上证报中国证券网讯（记者 李雁争）“驾驭智能——产教融合与企业数智化转型高端论坛暨WorkMate超级AI工作伙伴发布会”近日在北京举办。中央财经大学联合兆企供应链正式开源发布企业级AI智能体WorkMate，依托全新Harness Engineering驾驭工程范式，打造可控、可审计、可进化的本土企业AI底座。 当前，大量企业采购AI工具后仅浅层使用，存在黑箱不可控、新旧系统割裂、合规风险突出等痛点。本次校企协同成果立足供应链真实产业场景，兼顾技术落地与治理安全，多位跨领域专家现场论证人机协同发展路径，同时以开源模式降低中小企业数字化门槛，探索产学研深度融合赋能实体经济的全新范式。 可控AI新范式直击产业落地痛点 当前行业数据显示，2026年底全球40%企业应用将搭载任务型AI智能体，但国内多数企业仍难以实现深度业务落地，普遍面临六大瓶颈：AI输出不可信、原有IT系统无法兼容、人机协同流程缺失、岗位权限管控薄弱、商业敏感信息易泄露、跨产业拓展性不足。 为破解行业难题，中央财经大学2024年联合兆企供应链共建产业数字金融研究实验室，落地学校《“人工智能+”行动计划》，推出WorkMate智能体框架。产品核心思路是为AI配置方向盘、刹车与全链路审计机制，依托2026年新兴Harness Engineering三层控制架构，区别于传统提示词优化模式。 相较于海外同类产品，WorkMate适配国内企业办公环境，支持Windows一键部署、云端统一管控，兼容企业微信等主流工具，通过MCP工具包实现旧系统无缝对接，企业无需全盘替换原有数字化资产即可渐进接入AI能力。平台将企业管理制度转化为AI硬性运行规则，权限细化至单个岗位，全流程操作留痕可追溯，从源头规避数据泄露、机器幻觉、权责模糊等合规隐患。 2026年是智能体转型数字员工关键节点 发布会上，四位来自网络经济、财务、人机交互、制造质量领域的知名学者，从多维度验证WorkMate治理体系的产业价值。 北京交通大学教授曹志刚提出“网络弹性”指标，证明高耦合供应链网络可稳定部署协同AI，为产业链批量落地智能体提供理论支撑；中国人民大学教授吴武清结合财务数智化SAFE、BOSS模型指出，财务岗位对审计追溯要求严苛；北京邮电大学主任刘伟提出2026年是智能体转型数字员工关键节点，人机环境系统智能是发展大势，人主导决策才能规避AI失控风险；北航宋文燕教授以制造业FMEA失效分析智能体为例，论证知识图谱、AI推理、专家复核的闭环模式，与WorkMate自主进化、人工审批机制高度契合。 圆桌论坛环节，学界与企业嘉宾形成共识：当前企业AI落地瓶颈已非模型算力，而是组织适配与安全治理。企业转型应从简易业务切入，同步搭建AI管控体系；AI不仅实现降本增效，更能为中小团队创造新增量；依托智能体弱化供应链信息差，可有效缓解中小企业融资难题。 开源共建打造大宗商品AI生态 WorkMate由兆企供应链在中央财大学术指导下自主研发，率先在塑化贸易全流程落地验证，业务效率提升成效显著：报价响应由20分钟缩短至30秒，行业报告撰写从4小时压缩至15分钟，合同审批周期由1天降至20分钟。 本次活动中，兆企供应链开源开放Harness核心框架、10套供应链技能模板与MCP开发工具。塑化行业年交易规模超2万亿元，覆盖30万上下游企业，是平台首要服务赛道，后续将逐步拓展有色金属、农产品等大宗商品领域。兆企供应链董事长徐琪表示，企业先完成内部全场景打磨，再通过开源普惠行业，免费推送实时产业数据与分析报告，缩小中小企业数字化鸿沟。 中央财经大学党委副书记杨莹表示，本次开源是学校深化产教融合、推动科教产一体化发展的标志性成果。实验室透露，下一步将联合多行业伙伴搭建产业AI开源社区，制定适配国内实体经济的企业级智能体应用标准，依托学校管理、大数据交叉学科优势持续输出理论与人才支撑。 活动现场各方一致认为，大模型性能竞赛已进入平稳期，“驾驭智能”成为产业新赛道。WorkMate的开源落地，标志着本土企业级AI迈入人机协同、安全可控的全新阶段，将以产教融合、开源共建模式，加速国内全行业数智化转型升级。

上证报中国证券网讯（记者 李雁争）“驾驭智能——产教融合与企业数智化转型高端论坛暨WorkMate超级AI工作伙伴发布会”近日在北京举办。中央财经大学联合兆企供应链正式开源发布企业级AI智能体WorkMate，依托全新Harness Engineering驾驭工程范式，打造可控、可审计、可进化的本土企业AI底座。

当前，大量企业采购AI工具后仅浅层使用，存在黑箱不可控、新旧系统割裂、合规风险突出等痛点。本次校企协同成果立足供应链真实产业场景，兼顾技术落地与治理安全，多位跨领域专家现场论证人机协同发展路径，同时以开源模式降低中小企业数字化门槛，探索产学研深度融合赋能实体经济的全新范式。

可控AI新范式直击产业落地痛点

当前行业数据显示，2026年底全球40%企业应用将搭载任务型AI智能体，但国内多数企业仍难以实现深度业务落地，普遍面临六大瓶颈：AI输出不可信、原有IT系统无法兼容、人机协同流程缺失、岗位权限管控薄弱、商业敏感信息易泄露、跨产业拓展性不足。

为破解行业难题，中央财经大学2024年联合兆企供应链共建产业数字金融研究实验室，落地学校《“人工智能+”行动计划》，推出WorkMate智能体框架。产品核心思路是为AI配置方向盘、刹车与全链路审计机制，依托2026年新兴Harness Engineering三层控制架构，区别于传统提示词优化模式。

相较于海外同类产品，WorkMate适配国内企业办公环境，支持Windows一键部署、云端统一管控，兼容企业微信等主流工具，通过MCP工具包实现旧系统无缝对接，企业无需全盘替换原有数字化资产即可渐进接入AI能力。平台将企业管理制度转化为AI硬性运行规则，权限细化至单个岗位，全流程操作留痕可追溯，从源头规避数据泄露、机器幻觉、权责模糊等合规隐患。

2026年是智能体转型数字员工关键节点

发布会上，四位来自网络经济、财务、人机交互、制造质量领域的知名学者，从多维度验证WorkMate治理体系的产业价值。

北京交通大学教授曹志刚提出“网络弹性”指标，证明高耦合供应链网络可稳定部署协同AI，为产业链批量落地智能体提供理论支撑；中国人民大学教授吴武清结合财务数智化SAFE、BOSS模型指出，财务岗位对审计追溯要求严苛；北京邮电大学主任刘伟提出2026年是智能体转型数字员工关键节点，人机环境系统智能是发展大势，人主导决策才能规避AI失控风险；北航宋文燕教授以制造业FMEA失效分析智能体为例，论证知识图谱、AI推理、专家复核的闭环模式，与WorkMate自主进化、人工审批机制高度契合。

圆桌论坛环节，学界与企业嘉宾形成共识：当前企业AI落地瓶颈已非模型算力，而是组织适配与安全治理。企业转型应从简易业务切入，同步搭建AI管控体系；AI不仅实现降本增效，更能为中小团队创造新增量；依托智能体弱化供应链信息差，可有效缓解中小企业融资难题。

开源共建打造大宗商品AI生态

WorkMate由兆企供应链在中央财大学术指导下自主研发，率先在塑化贸易全流程落地验证，业务效率提升成效显著：报价响应由20分钟缩短至30秒，行业报告撰写从4小时压缩至15分钟，合同审批周期由1天降至20分钟。

本次活动中，兆企供应链开源开放Harness核心框架、10套供应链技能模板与MCP开发工具。塑化行业年交易规模超2万亿元，覆盖30万上下游企业，是平台首要服务赛道，后续将逐步拓展有色金属、农产品等大宗商品领域。兆企供应链董事长徐琪表示，企业先完成内部全场景打磨，再通过开源普惠行业，免费推送实时产业数据与分析报告，缩小中小企业数字化鸿沟。

中央财经大学党委副书记杨莹表示，本次开源是学校深化产教融合、推动科教产一体化发展的标志性成果。实验室透露，下一步将联合多行业伙伴搭建产业AI开源社区，制定适配国内实体经济的企业级智能体应用标准，依托学校管理、大数据交叉学科优势持续输出理论与人才支撑。

活动现场各方一致认为，大模型性能竞赛已进入平稳期，“驾驭智能”成为产业新赛道。WorkMate的开源落地，标志着本土企业级AI迈入人机协同、安全可控的全新阶段，将以产教融合、开源共建模式，加速国内全行业数智化转型升级。