重要的是，政策支持和民众接受度都非常高。”他认为，中国人对于新技术有一种天然的“好奇”和“拥抱”，这在过去的移动互联网时代已被验证，在AI时代也不会例外。

 不过，这样的环境也带来挑战。“在早期的IOE时代，一个技术壁垒能守十年，现在，可能1-2年就要被迭代掉。”他直言，这对企业的“变化能力”和“迭代速度”提出了极高的要求。

江琦（左）接受《时代面孔》总编辑谷丰专访

“既要做理想主义者，也要做经营者”

 “这个行业很苦，你怎么坚持下来的？”

 江琦笑了笑，回答说：“得对技术有好奇心，对产业有热爱。”在他的描述中，中国的软件从业者承担着全球最复杂的需求和最高强度的竞争压力。如何在“理想化、产品化、标准化”与“项目制、客户定制”之间找到平衡，是所有创业者必须直面的难题。

“既要做一个理想主义者，又要做一个经营者。”他强调，这种双重身份，是中国技术创业者的普遍命题。

从“同方有云”到“有云数智”

 曾经的“同方有云”，如今变成了“有云数智”，不只是品牌名的变化，更是战略定位的升级。 江琦解释说，第一层变化是组织结构的迁移：“我们随着同方计算机进入到软通动力产业生态，从硬到软，生态赋能逻辑发生了变化。”

 第二层变化，是技术能力的跃迁。“我们现在在‘云、数、智’三块业务中，‘数’和‘智’的比重越来越高。所以我们想通过品牌，更明确地向市场传递我们的定位。”

 从名字变化到业务结构的调整，江琦希望外界看到的是：这不再只是一个“系统集成商”，而是一个真正能输出智能产品、定义行业标准的技术企业。